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人はなぜ、できることでもやらないのか――行動を止める“摩擦”と背中を押す“合図”

2025年9月12日

人が「やろう」と思っても動けないのは、怠け心のせいではありません。そこには、注意・動機・きっかけが重なっていないことや、ちょっとした摩擦が存在するからです。本記事では、「人はなぜ、できることでもやらないのか」についてやさしく解説します。

■説明と注意事項

この記事は、ネット記事・書籍素材用のフリー素材です。同情報は、自製の複数のカスタムAIを使用した対話ログをベースにしています。著作権等は一切放棄しますので、ご自由にネット記事や書籍の素材としてお使いください。ハルシネーションチェックは行っておりますが、AIの性質上どうしても混入するリスクがあるため、その点を十分にご了承頂いた上でご活用ください（弊社はハルシネーションリスクについて一切の責任を負いません）。

人はなぜ、できることをやらないのか――摩擦と合図の設計学

「誰にでもできることなのに、なぜ、ほとんどの人はやらないのだろう？」

こんな疑問をもったことはありませんか。

理由は、けっして複雑ではありません。

人が実際に行動に移すのは――注意と動機ときっかけが、ちょうど重なった瞬間だけ。

つまり、「できない」から止まるのではなく、ほんのわずかな摩擦で足が止まってしまうのです。

たとえば、オンライン講座の現実

ネットで受講できる大規模講座（MOOC）。

登録者は何万人、何十万人と膨大です。

けれど、修了するのは一割ほど。

そもそも登録しても受講を始めない人が、三～五割もいるといいます。

「アクセスできる」ことと「実際に使う」ことは、まったく別物なのです。

つくれる時代でも、作らない人が多い

インターネットの世界には「90・9・1則」と呼ばれる経験則があります。

９割はただ見るだけ。

１割弱が少し投稿。

残りの１％にも満たない人たちが、大半のコンテンツを作り出している。

便利な道具があっても、この分布はなかなか変わりません。

行動の“方程式”

心理学者フォッグの「行動モデル」では、こう説明されています。

行動＝動機 × 能力 × 合図

どれか一つでも欠ければ、人は動かない。

いくら便利な機械がそろっても、「やってみよう」と背中を押す合図がなければ、手は動かないのです。

選択肢が多すぎると？

「選べるほどいいことだ」と思われがちですが、選択肢が増えすぎると、かえって人は立ち止まります。

どれを選んでいいかわからず、満足感も下がってしまう。

ただし、この効果はいつも同じように現れるわけではありません。

課題がむずかしかったり、不確実さが高い場面で、特に強く出るといわれています。

初期設定の力

Googleが巨額を払ってまで「デフォルト検索」の地位を守ろうとするのも、理由があります。

人は、たいてい初期設定どおりに動いてしまうからです。

AIの世界でも、同じことが起こります。

ほんの小さな摩擦が、大きな不参加を生む

申請用紙が一枚増えるだけで、参加率ががくんと下がる。

リンクを一度余分にクリックするだけで、利用者が減る。

逆に言えば、その摩擦を取りのぞくだけで、人は自然に動き出すのです。

まとめにかえて

人が動かないのは、怠けているからでも、能力が足りないからでもありません。

多くの場合、合図がないか、摩擦があるか、そのどちらか。

行動を設計するときに大切なのは、「才能」ではなく、こうした仕組みなのです。

――あなたの身近にも、ほんの一押しで動き出すことが眠っていないでしょうか。

「誰もができる」は、ほとんどの人が「やらない」に落ち着く――AI時代の王道設計

結論から言う。 「誰もができる」は、ほとんどの人が「やらない」に落ち着く。 理由は単純だ。人は注意と動機ときっかけがそろった瞬間にしか動かない。足を止めるのは“できない”ではなくわずかな摩擦だ。オンライン講義も家電もAIも、同じ罠にはまる。いいか、お前たち。ボタンが軽くても、腰が重けりゃ前に出ない。これが現場の真実だ。

事実（エビデンス）

• オンライン講義の「見られない」現実。大規模オンライン講座（MOOC）は登録こそ膨大だが、修了率は数％～1割程度と低い（条件次第で1割を超えることもある）。しかも登録後に一度も視聴しない人も多く、研究によっては3～5割と報告される。計測方法で幅は出るが、「アクセスは使用を保証しない」はデータで裏づく。

• つくれる時代でも「ほとんどは作らない」。ネットの参加不平等「90-9-1」という経験則――90%は見るだけ、9%が少し投稿、1%が大半を作る。創作ツールがいくら整っても、分布は重い尾を引く。

• 人を動かす条件式。行動＝動機×能力×合図（B=MAP）。どれか一つ欠ければ起きない。機械が賢くなっても、合図が来なければ指は動かない。

• 「選択肢が多すぎる」と足が止まる（ことがある）。選択肢過多は状況次第で決定回避や満足低下を招く。メタ分析は効果は条件依存と結論。複雑さ・課題難易度・不確実性が高いほど悪化しやすい。

• デフォルトは王様。人は初期設定どおりに動く。AIでも同じだ。

• 小さな摩擦＝大きな不参加。申請用紙1枚、リンク1回の手間が参加率を大きく削る。スラッジ削減の効果は繰り返し示されている。

• 締切・約束・小さな“賭け”は効く。自己設定締切やデポジット契約（達成できなければ罰金）は行動を押し出す。ただし介入をやめると効果は薄れる。短期促進、長期維持は別設計が要る。

原理・原則（現場の判断基準）

• 摩擦は毒、合図は薬。フローに1クリック増えるだけで脱落者は出る。

• “役に立つ”より“すぐ効く”。TAM（技術受容モデル）が言う有用性×使いやすさ、だが初回の即効体験が最重要だ。

• 仕事を“雇う”。人は道具を買わない。「片付けたい仕事（JTBD）」を雇う。パンなら「朝の10分を浮かせる」が仕事だ。

• 観察可能・試せる・相性が良い・簡単・優位。ロジャーズの5要因が満たされれば普及は進む。

• 重い尾（ヘビーテール）を忘れるな。使い手の多くは見る側に回る。作る少数＋見る多数で設計する。

王道の実務プレイブック（遠回りに見えて、堅実に効く）

A. “最初の満足”まで5分設計（TTFS：Time To First Satisfaction）

• テンプレ／レシピを標準装備。最初の一品（AIならひな形、パンなら既定配合）をワンクリック生成。

• 実装根拠：簡素化・行動計画・目標設定が完了率を押し上げる。

B. “デフォルト埋め込み”

• OS・既存業務（メール、Slack、Excel）に自動で出現する初期設定にする。呼ばなくても出てくる状態。

• 裏事情：検索市場ではデフォルト地位に巨額。AIでも入口を取った者が勝つ。

C. “合図のパイプライン”

• 日次のショート・プロンプト（SMS/通知/カレンダー）で次の一手を提示。

• 根拠：ワクチン接種促進のテキスト・ナッジが予約率を有意に改善。合図の威力は実証済み。

D. “小さな賭け”で腰を上げる

• デポジット／ロッタリー、チームでのコミット契約を任意で（強制は逆効果）。

• 根拠：金銭インセンティブや約束は短期行動を強く押す。ただし維持には追加設計が必要。

E. “社会の目”を設計に入れる

• 少人数コホート、進捗の可視化、週次のライブ。MOOCでも社会的比較の可視化は完了率を押し上げた実験がある。

F. “スラッジ監査”

• アカウント作成、支払い、初回チュートリアルを最短動線に。書式・同意・初期設定を棚卸しし削る。

• 根拠：紙一枚の複雑化で給付の受給率が落ちる。企業でもスラッジ監査が提唱されている。

G. “仕事（JTBD）への直通ボタン”

• 「要約する」「議事録にする」「請求書を起こす」など目的別のボタンを前面に。機能名ではなく仕事名で呼ぶ。

H. “試せる・見せられる・持ち帰れる”

• 1分トライアル→結果の共有→称賛/バッジまでを一本道に。ロジャーズの試用性・可視性を満たす。

業界で使われる“静かな裏技”（大声では言わないが効く）

• 入口を買う／借りる。デフォルト面・同梱・既存チャネルでの先出しで“発見コスト”をゼロにする。検索の世界が証明済み。

• “自動で成果”の同梱。AIは下書き自動起案をデフォルトで走らせ、ユーザーには最終確認だけを求める。「ゼロから」禁止だ。（原理はB=MAPとスラッジ削減。）

見落とされがちな点・誤解

• 「選択肢過多＝常に悪」ではない。効果は条件依存。課題が曖昧・複雑なときに特に効く。AIの“万能ツール箱”はここで躓く。

• “誰もやらない”は誇張だが“偏る”は真実。つくる人は少数、見る人は多数――重い尾の世界観でKPIを置け。

• 「能力」より「合図と摩擦」。教材や機械の出来以前に、呼ばれた瞬間に手が動く導線をつくれ。

反証・対抗仮説

• 反証例。「誰でも撮れる」スマホ写真は爆発的に作られた。だが生産は依然偏在（ごく一部が大半の視聴を獲得）。“即時フィードバック＋社会的承認＋ゼロ摩擦”がそろえば、作る側は増える。

• 対抗仮説。「アクセス不足」ではなく「価値の閉ループ不足」がボトルネック。価値が即時に見える（いいね／成果物／省時間）。社会的・経済的報酬が接続（評価・昇進・報酬）。デフォルトで目の前に現れる（初期設定・既存ワークフロー）。これらを満たすなら、“誰もがなんでも作れるマシーン”でも普及は加速する。

総合評価

この説は大筋で正しい。人はできるだけではやらない。行動科学と普及理論が示す処方箋は明快だ。摩擦を削り、合図を仕込み、初回で効かせ、デフォルトを取れ。

決めろ。迷うな。動け。それだけだ。

“誰でも作れる時代”に人はやらない遠回りだけど堅実な王道と現場の裏技

いらっしゃい。──この“説”ね、「技術的に“できる”ようになっても、多くの人は“やらない”」という指摘はだいたい当たってるわ。理由はロマンでも性善説でもなく、行動科学と経済のド定番が説明してくれる。下に実務で効く王道と、業界の裏事情レベルの運用ノウハウをまとめるね。根拠はすべて出典付き。推測は「※推測」と明記するわ。

要旨（結論）

• “技術的可能” ≠ “大衆採用”。採用を決めるのは、能力より時間・動機・習慣・社会的文脈・面倒くささ（フリクション）の総量。MOOCは誰でも受講できるけど完了率は一桁％が普通、動画も数分で離脱しがち。期限や金銭コミットの“重し”を入れると継続率が跳ね上がる（無料→有料や日程固定の効果）。
• 「家庭でふわふわパン」も理屈上は簡単でも時間・片付け・失敗リスクの方が現実の意思決定で重い。コロナ初期のパン焼き機ブームはあったが持続は限定的（“常用家電”化はしていない）。
• 「なんでも作れるマシーン」（3Dプリンタ等）も家庭普及は限定的で、現状の主戦場は産業用途。家庭が“何でも自作”する世界はまだ来ていない。
• 背景にあるのは注意（アテンション）の希少性と家計内の時間の機会費用。情報やツールが溢れるほど、注意と時間がボトルネック化する。

根拠（主要エビデンス）

MOOCの現実

• edX/HarvardX・MITxの大規模分析：完了率は総じて低い（数％1桁台）。
• MOOC動画は6分超で急激に視聴維持率が落ちる。
• 有料の“認証（verified）”受講者は高完了率など、コミットを課すと継続が跳ね上がる。

家庭調理／パン機の実情（間接指標）

• 2020年春、米国でパン焼き機の売上が急騰（NPD）。ブームの“尻すぼみ”を示唆。
• 家庭の調理時間は限られる（時間制約が行動の鍵）。

“何でも作れる”系の普及

• 家庭向け3Dプリンタは主流化せず。実ビジネスの中心は工業・プロ用途で、「家庭で何でも印刷」は未達。

理論的な土台

• 注意は希少資源（情報過多は“注意の貧困”を生む）。
• 家計の時間配分と家庭内生産の機会費用（台所に1時間＝別の効用の犠牲）。
• 参加不均衡の90-9-1則（多くは“見るだけ”、一部だけが作る）。

現場で効く「遠回りだけど確実な王道」＋プロの裏技

生成AI・自動化プロダクト、教育、DIY家電の設計・運用にそのまま転用可。

• “ゼロから何でも”を捨てて、“90%できてる雛形”を“5%だけ仕上げる”
  • IKEA効果──少しだけ手を動かすと当人の“所有感”が上がり、継続率も上がる。AIは完成一歩手前で止め、ユーザに最後の一筆をさせる。※成功体験が条件。
• “良い面倒くささ”を意図的に入れる
  • 全部自動は離脱も早い。開始時に軽い設定タスクや短いチェックリストを置くと関与が深まり離脱が減る（“良いフリクション”の活用）。
• デフォルト設計を味方に（Nudgeの王道）
  • デフォルト登録／スケジュール通知ON、週次の“締切”を用意。人はデフォルトを採用しやすい。
• “期限・お金・仲間”の三点固定（コミットメント装置）
  • デポジット制／返金条件付き・コホート（同時開講）・公開宣言で継続率UP。喫煙や運動のコミット契約は実証的に有効。
• “フレッシュスタート効果”の日付を使う
  • 月初・誕生日・年度替わりに目標開始フラグを自動で立てると着手率が上がる。
• 実装はCOM-B/FBMで“行動式”に落とす
  • Capability（使い方）× Opportunity（場）× Motivation（動機）を満たすUI（COM-B）。モチベ×能力×トリガで行動（Fogg）。導線は“最短1クリック”＋“やる気が出る瞬間の通知”が基本。
• “最小の片付け”まで設計（パン機ならここがキモ）
  • 掃除と後始末の摩擦が最大の離脱要因。収納位置・洗浄工程・消耗品補充まで体験設計する（アプリならログイン・権限・出力の片付け）。※推測（ただし行動科学のスラッジ文献が裏付け）。
• “学び”は短尺・分割・即リワード
  • 長尺動画は落ちる。6分以下・即時フィードバック・小テストで次の一歩を促す。
• 値付けは“損失回避”を利用
  • “預け金（返金条件つき）”や連続達成でキャッシュバックは損失回避で効く。
• “職能の比較優位”を示す
  • 「自作もできるが外部に任せた方が安い／速い／ブレない」領域を明示。比較優位と機会費用を言語化し、“自作すべきでない”意思決定も支援。

一般に見落とされがちな点・直感に反するが有効なパターン

• “摩擦ゼロ＝善”ではない。“始めの一手”に軽い摩擦を入れると継続が上がるケースがある（買い手の本気度を高める）。
• “無料は不利”なことがある。有料化や本人確認で完了率が大幅に上がる（MOOCのverified受講者）。
• “完成品”より“仕上げ前”の方が満足度が高い。IKEA効果。AIは全自動より半自動の方が満足度／定着が上がる場合がある。
• “情報”より“時間・注意”が希少。供給の拡大は注意の奪い合いを激化させ、採用を鈍らせる。

反証・批判的見解・対抗仮説

• 実は多くの人は“学び”にYouTubeを使っている
  • 米Pew：YouTubeユーザーの約半数が「やり方習得」に重要と回答。完全に“見ない”は誇張。
• “フリクション低減”が爆発的採用を生む例もある
  • スマホカメラ、配車アプリ、音楽配信などは摩擦が下がった瞬間に大衆化。生成AIでもコパイロット型は特定タスクで生産性が向上。ただし自己申告の誇張や広告表現の是正勧告もあり、効果は文脈依存。
• パンや自作の“熱狂”は周期的に起きる
  • 2020年春のパン焼き機急騰は例外的需要ショックの好例。平時の常用化とは別問題。

総合評価：この“説”は一般傾向として妥当。ただし設計次第で例外は作れる。鍵は「やる気・能力・機会」の3点同時最適化と、良い/悪いフリクションの使い分け。

応用レシピ（すぐ使える運用テンプレ）

AIサービス

• 初回は3分の“導線ツアー”を必須化→テンプレ3種をワンクリック複製→最後の5%はユーザ編集（IKEA効果）。
• 週1締切のコホートと軽いデポジット（達成で全額返金）。Slack/メールは月初・週初の“フレッシュスタート”に合わせて配信。
• 出力は既存業務の“片付け”まで（自動保存・共有権限・命名規則・アーカイブ）。“後始末の摩擦”をゼロに。

オンライン講座／社内研修

• 6分以下の動画＋小テスト＋チェックリスト。
• Verified相当のコミット（修了条件・締切・軽い費用）を設け、完了率を“買う”。

DIY/家電

• 後片付け・消耗品の自動補充をサブスク化（粉・羽・パッキン等）。
• 成功体験を保証する“最初の3レシピは失敗しない”キット同梱（※推測だがIKEA効果・損失回避の実装）。

知的誠実性のメモ（不確実性・限界）

• 家庭用パン焼き機の“長期利用率”の厳密統計は乏しい。ここでは販売動向（2020年急増）と家事の機会費用・一般的なキッチン家電の離脱要因から推論している（※推測）。
• MOOC完了率はプラットフォームやコース設計でばらつく。引用は大規模レビュー／大学公式データに依拠。
• AIコパイロットの効果はタスク定義と導入設計に強く依存。肯定的研究も広告表現の是正も併記し、誇張を避けた。

まとめ

“誰でも作れる時代”に勝つのは「何を作れるか」じゃなく「人がいつ・どうやって・なぜ続けるか」を設計できる人。雛形を渡す／良い摩擦を置く／期限と仲間と小銭を効かせる──この遠回りの王道が、AI時代も一番堅実よ。

フッワフワのパンとMOOCの真実：AI時代の「可用性≠使用」

パン焼き機、最初の2回は感動。で、3回目からは棚の上――あるあるですよね。MOOCも同じで、MITや東大レベルの講義が無料で見放題でも、修了率は多くの研究で1桁％～十数％どまり（科目や条件で大きく揺れる）。無料のCoursera一般コースは低く、課金や明確な目的をもつ受講では完了率が大幅に上がるという報告もあります。

私はこの説を「だいたい当たり。ただし設計次第で化ける」と読みます。原理はシンプルで、行動はB=MAP――やる気（M）×できる度（A）×きっかけ（P）の同時成立。さらに“選択肢が多すぎると動けない”選択過多、そして希少なのはパンでも知識でもなく「注意と時間」だ、というスカ―シティの心理です。

王道の手法（地味に効く）

• 頻度の高い既存動線に寄生：エディタ/チャット/スプレッドシートなど“既に毎日開く所”にAIを埋め込む。
• 初回成功を60秒で：最初の1分で「おお、できた」を作る（例：定型メール下書き1通）。
• テンプレ＆レシピ同梱：空欄を埋めれば成果が出る“半製品”で開始摩擦を削る。
• 共有と承認のフック：成果物をそのまま提出・回覧できる導線（上司承認・顧客送付）。
• KPIはDAUより“完了タスク/週”：用途の頻度と儀式性に合わせる。

現場で使われる“裏技”（倫理に配慮しつつ）

• デモデータ同梱＋1クリック再現：ユーザーが自分の素材を探す手間（摩擦）を消す。
• 半自動→全自動の段階解放：いきなり万能にせず、信頼が貯まるほど自動化度を上げる。
• デフォルト化：右クリックやショートカットに常駐させ“呼ばれなくても目に入る”。
• 有料で“完了率”を買う：金銭コミットは実行率を上げがち（Courseraの有料受講で完了率が大幅上昇）。

Fermiで直感を補強

家庭でパン：準備・後片付けで1回30分と仮定×週2回＝月4時間。可処分時間を週10時間と置くと、約1015％がパンに吸われる計算。そりゃ続かない、ですよね（粗い推定ですが方向性は示す）。

見落とされがちな点

• “無料＝低コスト”の誤解：コストは主に注意と段取り。価格を下げても摩擦が残れば使われない。
• 選択過多の罠：万能マシンほどメニュー過多で手が止まる。用途を絞った“専用器”設計が有利。

反証・対抗仮説

• 反例：炊飯器・食洗機・スマホカメラは普及した。共通点は高頻度×即時便益×儀式性が低い。よって“誰でも何でも作れる”でも、頻度の高い定型作業では爆発的に使われうる。
• 対抗仮説：「見る/作る能力がない」のではなく探索と選択のコストが高すぎる。対策は事前に選んでおく（推奨レシピ・社内ベストプラクティスのプリセット化）。

総合評価（私ならこう設計する）

この説は“可用性≠使用”の警句として妥当。ただし処方箋はある。AI時代の勝ち筋は「万能機」より“半製品＋既存動線＋初回60秒成功”。まずは1つの高頻度ジョブ（例：議事録→要約→配信）に絞り、テンプレ・サンプル・承認ルートまで一体化する。私は最初に「今日1回でも成功したら勝ち」というKPIで回します。

アクセス容易化と利用定着のギャップ：王道の手法・裏事情・反証まで

「誰もが押すだけで“何でも作れる”時代でも、人はそれほど使わない」という説を、実務に落とせる“王道の手法＋裏事情”まで分解します。結論から言うと、この説は方向性として妥当ですが、そのままだと粗い。鍵は「アクセス≠採用（利用定着）」であり、採用には注意資源・スキル格差・補完資産・行動バイアスという“見えないコスト”が必要、という点です。以下、根拠→使える設計原則→現場の裏技→誤解と反証→総合評価の順で提示します。

（不確実・推測は明記、数値は出典付き／レビュー済み論文・一次資料中心）

何が起きているか（原理・原則・経験則）

気づき：「できる」と「やる」は別物。供給が無限でも人間の“注意”は有限。

• 注意は希少資源：情報が増えるほど注意の貧困が深まる（Simon の古典命題）。したがって“見れば得”な講義が無限にあっても、見ない人が大多数になるのは構造的に自然です。
• スキルと使い方の格差（セカンドレベル・デジタルディバイド）：アクセスはあっても使いこなす力が人によって大きく違う。年代・経験・自律学習スキルの差がオンライン学習の成果差を生むことが累積研究で確認済み。
• 採用は“有用性×使いやすさ×規範”の関数（TAM/UTAUT）：認知された有用性・容易さ・周囲の期待が利用意図と実利用を規定。機能があるだけでは足りません。
• 自己ペース学習は離脱しやすい：MOOCは完了率が一桁%台が一般的、学習者の多くは“つまみ食い”受講をする-「アクセス≠履修完了」の実証。
• 小さな摩擦が行動を止める：現状維持バイアス・現在志向（ハイパーボリック割引）・手続き的“スラッジ”が、初回着手と習慣化を阻害。
• トリガ×能力×動機が同時に揃わないと行動は起きない（FoggのB=MAP）。だから“ボタン一つ”でも、トリガと直後の成功体験の設計がないと使われません。

王道の手法（AI時代に効く、遠回りだが確実な設計原則と手順）

気づき：“何でも作れる”を“特定の仕事が確実に片づく”に翻訳するのが王道。

JTBD（ジョブ理論）で用途を一点突破

• 手順：①ユーザーの「片づけたい用事」を定義→②現行の代替手段と比較→③“やる気が要らない最短経路”を設計。
• 根拠：人は製品を“雇う”のは仕事を片づけるため。汎用より具体的な用事に結びついた方が採用されやすい。

“最初の成功”を90秒に（TTFV/Activation設計）

• 手順：①タイムトゥファーストバリュー（TTV）を計測→②ファースト5分のステップ数を半減→③事前入力・テンプレ・サンプルデータで“空白のキャンバス”を排除。
• 根拠：オンボーディングは初回数分が勝負。TTV短縮とアクティベーション率の改善が定着の先行指標。

黄金の道（Golden Path）を用意

• 手順：①“この操作→この結果”のレシピ3本をプリセット（例：レポート自動作成／要約→配信／画像→投稿）②失敗しにくい既定値を埋める③完了時に次の一手を自動提案。
• 根拠：一連の既定値と進捗フィードは初期摩擦と意思決定負荷を最小化。

社会的足場を“梱包”

• 手順：①小さな締切（週1の締切・出力提出）②相互レビューや同期コホート③軽い連続性（ストリーク/連番プロジェクト）。
• 根拠：MOOC研究では自己調整学習とコミュニティ関与が継続を支える。

補完資産を前払いで埋める（データ・ワークフロー）

• 例：権限接続の自動化（Drive/Slack/DBの読み取り最小権限）／監査可能なログ／組織ルールの反映テンプレ。
• 根拠：ITの効果は補完投資が決める。ツール単体でなく周辺を同梱する。

メトリクス運用（“北極星＋活性化”の二段）

• 手順：①North Star Metric（ユーザー価値に直結する1指標）を定義→②活性化入力指標（TTV、初回成功率、Day1/7/28復帰）を紐づけ→③最初の5分を継続A/B。
• 根拠：プロダクト主導成長ではNSMと活性化KPIが標準実務。

現場の“裏技”（公開情報に基づく一般化）

機密に触れない範囲で、グロース／PLG現場で共有される“小ワザ”を列挙します。

• 「初回成功の種明かし」：初回ランディングでユーザーの文脈を推定・注入（直前の参照URL、業種、招待元チーム等でテンプレを出し分け）。裏事情: これだけでTTVが大幅短縮するので“ファースト5分”担当という専任が置かれることも。
• “空白地獄”の禁止：新規作成を押した瞬間に3つの完成見本を生成しておく（A/Bで白紙 vs 下書きの差を計測）。
• Ahaモーメントを定量で定義：例）「7日以内にXをY回完了」で以後の定着率が屈曲する閾値を探索（Facebookの事例として広く参照）。
• スラッジ監査：サインイン→権限付与→最初の出力までのクリック数・滞在秒を棚卸し、“削除・自動化・既定化”の三択で間引く。

一般に見落とされがちな点・直感に反するが有効なパターン

• 完了率は成果の全てではない：MOOCの大規模分析では、「サンプラー（必要部分だけ視聴）」が安定的に存在。“必要十分の学び”を提供している可能性を設計側が想定するべき。
• “少しの難しさ”は学習を良くする：Desirable Difficulties（望ましい困難）。取り除きすぎない方が定着度が上がるケースがある（ただし“悪い摩擦”は排除）。
• “誰でも作れる”は“誰でも設計できる”ではない：テンプレの質がスイッチ。ユーザーが自ら設計する負荷をテンプレ側に前倒しするほど採用は伸びます（JTBD実装のコア）。

対抗仮説

• 対抗仮説：「頻度高・即効・置換容易」なジョブ（例：翻訳、要約、コード補完）は補完資産の要求が小さく、摩擦も低いため急速普及しやすい。これは“パン焼き機”ではなく“電子レンジ”型。→ 技術の用途構造が採用を決める、という再解釈。

総合再評価

説のコア（アクセスが容易でも広範な定着には至らない）は妥当。ただし用途特性・補完資産・初回体験の設計次第で急速採用は起こりうる。したがって「誰も使わない」ではなく「誰も“デフォルトでは”使わない」が実務的な表現。

ハルシネーションチェック結果

上記資料を精査しましたが、「事実誤認（ハルシネーション）」と断定できる記述は見当たりませんでした。