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ビジネスの強化を見据えてプロダクトを構築するクリエイターとして、プロダクトマネージャーは常により多くのことをより良くこなす方法を模索しています。しかし、毎週のように自分たちを対象とした新しいプロダクトがリリースされ、それぞれが自分たちの領域を根本的に変革すると謳う中、テクノロジーが実際の業務にどれほど影響を与えるかについて、PMが懐疑的になるのも無理はありません。毎月話題を集めるアプリやツールのほとんどは、結局のところ一時的なブームやハイプに過ぎず、それ以上のものではありません。
しかし、AIがビジネスの世界に爆発的に登場したとき、何かが違いました。ChatGPTやその他の大規模言語モデル（LLM）プラットフォームの登場は、空虚なハイプとは感じられませんでした。それには理由がありました。 マッキンゼーの最新レポートによると、ジェネレーティブAIの幅広い有用性は、多岐にわたるビジネスユースケースにわたって価値を生み出すことができます。マクロな視点では、GenAIは世界経済に年間2兆6,000億ドルから4兆4,000億ドルを付加すると推定されています。あらゆるビジネス機能がそれぞれ独自の形で影響を受けるでしょう。プロダクトマネージャーも例外ではなく、この変革的なテクノロジーは彼らにとって特に大きな力をもたらすものとなるでしょう。
変革する役割
AIがビジネス界を席巻するよりも前から、プロダクトマネージャー（PM）の役割は変化していました。かつては製品や機能のアップデートのリリースに限定された、エンジニアリングに隣接するニッチなポジションでしたが、今やビジネスの健全性に不可欠な包括的な機能へと進化しています。景気後退に直面するなか、ビジネスリーダーたちはPMとそのツールに目を向け、より良い成果—より高い成長、 チャーン率の低下、そしてコストの抑制—を実現しようとしています。
「プロダクトマネジメントは進化するスポーツのようなものです。AIの台頭を受けて、またしても変革されつつあります」と、Salesforce EinsteinのプロダクトマネジメントディレクターであるMayukh Bhaowal氏は述べています。プロダクトチームは今、人工知能の時代において自分たちの生活や仕事がどのように進化していくのかを考えています。このトランスフォーマティブなテクノロジーの影響がビジネス界全体に及び始めたばかりの今、プロダクトマネジメントの旅のどの部分も影響を受けずにはいられません。プロダクト開発の各段階を通じて、PMはAIをパートナーとして受け入れ、これまでにないほどの成果を上げることができるようになるでしょう。 AIをパートナーとして受け入れ 、これまでにない形で実行できるようになります。
この変革はどのような形になるのでしょうか？本ガイドでは、その問いを プロダクトマネジメントライフサイクルというフレームワークを通して考えていきます。これは、望ましい戦略的・ビジネス上の成果を達成するために、ソフトウェア製品を構想し、構築し、ローンチし、改善し続けるためのフレームワークです。対象となるAIツールの具体的な内容は日々進化し続けていますが、PMが担うますます重要性を増すビジネスクリティカルな業務に対して、それらが与える全般的な影響を私たちは理解し始めています。
フェーズ1：ディスカバー
PMにとって、 成功するディスカバリープロセス は、ユーザーと市場全体の双方におけるペインポイントを理解することに集約されます。これは、達成したいビジネス上の成果に関連する適切な問いを立てることを意味します。たとえば、顧客チャーンをX%削減することが目標であれば、次のような問いを検討することになるでしょう：
- ユーザーフィードバックの全般的なトレンドはどのようなものか？そのフィードバックは実際に対応されているか？
- 一般的なユーザーワークフローはどのようなものですか？
- 解約したユーザーが行き詰まったり離脱したりしやすいワークフローや、その中の特定のポイントはありますか？
- 解約したユーザーが目標を達成できない原因は何ですか？
- 非常に満足している顧客、つまり「スーパーユーザー」は、特定の行動をとる傾向がありますか？もしそうであれば、それはどのような行動ですか？
以前は、PMが手動でデータを統合・分析して正しい答えを導き出す必要がありました。しかし、適切なAI搭載ツールを活用すれば、具体的な答えを得て、ノイズの中からシグナルを見つけ出し、これまでにない規模で今後の方向性に関する提言を行えるようになります。
AIがゲームを変える方法
PMは、カスタマーサポート、ユーザーインタビュー、NPS、フィードバック、営業・サポートコール、製品利用状況など、さまざまなソースからのデータをより効果的に統合できるようになります。AIツールは、複数のデータソースにわたるパターンを特定することで、PMの貴重な時間を節約します。
これらのツールが生み出す分析には、提案された投資を正当化するための実用的な推奨事項と根拠が含まれます。これにより、 ディスカバリーフェーズ が飛躍的に短縮され、PMはその結果に対してより自信を持って臨めるようになります。
フェーズ2：バリデーション
ディスカバリーフェーズで特定した課題やペインポイントに対して、実行可能な解決策は常に複数存在します。しかし、顧客満足度とビジネスROIの両方を最大化するという理想的なバランスを実現する可能性が最も高い、正しい解決策はどれでしょうか？ここで登場するのがバリデーションフェーズです。AIの力を活用することで、PMはこれまでにないほど自信を持って「何を作るべきか」を決断できるようになります。
従来、バリデーションフェーズは時間がかかり扱いにくいものであったため、多くのPMが誤ったものを作るリスクを冒してでも、このフェーズを省略または短縮したいという誘惑に駆られてきました。これは、かつてのバリデーションが顧客との手動インタビューの設定、提案された解決策の説明、そしてフィードバックや反応の収集を伴うものだったためです。近年では、製品の利用データ、アプリ内アンケートや調査、サポートチケットのリクエストなど、他のソースからのバリデーションデータも考慮するPMが増えています。しかしここでも、膨大なデータセットを迅速に分析してアクションにつなげる方法を見つけることが課題となっています。
AIがゲームを変える方法
まず、AIを活用したツールにより、さまざまな媒体にわたる検証データポイントを迅速に分析し、その結果に基づいた推奨事項を提示することが可能になります。さらに、AIツールは潜在的なソリューションや製品プロトタイプの構築をこれまで以上に迅速かつ容易にします。顧客データやその他のデータを基にしたプロンプトをAIツールに提供することで、PMはすぐに検証可能なプロトタイプを素早く生成できます。（たとえば、GPT-4などのLLMに対して、より少ない明示的な指示でより優れたコードを書くよう依頼することができます。）
さらに、AIによってPMは多数のプロトタイプを同時にテストできるようになります。これにより、エンジニアが開発に着手する前に、チームが適切なソリューションの構築と確信の向上に充てる時間が増えます。
フェーズ3：構築
製品や機能の構築を開始する段階になると、通常はプロダクトマネージャーがロードマップの策定と管理を担います。覚えておいてください、 プロダクトマネージャーはエンジニアリング、カスタマーサクセス、マーケティング、そして近年ではファイナンスや営業の交差点に位置しています 。そのため、すべての関係者が実行に移れるよう、スコープ、必要な作業、最終目標を明確に示すうえで、これほど適した立場にある人物は他にいません。
ビジネスのさまざまな部門から土壇場で機能追加や変更のリクエストが来て不意を突かれ、開発が遅れるリスクを回避するため、PMはますます積極的に進捗状況や学びを（たとえばダッシュボードなどを通じて）可視化し、変更を素早く取り込める柔軟なロードマップを活用するようになっています。このロードマップは、特定のプロダクト領域における唯一の情報源として共有することができます。
AIがゲームを変える方法
AIがビルドフェーズにもたらす主な付加価値は、プロダクトテストという形で現れます。PMはプロダクトのテストをロードマップにより早い段階から組み込めるようになります。AIツールはプロダクトのコードベースをマッピングし、機能変更がプロダクト全体に与える影響を迅速に提案できるため、貴重な時間を節約できます。このイノベーションによってQAプロセスが大幅に短縮され、リリース数の増加とロードマップの実行加速が可能になります。
AIのサポートを受けることで、PMはビルドフェーズに関連するその他の作業も効率化できるようになります。たとえば、ユーザーストーリー（ユーザーの視点から機能や機能性をわかりやすく説明したもの）や受け入れ基準（特定のタスクを実行するユーザーが機能を受け入れるために、プロダクトが満たすべき条件）をゼロから全文作成する代わりに、短い説明文をLLMに送信して生成させ、そこから編集するという方法が取れます。
フェーズ4：ローンチ
製品がリリース準備の最終段階に達したとき、ターゲットとなる顧客や見込み客へのリーチを最大化するために、営業・マーケティング活動を連携させるのはPMの役割です。プロダクトマーケティングマネージャー（PMM）と緊密に連携しながら、プロダクトマネージャーは通常、ローンチのタイミングや、製品・機能がリリースされた際のポジショニングについて重要な指針を提供します。また、どの機能を有料にし、どの機能を無料のままにするか、あるいはコンバージョンとリテンションを最大化するために機能の有料化の基準をどこに設けるかを決定する際にも、通常その役割を担います。
プロダクトマネージャーは、自分たちが構築したものをユーザーに認知・活用してもらうことに強い関心を持っており、多くの場合、アプリ内ガイドやウォークスルーを、リリース内容（およびその使い方に関するガイダンス）をユーザーにとって最も重要なタイミングと場所で伝えるための理想的なチャネルとして活用しています。こうしたガイドと同様に、AIツールはユーザーをローンチの中心に据え、リリースをユーザーのニーズや要望に合わせてカスタマイズすることをさらに後押しします。
AIがゲームを変える方法
新興のAI技術の助けを借りて、PMはリリースのタイミングを手動で定義する必要がなくなります。その代わりに、製品は「スマート」リリースを経るようになり、ユーザーの使用状況とフィードバックに基づいて、製品・機能とそれに紐づくマーケティングプロモーションコンテンツの両方が段階的にロールアウトされます。このデータドリブンなローンチプロセスにより、PMは自動生成されたダッシュボードやレポートを使って目標を監視し、導入状況やビジネス成果への影響（獲得収益、チャーンへの影響など）を追跡できるようになります。
AIはまた、あらゆる製品ローンチにおけるプロダクト主導の成長メカニズムを実現します。AIを活用したツールは、個々のユーザーのジャーニーにおいて、どの新製品や機能をハイライトすることが適切かを特定できます。そのうえで、ユーザーを採用パスの次のステップへと導き、適切なタイミングで適切な有料製品へのコンバージョンを促します。その結果、コンバージョン率の向上とプロダクト主導の収益拡大が実現します。
PMがAIを活用する最も効果的な方法
- プロダクトディスカバリーのインサイトをより迅速に入手する： データを分析・整理してトレンドを発見し、自信を持って開発を進めるための顧客インサイトに素早くたどり着きましょう。
- より良いプロダクト意思決定を： 複数のソースから大量の検証データを迅速に分析し、前例のないスピードでプロトタイプをテストして、最善の方向性を導き出します。
- 正しいものを、より速く構築： テストとQAプロセスを大幅に短縮し、前例のないペースでプロダクトや機能を実行・リリースします。
- 初日からパーソナライズ： ローンチ初日以降、適切なタイミングで顧客に届けるカスタマイズされたサポートおよびプロダクトコンテンツの作成を自動化します。
- 継続的な成功を促進： 何が機能していて何が機能していないか、何を改善すべきかに紐づいた自動決定の通知とレコメンデーションを活用し、リテンション・エンゲージメント・コンバージョンを向上させます。
フェーズ5：評価
新しい製品や機能のロールアウトは、「ゴーライブ」で終わりではありません。継続的な成功を確保するために、PMはリリースについて何が共感を呼び、機能しているのか、そうでないのかを評価する必要があります。これには、製品の使用状況データの分析、ユーザーフィードバックの確認、そしてリリースに関連するサポートチケットが届いているかどうか、届いている場合はその原因が何かを確認することが必要です。
ここでは、製品の使用状況データと顧客フィードバックの両方を詳しく分析することが、ユーザー行動に関するインサイトの取得、ユーザーがつまずいている箇所の特定、またはユーザーが取っている・取っていないアクションの把握において重要です。同様に、フィードバックやNPSデータを分析することで、PMはディスカバリーフェーズで特定した問題を解決できたかどうかを把握できます。
AIがゲームを変える方法
AIは、新製品の何が機能していて何が機能していないかを自動的に判断し、PMに次のアクションのレコメンデーションを提供することで、評価フェーズを抜本的に最適化します。これは、人間が補助なしに行うことが不可能な規模とスピードで、前述のすべての使用状況データとフィードバックデータを分析することで実現します。さらに、適切なAI搭載ツールがPM向けのダッシュボードを作成し、リリースのパフォーマンスとビジネス成果・目標を照合できるようにします。
フェーズ6：反復
新製品や機能のローンチを評価した後、PMは期待するビジネス成果が得られたかどうかという問いに立ち返ります。PMが追跡するのは、ユーザーの採用、エンゲージメント、センチメントといったミクロな指標だけでなく、ローンチがビジネスとその目標にどれだけ貢献しているかというマクロな問いでもあることを忘れてはなりません。目標を達成できなかった場合（達成できた場合でも）、製品を改善してさらに優れたビジネス成果を上げるために反復を行い、プロダクトマネジメントのライフサイクルを再び始めることになります。改善点を反復・優先順位付けする際、AIは前述のあらゆる面で再び変革をもたらすでしょう。
まとめ
PMの役割を置き換えるのではなく、強化する
AIの革命 がビジネスにもたらす変革は、プロダクトチームにおける既存のトレンドを加速させるでしょう。未来のPMは、単に出荷した機能の数ではなく、達成した ビジネス上の成果 によってますます評価されるようになり、単なる 機能のリリース数.
AIはプロダクトマネジメントのプロセスを発見から反復まで加速させ、プロダクトの成功をビジネス全体の成功とますます同義のものにしていくでしょう。そしてそれは、PMを置き換えることによってではなく、データ分析、提言の形成、そして適切な行動を取るための能力を強化することによって実現されます。「プロダクトマネージャーとして、私たちの戦略的思考、共感力、適応力、そして現実世界への理解というユニークな組み合わせは、このAI主導の環境においても私たちを際立たせ続けています」と、Just EatのシニアグローバルプロダクトマネージャーであるJing Huは主張しています。この強力なツールはプロダクトマネジメントに新たな章をもたらし、PMはより創造的になり、より多くのより良いものを構築し、これまで不可能だったビジネスインパクトまで自らの創造物を導くことができるようになるでしょう。 と語るのは Just EatのシニアグローバルプロダクトマネージャーであるJing Huです。この強力なツールはプロダクトマネジメントに新たな章をもたらし、PMはより創造的になり、より多く、より良いものを構築し、これまで不可能だったビジネスインパクトまで自らの成果を導けるようになるでしょう。
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