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AIに何を作らせるかを決める人へ

効かない機能を、作らない。そのRICEスコア、当たりましたか？思いつきから効果測定まで、1本につながる。Linearが「どう作るか」なら、Preshipは「何を作るか」。AIは「それ、要ります？」と聞いてくれない。

AIに頼めばその日に作れるので、「それ、要ります？」と止める人がいなくなりました。Preshipは前に出した機能の結果を並べ、次の案の予測を残します。作る前に「招待機能は前回0人だった」と分かり、「あの機能、効いた？」にはその場で答えられます。

AIに頼めばその日に作れるので、「それ、要ります？」と止める人がいなくなりました。前回の結果を見て、次に作るものを決められます。

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数字を読んで、AIが次に作るものを提案します

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いま使っている道具に足すだけです

  • ChatGPT
  • Claude
  • Gemini
  • Grok
  • Linear
  • GitHub
  • Stripe
  • PostHog
  • Amplitude
  • Googleアナリティクス

課題はLinear、コードはGitHub、数字はStripeや分析ツールのままです。Preshipはそれらを読み、案ごとの予測と実際の数字を並べます。依頼文はどのAIにも貼り付けて使え、Claude CodeなどMCPに対応した開発ツールは直接つなげます。数字は手で入れるほか、BigQueryやスプレッドシートからも読めます。

各名称とロゴは各社の商標です。Preshipは各社と提携していません。

止める人が、いなくなった

1つの機能に2週間かかった頃は、作る前に議論が起きました。エンジニアに「それ、要ります？」と聞かれ、見積もりを見て諦める案もありました。今はAIに頼めば、その日のうちにできます。効かない機能も、その日のうちにできます。

本数が増えるほど、どれが効いたか分からなくなります。だから、作る前に残します。

使うと、こう変わります

  1. AIに次の機能を頼む前

    これまで思いついたものを、その日のうちに作る

    Preshipがあると「招待機能は前回0人でした」と出る。作らずに済み、その週を別の案に使える

  2. 役員に「あの機能、効いた？」と聞かれたとき

    これまで分析画面とSlackを探して、翌日に「たぶん」と返す

    Preshipがあるとその場で「週の訪問者+28%、予測の範囲内です」と返せる

  3. 会議で「なぜそれが先？」と聞かれたとき

    これまでRICEの点数を見せて、声の大きい人の案に負ける

    Preshipがあると似た案の過去の結果を見せて、順番が決まる

  4. 開発を頼む前

    これまで見積もりを見て、勘で発注する

    Preshipがあると費用をかける前に、効きそうな順に案が並ぶ

  5. 評価面談や投資家への報告

    これまで「今期は12本出しました」

    Preshipがあると「12本中5本が数字を動かしました。判断の打率は4割です」

数字は例です。

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仕組み

思いつきから効果測定まで、1本につながる

  1. 1

    アイデア

    数字を読んで、次に作るものの候補を根拠つきで出します。自分の案も足せます。

  2. 2

    予測

    案ごとに1万通りの未来を計算し、「12週間後に月360万円」のような目標に届く確率を出します。

  3. 3

    並び替え

    届く確率と手間で順番を決めます。効果が小さい案は「今は作らない」に分けます。

  4. 4

    デプロイ

    依頼文を開発チームかAIに渡します。PreshipはGitHubからPRとデプロイを読むだけで、書き込みません。

  5. 5

    効果測定

    判定できる日を作る前に計算し、その日に予測と実際の数字を並べます。

結果は記録に残り、次のアイデアと予測に反映されます。

作っている人から

業務委託のCTOとして複数の会社のプロダクトに関わりながら、自社の製品も作っています。ChatGPT、Claude、CursorなどのAIに、この3年半で約100万円を使いました。コードは増えましたが、目標に近づいている実感はありませんでした。自分の製品の変更62本を後から振り返ると、効いたと言えるものは0本、56本は判定すらできませんでした。その7割は、出す前に測っていなかったことが原因です。後からでは遅いので、作る前に残す道具を作っています。

永峰 剛志永峰 剛志Preship 創業者

料金

まず無料で、1つのプロダクトから。

無料

¥0

  • 計算は無制限
  • 1つのプロダクト
  • 予測の記録は5件まで
  • LinearとGitHubをつなぐ
  • 数字は手入力
  • 判定日のお知らせ

Pro

¥3,000 / 予測を書く人・月

  • 無料の内容すべて
  • プロダクトと記録は無制限
  • 数字を自動で読み込む（Stripe、GA、PostHog、Amplitude、BigQuery、スプレッドシート）
  • 毎週の判定メール
  • 開発者と読むだけの人は無料

機能は順次ご案内します。ChatGPTやClaudeなどの利用料は含みません。

向いている人

  • 何を作るかを決めている
  • Linearなどで開発を管理し、分析ツールの数字がある
  • ロードマップの理由を説明する場面がある

向いていない人

  • 数字がまだない
  • 課題管理の道具を探している
  • 社内に実験の基盤と判定の記録がすでにある

ウェイトリスト

次に作るものを、前回の結果で決める。

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予測

10,000回・式と前提は固定（v1.2）・計算はこのブラウザ内

案の比較目標に届く確率

1万通りのうち 通りで届く 中央値 8割の未来
目標に届いた未来届かなかった未来線1本が1通りの未来です（1万通りのうち140本を表示）

前提あなたの数字に変えられます

入力した数字はこのページの外に送信しません。

なぜ、AIだけではだめなのか

AIに聞くと、答えが毎回変わる

同じ案でも、頼み方やモデルを変えるだけで答えが変わります。これでは案どうしを比べられず、外れても何を直せばいいか分かりません。Preshipは予測の式と前提を固定します。変わるのは、あなたが直したときと、効果測定の結果が返ったときだけです。

頼み方だけを変えて、AIが「撤退」と判定した割合

「反証して」と頼む
73%
「公平に検証して」と頼む
19%

結果のばらつきのうち、AIモデルの違いが占める割合

手順を決めずに頼む
42%
手順を固定する
9%
2026年11月に、自社の事業案で測りました。

一度きりの計算ならAIでもできます。続けた記録は、続けた人にしか残りません。

比較

置き換えません。その上に乗ります

課題の管理はLinearのまま、分析は分析ツールのままです。Preshipは案ごとの予測と答え合わせを、書き換えられない記録として残します。

PreshipRICEの表製品管理ツールプロダクト分析ツール課題管理ツール
案に点数を付ける◯ 確率と幅で◯◯—一部
予測を数字で残し、後から書き換えない◯—一部——
出した後に実際の数字と比べる◯手作業一部◯一部
いつ判定できるかを先に出す◯——◯ 実験の場合—
自分の見積もりの癖が分かる◯———一部
課題を管理するLinearなどに任せる—一部—◯
利用状況を分析する分析ツールに任せる—一部◯—
ひとりから無料で始める◯◯一部◯◯

2026年11月時点の公開情報をもとにしています。Preshipの欄は製品版の内容で、順に提供します。— は未確認です。

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決めるのは、あなたです

  • AIはあなたのアカウントのまま

    ChatGPTやClaudeのログイン情報は預かりません。PreshipはAIを動かさず、依頼文を渡すだけです。

  • マージはGitHubでチームが行います

    PreshipはGitHubに書き込まないので、勝手に公開できません。止めるのも提案で、あなたが選べばそのまま進みます。

  • 前提は全部見えます

    届く確率と幅で答え、計算に使った前提をすべて表示します。違うと思えば、その場で直せます。

よくある質問

未来が当たるのですか？

未来を当てる道具ではありません。前提のもとで、たとえば「12週間後に月の売上360万円」に届く確率と幅を計算します。前提はすべて見られるので、自分で直せます。デプロイの後は実際の数字と比べ、外れた前提を直します。

人数が少なくても効果を測れますか？

申込率のような人数の少ない数字は、測れないことが多いです。週3,000人の訪問で0.4%と0.5%の差を確かめるには、半分ずつに分けて約9か月かかります。Preshipは判定できる日を先に計算し、新規登録で最初の請求書を作った人の割合のような、人数の多い数字で測ります。それでも足りなければ「まだ分からない」と返し、直接聞くことを提案します。

いつ使えますか？

計算は今すぐ無料で使えます。記録の機能は、登録された方から順次ご案内します。

Linearの代わりになりますか？

なりません。課題の管理はLinearのままです。Preshipは何を作るかの判断を受け持ちます。

RICEとは何が違いますか？

RICEは順番を決める点数です。Preshipは確率と幅で予測し、出した後に実際の数字と比べます。当たったかどうかが記録に残ります。

製品管理ツールとは何が違いますか？

製品管理ツールは顧客の声を集めて整理するのが得意です。Preshipは、その案が当たるかの予測と結果の記録を受け持ちます。

チームで使えますか？

使えます。料金は予測を書く人ごとで、開発者と読むだけの人は無料です。

ChatGPTやClaudeに頼めば同じことができませんか？

一度だけの計算ならできます。ただ、頼み方やモデルで式と前提が変わるので、案どうしを比べにくくなります。Preshipは式と前提を固定し、実際の数字につなぎ、効果測定の結果でだけ前提を直します。予測と結果の記録も残るので、続けるほど比べやすくなります。

数字を変えれば、好きな確率を出せませんか？

手で入力する計算では、出せます。だからPreshipは実際のデータを読み、確率は売れる証拠ではなく、どの前提が結果を動かすかを見るものとして扱います。

デプロイの後に売上が伸びたら、その機能が効いたのですか？

そうとは限りません。同じ時期の広告、季節、他の変更でも動きます。人数が少ないと多くの場合は判定できません。Preshipは予測と実際を重ねて見せ、判定日も出します。正確に測るには、無作為に分ける実験が必要です。

BigQueryやスプレッドシートの数字も使えますか？

使えます。スプレッドシートは、閲覧権限で共有するだけです。BigQueryは読み取り権限で読みます。クエリの料金はあなたのGoogle Cloudに請求されるので、実行前に読み取り量を見積もり、決めた上限を超える問い合わせは実行しません。

案の効果の幅は、誰が決めるのですか？

AIが見積もり、あなたが直せます。当たる保証はなく、過去の結果が少ないうちは幅を広くします。予測の精度はまだ測れていません。効果測定の結果がたまるほど、あなたの事業に合った幅になります。

セキュリティなどの守りの仕事はどう扱いますか？

攻めの案と同じ物差しでは比べません。期間が短いほど、守りの仕事は損に見えるからです。法令、決済、秘密情報の保護は順位を付けず先にやります。それ以外は、事故の確率と被害を前提に入れて、どの確率なら先にやる価値があるかを出します。

いま使っているAIはどうなりますか？

そのまま使います。開発はこれまでどおりチームやAIが行い、Preshipは何を作るかの判断と効果測定を受け持ちます。どのAIでも依頼文を貼り付けて使えます。Claude CodeなどMCPに対応した開発ツールは、直接つなげます。

GitHubやLinearは必須ですか？

どちらも必須ではなく、別々につなげます。GitHubをつなぐと、PRとデプロイの日時が自動で残ります。つながない場合は、デプロイの日時を手で記録します。Linearは、案を課題にしたいときだけつなぎます。

まだ売上がなくても使えますか？

使えます。売上の代わりに、申込数など手前の数字を目標にできます。ただ、数字が少ないうちは前提のほとんどが推測になり、結果の幅も広くなります。訪問者や申込の数字がまったくないなら、先に最初の利用者を見つけるほうがおすすめです。

打率は何本から出ますか？

判定が少ないうちは出しません。

どのデータを預けますか？

売上とアクセスの集計値（Stripe、Googleアナリティクス、BigQuery、スプレッドシートから読んだもの）、目標、案と判定の履歴、GitHubのPRとデプロイの記録、つないだ場合はLinearの課題の状態です。Stripeの読み取り専用キーなど接続に必要な情報は、暗号化して保管し、いつでも削除できます。AIのログイン情報は預かりません。ソースコードの中身は読みません。手で入力する計算は、このブラウザの中だけで動き、数字は外に送りません。

次も、なんとなく作りますか？

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