AI活用のプロダクトマネージャー

PMのジレンマ

プロダクトマネージャーの1日を見てみよう。朝はユーザーインタビューのメモを読み、昼はスプリントプランニングに出て、午後はステークホルダーへの進捗報告を準備し、夜は競合の新機能をチェックする。

どの作業も重要。でもどの作業も「十分に」やる時間がない。

What You’ll Learn

このコースを修了すると：

1. ユーザーリサーチデータをAIで統合し、パターンとインサイトを効率的に抽出できる
2. エンジニアが読みたくなるPRDと機能仕様書をAIで作成できる
3. RICE、ICEなどのフレームワークをAIで運用し、防御可能なロードマップを構築できる
4. 競合分析を体系的に行い、市場機会を特定できる
5. ステークホルダーの言語に合わせた説得力のあるコミュニケーションができる
6. 包括的なローンチ計画とGo-to-Market戦略を設計できる

What to Expect

全8レッスン、各15〜25分。1日で通すことも、1日1レッスンで1週間かけることもできる。

PM業務の2つの層

PM業務を「作業」と「判断」に分ける：

AIは左列を10倍速くする。あなたは右列に10倍の時間を使える。

AIが変えるPMワークフロー

リサーチ → 仕様 → 優先順位 → 構築 → ローンチ
    ↑        ↑        ↑                    ↑
   AI       AI       AI                   AI
  統合     ドラフト   分析               計画

各段階でAIが「作業」を引き受け、PMは「判断」に集中する。このコースではこのワークフロー全体をカバーする。

✅ Quick Check: 自分の先週のPM業務を振り返ってみよう。「作業」に何時間、「判断」に何時間使った？ AIで「作業」を50%短縮できたら、空いた時間で何ができる？

最初のクイックウィン

AIアシスタントを開いて、直近のプロダクト課題を入力してみよう：

以下のプロダクト課題について、構造化された分析を提供して：

課題：[現在直面している課題を説明]
プロダクト：[プロダクト名]
ユーザー：[ターゲットユーザー]

分析に含めること：
1. 課題の根本原因の仮説（3つ）
2. 影響を受けるユーザーセグメント
3. 短期的な対応策と長期的な解決策
4. 判断に必要な追加情報

Key Takeaways

• PM業務は「作業」と「判断」の2層——AIは作業を加速し、判断に集中する時間を増やす
• AIの出力は「答え」ではなく判断の「材料」——最終決定は常に人間が行う
• AIの出力と直感の不一致は深掘りすべきシグナル
• このコースはPMワークフロー全体（リサーチ→仕様→優先順位→ローンチ）をカバーする

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レッスン2：ユーザーリサーチの統合とインサイト——大量のリサーチデータをAIでパターン化し、アクショナブルなインサイトに変える方法を学ぶ。