Share!

デモ作成は誰にどのように見せるかを意識する

ビジネスプランの計画と並行して進める「デモ作成」。コンテストに出場するには必須です。ただし、ただ漠然とデモを作成しても効果は薄くなります。

コンテストでのデモ作成においては、目的を明確にしておくのがいいようです。

「何のためにデモを作成するのか。審査員に審査してもらうためなのか、ユーザーに見てもらうためなのか。さらに審査をしてもらう場合にはどんな審査なのか。プレゼン時にチラッと見せるだけのものなのか、時間をかけてじっくりデモを見てもらえる環境なのか。これは事前に確認をしておいたほうがいいでしょう」(吉田さん)

審査に提出するデモといっても、どのような審査をされるのかわからなければ、作りようがありません。まずは「デモの用途」を明確にしておきましょう。

また、デモを作る際にも使用を決めてから一気に作る、いわゆる「ウォーターフォール」による製作はオススメできないとのこと。アジャイル的に、作っては修正を繰り返していくことが重要です。

ただ漠然とデモを作っていてはダメ。誰に見てもらうのか、どういうシチュエーションで見られるのか。それらを意識して作る必要があります。

実際のビジネスにおいてはプロトタイプの作成をしますが、それも基本的には同じこと。誰にどういう目的で見てもらうのかを念頭に置き、アジャイルで作っては修正を繰り返していきます。デモ作成もプロトタイプ作成も、ほぼ一緒なのです。

資料は簡潔にまとめたものと詳細なものを2種類作成

資料化についても、デモ作成と似ています。資料化の目的は何? 誰が見る? どんなシチュエーションで見る? そういうことを念頭に置き作っていく必要があります。

「過去のコンテスト出場チームによっては、審査員は年齢、性別、技術畑の人か営業畑の人か、そこまで聞いてきた場合もあります。この姿勢は立派です」(吉田さん)

また、目的に応じて資料を複数作成しておくことも重要です。簡単のポイントだけをまとめた資料と、じっくり読んでもらうための詳細な資料は用意しておくべきです。

詳細な資料においても、最初の数ページで概要をまとめ、詳しくは後のページで解説というようにするなど、工夫することも必要です。

加えて、資料上ではその商品・サービスの導入前と導入後の比較は必須。この比較を数字で落とし込めれば最高とのこと。作業効率のアップやキャッシュフローの改善、売り上げの増加などを数字で示した資料ならば説得力がアップするでしょう。

プレゼンテーションはチーム全員でビデオチェック

プレゼンテーションについては、コンテストにおいてはとても重要。どんなにいい製品を思いついても、プレゼンがうまくいかなければ上位に食い込むことは難しいものです。

プレゼン時に使用する資料は、プレゼン用に別途用意します。文字がずらりと並んでいる資料は最悪。図やイラストなどを使い、視覚的にわかりやすい資料を用意しましょう。

また、プレゼン担当の人は練習が必要です。できれば、台詞はすべて丸暗記するくらい練習しましょう。その上で、話し口調や語尾、タイミングなども細かくチェックしていきます。

「オススメは、プレゼン内容をビデオに撮ってメンバーと一緒に見て議論することです。メンバーにはメモを取ってもらい、発表に関して意見をもらう。ビデオを見ながらだと、納得できるんです。プレゼンをする場合は、これがすごく効果的です」(吉田さん)

アイデアメイキングからビジネスモデルの構築、ビジネスプランの構築、デモ作成など、ひとつの製品を生み出すためのさまざまな苦労が実を結ぶには、このプレゼンが重要。チーム一丸となって取り組みましょう。

1分間のライトニングトークで進捗状況を発表

吉田さんの講義のあとは、ランチ休憩を挟み各チームでの作業となります。今回はミートアップということで、提供されたデータを吟味し、各チームがどんなビジネスプランを作るつもりなのか、また分析部門のチームはどのデータを使い分析を行うのかまでを決めるという感じです。

最後は各チーム1分間のライトニングトーク。現在までの進捗状況の報告となります。不動産データを活用し適正な家賃を提示し、不動産屋の信用度を上げるビジネスやアドレスホッパー向けの空き家ビジネス、空き家を利用した旅行者向けサブスクリプションサービス、チャット・コミュニケーションデータを使ったグループディスカッション時のメンバーの席を提案するシステムなど、おもしろそうなアイデアが飛び出していました。

世の中にあるデータを活用して、新しいビジネスを生み出す。データ時代のこれからを担う学生たちからどんな斬新なアイデアが生まれてくるのか、期待しましょう。

<< ビジネスモデルとビジネスプランの違いとは?

1 2 3

(取材・TEXT:三浦一紀 編集:野島光太郎)

この記事を読んだあなたにおすすめのタグ

この記事を読んだあなたにおすすめのタグ

「データ活用」ランキング

人気のカテゴリ