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。
画面は例です
AIで今日作れるようになって、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。「招待機能は前回0人だった」と作る前に分かり、「あの機能、効いた？」にはその場で答えられます。
AIで今日作れるようになって、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。
カードは不要です。記録は無料で5件まで、Proは1人あたり月¥3,000です。
画面の製品名と数字は例です。
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。
- 87.7%と36.1%
製品責任者ら309人の調査。AIコーディングを使う組織は87.7%、AIで運営が強くなっていると答えたのは36.1%（この問いの回答は269人）
Product Circle ほか、2026年 - +98%
AIをよく使うチームで増えた、マージされたPRの数。会社全体の成果との有意な相関は見られなかった
Faros AI、2025年、開発者1万人超 - 約1/3
Microsoftの実験で、狙った指標を改善した案の割合
Kohavi ほか、2009年
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
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
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
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
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
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。
仕組み
思いつきから効果測定まで、1本につながる
- 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
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
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
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
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。
2026年8〜11月の62本。分類はAIによるものです。
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 / 人・月
- 無料の内容すべて
- プロダクトと記録は無制限
- 数字の自動の接続（Stripe、GA、PostHog、Amplitude、BigQuery、スプレッドシート）
- 毎週の判定メール
- 読むだけの人は無料
機能は順に使えるようにします。順番は登録した方の声で変えます。WebとMCPで提供し、スマホはブラウザで使えます。自分の数字での予測と並び替えは登録なしで使えます。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
無料で計算する
自分の数字で、1万回試す
登録なしで動きます。自分の案と数字を入れて、メニューで順に見てください。
アイデア
数字を読んで、次に作るものの候補を出しますいまの数字で気になること
- 60%請求書を1通も作らずに離れた新規登録先週より4ポイント悪化・BigQuery
- 7件解約理由「会計ソフトと連携できない」今月の解約18件のうち・BigQuery
- 横ばい検索から来る週の訪問者8週間ほぼ変化なし・Googleアナリティクス
AIの候補デモの候補は固定です
これまでの効果測定から結果は次の候補と予測に使います
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
この予測を残して、判定日に知らせてほしい方へ
前提あなたの数字に変えられます
並び替え
効果が小さい案は「今は作らない」に分けます。順番はあなたが変えられます。
必須: 決済キーと個人情報の保護、バックアップ。確率で比べず、先にやります。
届く確率は案の効果を重ねて計算しました。手間と判定までの期間は見積もりで、自分で直せます。デモの値は例です。
デプロイ
作るのは開発チームかAI。PreshipはGitHubを読みます記録
同時に進んでいる案
効果測定
判定できる日を、案ごとに作る前に計算します→ 今後の予測は週の訪問者3,840人で計算します
→ あと約5週で判定します
→ 似た案の効果を低めに見積もります
件数が少ないので、予測の精度はまだ言えません。
つなぐ
売上とアクセスは読み取り専用AIのログイン情報は預かりません。数字は手で入力でき、GitHubとLinearがなくても、デプロイの日時を手で記録すれば使えます。
| サービス | 使い方 | 状態 |
|---|---|---|
| Stripe | 月の売上と解約を読む（読み取り専用のキー） | 接続済み |
| BigQuery | 売上やアクセスのテーブルを読む（読み取り権限、読み取り量の上限つき） | 接続済み |
| Googleアナリティクス | 訪問者と申込を読む（閲覧権限のみ） | 接続済み |
| GitHub | PR、テスト、デプロイの記録を読む（書き込みなし） | 接続済み |
| Linear | 案を課題にして、進み具合を読む（任意） | 接続済み |
| PostHog | イベントと実験の結果を読む（読み取り権限） | 未接続 |
| Amplitude | イベントと実験の結果を読む（読み取り権限） | 未接続 |
| スプレッドシート | シートの数字を読む（閲覧権限で共有するだけ） | 未接続 |
| Claude Code | 依頼の前に届く確率を計算する（MCP） | 未接続 |
| ChatGPT | 依頼文をコピーして使う（MCPはプランによる） | 手動 |
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
結果のばらつきのうち、AIモデルの違いが占める割合
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。
| できること | Preship | RICE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た自社のまとめです。Preshipの欄は製品版の内容で、順に提供します。— は公開情報で確認できなかったものです。
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。
いつ使えますか？
計算は今すぐ無料で使えます。記録の機能は準備中です。用意ができたらメールでお知らせします。
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。料金は編集する人ごとで、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は重ね描きと、判定できる日を見せます。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。
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。
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。