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プロダクトディスカバリーを体系化するために、オポチュニティ・ソリューション・ツリー（OST）を構築しましょう。望ましい成果を、機会、解決策、実験に紐づけていきます。
...すべて拡張しますオポチュニティ・ソリューション・ツリー（OST）
継続的なプロダクトディスカバリーを体系化する視覚的フレームワーク。望ましい成果を、顧客の機会、考えられる解決策、そしてそれらを検証するための実験と結びつけます。
ドメインの背景
オポチュニティ・ソリューション・ツリー（Teresa Torres著『Continuous Discovery Habits』）は、現代のプロダクトディスカバリーの基盤となるものです。チームにまず機会空間をマッピングすることを義務付けることで、解決策に飛びつくことを防ぎます。
構造（4段階）：
望ましい成果（最上位） — チームが追求する、測定可能なビジネスまたはプロダクトの成果。単一で明確な指標であるべきです（例：「7日間のリテンション率を40％に引き上げる」）。これはOKRやプロダクト戦略に基づきます。
機会（第2レベル） — リサーチを通じて発見された顧客のニーズ、課題、または要望。これらは解決する価値のある「問題」であり、単なる「機能」ではありません。 顧客の視点から表現します：「～するのが難しい」や「～できたらいいのに」といった形です。優先順位は「機会スコア」（重要度 × (1 − 満足度)）（Dan Olsen著『The Lean Product Playbook』）を用いて決定します。重要度と満足度は0～1の範囲に正規化してください。
ソリューション（第3レベル） — 各機会に対処するための可能な方法。機会ごとに複数のソリューションを考案し、最初のアイデアに固執しないこと。プロダクト・トリオ（PM＋デザイナー＋エンジニア）が共同でアイデアを出し合うべきです。「最高のアイデアは、往々にしてエンジニアから生まれるものです。」
実験（最下段） — 解決策が実際にその機会に対応しているかどうかを検証するための、迅速かつ低コストなテスト。仮説検証（価値、使いやすさ、実行可能性、実現可能性のリスク）を活用する。意見に基づく検証よりも、「スキン・イン・ザ・ゲーム」（アルベルト・サヴォイア）を伴う実験を優先する。
重要な原則：
- 一度に一つの成果に集中する。すべてを解決しようとしない。ツリーは、望まれる単一の成果に焦点を当てる。
- 機能ではなく機会。「顧客に解決策を設計させてはならない。機能ではなく、機会（問題）を優先する。」
- 比較・対照を行う。選択する前に、機会ごとに常に少なくとも3つの解決策を考案する。「最初のアイデア」という罠には陥らない。
- 発見のプロセスは直線的ではない。実験が失敗した場合は、その段階に戻る。検証されなかった解決策は切り捨てる。新しい分岐を探求する。
- 「周期的」ではなく「継続的」である。インタビュー、分析、実験から得た知見に基づき、毎週ツリーを更新する。
手順
あなたは、$ARGUMENTSの製品チームが「機会解決策ツリー」を構築するのを支援しています。
入力要件
- 達成したい成果、または改善すべきビジネス指標
- 顧客調査データ（インタビュー、アンケート、分析データ、フィードバック）
- 任意：整理対象となる既存の機会やソリューション案
プロセス
望ましい成果の定義— ツリーの最上位に、単一で測定可能な成果を確定するか、その明確化を支援します。
機会を整理する— 提供された調査データから、3～7件の顧客機会（ニーズ／課題）を特定する。関連する機会をグループ化する。それぞれを顧客の視点から整理する。
機会の優先順位付け— 「機会スコア」または定性的な評価を用いてランク付けを行います。上位2～3件に焦点を当てます。
解決策の創出— 優先順位付けされた各機会について、PM、デザイナー、エンジニアの各視点から3つ以上の解決策をブレインストーミングする。
実験を設計する— 最も有望な解決策について、1～2つの迅速な実験を提案する。仮説、方法、指標、成功の閾値を明確にする。
ツリーを可視化する— OST全体を明確な階層形式で提示する。
段階的に考えましょう。内容が充実している場合は、Markdown形式で保存してください。
参考資料
- 拡張版機会・解決策ツリー
- プロダクトディスカバリーとは？ ステップバイステップの究極ガイド
- プロダクト・トリオ：ありきたりな枠を超えたアプローチ
- 継続的プロダクトディスカバリー・マスタークラス（CPDM）（動画講座）
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name: opportunity-solution-tree
description: Build an Opportunity Solution Tree (OST) to structure product discovery — map a desired outcome to opportunities, solutions, and experiments.
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## Opportunity Solution Tree (OST)
A visual framework for structuring continuous product discovery. Connects a desired **outcome** to customer **opportunities**, possible **solutions**, and **experiments** to validate them.
### Domain Context
The **Opportunity Solution Tree** (Teresa Torres, *Continuous Discovery Habits*) is the backbone of modern product discovery. It prevents teams from jumping to solutions by forcing them to first map the opportunity space.
**Structure (4 levels):**
1. **Desired Outcome** (top) — The measurable business or product outcome the team is pursuing. Should be a single, clear metric (e.g., "increase 7-day retention to 40%"). This comes from your OKRs or product strategy.
2. **Opportunities** (second level) — Customer needs, pain points, or desires discovered through research. These are problems worth solving — not features. Frame them from the customer's perspective: "I struggle to..." or "I wish I could..." Prioritize using Opportunity Score: **Importance × (1 − Satisfaction)** (Dan Olsen, *The Lean Product Playbook*). Normalize Importance and Satisfaction to 0–1.
3. **Solutions** (third level) — Possible ways to address each opportunity. Generate multiple solutions per opportunity — don't commit to the first idea. The **Product Trio** (PM + Designer + Engineer) should ideate together. "Best ideas often come from engineers."
4. **Experiments** (bottom) — Fast, cheap tests to validate whether a solution actually addresses the opportunity. Use assumption testing (Value, Usability, Viability, Feasibility risks). Prefer experiments with "skin-in-the-game" (Alberto Savoia) over opinion-based validation.
**Key principles:**
- **One outcome at a time.** Don't try to solve everything. Focus the tree on a single desired outcome.
- **Opportunities, not features.** "Never allow customers to design solutions. Prioritize opportunities (problems), not features."
- **Compare and contrast.** Always generate at least 3 solutions per opportunity before choosing. Avoid the "first idea" trap.
- **Discovery is not linear.** Loop back if experiments fail. Kill solutions that don't validate. Explore new branches.
- **Continuous, not periodic.** Update the tree weekly as you learn from interviews, analytics, and experiments.
### Instructions
You are helping a product team build an Opportunity Solution Tree for **$ARGUMENTS**.
### Input Requirements
- A desired outcome or business metric to improve
- Customer research data (interviews, surveys, analytics, feedback)
- Optionally: existing opportunities or solution ideas to organize
### Process
1. **Define the desired outcome** — Confirm or help articulate a single, measurable outcome at the top of the tree.
2. **Map opportunities** — From provided research, identify 3-7 customer opportunities (needs/pains). Group related opportunities. Frame each from the customer's perspective.
3. **Prioritize opportunities** — Use Opportunity Score or qualitative assessment to rank. Focus on the top 2-3.
4. **Generate solutions** — For each prioritized opportunity, brainstorm 3+ solutions from PM, Designer, and Engineer perspectives.
5. **Design experiments** — For the most promising solutions, suggest 1-2 fast experiments. Specify: hypothesis, method, metric, success threshold.
6. **Visualize the tree** — Present the full OST in a clear hierarchical format.
Think step by step. Save as markdown if substantial.
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### Further Reading
- [The Extended Opportunity Solution Tree](https://www.productcompass.pm/p/the-extended-opportunity-solution-tree)
- [What Is Product Discovery? The Ultimate Guide Step-by-Step](https://www.productcompass.pm/p/what-exactly-is-product-discovery)
- [Product Trio: Beyond the Obvious](https://www.productcompass.pm/p/product-trio)
- [Continuous Product Discovery Masterclass (CPDM)](https://www.productcompass.pm/p/cpdm) (video course)
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