野心ある製品リーダーのためのAIガイド

今日、プロダクトマネジメントとはソフトウェアエクスペリエンス管理（SXM）の実践であり、ソフトウェアエクスペリエンスを重要なビジネスドライバーとして捉えることが求められます。これは、SXを戦略的に計画・測定し、継続的に改善することを意味します。SXMは、AIの時代に誰が成功を収めるかを左右するでしょう。エクスペリエンスに注力するのは、今も、そしてこれからも正しい選択です。

AIは私たちに行動を迫っています。リーダーとして、人間のエクスペリエンスを支援・強化し、力を与えるソフトウェアの構築に、私たちの総力を集中させる責任があります。

どのように？AIを活用して、ユーザーを待望の「Aha（気づき）」の瞬間へと加速させることで実現します。

チームのAIリテラシー向上に投資し、データサイエンティストやエンジニアと効果的に連携できるようにしましょう。ディスカバリーとデリバリーに責任あるAIの実践を取り入れましょう。バイアスに対するガードレールを定義し、本番環境でモデルを調整するフィードバックループを確立し、AIイノベーションに対するリアルなユーザーの声を把握するための適切なツールを活用してください。

人間の判断力と機械のスピードを組み合わせることで、AIの潮流に先んじるだけでなく、持続的な価値をもたらす、より賢く公平なプロダクトエクスペリエンスを提供できるようになります。

第1章：インテリジェンスソフトウェアは新たなプロダクトリーダーシップを求めている

AIを核心に据え、プロダクト開発の世界は急速に変化しています。目を離した瞬間に取り残されてしまいます。しかし、この変化が良いものになるか悪いものになるかは、私たちがそれをどう受け入れ、どう活かすかにかかっています。

これは単にAIを機能として採用することではありません。ソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）全体にわたって、リード・構築・イノベーションの方法を根本から再考することです。

AIのビッグバン

それはすでに起きました。今、ここにあります。AIは今や水平的なケイパビリティとなり、私たちが考えられる・考えられた・これから考えるほぼすべてのものの基盤となる層です。

プロダクトリーダーとして、AIがポートフォリオ全体にどのように現れ、影響を与えるかを理解することが不可欠です。この不可逆的なビッグバンが、いかにソフトウェアエクスペリエンスの危機を深刻化させるか。AIがコーディングをより身近にすることで、ユーザーエクスペリエンスを考慮せずに構築されることの多いデジタルツールが急速に普及していること。1

戦略的なソフトウェアエクスペリエンス管理（SXM）がなければ、使われない・バラバラな・ストレスを与えるアプリケーションが増えるリスクがあります。AIエージェントやデジタルアシスタントは多くのソースにまたがるデータへのアクセスを必要とします。データが統合性の低いソフトウェアにサイロ化されたままでは、AIの真の可能性を実現することはできません。1

AIは組織を、文化を、スピードを再形成しています。その方法をご紹介します。

→ 組織構造：チームはより横断的に機能する必要があります。AIスペシャリスト、データサイエンティスト、デザイナー、エンジニアが最初から協力し合う体制が求められます。

→ 実験の文化：AI開発は反復的なプロセスです。チームは、迅速なプロトタイピング、テスト、学習を積極的に取り入れられなければなりません。

→ スピードと反復：AIは開発を加速させ、より速いサイクルを求めます。リーダーとして、迅速な分析、フィードバック、デプロイに必要なツールとプロセスを提供しなければなりません。

回避できるAIリスク要因5つ

プロダクトリーダーにとって、その責任はこれ以上ないほど重大です。確かに、AIはパーソナライゼーション、効率化、イノベーションにおいて計り知れない機会をもたらします。ソフトウェア開発を民主化し、コーディングをより身近なものにしました。しかし、AIが多くの扉を開く一方で、プロダクトリーダーはどの扉をくぐるべきかを見極める必要があります。

1. 量より質を意識する

AIを活用した開発ツールは、作成されるソフトウェアの量を増やす一方で、ソフトウェア体験の質を低下させています。誰でも数時間でアプリケーションを立ち上げられる時代において、まず構築してからユーザー体験を考えるという誘惑に駆られがちです。

2. データの統合を確保する

現代の企業が抱える断片的でサイロ化したソフトウェア環境では、AIを効果的に活用することはほぼ不可能です。エージェント、チャットボット、デジタルアシスタントは、必要なすべてのデータソースにアクセスできて初めて機能します。重要なデータが数十ものソフトウェアソリューションに分散していては、AIの真の可能性を実現することはできません。

3. AIツールの導入状況を測定する

すでに、ソフトウェア機能の80%が使われておらず、ビジネスソフトウェアのほぼ半数が稼働していない状態で、平均的な企業では毎月4,400万ドルが無駄になっていることが明らかになっています。AIによって加速する開発は、従業員が導入しないツールをさらに大量に組織へ流入させる恐れがあります。

4. 倫理およびコンプライアンス上の問題に注意を払う

AIは、バイアス、説明可能性、データプライバシーといった課題をもたらします。強固なガバナンスを確立し、法律の専門家と定期的に協議し、AIの開発・展開に影響を与える新たな規制について常に情報を把握しておく必要があります。

5. 顧客および従業員のフラストレーション

使いにくいまたは信頼性の低いAIエクスペリエンスは、チャーンを増加させ、生産性を低下させ、顧客のビジネスへの信頼とロイヤルティを損なう可能性があります。

SXMを活用することで、AIへの投資が単なる不要な複雑さではなく、真の価値をもたらすことを確実にできます。AI対応のSDLCによって、適切なソフトウェアエクスペリエンスを構築・管理しましょう。

第2章：プロダクト、デザイン、エンジニアリング全体でAIリテラシーを構築する

AIの変革的な力を真に活用するには、まずプロダクト、デザイン、エンジニアリングの各チームがAIの基礎について共通の理解を持つことが必要です。効果的なコラボレーションと責任あるイノベーションのための共通言語を構築することは不可欠です。

新たな共通用語（基本から始めよう）

深く掘り下げる前に、関連するAIのコアコンセプトを定義しておきましょう。

→ 機械学習 （ML）：明示的なプログラミングなしに、システムがデータから学習してパターンを識別し、予測を行う仕組みです。

→ ディープラーニング：MLのサブセットであり、多層ニューラルネットワークを使用して複雑なパターンを学習し、画像認識や自然言語処理を実現します。

→ 生成AI：トレーニングデータをもとに新しいコンテンツ（テキスト、画像、音声、コード）を生成するAI。大規模言語モデル（LLM）がその代表例です。

各チームにおけるAIの活用方法

組織内の各部門は、AI製品開発においてそれぞれ固有の役割を担っています。以下で詳しく見ていきましょう。  

• プロダクト： AIの能力と限界を理解し、実現可能なユースケースを特定して現実的な期待値を設定する。従来のKPIにとらわれないAIパフォーマンスの評価を行う。
• デザイン： プロンプトデザインと人間とAIのインタラクション（HAI）に注力し、透明性を考慮したデザイン、ユーザーの期待値管理、AIハルシネーションなどのUXリスクの軽減に取り組む。
• エンジニアリング： モデルの種類、デプロイとスケーリングのためのインフラ、そしてデータの準備状況（品質、量、倫理的な調達）の重要性を理解する。

さようなら、 永遠に 、サイロよ

シームレスな部門横断的コラボレーションは、高性能なAIプロダクト開発における液体水素と酸素のような存在です。それなしでは離陸できません。プロダクトリーダーとして、サイロを打ち破り、以下を推進する環境を作り、育て、推進することがあなたの役割です：

→ 共通認識を築く： チームが共通のAI用語を使用し、誤解を減らす。

→ 反復的なフィードバックループを構築する： デザイナー、エンジニア、プロダクトリーダーが、定期的に見直し・更新されるデータ、制約、ビジネス目標に基づいて連携できる場を設ける。

→ 倫理的考慮事項を管理する： バイアス、公平性、説明可能性をすべての開発段階に組み込む。

Pendoの統合プラットフォームは、統合されたアナリティクスとフィードバックツールによってこれらのギャップを埋め、データドリブンなAI機能の意思決定に向けて、ユーザー行動とプロダクトパフォーマンスの共通ビューを提供します。

第3章：AI時代のプロダクト開発プロセス

これまで見てきたように、従来のSDLCはAIのスピードとスコープに対応できる設計になっていませんでした。

これはソフトウェアの構築方法を改善する絶好の機会である一方、リスクも伴います。

旧来のSDLCは、必要な改善に対して企業の目を曇らせます。現代のSDLC、すなわちソフトウェアデータを分析して行動に移す反復的なプロセスを採用する必要があります。1

現代のSDLCの9つのステップ

優れたソフトウェア体験を構築するには、ユーザーを深く理解することが不可欠です。発見から最適化まで、この9ステップのプロセスでユーザーとの距離を縮め、より良い体験を提供しましょう：

1. 計画： プロジェクトのスコープ、目標、スケジュールを定義します。
2. 発見： データを分析してユーザーを理解し、フィードバックとデータに基づいてソリューションを検証します。
3. 設計： 要件を開発ブループリントに変換します。
4. 実装： 設計計画からコードを作成します。
5. テスト： ソフトウェアがパフォーマンスおよびユーザー要件を満たしていることを確認します。
6. ローンチ： 多くの場合、段階的にソフトウェアをリリースします。
7. 分析： 導入状況、エンゲージメント、定着度、ユーザーの感情をモニタリングする。
8. 実行： 脆弱性を修正し、摩擦を解消し、フィードバックループを完結させる。
9. 改善： ソフトウェアを継続的に反復・最適化する。1

これが現代のSDLCのあり方です。アジャイルでユーザー中心。ダイナミックなAIプロダクト開発のために磨き上げられた手法です。

スイッチを切り替える：AIドリブンなプロダクト開発のための新しいマインドセット

エージェント時代にプロダクトを構築するには、新しいアプローチや新しいステップが求められるだけではありません。まったく新しいマインドセットと思考様式が必要です。

→ 固定された要件ではなく、探索から始めなければなりません。 AIの能力は実験を通じて生まれることが多いです。幅広い課題と潜在的なAIソリューションを探索しましょう。

→ AIに向けてMVPを再定義する必要があります。 AI MVPは、AIの有用性を迅速に検証しフィードバックを収集するための「minimum viable model（最小実行可能モデル）」または「Wizard of Oz（ウィザード・オブ・オズ）」プロトタイプである可能性があります。

→ 機能だけでなく、モデルで考える必要があります。 AIプロダクトは進化するモデルによって駆動されます。データパイプライン、トレーニング、再トレーニング、ドリフトの監視といったライフサイクルを考慮しましょう。

→ オンボーディングのためのAI。 「インターフェース」には、会話フローとAIの応答が含まれます。直感的で透明性が高く、信頼できるインタラクション体験に焦点を当ててください。

Pendoの統合SXMプラットフォームは、この現代的で反復的なアプローチをサポートし、強力に後押しします。

統合されたアナリティクス、コミュニケーションツール、セッションリプレイ、フィードバック管理により、AIを活用したエクスペリエンスを継続的に分析・改善し、行動につなげるためのリアルタイムデータと実用的なインサイトを提供します。1 これにより、新しいAI機能に対するユーザーの課題を迅速に特定し、適切なガイダンスを行い、将来の改善に向けたフィードバックを収集できます。

第4章：AIロードマップ計画の基本

次に、イノベーションと実用性、適切な取り組みと現実的な期待のバランスを効果的に取ったAIロードマップを策定する方法を見ていきましょう。

適切なAIユースケースを選択する必要があります

一般的な認識とは異なり、すべての問題にAIが必要なわけではありません。そのため、最大の潜在的インパクトをもたらすAIユースケースを優先してください：

• 実現可能性： データ、専門知識、インフラは揃っていますか？小さく始めて能力を積み上げましょう。
• インパクト： AIは実際にユーザーの重大な問題を解決できるか？大きなビジネス価値を生み出せるか？AIが独自のメリットをもたらす領域に集中しましょう。
• 戦略的整合性： AIイニシアチブは自社の戦略や競争優位性と整合しているか？

Pendoのポートフォリオ最適化ツールは、ソフトウェア支出の定量化と最適化を支援し、AIへの投資が測定可能なROIをもたらすことを保証します。1 また、利用状況と導入状況を把握することで、AIイニシアチブやリソース配分についてデータに基づいた意思決定を行うことができます。.

AIネイティブ体験とAI強化体験のバランスを取る

AIロードマップには、次の要素が含まれる可能性があります：

→ AIネイティブ体験：AIに根本的に依存する製品や機能（例：生成AI文章作成アシスタント）。

→ AIによる強化されたエクスペリエンス：AIによって改善された既存製品（例：AI搭載の検索機能）。

これらを戦略的にバランスよく組み合わせる必要があります。まずAIによる強化されたエクスペリエンスから始めて経験を積み、価値を実証してから、より複雑なAIネイティブプロジェクトへと進みましょう。

AIスタックにおける内製と外部調達の判断を検証する必要があります

AIエコシステムには、多くの既製モデルやプラットフォームが存在します。プロダクトリーダーとして、内製か外部調達かという重要な判断に直面します：

• 内製： AIモデルを社内で開発することでカスタマイズが可能になりますが、多大な投資が必要です。コアとなる差別化されたAI機能に最適です。
• 外部調達： サードパーティのAIサービスを活用することで、市場投入までの時間を短縮しコストを削減できます。差別化につながらないAIや、迅速な仮説検証に適しています。.

ユーザー行動と機能の採用状況に関するリアルタイムのインサイトは、意思決定に役立ち、ユーザーが既存の機能とどのようにインタラクションしているかを深く理解するための助けとなります。このデータは、AIの機能強化（購入）とAIネイティブの新しいソリューション（構築）のどちらがユーザーのニーズと採用に最適かを評価するのに役立ちます。

AIの「賭け」に関する期待値を設定する

AI開発には常に不確実性が伴います。それはこの領域の特性です。だからこそ、ステークホルダーに対して現実的な期待値を設定しましょう。明確に、そして誠実に。すべてのAIイニシアチブが即座または予測可能な結果をもたらすわけではないことを認めてください。

AIプロジェクトを、継続的な学習と適応を必要とする「賭け」として捉えてみましょう。この透明性はリスクを管理し、実験を促進します。それは皆にとっての勝利です。

第5章：AIプロダクトを倫理的かつ効果的にスケールし、ガバナンスを確立する

AIプロダクトが広く展開されるにつれ、強固なガバナンスと倫理的なガードレールが不可欠です。プロダクトリーダーとして、バイアスなどのリスクを軽減し、コンプライアンスを確保しながら、AIを責任ある形でスケールさせる必要があります。

AIガバナンスのガードレールを早期に確立する

これはミッションクリティカルな取り組みです。AIガバナンスは、開発の初期段階から組み込まれなければなりません。以下に関するポリシーを定義する必要があります：

• データ管理：AIトレーニングに使用するデータの高品質性、代表性、および倫理的な調達の確保
• モデル開発：モデルの検証、テスト、およびドキュメント化に関する標準の確立
• デプロイとモニタリング：本番環境のAIモデルのパフォーマンス低下や予期しない動作を継続的に監視する

バイアス、説明可能性、コンプライアンスをあらゆる場面で解決する

AIプロダクトにとって重要な要素は次のとおりです：

• バイアス：AIモデルはトレーニングデータのバイアスを増幅させる可能性があります。多様なデータ収集や公平性指標など、バイアスを特定・軽減するための戦略を実装する必要があります。
• 説明可能なAI（XAI）：センシティブなAIアプリケーションでは、AIがなぜその判断を下し、どのように結果を導き出したかを理解することが不可欠です。透明性を確保するために、説明可能なAIソリューションの導入を推進すべきです。
• コンプライアンス：AIプロダクトは規制（例：GDPR、CCPA）を遵守しなければなりません。ソフトウェア体験の質が低いとコンプライアンス違反や罰金につながる可能性があります。実際に、ブリティッシュ・エアウェイズはセキュリティ機能の一貫性のない使用が原因で2,000万ドルのGDPR制裁金を科されています。

ここでも、Pendoのアナリティクスとセッションリプレイが非常に役立ちます。AIフィーチャーに対するユーザーのインタラクションを観察することで、意図しない動作や混乱を招く出力を特定し、迅速な修正が可能になります。

ユーザー向けのフィードバックループとエスカレーションパスを構築する

責任あるAIには、ユーザーが問題を報告し、組織が迅速かつ効果的に対応するための強固な仕組みが必要です。

• 明確なフィードバックチャネルを確立する：アプリ内アンケートやサポートチャネルを通じて、ユーザーがAIとのやり取りに関するフィードバックを簡単に提供できるようにしましょう。
• エスカレーションパスを定義する：ユーザーへの潜在的な被害や倫理的なAIの問題に関する報告をエスカレーションするための明確なプロセスを作成しましょう。
• フィードバックループを完結させる：ユーザーのフィードバックがAI製品の改善にどのように役立つかを明確に伝え、信頼を築きましょう。

AIとのやり取りをユーザーフィードバックに基づいて行うことで、プロジェクトに適切なガードレールを維持することができます。

AIを責任ある形で活用する：組織全体に責任あるAIの価値観を浸透させる

責任あるAIは、共同の責任です。プロダクトリーダーとして、以下の方法でこれらの価値観を組織に浸透させることができます：

• トレーニングと教育： AIの倫理と責任ある開発に関するトレーニングを継続的に実施する
• 部門横断的なコラボレーション： 倫理的な考慮事項をチーム全体で議論する文化を醸成する
• リーダーシップの賛同： 責任あるAIを優先するための経営幹部のコミットメントを確保する

これらの取り組みを統合することで、革新的で信頼性が高く、有益なAI製品を開発・提供できるようになります。競争上の優位性をもたらす機会を生み出しながら、複雑さとリスクを軽減するAI製品を実現できます。

第6章：未来に備えたプロダクト組織

私たちの新しいAI駆動のエージェント型世界は、計り知れない機会をもたらします。しかし、課題は常に存在し、これからも存在し続けるでしょう。

ソフトウェア体験の質の低さがもたらすコストの増大——無駄な投資、生産性の低下、高い解約率——は、企業にとって深刻な損失となっています。

未使用ソフトウェアの問題とAI駆動ツールの急速な普及は、デジタル資産管理における戦略的な転換の緊急性を浮き彫りにしています。1

SXMは、ビジネスにとって根本的な必須事項です。これは、組織がソフトウェア体験を生産性、イノベーション、セキュリティ、収益性の中核的な推進力として捉えることを可能にする戦略的規律です。1

ユーザー理解に基づいた現代的で反復的なソフトウェア開発ライフサイクルを採用することで、企業は事後対応型の問題解決から事前対応型の最適化へと移行できます。

この継続的な戦略的規律は、進化するデジタル環境において持続的な競争優位性を確保するために不可欠です。

AIネイティブへの転換

あなたはAIネイティブなプロダクト組織である必要があります。AIネイティブである必要があることはわかっています。しかし、それは具体的にどのような姿でしょうか？AIネイティブな企業として、どのように存在感を示すのでしょうか？

AIネイティブとは、ユーザーエクスペリエンスを最優先にすること

AIの成功はユーザーとのインタラクションにかかっていると認識し、SXMをコアコンピテンシーとして位置づけています。

AIネイティブとは、データドリブンな意思決定を取り入れること

AIプロダクトライフサイクルのあらゆる段階で、定量的・定性的データを活用しています。

AIネイティブとは、部門横断的なコラボレーションを積極的に促進すること

サイロを取り除き、責任ある効果的なAI構築を実現します。

AIネイティブとは、倫理的なAIへのコミットメントを意味します

ガバナンス、バイアスの軽減、説明可能性を組織のコアバリューに組み込んでいます。

AIネイティブはアジャイルかつ反復的

迅速な実験と適応のために、モダンなSDLCを採用しています。

テクノロジーの進化に合わせて進化する

Pendoは、こうした課題に対処するために独自のポジションを確立した、業界をリードする統合SXMプラットフォームです。

アナリティクス、コミュニケーションツール、セッションリプレイ、フィードバック管理、AIを活用したインサイトを統合することで、ソフトウェアエクスペリエンスライフサイクル全体の決定的かつ包括的なビューを提供します。1

私たちのシームレスな統合アプローチは、「ソフトウェア黙示録の5人の騎士」に直接対抗します。導入促進、セキュリティリスクの軽減、生産性の向上、イノベーションの促進、そして顧客離れの削減によって。

Pendoは、6か月未満でサポートチケットを削減しながら、396%という驚異的なROIを実現する実績を持ち、その具体的な財務的インパクトを証明しています。

ソフトウェアROIの最大化、導入促進、無駄の排除、成果の改善を目指す組織にとって、Pendoとともに戦略的必須事項としてSXMを取り入れる時が来ています。

エンタープライズの将来の成功が、卓越したソフトウェアエクスペリエンスの提供にかかっていることは、私たちにとって疑いの余地がありません。

プロダクトリーダーの皆さん、今こそ主導権を握り、デジタルエコシステムの可能性を最大限に引き出す時です。PendoとともにSaaSとAIでソフトウェアを磨き上げましょう。

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