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多機能化の落とし穴：機能追加と使いやすさを両立させるには

高田晃太郎
多機能化の落とし穴：機能追加と使いやすさを両立させるには

プロダクト解析の調査では、搭載機能のうち最大で約80%が「ほとんど使われない」か「一度も使われない」と報告されています。2019年のPendoのレポートでは、多くのSaaSやB2Bプロダクトで未使用または低頻度使用の機能が大半を占める傾向が示されました¹。こうした業界調査を俯瞰すると、使われない機能は保守コストや学習負荷を積み上げ、UI/UX（ユーザー体験とインターフェース）の一貫性を壊す主要因になりやすいことが見えてきます。現場でも、売上に寄与しない機能が開発速度のボトルネックになり、Webパフォーマンス劣化やサポート問い合わせの増加につながるという指摘は珍しくありません。ユーザーは選択の迷いを嫌い、コアタスク（ユーザーが最も達成したい主要タスク）の完了までに余計な判断が入るだけで離脱率が跳ね上がります。認知心理学の知見（Hickの法則。選択肢が増えるほど意思決定にかかる時間が延びやすいとする原則）でも、ユーザーは「できる限り少ない手順」で目的を達成したいという行動傾向を示します²。機能を増やすほど価値が上がるという直感は魅力的ですが、データは逆を語りがちです。

多機能化が起こるメカニズムと見落とすコスト

機能は一つひとつは正当化できます。大口顧客の要望、競合の比較表、社内KPIの要請。積み重ねの結果として情報設計が複雑化し、メニューは階層が増え、設定はタブが連なる状態になります。ここで発生するコストは、コード行数やAPI数といった見えるコストだけではありません。新規ユーザーのオンボーディング（初期導入）時間の増加、タスク完了時間の分散、認知負荷の上昇、サポートのFAQ肥大化、そして変更時の回帰リスクの指数関数的増加という、見えにくいコストが積み上がります。研究データでは、選択肢が多いほど意思決定が遅延し満足度も低下しやすいことが示されています³⁴。プロダクトでも同様で、コアタスクに無関係な選択は、一貫して完了率と速度を下げる傾向があります。

一般に、SaaSなどのプロダクトでは利用の大半が上位20%の機能に集中しがちです（いわゆるパレート分布）。残りは「あると安心」だが日常的には触られません。使われない機能はUIの密度を上げ、キャッシュ効率を下げ、権限・監査・翻訳・テストの面でも負債化します。これを可視化する最初の一歩は、タスク単位の計測に立ち戻ることです。ページビューやMAU（Monthly Active Users）ではなく、ユーザーが達成したい目的を単位に計測すると、どの操作が価値に直結し、どこから迷いが生まれているかが浮かび上がります。

コストの見える化はタスク時間と分散で行う

平均値は錯覚を生みます。タスク完了時間は中央値とP90/P95（上位10%/5%の境界となる分位点）を見ると、迷うユーザー群が明瞭に分かれます。さらに、エラー率ややり直し率、ヒント表示の呼び出し回数など、行動の摩擦を示す指標を併置すると、機能追加がどこに影響しているかが読めます。加えて、コンテキスト切り替え回数（画面遷移やモーダル呼び出しの回数）を近似すれば、操作の断片化も把握できます。こうした指標は、後述するガードレール（「ここを悪化させない」という安全基準）として新機能の出荷判断に利用できます。

「カバレッジ」の罠から抜け出す

ロードマップに「ユースケースのカバレッジを広げる」と書くと聞こえは良いのですが、カバレッジを目的にすると、実利用頻度の低い枝葉に投資しがちです。有効なのは、コアタスクの成功率×頻度×単価への寄与で投資優先度を順位づけし、それ以外はサンドボックス（隔離した実験領域）やアドオンとして分離する方針です。こうした整理は、オンボーディングの短縮やサポートの解決時間短縮につながりやすい。広げることを否定するのではなく、中核と周辺を構造的に分けることが肝要です。

使いやすさを守る設計原則：タスク指向と情報設計

多機能を許容しながら使いやすさを維持するには、画面やコンポーネントの追加可否を美学ではなくタスク指向の基準で判断します。ユーザーの主要なジョブを起点に、入口の選択肢は少なく、進むほど文脈が豊かになる設計に揃えます。これはドリルダウン（上位から段階的に詳細へ掘り下げる）と同じで、最初の分岐で迷わせないことが重要です。情報設計では、一次タスクに必要な情報のみを密度高く置き、詳細は遅延開示（必要になった時点で段階的に見せる）で後段に送り、設定はさらに非同期の別フローに逃がします。頻度×重要度の高い操作を最短距離で完了させるレイアウトを守ると、機能が増えてもコアの操作時間は伸びません。

現場では、検索やフィルタ、一括操作のような補助機能がしばしば肥大化します。ここは柔軟性を残しつつ、プリセットと最近の条件を賢く扱えば、UIの複雑性を画面起動時に表面化させずに済みます。さらに、ユーザー属性や直近の履歴からデフォルトを最適化するだけでも、学習コストは劇的に下がります。賢いデフォルトと遅延開示は、多機能時代の基本装備です。

コアタスクの計測を仕込むコード例（HEART）

計測はUIの後付けではなく、タスクの完了を最初からイベントとして定義します。ここで使うHEARTは、Happiness/Engagement/Adoption/Retention/Task successの略で、UI/UXの健康状態を測る枠組みです⁵。以下はTypeScriptでHEARTの指標に合わせてイベントを送る最小例です。

// analytics.ts
import type { HEARTEvent } from './types';

export function track(event: HEARTEvent) {
  fetch('/analytics', {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({
      ts: Date.now(),
      ...event,
    }),
    keepalive: true,
  }).catch(() => {});
}

// usage in a task flow
track({
  category: 'task',
  name: 'invoice_create',
  stage: 'completed',
  duration_ms: performance.now() - start,
  errors: errorCount,
  satisfaction_hint_shown: hintCount,
});

遅延開示を伴うUIの実装とフラグ

フィーチャーフラグ（機能のオン/オフを切り替える仕組み）で段階的に公開し、影響を見ながらUI密度を調整します。ReactとTypeScriptで、上級向けの詳細パネルを遅延読み込みし、必要時だけ表示する例です。

// FeatureFlag.tsx
import React, { Suspense } from 'react';
import { useFlags } from './flags';
const AdvancedPanel = React.lazy(() => import('./AdvancedPanel'));

export const InvoiceForm: React.FC = () => {
  const { advanced_panel } = useFlags();
  return (
    <div>
      {/* core fields */}
      <CoreFields />
      {advanced_panel && (
        <Suspense fallback={null}>
          <AdvancedPanel />
        </Suspense>
      )}
    </div>
  );
};

意思決定のフレーム：データ、実験、ガードレール

機能を増やす判断は、要望の数や社内の声量ではなく、定義済みの成功指標で評価すべきです。GoogleのHEARTやAARRR（Acquisition/Activation/Retention/Referral/Revenueの指標群）を参考に、幸福度、エンゲージメント、採用、維持、タスク達成といった軸をプロダクトに織り込みます⁵。新機能は主要な成功指標の改善が見込める仮説として扱い、同時にガードレール指標を設定します。たとえば、コアタスクのP95完了時間、主要ページのLCP（Largest Contentful Paint。Core Web Vitalsの一つ）、解約兆候イベントの増加、サポート問い合わせ件数などが悪化しないかを監視します。改善が小さいのにガードレールに触れる場合は撤退の判断を早めます。

A/Bテストは万能ではありませんが、UIの選択肢を絞る場面では強力です。テストの前に、最終的な意思決定を下す停止基準を合意し、ローンチ後に都合よく解釈しないようにします。短期的なクリック率が上がるが、長期の維持やNPS（Net Promoter Score）が落ちるトレードオフも珍しくありません。ここで意味を持つのが、短期KPIと長期KPIの同時観測です。

簡易実験の実装例（ガードレール同時観測）

次のスニペットは、バリアントごとにタスク時間を収集しながら、主要ページのLCPを同時に送信する例です。

// experiment.js
import { variant } from './exp';
import { track } from './analytics';

const v = variant('advanced_panel_v2');
const start = performance.now();

function completeTask(ok) {
  const duration = performance.now() - start;
  track({ category: 'task', name: 'invoice_create', stage: ok ? 'completed' : 'failed', duration_ms: duration, variant: v });
}

new PerformanceObserver((list) => {
  const lcpEntry = list.getEntries().pop();
  if (lcpEntry) {
    track({ category: 'web-vitals', name: 'LCP', value: lcpEntry.startTime, variant: v });
  }
}).observe({ type: 'largest-contentful-paint', buffered: true });

実装と運用の実務：テレメトリ、バックエンド、削除まで

意思決定をデータで回すには、クライアントだけでなくバックエンドでもテレメトリ（運用データの自動収集）を整備する必要があります。機能追加がレスポンス遅延やエラー率に与える影響を、ルートや機能フラグの状態と紐づけて記録します。GoのミドルウェアでP95監視を行う例を示します。

// metrics_mw.go
package main

import (
  "net/http"
  "time"
)

func WithMetrics(next http.Handler) http.Handler {
  return http.HandlerFunc(func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    start := time.Now()
    fw := &statusWriter{ResponseWriter: w, code: 200}
    next.ServeHTTP(fw, r)
    dur := time.Since(start)
    labels := map[string]string{
      "route": r.URL.Path,
      "flag_advanced_panel": r.Header.Get("X-Flag-Advanced"),
    }
    ObserveHistogram("http_duration_ms", float64(dur.Milliseconds()), labels)
    IncCounter("http_status", labels, fw.code)
  })
}

type statusWriter struct{ http.ResponseWriter; code int }
func (w *statusWriter) WriteHeader(code int) { w.code = code; w.ResponseWriter.WriteHeader(code) }

データウェアハウスでは、機能単位の採用率と頻度、継続使用の曲線を追います。SQLで「機能ごとの週次採用率」を出すと、投資先の優先度が見えます。

-- feature adoption by week
WITH first_use AS (
  SELECT user_id, feature_key, MIN(event_time) AS first_ts
  FROM events
  WHERE category = 'feature_use'
  GROUP BY 1,2
),
weekly AS (
  SELECT DATE_TRUNC('week', first_ts) AS wk, feature_key, COUNT(DISTINCT user_id) AS adopters
  FROM first_use
  GROUP BY 1,2
)
SELECT wk, feature_key, adopters
FROM weekly
ORDER BY wk, feature_key;

機能追加の初期は採用が伸びても、翌週以降に急減するケースがよくあります。継続利用が落ちる場合は、文脈がずれている可能性が高い。入口の位置、ラベル、デフォルト値、エンプティステートの導線のいずれかが原因になります。ここはA/Bよりも、ガイド付きタスク観察（ユーザビリティテスト）とイベントログの照合が効きます。行動ログの頻度と、スクリーン録画やプロトタイピングツールの定性を合わせると、ラベルの一語で躓いている事実が見つかることが珍しくありません。

フラグのライフサイクルと削除の自動化

機能の追加より難しいのが、不要になった機能の撤去です。フラグを切り替えて終わりではなく、削除の計画を最初から書くことが重要です。以下はNode.jsで、一定期間不使用のフラグを通知し、PRを自動生成する例です。

// cleanup-flags.ts
import { getFlags, getUsage } from './flag-api';
import { openPR } from './github';

async function main() {
  const flags = await getFlags();
  for (const f of flags) {
    const usage = await getUsage(f.key, 30); // last 30 days
    if (usage.calls === 0 && f.state === 'on') {
      await openPR({
        title: `chore: remove stale flag ${f.key}`,
        files: [
          `src/flags/${f.key}.ts`,
          `src/components/**/*${f.key}*`,
        ],
      });
    }
  }
}

main().catch(console.error);

バックエンドAPIでも同様に、エンドポイントのアクセスがしきい値を下回る期間が続けば非推奨期間に入り、ヘッダでDeprecationヘッダやSunsetヘッダを返しつつ、クライアントに移行を促します。段階的にエラーレートを上げるのではなく、観測と通知を先行させ、最後にトラフィックが完全にゼロになったことを確認してから削除します。追加より撤去の方に時間を割くという姿勢が、多機能化の暴走を抑えます。

現場で効いた小さな工夫

チーム規模が大きくなるほど、善意の機能追加は止まりません。効果的だという声が多いのは、PRテンプレートに「ユーザーのコアタスクへの影響」「ガードレールの定義」「削除計画」を必須項目として埋める欄を作ることです。仕様の最初の段落にユーザーストーリーを簡潔に書き、そこにない要求はロングテールとしてアドオンに振り分けます。さらに、リリースノートをユーザーの語彙で書き直す運用も効きます。内部用語のまま出荷すると、ラベルの一語が使いにくさの原因になりがちだからです。

ビジネス効果と組織設計：ROIで語る

経営的には、機能を減らす決断は勇気が要ります。そこでROIの分解を、機能あたりの貢献利益−増分コストという平易な式で共通言語化します。貢献利益は利用頻度×転換率向上×単価寄与で見積もり、増分コストは開発・保守・サポート・SLO（Service Level Objective）への影響・セールスイネーブルメントの教育コストまで含めます。多機能化で混乱している局面では、サポートの一次解決率やSLA達成率を経営ダッシュボードに並べると、優先度の議論が整流化しやすい。速度は機能数の少なさから生まれるという事実が、数字で腹落ちするからです。

組織としては、PM・デザイン・エンジニアが同じタスク完了のKPIを持つと、自然に不要な機能の提案は減ります。さらに、設計審査で「タスクのストーリーボード」を一枚にまとめると、迷いの分岐が視覚化され、議論が早まります。リーダーは、ロードマップに「削除」「統合」「非推奨」の項を常設し、出荷と同じ熱量で撤去を祝う文化を作るとよいでしょう。

【まとめ】

多機能は悪ではありません。しかし、価値の源泉は機能の数ではなく、コアタスクが確実に、速く、楽に終わることにあります。タスク指向の設計で入口を軽くし、実験とガードレールで影響を見極め、フィーチャーフラグとテレメトリで段階的に磨き、最後は迷わず撤去する。この一連を仕組みに落としたとき、機能追加と使いやすさは両立します。次のスプリントで、あなたのチームが出すPRに「ガードレール」「削除計画」の見出しを一行だけ足してみてください。最初の一歩は小さくて十分です。翌月のダッシュボードで、完了時間の分布と問い合わせ数の変化を一緒に眺める自分たちを、少しだけ想像してみませんか。

参考文献

  1. Pendo. The 2019 Feature Adoption Report. https://jp.pendo.io/resources/the-2019-feature-adoption-report/
  2. TechTarget. Hick’s law (Hick–Hyman law). https://www.techtarget.com/whatis/definition/Hicks-law
  3. DIAMOND Harvard Business Review（日本版）. 多すぎる情報と選択肢の弊害について（選択肢過多と満足度低下の解説記事）. https://dhbr.diamond.jp/articles/-/2082
  4. 日本社会心理学会（J-STAGE）. 選択肢過多効果に関するレビュー論文（2023-006）. https://www.jstage.jst.go.jp/article/jssp/40/1/40_2023-006/_html/-char/ja
  5. ProductPlan. HEART framework概要. https://www.productplan.com/glossary/heart-framework/