A
先別做大：先找「可用的強項」
把限制條件變成起點：資源、能力、時間、供應鏈。
字幕摘錄（點開）
必ず何かあるはずです／なければ100年も会社は続きません
概念：限制條件＝MVP 邊界
任務：列出 2 個你案子的硬限制
學習目標（你將完成什麼）
MVP 在本課不是「最小可交付產品」，而是「最小可驗證的學習單位」：用最小成本把最不確定的假設變成可被否證/支持的證據。
你會用《陸王》的研發情境，把「靈感」改寫成「假設」，再把假設拆成「實驗設計＋指標門檻＋迭代節奏」。
產出 1：你的 MVP 假設句（1 句）
產出 2：Venn 三圈配置（可下載）
產出 3：下一個最關鍵實驗（1 個）
破冰：MVP 迷思小測（選一個最符合本課定義）
三小時課程節奏（建議）
- 0:00–0:20：MVP 定義＋迷思破冰（本頁已含）
- 0:20–1:10：故事卡 A–F（抓研發轉折）
- 1:10–1:50：工具箱（Venn＋門檻指標）
- 1:50–2:30：互動題組（計算/配對/卡片排序/拉桿）
- 2:30–2:55：AI 時代 PMF：把「實驗機器」變成習慣
- 2:55–3:00：筆記整理＋匯出/上傳
你的 1 句 MVP 假設句（先寫，後面會迭代）
故事時間線（A–F 六段）
每張卡：①關鍵情節 ②字幕摘錄（Rikuou.docx）③對應 MVP 概念 ④小任務（完成會計入進度）
B
反直覺洞見：馬拉松足袋
差異化不是「更便宜」，而是「更像裸足」的價值主張。
字幕摘錄（點開）
マラソン足袋ですか？／こういう裸足感覚で走るシューズが…
概念：價值假設（Value Hypothesis）
任務：用 1 句話寫 CVP
C
失敗 200+ 次：迭代的真成本
迭代不是口號：是你願意用多少次「可學習的失敗」換取速度。
字幕摘錄（點開）
失敗した試作品は200足を超え
概念：學習速度（Learning Rate）
任務：你的一次迭代要學到什麼？
D
不能賣就不算：耐久性門檻
把“好不好”變成可衡量的「門檻指標」：達不到就不能往下走。
字幕摘錄（點開）
（村野）全力で走るとなると／このゴムのソールじゃ軟らかすぎて不安定です／レースには使えませんね
概念：Definition of Done（門檻）
任務：為你的 MVP 設 1 個門檻
E
可控變因：硬度 55–60 與樣本 73.2
把抽象問題拆成可調參數：硬度、溫度、材料配比 → 可重複實驗。
字幕摘錄（點開）
平均的なソールの硬さ…硬度 55度から60度の間だ／（大地）73.2／硬すぎる 次だ
概念：可實驗參數化（Operationalize）
任務：做一次偏差計算（練習區）
F
供應鏈也是用戶：少量試作被拒
MVP 不只要說服顧客，也要說服供應端：試作量太小＝無法驗證。
字幕摘錄（點開）
どこも「試作品段階の少ないロットじゃ受注できない」と
概念：供應端風險（Supply Constraint）
任務：列出 1 個非顧客的關鍵利害關係人
快速整理：把故事改寫成「假設 → 實驗 → 指標」
假設（Hypothesis）
你相信什麼？對誰？什麼情境？為何會成立？
實驗（Experiment）
用最小成本測試：要觀察什麼行為/數據？
指標門檻（Threshold）
達到才算通過；沒達到就回去迭代。
MVP 工具箱：Venn（想要/做得到/活得下去）
操作方式：先點選一個標籤 → 再在 Venn 圖上點一下放置。系統會依落點判斷屬於哪個圈/交集。
標籤（點選一個）
提示
尚未選擇標籤。點一下標籤，再點 Venn 圖。
把 Venn 變成「風險排序」
請選出你最不確定的一個標籤，寫下「下一個最小實驗」：
想要（D）
做得到（F）
活得下去（V）
三圈交集（D∩F∩V）
D∩F
D∩V
F∩V
圈外（未歸類）
判定規則：落點距離圓心 ≤ 半徑 → 視為在該圈內；同時落在多圈 → 歸入交集。
門檻指標（Definition of Done）快速模板
可用性底線（Usability Floor）
例：不穩定就不能上場（「レースには使えません」）。
價值指標（Value Metric）
例：跑步疲勞下降、配速波動縮小、回購意圖上升。
可持續指標（Viability Check）
例：供應端願意接單、單位成本在可接受範圍。
互動練習（六種互動模式都在這）
完成下列練習會計入進度。所有答案會暫存於你的瀏覽器（localStorage）。
1) 選擇題：MVP 的關鍵是什麼？
題目
在《陸王》情境中，「失敗 200 足」最貼近哪個 MVP 核心？
2) 計算題：硬度偏差
題目
目標硬度範圍：55–60。樣本硬度：73.2。請計算「距離上限 60」的偏差是多少？並判斷下一輪要往哪個方向調整（變軟/變硬）。
3) 簡答：寫一句 CVP（Consumer Value Proposition）
題目
請用一句話描述「馬拉松足袋」的價值主張（對誰、提供什麼、帶來什麼）。
4) 配對：情節 × 概念
題目
把每個情節配到最貼近的概念（可重複使用概念，但建議各用一次）。
5) 卡片排列：MVP 迭代流程
拖曳排序（手機可用右側 ▲▼）。正確順序：假設 → 最小實驗 → 指標門檻 → 回饋 → 迭代。
6) 拉桿：Learning vs Scope（函數圖）
用拉桿調整「學習速度 k」與「功能複雜度成本 a」，看曲線如何改變。重點：MVP 的目標是把學習曲線往前拉，而不是堆功能。
目前：0.18
目前：0.22
Learning Gain = 1 - exp(-k·iterations)；Scope Cost = a·features²（示意圖，用於直覺理解）。
練習總結：把結果帶回你的假設句
用 2 句話更新你的 MVP 假設（更清楚的族群/情境/門檻）
AI 時代的 PMF：把「實驗」做成機器
把 PMF 當成「連續實驗的結果」：你不是在找一次命中，而是在建立一套可以反覆測試假設、快速收斂的流程。
在 AI 時代，最大的差異不一定是「模型多強」，而是你能不能更快做出高品質的實驗：更快做出原型、生成測試素材、分析回饋、縮短迭代週期。
提示詞模板（不需要串 API，也能當流程卡）
把下面三段填滿，你就得到一個「可重複的 PMF 實驗規格」。
把《Zero to One》轉成 MVP 的提醒
- 先占小市場：不要一開始就打主流大盤；先找最願意忍受缺點、但很需要你價值的人。
- 差異化：不是更努力做同樣的事，而是做出「不同」——像《陸王》的「裸足感」定位。
- 秘密（Secret）：你相信但多數人不信的洞見，往往是 MVP 最值得測的假設。
小市場定義（1 句）
筆記（隨時新增、可增刪）
右下角「＋」可隨時打開筆記面板。你也可以在故事卡/PMF 區點「加入筆記」。
匯出（本地下載）
下載目前所有資料：筆記＋答案＋Venn 配置＋時間戳。
暫存快取
此頁會自動把資料暫存在你的瀏覽器（localStorage）。如果你換電腦或清除瀏覽資料，暫存會消失。
進階：上傳至 Google Sheet（Apps Script Web App）
建議做法：由老師先建立 Google Apps Script Web App（允許匿名或校內帳號），接收 POST JSON，寫入 Sheet。
學生端只需要把 Web App URL 貼在下面即可。
上傳設定
建議欄位（Sheet Header）
timestamp, userAgent, progress, notesCount, notesJSON, answersJSON, vennJSON, hypothesis1, hypothesis2, nextExp, pmfJSON, niche
完成檢核
如果你要當作作業繳交：請確保至少完成「Venn」「卡片排序」「硬度計算」「更新假設句」四項。