リーン・スタートアップと業績測定【論文】

リーン・スタートアップと業績測定

─イノベーションのためのマネジメント・コントロール─
Lean Startup and Performance Measurement:
Management Control for Innovation

新
伊

江

孝

ARAE Takashi

藤

克

容

ITO Katsuhiro

目次
はじめに
1．リーン・スタートアップとは
2．リーン・スタートアップを取り上げた先行研究
3．価値創造サイクルとは
4．価値創造サイクルとリーン・スタートアップ
5．価値創造サイクルと業績測定
結びにかえて（要旨）
アメリカの起業家であるEric Riesは，スタートアップの成功法則をまとめ，その方法を「リーン・スタートアップ」として提唱した。現代の企業環境において事業ライフサイクルは短縮化
してきており，このため，イノベーションを実現し，新規事業開発を成功させることが不可欠となっている。けれども，新規事業は不確実性が高く，既存事業の運営とは異なる原理が求められる。そこで，少しでも新規事業開発の成功確率をあげるために，リーン・スタートアップ
が，多くの起業家から注目されている。では果たして，リーン・スタートアップを適用すれば，実際にイノベーションが実現し新規事業が成功するのであろうか。そして，イノベーションのためのマネジメント・コントロールはどうあるべきか。本稿では，この点について，「価値創造サイクル」を適用して考察を行う。
—1—『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）

リーン・スタートアップと業績測定

はじめにあるべきかを明らかにしていきたい。

アメリカの起業家であるEric Riesは，ス

1．リーン・スタートアップとは

タートアップの成功法則をまとめ，その方法を「リーン・スタートアップ」として2008年

リーン・スタートアップという言葉で目をに提唱した。2011年にはその著書The Lean

引くのは，「リーン」ではなかろうか。これは，Startup（Ries, 2011）が刊行され，世界中でトヨタのリーン生産方式の「リーン（lean）」

ベストセラーとなり，その後も関連書籍がという言葉を借用したもので，Ries（2011,

1）

相次いて刊行されている 。このリーン・ス

p.6）によれば，無駄を排除するリーンな考

タートアップは，シリコンバレーの有名な起え方をイノベーションに応用しようとしたも2）のがリーン・スタートアップであるとされて業家であるSteve Blankの顧客開発モデル

いる。たとえば，リーン生産方式では，無駄のアイデアを発展させたものである。
現代の企業環境において事業ライフサイクを徹底的に排除するために「5回の“なぜ”」ルは短縮化してきており，このため，イノを繰り返すとされているが，リーン・スター

ベーションを実現し，新規事業開発を成功さ

トアップの著書（Ries, 2011, pp. 229-244）でせることが不可欠となっている。けれども，も，「5回の“なぜ”」を適用するケースがか

新規事業は不確実性が高く，既存事業の運営なり詳しく紹介されている。

とは異なる原理が求められる。そこで，少し
1.1

でも新規事業開発の成功確率をあげるために，

リーン・スタートアップの5原則

このようなリーン・スタートアップには，

リーン・スタートアップが，多くの起業家か

以下のような5つの原則がある（Ries, 2011,ら注目されている。
このリーン・スタートアップは，実務上注

pp. 8-9）。

目され実務誌で取り扱われるだけではなく，ベンチャービジネスやマネジメント関連の学【原則1】スタートアップだけでなくすべ術誌でも取り上げられている（Bortolini etての組織において，起業家が必要とされる。

al., 2018）。Clayton M. Christensenらとの共【原則2】起業家の職務はマネジメントで著のあるAnthony（2013）によると，リーン・あり，そのためには新たな経営方法が必要

スタートアップは，説得力があり実行しやすである。リーン・スタートアップは，特定いフレームワークであって，創発戦略というの製品・サービスに限定されたものではな

学術的な概念に依拠しており，ここ数年のイ

く，新規事業開発の成功確率を高めるため

ノベーションをめぐる動向において最も重要の諸方策，ツール，運用ノウハウを集めたな貢献の一つであると高く評価されている。

パッケージである。

では果たして，リーン・スタートアップを【原則3】新規事業開発の進捗については，

適用すれば，実際にイノベーションが実現し科学的に検証を行う。

新規事業が成功するのであろうか。本稿では，【原則4】上記3について具体的には，試

この点について，リーン・スタートアップ関

作品4） を構築（Build）してそれを市場投連の文献資料をもとにしつつ，筆者独自の視入し，その状況を測定（Measure）し，そ点として「価値創造サイクル」を適用して考の結果から学習（Learn）する，というルー察を行う。その過程から，イノベーション3）

プ，すなわち「構築－測定－学習のループのためのマネジメント・コントロールはどう（BMLループ）」を繰り返す。

『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）—2—

リーン・スタートアップと業績測定

図表1

プランニング・アンド・コントロールとテスト・アンド・ラーンの相違ࣉࣛࣥࢽࣥࢢ࣭࢔ࣥࢻ࣭
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出典：Govindarajan & Trimble（2004）およびBerglund et al.（2007）を参考に筆者作成。

【原則5】上記4の「測定」については，

テスト・アンド・ラーンのアプローチで従来の管理会計に代えて，イノベーション

は，不確実性下においては過去の延長線上で会計（innovation accounting）によって行う。

将来を予測できないため，当初の段階では仮説とせざるを得なかった事項についてテスト

リーン・スタートアップの基本的発想は，し学習することを重視している（Berglund

特に【原則3】科学的な検証，および【原則et al., 2007）。リーン・スタートアップ以外

4】構築－測定－学習のループ，にみることにも，DDP（Discovery-Driven Planning）ができる。すなわち，リーン・スタートアッ（McGrath & MacMillan, 1995, 2000）やビジ

プではまず，漠然としたアイデアを確認する

ネス実験（Thomke & Manzi, 2014）などのため，試作品を構築し市場に投入する。つぎ

手法も，テスト・アンド・ラーンのアプローに，実際に使用した顧客からデータを得て学チとして位置づけることができよう5）。

習し，試作品を手直しする。そして今度は，伝統的なプランニング・アンド・コントロー

その手直しした試作品を再度市場投入し，まルと比較して，このテスト・アンド・ラーン

たデータを得るようにし，必要に応じてこののアプローチには，図表１のような相違があ一連のサイクルを繰り返していく。

る。

1.2

テスト・アンド・ラーンのアプロー

1.3

チ

イノベーション会計【原則5】におけるイノベーション会計は，

このようにリーン・スタートアップでは，イノベーションのための業績測定システムで綿密に計画してから実行するのではなく，すある。ただし，会計とは称されているが，貨

なわち〈計画→実行〉ではなく，まず簡単に幣的指標を用いているわけではなく，その重作って実際に試し，その結果をみて手直しし，点は，【原則4】「構築－測定－学習ループ」

また実際に試してみる，すなわち〈実行→修における“測定”を“学習”につながるように行

正→実行〉というサイクルを前提としている。

うことにある。測定結果から学習しようとしそこで，このリーン・スタートアップは，テても，すなわちテスト・アンド・ラーンを行

スト・アンド・ラーン（test and learn）のおうとしても，テスト結果について適切な評アプローチの一つとしてとらえることができ価指標を用いて検証しなければ効果的な学習よう。

にはつながらない。そこで，イノベーション—3—『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）

リーン・スタートアップと業績測定

会計に関しては，イノベーションのための評

ループごとのテストに対する反応の詳細が分価指標として望ましいものと望ましくないもかるような評価指標は「アクションにつながのを区別することについての記述が詳しくな

る評価指標（actionable metrics）」と呼ばれされている（Rice, 2011, pp. 114-148）。イノる。イノベーション会計7） では「思い上がベーション会計では，この評価指標に着目しりをもたらす評価指標」ではなく，この「アている点に大きな特徴があると考えられよう。

クションにつながる評価指標」が用いられなでは，イノベーション会計では，検証のたければならない8）。

めの評価指標はどのようなものが望ましいとされているのであろうか。具体的にみる

2．リーン・スタートアップを取り上げた先行研究と（Rice, 2011, pp. 114-148），総売上高や登録ユーザー数などの全体的で合算された評価
指標は，検証のためには不適切である。なぜ

海外の文献データベースのEBSCOで検索

ならば，そのような全体的な評価指標が時系したところ，リーン・スタートアップを検討

列的に上向いていると，明るい未来がかもししている会計関連の学術雑誌の論文，および出され，本当の問題をみえなくしてしまうか

リーン・スタートアップをマネジメント・コらである。このため，そのような全体的な評

ントロールとの関連で検討している学術雑誌

価指標は「思い上がりをもたらす評価指標の論文はみつからなかった（2021年11月19（vanity metrics）」であり，好ましくない。

日の時点での検索結果）。また，わが国の論では，検証のための評価指標としてどのよ

文に関してCiNii Articlesで検索したところ，

うなものが望ましいかというと，それは顧客会計ないしマネジメント・コントロールとのグループごとのテストに対する反応の詳細が関連でリーン・スタートアップについて検討

わかるような評価指標である。その一つは，している論文は，筆者がかかわったもの以外

コホート分析（cohort analysis）によるものにはみつからなかった（2021年11月19日の時で，たとえば，「登録した人」や「1回ログ点での検索結果）。

インした人」，「アクティベートした人」とい学位論文ではあるが，リーン・スタートアッ

うような個々の顧客グループごとに時間軸でプについて，管理会計ないしマネジメント・

区切って詳細にデータ化されたものである。

コントロールという観点から，わずかながら

もう一つは，スプリットテスト（A/Bテスト），

言及している文献に，Pelz（2018）の研究がすなわち，異なるバージョンの製品を同時にある。これは，ドイツのカールスルーエ工科

別々の顧客グループに提供する実験から得ら

大学（Karlsruher Instituts für Technologie）

れるデータである。コホート分析とスプリッ

における経済学博士の学位論文であり，そトテストのいずれも，顧客グループごとにテの 論 文 タ イ ト ル は，How management ac-

ストへの反応の詳細がわかるので，テストとcounting can be helpful for startup compa-

その結果との関係が明確であり，どこに問題

nies である。

があるのかが判明しやすくなる。

論文タイトルからも判明するように，Pelz「 評 価 指 標 の 実 体 は 人 」6）（Ries, 2011, p.

（2018）の研究は，スタートアップに対する144）であって，評価指標からは顧客グルー

管理会計の貢献を具体的に検討しようとする

プごとの詳細がわからなければならない。そ内容であって，特に着目しているのは，ス

れがわかれば，顧客に対して何をすべきかのタートアップにおける業績測定である。結論

アクションが明確となる。このため，顧客グとしては，スタートアップでは，業績測定に『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）—4—

リーン・スタートアップと業績測定より共同創業者や外部パートナーとのコミュ

ば，実際にイノベーションが実現し新規事業

ニケーションが促進され，資金の獲得に役立開発が成功するのであろうか。この問に取りつことが明らかにされている。

組むにあたって，
上述のように，
本稿ではリー

Ries（2011）のリーン・スタートアップにン・スタートアップを業績測定に関するもの

ついてみると，このPelz（2018）の研究の中としてとらえるため，この問いについては，

では，業績測定はスタートアップにおいて重

業績測定の結果として得られるデータに着目

要な役割を果たしている，という点を指摘しすることにし，そして，それを加護野（1999,ている実務家向けの書籍の一つとして紹介さ

pp. 167-184; 2005）による「価値創造サイク

れているに過ぎない 。ここでリーン・スター

ル」を適用して検討を行っていきたい。価値トアップと関係づけられている「業績測定」

創造サイクルは，データから価値が創造されとは，具体的には「イノベーション会計」のるプロセスを，3つのステップからなるサイ部分に相当すると考えられよう。前述の通り，

クルとしてとらえるモデルである10）。以下のイノベーション会計は，テスト結果の検証に

価値創造サイクルの説明は，基本的には加護とって適切な評価指標に関するものだからで野（1999, pp. 167-184; 2005）の見解に依拠しある。

ているが，多少言葉を変えたり11），他の文献

9）

このように，Pelz（2018）の研究において，

でそのモデルの裏づけを行ったりしている。

リーン・スタートアップを業績測定に関するものとして解釈している点は大いに参考に3.1なると思われる。これとは異なり，Bortolini

最近ではデータドリブン経営が着目されてデータの種類et al.（2018）は，リーン・スタートアップいる12） が，では企業ではどのような過程でをビジネス・モデルや戦略論，アントレプレ

データから価値を創造しているのであろう

ナーシップという観点から検討している。本か。加護野（1999, pp. 167-184; 2005）による

稿では，Pelz（2018）の解釈と同様の立場をと，データが生み出す価値という点からみるとることにする。すなわち，リーン・スターと，データには，①直接的な充足価値を持つト ア ッ プ に は， 試 作 品（Minimum Viable

データと②潜在的な価値しか持たないデータ

Product：実用最小限の製品）や構築－測定の2種類がある。このうち直接的な充足価値－学習のループ（BMLループ）といった興を持つデータとは，小説や音楽などのように味深い概念があるが，本稿では，リーン・ス

人に直接的な感動や興奮を与えたり，安らぎ

タートアップを業績測定に関するものとしてや喜びを与えたりして，データがそれ自体ととらえることにする。

して価値を持つものである。他方，潜在的ななお，Pelz（2018）の研究では，焦点はス

価値しか持たないデータは，データそれ自体

タートアップに置かれている。それとは異なとして価値があるわけではなく，何らかのア

り，本稿の焦点はイノベーションに置くことクションと結び付くことによって，はじめてにし，最終的には，イノベーションのための価値が生み出されるものである。

マネジメント・コントロールはどうあるべき
3.2

かを明らかにしていきたい。

価値創造サイクル

企業において取り扱われるデータのほとん
3．価値創造サイクルとはどが，潜在的な価値しか持たないデータである。そのようなデータから価値を創造するにでは，リーン・スタートアップを適用すれは，加護野（1999, pp. 167-184; 2005）による—5—『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）

リーン・スタートアップと業績測定

この加護野（1999, pp. 167-184; 2005）の説と，以下の3つのステップが必要である（図明に関して，それと同様の考えがほかにも示表2を参照）。

されている。たとえば，Mintzberg（1975）①データを収集・編集・蓄積する。

はマネジャーの職務との関連で，つぎのよう②そのデータから意味を引き出す。

に指摘している。すなわち，情報それ自体を③その意味をもとにアクションをとる。

得ることが目的ではなく，情報は意思決定におけるインプットになってはじめて意味を持

この最後のステップであるアクションは，つ，としている13）。また，Thomke & Manzi

新たなデータの源泉となる（①に戻る）ため， （2014）は，ビジネス実験（business experiこのプロセスは一つのサイクルをなしている。

mentation）という手法に関して，
つぎのよう

このような一連のサイクルで潜在価値を持つに指摘している。すなわち，実験は始まりにデータから価値が創造されていくとするモデ

すぎず，実験で得たデータを分析し，その結ルが「価値創造サイクル」である。

果を十分に活かしてこそ価値が生まれる，と
している。

⑴

第1ステップ：データの収集⑵

価値創造サイクルの第1ステップは，デー第2ステップ：意味の発見

a） 情報の結び合わせ

タの収集・編集・蓄積である。潜在的な価値を持つデータを集め，整理し，いつでも検索

価値創造サイクルの第2ステップは，デー

し伝達できるように蓄積しておく。この段階

タから意味を引き出す過程であり，その結果，は，データから価値を創造するためには必須

データが情報となる14）。データの意味を発見

であるが，あくまでそのための出発点でありするためには，「フォーマルな情報システム

準備段階に過ぎない。この段階だけでデータ

で取り扱われるもの」だけでは不充分であり，から価値が生み出されるわけではない。

さまざまなデータやさまざまな情報（データ

図表2

価値創造サイクル

出典：加護野（1999, pp. 167-184; 2005）をもとに筆者作成。
『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）—6—

リーン・スタートアップと業績測定から意味を引き出したもの）を結び合わせる

タがなければそれを説明できないことが多い，ことが必要である。たとえば，「ある製品のとの指摘である。ここでハード・データとは，売上目標を達成できなかった」というデータ

曖昧さなしに文書化されるものであって，通から，その意味が直ちにわかるわけではない。

常それは定量化されており，簡単にコピーしたとえば，販売方法が適切ではなかったのか，て他者と共有できるものである。他方，ソフ店舗の立地が悪かったのか，衰退期に入った

ト・データとは，そこに直接関与している人のか。売上目標未達というデータに他のデーによって経験や勘などを通じて曖昧な形で主タや情報を組み合わせて判断を加えることに観的に把握され，他者との共有は容易ではな

よって，はじめて意味が発見されるのである。

いものである。ソフト・データの源泉には，

ここに筆者なりに追加の説明を加えると，つたとえば顧客の表情や工場の雰囲気，官庁のぎのようになろう。「ある製品の売上目標を担当者の声のトーン，ライバル企業に関する達成できなかった」というデータに，販売単

うわさ話などがある。

価の下落傾向のデータ，輸出量の減少傾向のb） 人間や組織の重要性

データ，代替品と想定される製品が順調に売15）上を伸ばしているという情報 ，過去の類似

このように，データから意味を発見するたの状況で衰退期の判断を誤った経験から学ん

めには，人々が持つ「フォーマルな情報シスだこと（情報）を組み合わせて，当該製品がテムではうまく取り扱うことができないも衰退期に入ったという意味が発見されることの」が必要であるが，それらは人々と何らかになる。

のコミュニケーションを通じて得られる。そこのような「意味の発見」に際して重要なして，どのようなコミュニケーションがなさ

役割を演じるのが，「フォーマルな情報シスれるかは組織によって決められ，そのようにテムではうまく取り扱うことができないもして集められたデータや情報を組み合わせての」，つまり測定できないものである。
「フォー

意味の発見を行うのは人間である。したがっマルな情報システムではうまく取り扱うことて，この第2ステップの「意味の発見」のたができないもの」は，人と人との直接的な接めには，人間や組織が決定的に重要な役割を触を通じて伝えられるデータや情報（担当者

演じることになる。

の顔をみながら，そのぬくもりを感じながら

この加護野（1999, pp. 167-184; 2005）によ伝えられるもの）や言葉では伝えることが難る，データから意味を発見するためには，コ

しい情報（暗黙知のように実際に経験した人

ミュニケーションや人間・組織が重要である，にしかわからないような知識）である。

との指摘に関して，それと同様の考えがほか

この加護野（1999, pp. 167-184; 2005）によにも示されている。たとえば，POSデータをる，意味の発見のためには「フォーマルな情情報として活用するためには，対面的コミュ

報システムで取り扱われるもの」だけではニケーションを繰り返すしかないという実態不充分で，「フォーマルな情報システムではが紹介されている（伊丹，1999, p. 19）。まうまく取り扱うことができないもの」との結

た，ビッグデータに関して，パターン認識は

び合わせが必要である，との指摘は，Mintz-

コンピュータでできても，アクションにつな

berg（1994, pp. 257-266）によるマネジメン

がるような分析ができるのは人間だけである

ト上のデータの役割に関する指摘と類似してと説明されている（Thiel & Masters, 2014, p.

いる。すなわち，ハード・データによって現149）。

実を記述することはできるが，ソフト・デー—7—『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）

リーン・スタートアップと業績測定

図表3

リーン・スタートアップと価値創造サイクル࣮࣭ࣜࣥࢫࢱ࣮ࢺ࢔ࢵࣉ

౯್๰㐀ࢧ࢖ࢡࣝ

ᬅヨసရࢆᕷሙᢞධࡋ㸪ࣇ࢕࣮ࢻࣂࢵࢡࢆᚓࡿࠋࡑࡢ㝿࡟ᬅࢹ࣮ࢱࡢ཰㞟࣭⦅㞟࣭⵳✚ࡣ㸪࢖ࣀ࣮࣋ࢩࣙࣥ఍ィࡀ㐺⏝ࡉࢀࡿࠋᬆධᡭࡋࡓࢹ࣮ࢱ࠿ࡽ㸪ヨసရ࡟ࡘ࠸࡚࡝ࡢࡼ࠺࡞ᡭ┤ࡋࡀ ᬆព࿡ࡢⓎぢᚲせ࠿ࢆ᫂ࡽ࠿࡟ࡍࡿࠋ
ᬇヨసရࢆᡭ┤ࡋࡋ㸪ࡑࢀࢆ෌ᗘ㸪ᕷሙ࡟ᢞධࡍࡿࠋ

ᬇ࢔ࢡࢩࣙࣥ

ĺᬅ࡬ᡠࡿ         ĺᬅ࡬ᡠࡿ

出典：筆者作成⑶

第3ステップ：アクション

以下では，価値創造サイクルという観点か

価値創造サイクルの第3ステップは，第2らリーン・スタートアップについて検討を行

ステップで発見された意味をもとに，アクいたい。価値創造サイクルから判明することションをとる過程で，そのアクションの結果を，加護野（1999, pp. 167-184; 2005）の見解として最終的に価値が創造される。たとえば，に依拠しつつも筆者なりに整理してみると，ある製品が衰退期に入ったという意味にもとそれにはつぎの5つがあろう。

づいて，その製品を見切るというアクションがとられ，無駄な仕入れのための支出が回避され，支出のマイナスが生じたということで①データ収集が，価値を得るための出発点である。
②適切なデータとは，「意味の発見」につ

結果的に価値が得られる。
なお，どのようなアクションをとればよい

ながるデータである。

のかが判明したとしても，組織成員がそのと③データから価値を得るには，それについおりに動かなければ意味がない。そこで第3て「意味の発見」を行ない，最終的に「アステップでは，組織成員にそのアクションをクション」をとることが重要である。
④あるデータだけを収集しても「意味の発

実際にとらせることが重要となる。

見」に直結しない。「意味の発見」のた
4．価値創造サイクルとリーン・スタート
アップ

めには，さまざまなデータや情報と結び合わせる必要がある。
⑤「意味の発見」のためには人間や組織が上述のような価値創造サイクルに対応させ重要である。

てリーン・スタートアップのプロセスを示す
この5つに照らしながら，リーン・スターと，図表3のようになろう。
『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）—8—

リーン・スタートアップと業績測定る。この4つの属性があれば，「意味の発見」トアップについて以下で検討する。

および「アクション」につながる可能性は高⑴

データ収集が出発点くなるので，価値創造サイクルに当てはめて

リーン・スタートアップでは，イノベー
ションの実現のために科学的にアプローチす

みて，それらの属性を備えた評価指標は望ましいことが判明しよう。

る，すなわち，経験や勘に頼るのではなく⑶

データに基づいて意思決定を行おうとしてい

データについて「意味の発見」を行な
い，最終的に「アクション」をとることる（Ries, 2011, pp. 5, 258）。このため，リーが重要

ン・スタートアップでも，データ収集が出発データから価値を得るには，それについて点とされていると理解できよう16）。
ただし，不適切なデータしかないと，それ「意味の発見」を行ない，最終的に「アクショが活用されず，結局はデータに基づかない形

ン」をとることが重要であるが，これには2で意思決定がなされるようになってしまう。

つのことが含意されていよう。第1に，デー

そこで，適切なデータ，すなわち「意味の発タの入手とその「意味の発見」および「アク見」につながるデータを入手することが必要ション」とは別問題である，という点である。

となり，これが次の⑵に該当する。

第2に，データを最終的にアクションに結びつけることが重要である，という点である。

⑵

適切なデータ：「意味の発見」につながるデータ

この2つが，価値創造サイクルからのインプ
リケーションの中心的な内容であろう。

データから価値を得るには，まずそれが「意第1の点は，仮に適切なデータを入手して味の発見」につながるデータである必要があも，直ちに適切な「意味の発見」および「アる。リーン・スタートアップでは，「構築－クション」がなされるわけではない，という測定－学習」のループにおける“測定”は，イことである。たとえば，
リーン・スタートアッ

ノベーション会計によって行われる。

プにおける失敗例（Anthony, 2013）を価値前述したように，イノベーション会計では，全体的で合算された評価指標（思い上がりを創造サイクルに照らしてみると，つぎのようになろう。

もたらす評価指標）によると本当の問題がみ【第1ステップ：データ収集】

えなくなってしまうため不適切であり，顧客グループごとのテストに対する反応の詳細が試作品を市場投入したが，販売結果は目わかるような評価指標（アクションにつなが標に届かなかったというデータが得られる。

る評価指標）によるのが適切であるとされて【第2段階：意味の発見】「大丈夫，これは学習のための製品にすいる。

ぎないのだから」と楽観的に解釈する。

リーン・スタートアップの関連書籍である【第3段階：アクション】

Lean Anyalytics（Croll & Yoskovitz, 2013,
pp. 9-11）では，評価指標について，イノベー

いくつかのマイナーチェンジだけを行う。

ション会計を発展させて詳細な議論がなされそして，最終的には，ばったりと倒れる
ように失敗してしまう。

ている。たとえば，望ましい評価指標の属性としては，①比較できること，②わかりやす
いこと，③比率や割合であること，④行動変

このように，リーン・スタートアップを適容につながること，の4つがあるとされてい用してデータを入手しても，「意味の発見」—9—『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）

リーン・スタートアップと業績測定と「アクション」を間違えれば，当然，失敗
17）

ン・キャンバス（lean canvas）」という事業計画の要素を一覧表示するフレームワークをしてしまう 。
第2の点は，データを収集するだけでは意提案している。これは，さまざまな情報をひ

味がない，ということである。これは実務にとつのフォーマットに書き込んだもので，そおいては，既に充分に認識させられているこ

れらの情報が可視化され，持ち運びも容易なとではなかろうか。たとえば，せっかく苦労

ので，自分一人だけでなく他者と一緒にさましてデータを集めたにもかかわらず，それがざまな情報の結び合わせを検討しようとする

その後まったく活用されていない，といった際に大いに役立つと考えられる19）。そのため，状況である。

リーン・キャンバスは「意味の発見」に役立つものとして理解できよう。

⑷ 「意味の発見」のためには，さまざまなデータや情報と結び合わせることが必⑸ 「意味の発見」のためには人間や組織

要が重要あるデータだけをみても，その意味はわかあるデータから意味を発見するためにはさらない。「意味の発見」のためには，そのデー

まざまなデータや情報と結び合わせなければタを他のさまざまなデータや情報と組み合わならないが，その際にはコミュニケーション

せることが必要となるが，その際には，フォー

を通じて人々から得られる「測定できないもマルな情報システムではうまく取り扱うことの」が重要な役割を果たす。そして，
その「意ができないもの，すなわち「測定できないも味の発見」のためには人間や組織が重要となの」が重要な役割を果たす。リーン・スター

る。前述のように，リーン・スタートアップ

トアップの著書（Ries, 2011, pp. 88-89）におはデータに基づいた科学的な方法論を志向しいては，電話帳から適当に選んで電話をかけている。しかしながら，リーン・スタートて，人々から直接話しを聞いて情報を得た

アップにおける〈実行→修正→実行〉というケースが紹介されている。それは，「測定でサイクルの“修正”の段階においては，特に当きないもの」を入手するための試みとしてと初目指した方向性を維持するか否かを決定す18）

らえることができよう 。

る重要な段階においては，ビジョンや直感，

また，前述のとおり，リーン・スタートアッ

判断といった人間的な要素を排除できない

プの著書（Ries, 2011, pp. 229-244）では「5し，また，そうするのは好ましくない。これ

回の“なぜ”」を適用したケースが紹介されては，リーン・スタートアップの提唱者である

いるが，これは，あるデータについて，さまRies（2011, pp. 149）自身による言及である。

ざまな情報の組合せによる「意味の発見」の

このように，リーン・スタートアップでも人試みであるととらえることができよう。すな

間の重要性が指摘されている。

わち，あるデータについて，最初に発見されまた，リーン・スタートアップに関連した

た「意味」は皮相的であったかもしれないが，

リーン・エンタープライズに関する書籍にお“なぜ”を何度も繰り返し，その過程でさまざ

いて，
Humble et al.,（2015, pp. 5-8）は，「リー

まなデータや情報と結み合わせることで，あン・エンタープライズは主に人間のシステム

るデータから真の「意味」を発見することがで あ る（A Lean Enterprise Is Primarily a

できたケースとしてとらえるのである。

Human System）」というタイトルの節を設

さらに，Maurya（2012, p. 5）は，リーン・

けている。さらにその節において，組織文化

スタートアップの関連書籍において，
「リー

に応じて
（本稿でいうところの）「意味の発見」『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）— 10 —

リーン・スタートアップと業績測定が異なることを先行研究（Westrum, 2014）

価指標のみで行うのは好ましくないが，とはに基づいて指摘している。

いえ非財務的評価指標だけでも好ましくない

なお，人々のコミュニケーションを通じてので，その両者が必要である，ということ

データや情報を入手するために必要な「社内にあった（Kaplan & Norton, 1992）。つまり，の仕組み」という点に限ってみると，リー

当初のBSC研究では，業績測定のために適切

ン・スタートアップの著書（Ries, 2011）では，なデータを入手することに重点が置かれていそれについて明確な形で考察はなされてはいると考えられよう。逆に言えば，BSCのデーない。すなわち，イノベーション会計以外に

タをどのように評価するのか，すなわち，そよる情報入手は，いずれかといえば，属人的のデータに対する「意味の発見」と「アクなものとして取り扱われているに過ぎない。

ション」をどのように行うのかについては課

このコミュニケーションを通じたさまざま

題として残されているといえよう。たとえば，なデータや情報の入手について，たとえばSimons（2010, pp. 65-68）は，BSCにおいてOKR（objective and key results）では，そ1つだけ目標値を達成していない場合，それのための「社内の仕組み」が設けられている，を理由にその責任者のボーナスを減らしてよと解釈することができよう。OKRは，Goog-

いかが問題となった銀行のケースについて，

leが採用し，ここ最近注目を集めている業績

詳しく記述を行っている。それは，BSCから管理手法であるが，そこでは，定期的な（で得られるデータ自体をどれだけ調べてみても，きれば毎週の）1 on 1（上司と部下の一対一

決して答えが出てこない問題であった。そこの面談）が推奨とされている（Doerr, 2018,

で，BSCのデータ以外に，その責任者に対す

pp. 182-183; グジバチ, 2019, pp. 88-110）。こる組織内外からの評価や他の責任者への影響のOKRにおける 1 on 1 は，部下とのコミュの可能性などのさまざまな情報を加味するこ

ニケーションを通じて上司がさまざまな情報とによって，BSCのデータから意味を発見し，を入手し，成果（key results）に関するデー

結果的に基準値から多少減額してボーナスをタを「意味の発見」につなげるためのコミュ支給するというアクションをとった。
また，ASOBATにおいて会計は以下のよ

ニケーションに関する社内の仕組みとしてとうに定義されている（AAA, 1966, p. 1）。

らえることができよう。
5．価値創造サイクルと業績測定

会計とは，情報利用者が判断や意思決定を行うにあたって，事情に精通した上でそれができるように，経済的情報を識別し，

ここからは視点を変えて，業績測定に関す

測定し，伝達する過程である。

る研究に目を向けてみよう。価値創造サイクルという観点からみると，業績測定に関する管理会計としてこの定義を読み解くならば，研究では，適切なデータを入手することに主な重点があり，その後の「意味の発見」と「ア

判断や意思決定をするのは経営管理者の役割

クション」をどのように行うのかは課題としであり，管理会計の役割は情報の識別・測て残されていることが多い，ということが判定・伝達までということになる。このことを，明する 。以下では，この点についてバラン

本稿の価値創造サイクルに当てはめるならば，

スト・スコアカード（BSC）研究を取り上げ「意味の発見」および「アクション」を行うて確認してみる。

のは経営管理者の役割であって管理会計の管20）

BSC研究の出発点は，業績測定を財務的評轄外であり，管理会計の役割は「データの収— 11 —『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）

リーン・スタートアップと業績測定が，複数の人間の協働の仕組みである「組織」

集」まで，ということになろう。
ただし，この解釈は管理“会計”の役割に関ということを前提とするならば，その「アクするものである。では，それを延長して，イション」が適切に行われるよう組織成員を導ノベーションのためのマネジメント・コント

いていくことも必要となる。これと同様に，ロールにおいても，その役割は「データの収イノベーションのためのマネジメント・コン集」までであって，その後の「意味の発見」

トロールでは，「データの収集」だけではなく，と「アクション」はその管轄外としてしまっ「意味の発見」および「アクション」が適切てよいのであろうか。あるいは，「データのに行われるようにすることに対する配慮が必収集」だけではなく，その後の「意味の発見」

要となろう。

と「アクション」も，イノベーションのためのマネジメント・コントロールの管轄内とす結びにかえてるべきなのであろうか。
では，そもそもマネジメント・コントロー

リーン・スタートアップは，科学志向のア

ルとは何であろうか。Merchant（1985, p. 4）

プローチである。すわなち，経験や勘に頼る

およびMerchant & Van Der Stede（2007, p.

のではなく，しっかりとしたデータに基づい8）によると，マネジメント・コントロールて新規事業開発やイノベーションに取り組もとは，組織成員が組織にとって望ましい行動

うとする。では，そのデータはどのようなもをするように，経営管理者が組織成員に働きのであるべきか。それは，価値創造サイクル

かけを行うこととされている。そして，伊丹に照らしてみるならば，「意味の発見」につ（1986, p. 21）は，上位者から下位者への“影響”ながりやすいデータということになる。それがマネジメント・コントロールの中心概念でを，リーン・スタートアップのイノベーショ

あって，マネジメント・コントロールは，下ン会計においては，顧客グループごとのテス

位者に任せた行動と意思決定に対して上位者

トに対する反応の詳細がわかる「アクションが影響を及ぼすことによって，よりよい方向につながる評価指標」が望ましい，という形

へと下位者を導いて行こうとするものである，

で指摘されている。

としている。このようにマネジメント・コン

ただし，適切なデータを得たとしても，そトロールを，経営管理者が組織成員に働きかれが直ちに適切な「意味の発見」につながるけを行うものとしてとらえるならば，価値創

わけではない。
「意味の発見」のためには，「測造サイクルにおける「データの収集」だけで定できないもの」などのさまざまなデータやはなく，組織成員への働きかけ（影響を及ぼ

情報と結び合わせなければならない。そして，

す）のための「意味の発見」と「アクション」

それらは人々のコミュニケーションを通じても，当然，マネジメント・コントロールの管得られる。したがって，「意味の発見」のた轄内とするべきであろう。

めには，人々のコミュニケーションを通じて

前 述 の S i m o ns（2010, pp. 65-68） に よ る
BSC実践の記述において示されていたよう

さまざまなデータや情報を入手するための「社内の仕組み」も必要となるであろう。

に，BSCによって「データの収集」を行ってさらに，人間の集まりである組織においても，その意味が直ちに判明するわけではなく，は，発見された意味に従って組織成員に望まそのデータに対する「意味の発見」に取り組しい「アクション」をとらせることも必要とむことが必要となる。そして，その発見されなる。そもそもマネジメント・コントロール

た意味に基づいて「アクション」がとられるは，経営管理者が組織成員に対し，望ましい『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）— 12 —

リーン・スタートアップと業績測定行動をするよう働きかけを行うものであるの

わち，イノベーションのためのマネジメン

で，この点に関して中心的な役割を果たして

ト・コントロールとしては，適切な「データいる。

の収集」のための仕組みだけではなく，「意

つまり，イノベーションのためにリーン・味の発見」のためにさまざまなデータや情報スタートアップを実際に機能させるためには，を入手するための仕組み，そして，組織成員「データの収集」を行ったら，そのデータにに望ましい「アクション」をとらせるための対する「意味の発見」と，その発見された意

仕組みも必要となる。つまり，イノベーショ

味に基づく「アクション」についても配慮がンのためのマネジメント・コントロールとし必要となる。したがって，リーン・スタートては，このような多様な仕組みから構成されアップを適用すれば，実際にイノベーション

る「コントロール・パッケージ」（新江・伊藤，が実現し新規事業が成功するか，と問われた

2010; 新江，2010）という発想が必要になる。

ら，それはわからないとしか答えようがな

実は，リーン・スタートアップでも，前述のい。確かに，リーン・スタートアップのイノ【原則2】で示されていたように，（狭い範囲

ベーション会計では，「アクションにつながが対象ではあるが）「パッケージ」という発る評価指標」を用いており，その言葉から判想がとられている。

明するように，最終的な「アクション」への

ただし，「パッケージ」といっても，それつながりを重視している。とはいっても，「アは単に，いくつかの仕組みを組み合わせればクションにつながる評価指標」によるデータ

よい，ということではないはずである。では，が，直ちに「意味の発見」と「アクション」

そこには何が必要であろうか。

に結びつくわけではない。リーン・スタート

ミンツバーグ（2003）は，組織は人間の集

アップのイノベーション会計によって得られ団であって，マネジメントについて「理論やたデータから適切な「意味の発見」を行ない，方法論で物事が解決できると考えていることそれを「アクション」につなげなければ，価自体が危険思想なのです。
」（p. 48）と指摘

値は得られないのである。

し，
実践（practice）の重要性を主張している。

このことを，マネジメント・コントロール

その表現をまねるならば，イノベーションにという広い観点からとらえれば，特定の手法ついて「仕組みだけで解決できると考えていだけでイノベーションが実現するわけではな

ること自体が危険思想なのです」と指摘する

いということになる。まずは，イノベーショことができよう。そして，人間の集団であるンのための「データの収集」を適切に行う必組織におけるイノベーションに対しては，「実要がある。つぎに，そのデータについての

21）
践としてのマネジメント・コントロール」「意味の発見」を，さまざまなデータや情報という視点をもつことが重要となろう。すなと結び合わせて適切に行う必要がある。その

わち，イノベーションは，仕組みだけで実現ためには，コミュニケーションを通じてさまされるのではなく，人や組織に対するトータ

ざまなデータや情報を入手することも欠かせルな配慮が要求されよう。つまり，イノベー

ない。しかも，そのようにして発見された意

ションのためのマネジメント・コントロール

味に従った「アクション」を，組織成員に適では，「データの収集」，「意味の発見」，「ア

切にとらせる必要がある。この「データの収

クション」
のために，
「コントロール・パッケー

集」，「意味の発見」，「アクション」という3ジ」によって，
しかも人や組織に配慮して「実つのステップをすべて適切に行ってはじめて，践」することが不可欠なのである。

イノベーションが実現することになる。すな— 13 —『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）

リーン・スタートアップと業績測定〔注〕1）リーン・スタートアップの関連書籍としては，

略称が用いられたりすることもある。その意味提唱者であるEric Riesが監修者として参加しは，最小限の労力と時間で「構築－測定－学習ている書籍に限ってみても，以下のようなもののループ」を回せるレベルにまで作り上げたがある。原著（Ries, 2011）と比べ，この関連製品をいう。ただし，「実用最小限の製品」や書籍では，隣接領域への展開がなされたり，周MVPという言葉は一般にあまり浸透していな

辺知識が充実されたりする形で拡張がなされていので，本稿ではそれらに代えて「試作品」といる。また，Ries自身，リーン・スタートアッいう言葉を用いることにした。厳密にはMini-

プの考え方を既存の大企業にいかに適用するか

mum Viable Product（MVP）と「試作品」とに関して，2017年には新たな著書を刊行していは区別されるかもしれないが，「試作品」の意る。

味を広くとらえれば，その中にMVPも含まれMaurya（2012）

るであろう。

Croll & Yoskovitz（2013）

5）テスト・アンド・ラーンのアプローチの各種手

Alvarez（2014）

法は，その実施手続きの厳格性に着目すれば，Busche（2014）

それが高いものから低いものまでさまざまであGothelf & Seiden（2016）

る。たとえばDDPと比べれば，リーン・スター

Humble et al.（2015）

トアップは手続き面の厳格性が低いと解釈できMaurya（2016）

よう。

2）Blankの顧客開発モデルのアイデアは，2003年

6）この訳文については，その翻訳書『リーン・スに書籍としてまとめられている。顧客開発モデ

タートアップ』（p. 194）の表現を参考にした。

ルは，顧客発見，顧客実証，顧客開拓，顧客拡

7）この評価指標に関する議論から類推すると，イ大という4つのプロセスからなり，顧客からのノベーション“会計（accounting）”と言いながフィードバック情報をもとに製品や事業モデル

らも，貨幣的指標は総合化されていて顧客グを試行錯誤によって更新し続ける方法論であ

ループごとのテストに対する反応の詳細がわかる。

らないので，「思い上がりをもたらす評価指標」

3）イノベーションは，技術やビジネス・モデルとであって，好ましくないとされよう。そこで，の関連で漸進的イノベーション（incremental

リーン・スタートアップにおけるこの一連の評

innovation）と急進的イノベーション（radical

価指標の取り扱いは，イノベーション会計より

innovation）に区分されたり，既存顧客との関は，たとえば「イノベーション測定システム係に着目して持続的イノベーション（sustaining（innovation measurement system）」と称する

innovation）と破壊的イノベーション（disrup-ほうがよいかもしれない。“イノベーション測

tive innovation） と に 区 分（Bower & Chris-

定システム”では，会計情報のような合算されtensen, 1995）されたりするが，本稿におけるたものではなく，コホート分析やスプリットテ

問題意識は，それらイノベーション分類のいずストの結果のように，顧客グループごとのテスれであっても，それを実現し新規事業開発するトに対するその反応の詳細がわかる「アクショのに大きな不確実性を伴う状況下におけるマネ

ンにつながる評価指標」が用いられなければな

ジメント・コントロールにある。

らない。

4）原著（Ries, 2011, pp. 76-77）ではMinimum Vi-

8）たとえば，バランスト・スコアカード（balanced

able Productであり，「実用最小限の製品」とscorecard: BSC）においては業績指標を先行指訳されたり，その頭文字をとってMVPという標と遅行指標（成果指標）とに大別することも『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）— 14 —

リーン・スタートアップと業績測定なされているが，この場合前者が業務の遂行上，

13）ここでいう情報とは，データから意味を引き出成果を達成するために事前に行うべきことを示したものとして解釈している。すなわち，「情す指標であるのに対して，後者は業務を遂行し報それ自体を得ることが目的ではなく，情報はた結果（成果）を表す指標であって，両者は成意思決定におけるインプットになってはじめて果に対する時間的な前後関係の関わりによって意味を持つ」という文を，ここでは以下のよう区別されている。また，BSCでは，パフォーマにとらえている。「データから何らかの意味をンス・ドライバー（performance driver）が用

引き出して情報を得たとしても，そのような情いられることがあるが，これは業績の原動力と報それ自体を得ることが目的ではなく，そのよなるものという意味であって，その原動力を事

うな情報を意思決定においてインプットとして前に示すものであることから先行指標である場

用い，それをアクションとして実現したときに合が多い（伊藤他，2001，pp. 238, 240）。これ

なってはじめて意味を持つ」。

に対して，イノベーション会計は，「思い上が14）注11でも示したが，本稿では，加護野（1999,

りをもたらす評価指標」と「アクションにつpp. 167-184; 2005）の用語とは異なり，第2ス

ながる評価指標」とに大別されているが，Rice

テップにおいて「データ」から意味を引き出し（2011, pp. 114-148）の記述によると，この両者たものを「情報」としてとらえている。

の違いは時間的なものではなく，顧客グループ

15）ある他社の製品が順調に売上を伸ばしているとごとのテストに対する反応の詳細がわかるか否いうデータがあり，そこに，その製品の用途やかにあると考えられる。

スペックなどから当該製品の代替品となりうる

9）Pelz（2018）によると，実務家によるアイデアという意味づけが加えられ，その結果として，という点に目を移すならば，スタートアップに「ある他社の製品が順調に売上を伸ばしている

おける業績測定に関しては，たとえば，Ehren-というデータ」が「代替品と想定される製品がberg（2014）やKaushik（2015），Suster（2011）

順調に売上を伸ばしているという情報」となる。

の見解がある。このいずれもが，web上の記事

16）この点をマイナスにとらえて，リーン・スター

であり，それぞれその実務家が重要と考えるス

トアップはデータ駆動に寄りすぎているとのタートアップにおける評価指標が列挙されては

批 判 す ら あ る， と 指 摘 さ れ て い る（Croll &いるが，Ries（2011）のリーン・スタートアッ
プについては取り上げられていない。

Yoskovitz, 2013, p. 37）。
17）なお，この失敗例では，イノベーション会計の10）このモデルの会計分野への適用は，新江・木村観点からすれば，入手されたデータからは顧客（2011）によって最初に試みられた。本稿では，の反応についての詳細がわからなかったとも解新江・木村（2011）によるそのモデルに関する釈できるかもしれない。しかしながら，その改記述の多くを参考にしている。

善策として「アクションにつながる評価指標」

11）加護野（1999, 2005）は，基本的には「データ」

を用いたとしても，そのデータからの「意味のではなく「情報」という言葉を用いている。本

発見」と「アクション」を間違えれば，失敗し稿では，データから意味を引き出したものを情てしまうことには変わりない。

報としてとらえることにして，加護野（1999,

18）その著書（Ries, 2011, pp. 88-89）においてそのpp. 167-184; 2005）がいう「情報」に代えて「デーケースは，「測定できないもの」をオフィスかタ」という言葉を用いていることがある。

ら出て入手した例として紹介されている。ただ

12）たとえば，2019年6月号の『DIAMONDハーし，（本稿で指摘するような）さまざまなデー

バード・ビジネス・レビュー』の特集のタイト

タや情報の組合せによる「意味の発見」自体にルは「データドリブン経営」である。

ついては，特に明確な形では言及はなされてい— 15 —『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）

リーン・スタートアップと業績測定ない。

まれないので，この点は当然のことであるとも

19）この点に関して，Maurya（2012, p. 6）自身によると，結果として事業計画の改定がより容易いえよう。
21）これは，Mintzberg（2004, p. 10）による「実になされるようになる，と説明されている。

践としてもマネジメント（management as a20）そもそも業績“測定”であり，そこには判断は含

practice）」という表現に倣ったものである。

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リーン・スタートアップと業績測定（Abstract）
Eric Ries, an American entrepreneur, summarized the rules of successful startups
and proposed his method as "Lean Startup". In today's corporate environment, businesslife cycles are becoming shorter and shorter, making it essential to achieve innovationand successful new business development. However, new businesses are highly uncertain
and require different principles from those of operating existing businesses. Therefore,
in order to increase the probability of success of new business development as much as
possible, Lean Startup has been attracting attention from many entrepreneurs. So, will theapplication of Lean Startup actually lead to the realization of innovation and the success of
new businesses? And what should be the management control for innovation? This paper
discusses these points by applying the "value creation cycle".

— 19 —『商学集志』第 91 巻第 4 号（’22. 3）