AI 時代のプロダクトマネジメント

生成 AI が一般化した現在、プロダクトマネージャに求められる視点もアップデートが必要です。技術選定や UX 設計における AI の位置づけ、データ収集と評価指標の設計、プライバシーやバイアスへの配慮、そしてモデル更新に伴う期待値管理など、従来の PM スキルに新しい文脈が重なります。価値仮説を小さく検証する姿勢は変わらない一方で、AI 特有の不確実性に対しては、観測可能性とガードレールの設計がより重要になります。本インタビューでは、仮説の立て方、LLM プロンプトのチューニング、PII を扱う際の注意点、ヒューマン・イン・ザ・ループの設計、そして差別化をどう持続させるかを議論。さらに、チームに AI を浸透させるための学習の場作り、職能を超えた共創の仕掛け、倫理審査や社内合意のプロセス設計など、実務で直面する課題への具体的な対処法を紹介します。最終的には、AI を前提とした市場でユーザー中心の価値提供を一歩ずつ積み上げるために、戦略、組織、技術の三位一体で進めるアプローチを提案し、失敗から学ぶサイクルをどう回すかまでを掘り下げます。ビジネス価値へつながる学習ループを確立することこそ、AI 時代のプロダクトにおける持続可能な優位性の起点なのです。