生成AI時代のプロダクトをPMはどう思考すべきか？

こんにちは。直感に従って、生成AIスタートアップ Algomatic にてプロダクトマネージャーを務めている帆苅（ほかり）と申します。

OpenAIが「ChatGPT」を2022年11月30日にリリースしてから約1年半が経ち、生成AIを活用したプロダクトは私たちに多くのwow!を提供してくれています。例えば、クリエイティブ分野で革新を起こすやDALL-E3やSora、コーディングやデザインを強力に支援するGitHub Copilotやfigma AI、など、今や私たちのあらゆる活動を支えてくれています。
日常生活においても、電話自動応答やメルカリAIアシストなど生成AIが活用されているプロダクトに接する機会が増えてきました。

そんな中で今回は、生成AI時代にプロダクトマネージャー（以降PM）がどのようにプロダクトを考えていけば良いのか？についての考えをまとめていこうと思います。

💡 本記事の内容は私個人の考えでです。一般論ではないので、1つのアイデアとして捉えていただければ幸いです。

顧客に提供する価値をマネジメントする

プロダクトマネジメント/Melissa Perri著によると、プロダクトマネジメントとは「人の手を介在しない価値交換システム（≒プロダクト）をマネジメントすること」と定義されています。
人手を必要とせず、原材料も必要とせず、瞬時に世界中の顧客にアクセスできるwebプロダクトは、理論上無限にスケールできるサービスとして瞬く間にビジネスシーンを席巻しました。その中で、プロダクト（≒ 顧客に提供する価値）をマネジメントする役割が注目されるようになり、PMという職種が市民権を得るようになります。
その後、プロダクトマネジメントに関する様々な手法やフレームワークが登場し、2024年現在においては様々な観点から体系的に語られています。このようなプロダクトマネジメント論が気になる方は、以下のような書籍を参考にしてみてください。

Before生成AI

PMは顧客に提供する価値をマネジメントするために、カスタマージャーニーや業務フローを観察し、そこから抽出したペインやゲインをプロダクトに落とし込み、それによって顧客が価値を享受できるようにします。
カスタマージャーニーや業務フローは、

• 実際の行動や作業として現れる部分（=アクションフローと呼ぶ）

• その行動や作業の間に顧客が感じたり考えてたりしている表に現れない部分（=思考フローと呼ぶ）

によって成立していると思います。生成AI以前のプロダクトでは、アクションフローを支援し代替することはできても、思考フローを支援、代替することは難しい課題でした。

例えば、google formのようなプロダクトを考えてみましょう。このプロダクトでは、アンケートを作成する、配布する、というアクションフローを、GUIでポチポチ選択していけば簡単にこなすことができます。一方で、

• 「配布対象者が専門家だから専門用語も用いた設問にしようか」

• 「この設問に対する回答は難しい人もいそうだから任意にしておこう」

というような、アクション中の思考フローまで支援することは難しい（できないとは言わないまでも）、というのが現実でした。

もちろんアクションフローを支援、代替していく際にも、その時に顧客がどのように思考しているのか？を知ることは大切です。が、その思考フローに対する解像度は、あくまでアクションフローの支援、代替としてより最適な手段は何か？という問いに答えるために活用されてきたケースが多いのではないでしょうか。

After生成AI

生成AI以降は、プロダクトによって思考フロー自体を支援、代替することがより簡単になります。

• 「A社はスタートアップだから少しカジュアルな文体でメールを送ろう」

• 「次にBさんが作業しやすいようにコメントを残しておこう」

のような、ルール化されていない柔らかい条件分岐も、生成AIでは今までとは比べものにならないくらい簡単に再現することができます。

そして、このような柔らかい思考フローをプロダクトに落とし込むことで、真にカスタマージャーニーや業務フロー全体を支援、代替できるようになり、顧客により大きな価値を提供することができます。

この観点で生成AI以降のプロダクトを考える時は、アクションフローを支援、代替するための思考フロー理解ではなく、思考フローを直接支援、代替するための思考フロー理解をする必要があります。これはつまり、顧客全体の総和や平均、ばらつきとしての思考フローを理解するところから、圧倒的に質の高いトップ1%の思考フローを理解するところや、顧客毎に異なる思考フローを個別に理解するところに、観察の対象や方法を切り替える必要があるということです。

思考フローをプロダクト化するための3つのこと

では、思考フローをプロダクトに落とし込むためには何が必要でしょうか？私は、以下の3点が必要だと考えています。

1. プロダクトチームにドメインエキスパートを迎え入れる

2. プロンプトエンジニアリングへの理解

3. AI-UXへの理解

1, プロダクトチームにドメインエキスパートを迎え入れる

プロダクト開発のために、実際にそのプロダクトを使ったサービスを運営しながら実際の業務フローを体験できるようにする、というアプローチを取ることがあると思います。顧客のペイン・ゲインをよく知るという観点でとても重要なアプローチです。

ですが、思考フローの解像度を上げるという観点ではこれでは不十分、または時間がかかり過ぎる場合があります。職人の思考を1,2年で会得することはほぼ不可能であり、この方法ではある業務のアクションフローは再現できるかもしれませんが、これに関するプロフェッショナルの思考フローを再現することはできません。

思考フローをプロダクトに取り入れるには、既に職人技を会得しているドメインエキスパートの思考をよく観察し、生成AIでの再現検証をひたすら繰り返せる環境が必要です。この観点で、ドメインエキスパートを積極的にプロダクトチームに巻き込み、プロダクトチームとのコラボレーションを促進することが重要です。

2, プロンプトエンジニアリングへの理解

生成AIに狙い通りのアウトプットを出してもらうために、プロンプトエンジニアリングは欠かせません。どのようなプロンプトを書くとどのようなアウトプットが出そうなのかを理解しておくことで、PM自身である程度のプロトタイプまで作成することができます。もちろん、プロンプトエンジニアにベースのプロンプトを書いてもらった上で、新しく得られた示唆をPM自身でプロンプトに反映させていくのも良いでしょう。

またプロンプトエンジニアリングを理解することで、ドメインエキスパートの思考の言語化がよりシャープになる、ということも大きな利点になります。例えばドメインエキスパートが「この時はこう考えたのでこういう判断をして、この時はちょっとここが違ったからこうした気がしていて...」と話していることに対して、「これってこういうパターンがあると言えますか？（であればプロンプトで実現できそうだな）」という確認をしながら、実現可能性のある要件に落とし込んでいくことができる、というようなイメージです。

このように、思考フローの解像度を上げるためにも、それをプロダクトとして再現していくためにも、プロンプトエンジニアリングをある程度理解しておくことは重要です。

3, AI-UXへの理解

生成AIのアウトプットは100%正しいものではありません。そのために、顧客の期待値と実際のアウトプットとの間でギャップが生じる場合があります。この点については、不確実性を許容するAIネイティブなUIと生成AI特有のハルシネーションを抑制する仕組みを設計することが重要です。

また、これらを含めてAIプロダクトの最適なUXを模索するAI-UXへの注目も高まっています。この分野に関して最新の知見を持つことで、思考フローをプロダクト化する際に適切なUX設計を行うことができるでしょう。AI-UXに関しては、以下のような記事が参考になるかと思います。

まとめ

最後までお読みいただきありがとうございました！今回は、生成AI時代のプロダクトをPMはどう思考すべきか？について考えをまとめました。現時点、私としては、

• 生成AI以降のプロダクトではアクションフローだけでなく思考フローまで支援、代替できるようになる

• この時、顧客全体の総和や平均としての思考フローを理解するところから、圧倒的に質の高いトップ1%の思考フローを理解するところに、観察の対象や方法を切り替える必要がある

• そのために、①ドメインエキスパートを迎え入れること、②プロンプトエンジニアリングへの理解、③AI-UXへの理解、の3点が重要になる

ということを意識しながらプロダクトを思考していくことで、生成AIの威力を引き出して顧客へ提供する価値をマネジメント指定くるのではないか考えています。

ただ、これはあくまで現時点での私の考えでしかなく、このテーマはまだまだこれからも模索していく必要がありそうです。これからも考えのアップデートがあればまとめてみようと思っています。

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