個人開発で売れるアプリを設計・改善する方法

TL;DR

売れるアプリを作るには、別業界の課題を捉えるアイデア、迷わず価値を体験できるUX、利用データに基づく継続改善を組み合わせる。知識を学び、形にして反応を測り、仮説修正を高速で繰り返すことが、再現可能な「センス」を育てる。

Transcript

はい、どうもしんです。え、今回はですね 、売れないアプリと売れるアプリのこの差 っていうのは何だろうかっていうのを、ま 、ちょっと僕なりに言語化してみたので、 そちらを皆さんにシェアしていくっていう 動画を撮っていきたいと思います。ま、今 皆さんね、AIを使ってバイブ コーディングでいろんなプロダクト作って ね、マネタイズにチャレンジしようってね 、思ってる方いらっしゃると思うんです けども、なかなか売れないとリリースして なんかね、SNSで出してみても全然 広がらないし、お金にもならないし、もう やめようかな、諦めようかなって思う方ね 、いらっしゃると思うので、ま、そういっ た方のね、参考になればなと思います。 はい。ま、一応私の実績なんですけど、ま 、ぬいぐるみ専用のね、SNS縫いりって... Read More

Key Insights

• アイデアのセンスは、当事者の課題を理解し、競合や作り手が少ない別業界で未充足の需要を見つける能力である。身近な人への相談や対象者への直接の聞き取りが発見の起点になる。
• エンジニア向け市場は、利用者自身がアプリを作れる場合があり、支払いを伴う需要を得にくい領域である。話者は、プログラミング分野の外へ視野を広げることを勧めている。
• AIへ尋ねてすぐ得られる薬管理やゴミ出し通知などの案は、競合が多い傾向があると話者は指摘する。既存機能の組み合わせだけでは、差別化の効果や事業上の利点に限界がある。
• 特定分野向けSNSは、技術、開発体力、継続意欲が必要で、完成させる難しさ自体が参入障壁になる。話者は、ぬい活やドールなど、個別の界隈に特化する案を例示している。
• UXのセンスは、初回利用者の心理を想像し、価値を体験する前の登録要求や投稿への不安を減らす能力である。先にコンテンツを閲覧可能にし、データ利用方針を明示する方法がある。
• 分析改善のセンスは、公開後の離脱や継続を数値で確認し、問題箇所を特定して仮説を試す能力である。分析せずに機能や広告を追加しても、離脱原因が残れば成果につながりにくい。
• 「縫いり」では、1週間以内に一つの反応通知を受け取ることが継続につながる重要行動だった。通知を受けた層と受けない層には、離脱率で約30％の差が確認されたと説明されている。
• センスは、話者の定義ではインプット、アウトプット、振り返りの積である。学んだ知識を制作や発信に使い、得られた反応を分析して修正する経験の累積が判断力を育てる。

Questions & Answers

Q: 個人開発で売れるアプリのアイデアを見つける方法は？

プログラミング分野の外にいる当事者から、日常の悩みや不便を聞き出すことが出発点になる。身近な人とアイデアを出す、対象業界の人へ直接連絡する、自分でその活動を体験するといった方法がある。そのうえで既存サービスを調べ、競合や作り手が少なく、需要に対して供給が不足している領域かを確認する。

Q: なぜエンジニア向けアプリは収益化が難しいのか？

利用者となるエンジニアが、必要な機能を自分で作れる場合があるためである。話者は、音声入力などを友人が自作した例を挙げ、お金を払わずに解決できる人がいる市場では販売が難しくなると説明する。身近な領域だけで案を探さず、作れる人が相対的に少ない別業界を見ることが対策になる。

Q: 競合が少ないアプリ市場を探す方法は？

非エンジニアが多く、必要なアプリを作れる人が少ない業界を探す方法がある。話者は、ぬい活、推し活、ドールなどの界隈を例に挙げている。対象者に困り事を聞き、既存サービスを調査したうえで、需要が存在する一方、競合や開発者が少ないかを判断する必要がある。

Q: アプリの初回登録率を改善する方法は？

登録を要求する前に、アプリの内容と利用価値を体験できる状態を作る。最初からログイン画面や新規登録画面だけを表示すると、魅力を理解する前に離脱される可能性がある。登録なしでコンテンツを閲覧できるようにし、使ってみたいと思った段階で登録へ誘導する流れが例として示されている。

Q: AIでアプリを作る時にもUI・UXの勉強は必要ですか？

AIの提案を評価するために、UI・UXの知識は必要だと話者は述べている。AIはデザイン案や改善案を生成できるが、それが利用者の気持ちや目的に合うかは人間が判断しなければならない。書籍などでデザイン、個人開発、セキュリティを学ぶことが、提案を採用するか修正するかの判断材料になる。

Q: リリース後のアプリを改善する方法は？

流入、離脱、継続、利用行動を測り、問題箇所を特定してから改善仮説を実装する。まず現状を確認し、どの操作が定着と関係するかを比較する。その結果に基づいてUXや導線を変更し、変更後の数値を再び測る。新機能を無作為に追加するのではなく、分析と改善を毎日のように反復することが重要だと説明されている。

Q: アプリのアハモーメントを特定する方法は？

利用者が定着した層と離脱した層を分け、登録後の行動や通知の有無を比較する。「縫いり」では、1週間以内に一つの反応を通知で受け取ることが重要な体験と判定された。反応を受けた利用者と受けなかった利用者では離脱率に約30％の差があり、この比較が改善対象の特定につながった。

Q: アハモーメントへ利用者を誘導する方法は？

重要な体験が起きやすくなるよう、初期の表示や交流導線を変更する。「縫いり」では、新しく登録されたぬいぐるみをタイムライン上部の帯に表示し、既存利用者の目に留まりやすくした。いいねや「なでなで」の反応通知を新規利用者が受け取る機会を増やし、再訪と定着につなげる設計である。

Q: アプリ開発のセンスを鍛える方法は？

知識のインプット、制作や発信によるアウトプット、反応の振り返りを繰り返す。書籍や優れた作品から学び、その内容をアプリや発信として形にすると、インストール数、レビュー数、再生数などの反応が得られる。良かった理由と悪かった理由を分析し、次の実践へ反映した経験の蓄積がセンスになるというのが話者の考えである。

Q: AIは優れたアプリを自動で作ってくれますか？

AIだけで、作り手が想像していない優れた完成形まで自動的に生み出せるわけではないと話者は考えている。AIはイメージしたものを速く形にする道具であり、目標の設定、提案の評価、利用者への配慮、データに基づく改善は人間側に残る。だからこそ、AI時代にも学習と実践を続ける必要がある。

Q: 知識が増えるほど学習効果が高まるとはどういう意味ですか？

新しい知識が既存の複数の知識と結び付き、類似点や応用先を見つけやすくなるという説明である。話者は点を知識、点同士の線を結び付きに見立て、点が100個なら線は4,950本になるモデルを示した。ただし、これは論文に基づく実証結果ではなく、学習の累積効果を説明するために話者が用いた仮のモデルである。

Summary & Key Takeaways

• 売れるアプリの第一条件は、競争の激しい身近な領域を避け、開発者が少ない別業界の課題を見つけることである。ぬいぐるみ専用SNS「縫いり」は、ぬい活をする家族の知識と悩みを起点に開発された。身近な当事者への相談、対象者への聞き取り、自ら業界に入る行動が、需要と供給の偏りや未解決の痛みを発見する手段になる。

• デザインでは、見た目だけでなく、価値を理解して安心して使えるUXが重要になる。初回起動時に登録を強制せず、先にコンテンツや魅力を見せること、データの扱いやAI学習への不安に説明を加えることが例として挙げられる。AIは一定品質の案を出せても、その提案が利用者に適するかを判断するには、人間側のUI、UXやセキュリティの知識が必要になる。

• 公開後は、流入数だけでなく離脱、継続、特定行動との関係を測り、分析から改善仮説を作る。「縫いり」では、登録後1週間以内に反応通知を受け取る利用者と受け取らない利用者で離脱率に約30％の差があったため、新規登録されたぬいぐるみをタイムライン上部で紹介し、反応を得やすくした。学習、実行、数値での振り返りを反復することが、センスの蓄積につながる。