『Start at the End』（2019年）は、世界にインパクトを与える製品やサービスを設計するための、極めて実践的なステップバイステップの手法を提供します。行動科学に基づき、「潜在的な消費者にどのように行動してほしいのか？」というシンプルな問いから始め、そのビジョンを現実にする方法を逆算していくプロセスです。
この要約で得られるもの：製品やサービスを設計するための体系的で科学的なアプローチを学ぶ
新しい製品やサービスが成功するとき、それは単に大金を稼ぐだけではありません。世界を変えるのです。大げさに聞こえるかもしれませんが、iPhoneが初めて登場したときのことを考えてみてください。それは単にたくさん売れただけではなく、私たちがモバイルデバイスと関わる方法を根本的に変え、日常生活のさまざまな場面に溶け込ませました。つまり、私たちの「行動」を変容させたのです。
だからこそ、新しい製品やサービスを設計するときには、行動変容を最優先に考えるべきなのです。単にどうやってモノを売るかを考えるのではなく、一歩引いて自問してみましょう。「私たちはどんな行動を促したいのか？」と。もっと詩的に言えば、「どんな現実を創り出したいのか？」と。
そこから逆算して、新しい製品やサービスを設計していくのです。それが、『終わりから始める』の核心です。行動科学を活用したこの要約は、製品とサービス設計への体系的なアプローチを提供します。
この要約で学べるのは以下のことです。
- 新しい現実のビジョンを、力強い一文にまとめる方法
- 潜在顧客の行動に影響を与える要因のマップを作成する方法
- そのマップを使ってそれらの要因を修正し、世界を変革する方法
介入設計プロセスを始めるには、潜在インサイトを特定し検証する必要がある
潜在顧客の行動をいかに修正できるかを評価するプロセスは、「介入設計プロセス（IDP）」と呼ばれます。それは「潜在的インサイト」と呼ばれる特別な観察から始まります。こうしたインサイトを得たとき、あなたは現実の世界（あるがままの世界）と、理想の世界（あなたが望む世界）との間のギャップを認識しているのです。
このやや抽象的な定義を具体的にするために、例を掘り下げてみましょう。2012年、著者がマイクロソフトで検索エンジンBingの開発を支援していたとき、彼と彼のチームはある潜在的インサイトを得ました。学校で子どもたちが検索エンジンを、予想されるほどにはまったく使っていないように思えたのです。
一見すると、子ども、学校、検索エンジンは完璧な組み合わせのはずです。何しろ子どもたちは疑問でいっぱいですし、学校は彼らの好奇心を育むべき場であり、検索エンジンは彼らが抱くほぼあらゆる疑問に答える手助けができます。理想の世界では（少なくともBingの観点からは）、彼らは毎日何度もオンライン検索を行うはずです（もちろん、できればBingで）。しかしチームは、現実の世界と理想の世界の間にギャップがあるのではないかと疑いました。何かが両者の間に楔を打ち込んでいる、と。
さて、ここでのキーワードは「疑った」です。この時点では、マイクロソフトの誰も、問題の考えを裏付ける経験的証拠を持っていませんでした。それは単なる勘に過ぎなかったのです。だからこそ、それは「潜在的」インサイトだったのです。つまり、まだ「実際の」インサイトとして確認されてはいなかったのです。
当時マイクロソフトの誰もが知り得たことですが、その勘は間違っている可能性もあり、認識していたギャップは彼らの想像の産物に過ぎないかもしれません。その場合、存在しない問題を解決するためにリソースを投入するのは、時間、資金、エネルギーの無駄になってしまいます。それはどんな潜在的インサイトにも当てはまることです。ですから、自分のインサイトをテストすることが極めて重要なのです。
そのためには、インサイトの「定量的」または「定性的」な「検証」を求める必要があります。著者と彼のチームにとって、それは学校での子どもたちのインターネット使用状況に関するデータを収集することを意味しました。これは定量的検証の一例です。また、実際に学校へ行き、子どもたちのコンピューター使用を直接観察することも意味しました。これは定性的検証の一例です。
結果的に彼らの勘は正しかったのです。平均すると、生徒一人ひとりが行う検索は1日1回未満でした。理想の世界と現実の世界との間のギャップは存在することが証明され、彼らのインサイトは検証されたのです。
あなたのインサイトについても同じことが言えるなら、IDPの次のステップに進むことができます。
介入設計プロセスの次のステップは、行動ステートメントを作成することです
ここまでで、あなたは現実の世界と理想の世界のギャップを特定しました。次のステップは、あなたが創り出したい理想の世界を正式に記述することです。
これは「行動ステートメント」と呼ばれ、5つの要素に分解できます。1つ目は、あなたが促進したい「行動」です。通常、それはあなたの製品やサービスを購入して利用することに帰着します。たとえば、2009年にウーバーがライドシェアサービスを開始したとき、同社が促進したかった行動は、まさに「ウーバーを利用する」ことでした。
2つ目の要素は、あなたが行動を変えたい「対象集団」です。時にはその集団は非常に広範囲になることもあります。ウーバーの対象集団は「すべての人」でした。しかし通常は、特定の年齢層のような、より狭い属性の集団になるでしょう。
3つ目の要素は、あなたが促したい行動の背後にある「動機」です。ウーバーにとっては、それは単に地点Aから地点Bへ移動したいという欲求でした。同社の理想の世界では、誰かがこれをしたいと思うときはいつでも、ウーバーを利用するのです。
しかし、理想の世界について考えるとき、現実的でなければなりません。対象集団内であっても、あなたの製品やサービスは、あらゆる状況の人々に使える、または望まれるとは限りません。人々がいつ、どのようにそれを使えるかには、一定の「制限」、つまり前提条件が存在します。これが行動ステートメントの4つ目の要素です。
ここでは、あなたが促進したい行動に人々が従事するために満たされる必要がある前提条件を記します。たとえば、ローンチ時にウーバーを利用するには、モバイルインターネット接続と電子決済手段を備えたスマートフォンを持っている必要がありました。また、サンフランシスコに住んでいる必要もありました。同社は最初の展開を、拠点を置くハイテク都市に限定していたからです。
行動ステートメントの5つ目にして最後の要素では、促進したい行動が起こっているかどうかを測定するための「データ」を定義します。ウーバーにとって、その指標は実にシンプルでした。彼らのサービスで人々が行った乗車回数です。
あとは、これら5つの要素を一文にまとめるだけです。ウーバーの場合、それは次のようになります。「人々が地点Aから地点Bに移動したいと思い、接続可能なスマートフォンと電子決済手段を持っており、サンフランシスコに住んでいるならば、彼らはウーバーを利用する（乗車回数で測定）。」
次は、対象集団の行動に影響を与えるプレッシャーをマッピングする時です
行動ステートメントのおかげで、あなたは今、創り出そうとしている理想の世界を正確に記述できました。次のステップは、それを現実にする方法を考え始めることです！
ここでは2つの基本的な前提から始めます。第一に、私たちが人々に従事してほしい行動を妨げている特定の要因があるはずです。これが「抑制プレッシャー」です。第二に、実際にその行動をとっている人々を後押ししている特定の要因があるはずです。これが「促進プレッシャー」です。
あなたの今の課題は、これらのプレッシャーを特定することです。このプロセスは「プレッシャーマッピング」と呼ばれます。かなり食欲をそそる例であるM&M’sを使って、その方法を説明しましょう。
あなたがM&M’sを製造するマース社で働いていて、チョコレート菓子を食べる行動を促すことが目標だと想像してください。この行動に対する促進プレッシャーは何でしょうか？ まず明らかなこととして、M&M’sは美味しいです。また、鮮やかな色の数々で視覚的にも魅力的です。
これらの色は、「非合理的な」促進プレッシャーの例です。それらは実際の味や栄養成分には影響しません。色は完全に表面的なものです。完全に論理的なM&M’sを食べるアンドロイドなら、まったく気にしないでしょう。それでもなお、そうした非合理的なプレッシャーは非常に強力になり得ます。もしM&M’sの色を赤や緑のような陽気な色合いから、嘔吐物や尿を連想させる色に変えたら、売上がどうなるか想像してみてください！
次に抑制プレッシャーに目を向けましょう。大きなものとして「入手可能性」があります。M&M’sが手に入りにくければ入りにくいほど、人々が食べる可能性は低くなります。今すぐあなたのすぐ隣にM&M’sの入ったボウルがあると想像してください。おそらく、一掴みしたくなってかなり誘惑されるでしょう。今度は、それがキャビネットの中の20フィート（約6メートル）先にあり、次に自動販売機の中の20メートル先にあり、そしてコンビニエンスストアの20ブロック先にあると想像してください。誘惑がどんどん弱まっていくのに注目してください。
さて、ここまで触れていない明白なプレッシャーが一つあります。カロリーと糖分です。それらもまた一つの抑制プレッシャーですよね？ 次のパートで学ぶように、問題はもう少し複雑で、プレッシャーマッピングが一見して思われるよりも少し難しい理由を物語っています。
行動を促進・抑制するプレッシャーは流動的で複雑です
自分の健康を意識しているなら、M&M’s1袋の高カロリー・高糖分は、おそらくかなり強力な抑制プレッシャーとなり、あなたがそれを食べるのを思いとどまらせるでしょう。しかし、空腹を感じていたり低血糖状態に陥っていたりすると、それらは促進プレッシャーにもなり得、それをむしゃむしゃ食べたくなるかもしれません。
ここで遭遇するのが、「反＝合理的」プレッシャーの例です。それは、合理的な観察者が予想するのとは反対に、どちらの方向にも作用し得るプレッシャーです。これらの反＝合理的プレッシャーは文脈に依存します。たとえば、M&M’sは擬人化されたキャンディキャラクターが登場する、遊び心のある軽快なブランディングが施されています。子ども会のパーティーという文脈では、そのブランディングは促進プレッシャーとなります。しかし、ロマンチックなディナーでは、おそらくかなり場違いに感じられるでしょう。その場合、ブランディングは抑制プレッシャーとなるのです。
分析すればするほど、すべてのプレッシャーが文脈に依存していることが分かります。たとえば、M&M’sのコストのように、一見すると極めて明白に見えるものを例に取りましょう。1袋数ドルなら、あなたにとってはかなり安く感じられるかもしれません。これも促進プレッシャーです。しかし、あなたが1週間のお小遣いを貯めてようやく1袋買える6歳の男の子だと想像してみてください。あるいは、1日2.50ドル未満で生活する、地球上の大多数の人々の一人だと想像してみてください。そうすると、それらは高価なもの、つまり抑制プレッシャーになります。
いや、時には。高価さは反＝合理的な促進プレッシャーにもなり得ます。たとえば、宝飾品の高コストはその魅力の一部です。その高価さは品質、ステータス、そして高級感を伝えます。
つまり、促進プレッシャーと抑制プレッシャーは複雑だということです。それらは文脈によって変化し、しばしば反＝合理的またはまったく非合理的ですらあり得ます。
だからこそ、そうしたプレッシャーを特定しマッピングしようとするとき、自分の直感や先入観に頼るべきではないのです。それらの実態は、私たちの認識や思い込みとは異なるかもしれませんし、考慮すらしていなかったプレッシャーが存在するかもしれません。プレッシャーマッピングを適切に行うには、それを実証的な研究に基づかせ、エビデンス（証拠）によって検証する必要があります。データの収集やインタビューの実施などです。
しかし、良い知らせがあります。IDPのインサイト検証フェーズをしっかりと行ったならば、プレッシャーマッピングの段階に到達した時点で、活用できる証拠がすでに豊富にあるはずです。
プレッシャーマップは、対象集団がなぜそのように行動しているのかの全体像を与えてくれる
対象行動の抑制プレッシャーと促進プレッシャーのマッピングが終わったとしましょう。ホワイトボードには、中央に対象行動を描き、それを取り巻くように、抑制プレッシャーごとに下向きの矢印、促進プレッシャーごとに上向きの矢印を描いているかもしれません。
これで、その行動を取り巻く力の均衡が一目でわかります。促進プレッシャーが抑制プレッシャーを上回れば上回るほど、人々はその行動をとる可能性が高くなります。逆に、抑制プレッシャーが促進プレッシャーを強く押し下げれば押し下げるほど、人々はその行動をとる可能性が低くなります。
たとえば、著者がクローバー・ヘルスという医療保険会社と仕事をしていたとき、彼とチームはあるインサイトを得ました。黒人コミュニティの人々は、一般集団に比べてはるかに低い割合でしかインフルエンザの予防接種を受けていなかったのです。このインサイトを検証し、行動ステートメントを作成し、いくつかの調査を行った後、彼らはいくつかの促進プレッシャーと抑制プレッシャーをマッピングしました。
主な促進プレッシャーの一つは、「予防接種は健康に良い」という考えでした。これは、米国の黒人の間ではかなり弱いことが判明しました。彼らの多くはこう返しました。「なぜ注射が必要なんだ？ 俺はもう健康だ。」
一方、方程式の反対側には、いくつかの強い抑制プレッシャーがありました。たとえば、多くの黒人は、インフルエンザワクチンの処方が毎年変更されるという事実に悩まされていました。
医療提供者がそうするのは正当な理由があります。ワクチンの有効性を維持するのに役立つからです。しかし、一部の黒人にとっては、何らかの医学実験が行われているように見えるかもしれません。これは、タスキーギ梅毒実験のような、非常に現実的で非常に痛ましい歴史に触れるものです。1932年から1972年まで米国政府の研究者によって実施されたこの研究では、黒人の被験者への抗生物質治療を差し控え、その過程で多くを死に至らしめました。
当然のことながら、多方面から同時に大きな不信感が寄せられていました。これらの抑制プレッシャーの強さが、弱い促進プレッシャーを圧倒し、その結果、黒人のインフルエンザ予防接種率が低くなっていたのです。
この現象の背後にあるプレッシャーを理解したことで、著者と彼のチームは、それを変える方法を考え始められる立場になりました。これでIDPの次のステップに進むことができます。
対象集団の行動に影響するプレッシャーをどう変えるかを考える
IDPのこの時点で、あなたは対象行動を取り巻く抑制プレッシャーと促進プレッシャーをマッピングしました。その結果、両陣営のパワーバランスが分かりました。
対象行動を促進するには、そのパワーバランスを変えて、あなたが創り出したい現実にとってより有利にする必要があります。人々に直接的に、あなたが望む行動を強制することはできません。しかし、彼らを取り巻くプレッシャーを操作することで、間接的にいずれかの方向へと彼らをそっと後押し（ナッジ）することは可能です。
これを行う基本的な方法は2つあります：抑制プレッシャーを減らすか、促進プレッシャーを増やすかです。いずれにせよ、これらの目的を達成するには何らかの行動を起こす必要があります。その行動を起こすことで、あなたは既存の現実に対して「介入」を行うのです。ですから、あなたの課題は今や、可能な介入のアイデアを考え出すことになります。
これらのアイデアを説明するために、クローバー・ヘルスでの著者の仕事の例に戻りましょう。多くの黒人コミュニティのメンバーは、インフルエンザ予防接種の健康上の利点を確信しておらず（弱い促進プレッシャー）、また、医学実験を思わせる外観について懸念していました（いくつかの強い抑制プレッシャー）。
著者と彼のチームは、20の可能な介入を考え出しました。これはIDPのこの段階ではかなり典型的な数です。また、テストするにはあまりにも多すぎるアイデアの数でもあるので、今度の課題は、それらを5つのような、より実現可能な数に絞り込むことでした。
これを行う一つの方法は、できるだけ多くの介入を組み合わせることです。たとえば、著者と彼のチームは、黒人コミュニティの懐疑心とインフルエンザ予防接種に対する懸念は、すべて何らかの形で不信感を伴うものだと推論しました。彼らは、コミュニティの多くのメンバーにとって、最も信頼できる指導源は教会のリーダーであることを知っていました。そこでチームは可能な介入のアイデアを思いつきました。それらのリーダーに連絡を取り、予防接種の利点について会衆に話し、安心させるよう説得するのです。そうすることで、一度に複数のプレッシャーに介入します。
それが、IDPのこの段階で探しているような、双方にメリットのある組み合わせ的な解決策なのです。そうしたものを少数特定したら、次のステップへの準備が整います。
次に、促進しようとしている行動について倫理チェックを行う必要がある
対象行動を促進するための可能な介入をいくつか考え出した今、おそらく現場に出てアイデアを実行に移したい気持ちでいっぱいでしょう。
しかし、待ってください。先に進む前に、一時停止ボタンを押して倫理チェックを行う必要があります。何しろあなたが行おうとしているのは、人々の行動に影響を与えることだからです。それは良いことにもなり得ます。禁煙キャンペーンを考えてみてください。しかし、そもそも喫煙を美化した広告のように、非常に悪いことにもなり得ます。
倫理テストを行うための最初の質問はこれです：あなたが促進しようとしている行動は何か、そしてそれは、それを促進しようとしている対象集団の目標や動機と一致しているか？
もしそれが彼らの目標や動機と一致しないなら、介入を進めるのは非倫理的です。たとえば、もしあなたがタバコ会社で、人々に喫煙を説得するために広告を使っているなら、あなたは人々を操作して、人生における最大の目標である「生き続けること」に反する何かをさせようとしていることになります。
さて、次のように論じることで、この問題を回避しようとすることができるかもしれません。「確かに、誰も不健康になったり死んだりしたくはない。しかし、多くの人々はカッコよく見られたいと思っており、喫煙がその目的を達成するのに役立つと考えている。だからこの点では、その行動は彼らの目標や動機と一致している。我々は人々が望むものを与えているだけだ。」
これは2つ目の倫理的な質問に私たちを導きます：その行動の利益はコストを上回るか？ 「カッコよく見える」ことが利益だと認めたとしても、喫煙に伴う肺がんや心血管疾患のコストによって確実に上回られるため、この行動を促進することは非倫理的なままです。
しかし、もし望むなら、あなたはこの倫理的な窮地から抜け出すこともできます。喫煙に伴うとされる利益の長いリストを書き上げ、そのコストを軽視する研究を恣意的に選んだり、場合によっては資金提供したりするのです。
この可能性に対抗するために、3つ目の倫理的な質問を追加することができます：あなたは自分の動機と研究方法について透明性を保っていますか？ 利益がコストを上回っているように見せるためにこそこそする必要があるなら、それはあなたが非倫理的であることのサインです。
また、検討中の介入についても倫理チェックを行う必要がある
正直な倫理チェックを行い、対象行動が対象集団の目標や動機と一致し、行動の利益がコストを上回り、その判断において透明性を保っていたことを確認したとしましょう。すべて順調です。これで介入を進めても大丈夫ですよね？
いや、そう急いではいけません。倫理チェックが必要なのは対象行動だけではありません。介入そのものもチェックする必要があるのです。古くからの戒めを思い出してください：目的は手段を正当化しません。たとえあなたの対象行動がまったく称賛に値するものであっても、介入が倫理的であるとは限らないのです。たとえば、予防接種を受けなければ死ぬという脅迫状を送って人々にインフルエンザの予防接種を受けさせようとすることもできますが、それはかなり非倫理的な介入でしょう。
可能な介入の倫理チェックを行うには、対象行動に対して行ったのと同じ質問をそれらに対しても尋ねればいいのです。たとえば、真実でない脅迫状は人々の目標や動機と合致するでしょうか？ また、利益はコストを上回るでしょうか？ いいえ――人々は不必要に嘘をつかれたり怖がらせられたりすることを望みませんし、その手紙から生じ得る不安という感情的なコストは、より多くの人々に予防接種を受けさせるという利益を、間違いなく上回ってしまうでしょう。
もちろん、もし望むなら、利益がコストを上回っているように見えるように、脅迫状の評価を操作することもできます。だからこそ、可能な介入の倫理チェックを行う際にも、自分の手法と動機について透明性を保つ必要があるのです。対象行動のときと同じ経験則がここでも当てはまります：利益がコストを上回っているように見せるために、ずる賢くなる必要があるなら、それはあなたが非倫理的であることのサインです。
というわけで、以上が倫理チェックです。対象行動と可能な介入の両方がこのチェックを通過したと仮定すると、いよいよIDPの最終ステップに進む準備が整いました。ここでついに、あなたのアイデアをテストし始めることになります。
さあ、介入のパイロットスタディ（小規模試験）を実施する時が来た
IDPの最終ステップに到達したとき、あなたは、促進したい行動を育むかもしれないと考える、少数の可能な介入を手にしてそこに足を踏み入れます。今こそ、理論を実践に移し、それらが機能するかどうかを確かめる時です。
しかし、ここでアクセルを踏み込みすぎてはいけません。理論上は、可能な介入の一つを取り上げて、全国規模あるいは国際規模で直ちに展開することもできます。でも、もしそれが機能しなかったらどうでしょう？ 多くの時間、エネルギー、資金が無駄になってしまいます。加えて、あなたが考え出したかもしれない他の4つの可能な介入はどうでしょうか？ おそらく、それらすべてを大規模に試すだけのリソースはないでしょう。しかし、すべてをテストしなければ、どれが最も効果的かは決して分かりません。
この問題を回避するには、もっとずっと小規模に、一連のパイロットスタディ、略して「パイロット」から始める必要があります。各パイロットでは、対象集団のごく小さなサンプルサイズで介入をテストします――しかも、それを「運用的にダーティ」な方法で行います。これは、介入を最も効率的な方法、つまりスケールアップしやすい方法で実施しようとしないことを意味します。その代わり、組織への混乱をできる限り抑えながら、単に介入をテストすることだけを目指します。
たとえば、完全に運用可能でスケールアップされた介入では、タスクを処理するために自動化されたコンピューターシステムを使う方がはるかに効率的かもしれません。しかし、それを開発するのは厄介な作業かもしれませんし、介入がボツであると判明すれば、多大な労力が無駄になってしまいます。ですから、この段階では手動で作業を行う方が良いでしょう。覚えておいてください：もし介入が勝者であると判明し、それをスケールアップしたいと思ったときに、後からいつでも高性能なコンピューターシステムを開発すればいいのです。
パイロットの要点は介入が機能するかどうかを確認することなので、今度の問題は「それをどう示すか？」になります。さて、ここまでの流れを理解しているなら、答えはもう分かっているはずです：データを見るのです。しかし、この答えには重要な但し書きがあります。それについては、次の最後のパートで見ていきましょう。
最後に、介入のより正式なテストを行い、その後どれを実装するかを決定する
パイロットスタディの一つのデータを収集したと仮定すると、あなたとチームは今、検討中の介入が有望かどうかについて、ある程度の感触を得ています。サンプルサイズはかなり小さかったので、この段階では結果にあまり確信は持てません。しかし、少なくともある程度の確実性をもって、今なら次のようなことを言えます。「この介入は、人々の対象行動への従事を20パーセント増加させるようだ」と。
科学用語では、このような主張に対する確信の度合いは、データの「p値」と呼ばれます。直感に反して、値が低いほど確実性は高くなります。p値が0.05であれば、データが間違っている可能性が5パーセントであり、したがって正しい可能性が95パーセントであることを意味します。
学術界では、科学者は通常、データを十分に信頼するために0.05未満のp値を求めます。しかし、あなたは象牙の塔で神聖な研究をしているのではなく、製品やサービスを設計しているのですから、より大きな不確実性を受け入れる余裕があります。p値が0.20未満で十分でしょう。それでもデータが正しい可能性は80パーセントあり、実世界で賭けるには悪くないオッズです。
すべての可能な介入のパイロットを終え、どれが有望な結果を示し、0.20のp値ハードルを通過するかを把握したら、今度はそれぞれについてより正式なテストを実施する時です。ここでは、パイロットデータが単なるまぐれではなかったことを確認するために、より大きなサンプルサイズで介入を試します。
テストを実施する際には、パイロット時よりもはるかに運用的にクリーンな方法で実装することも試みます。たとえば、パイロット段階で避けたあの自動化コンピューターシステムを覚えていますか？ さて、今がそれを開発し始める良い機会です――なぜなら、介入の効果だけでなく、その全体的な実現可能性もテストしたいからです。結果が素晴らしくても、それを達成するのにコストがかかりすぎたり、煩雑すぎたりするかもしれません。スケールアップして完全に実装しようと決断する前に、今それを把握したいのです。
その決断が、IDPの最終ステップです。それを行うには、古き良き費用対効果分析に取り組む必要があります。可能な介入のデータを見て、どれが肯定的な結果を示しているか？ そしてそれらの介入のうち、コストを考慮に入れたとき、どれが最も追求する価値があるか？ それらが、あなたがスケールして実装したい介入です。
すべてがうまくいけば、あとは歴史が語る通りとなるでしょう。
最後のまとめ
この要約のキーメッセージ：
介入設計プロセスは、促進したい行動から始め、その行動を現実のものとするために逆算する、製品とサービス設計への段階的なアプローチです。まず、人々にどう行動してほしいか（理想の世界）と、実際にどう行動しているか（現実の世界）とのギャップについてのインサイトを得ます。次に、その理想の世界を正式に記述した行動ステートメントを作成します。続いて、その世界の実現を妨げている促進プレッシャーと抑制プレッシャーをマッピングします。それから、それらのプレッシャーを修正するための可能な介入を考え始めることができます。それらの介入が倫理チェックを通過したら、試験導入を開始できます。このプロセスの終わりまでに、スケールアップして実装できる一つ以上の介入を見つけることができるでしょう。
次に読みたい：ニール・イヤール著『フック』
行動科学の助けを借りて、あなたはたった今、人々にインパクトを与える製品やサービスを設計するための強力なアプローチを学びました――より良い世界というあなたのビジョンを現実に変えるための方法です。そのより良い世界では、より多くの人々があなたの製品やサービスを利用しています。
しかし、あなたの理想の世界では、人々はそれを一度や二度使うだけではありません。何度も何度も繰り返し使うのです。言い換えれば、あなたはただ売りたいだけでなく、彼らを夢中にさせたいのです。
それをどうやって達成するか？ 再び、行動科学があなたの味方です。その答えは、同じくこの学問分野を活用した別の書籍、ニール・イヤール著『フック』の要約で見つけることができます。
