プロダクトマネージャーLT Night 〜PMは業務でどう活用している？生成AI活用最前線！〜

こんばんは白々さじきです。

本日はファインディ株式会社様主催のプロダクトマネージャーLT Night 〜PMは業務でどう活用している？生成AI活用最前線！〜に参加しました。

本記事では、プロダクトマネージャー（PdM）の業務において生成AIをどのように活用するか、具体的な事例とともに解説します。まずは、生成AIの概要とPdM業務への応用可能性を整理し、記事全体の流れを示します。

1.はじめに：生成AI活用の全体像とメリット

1.1 生成AIとは何か

そもそも生成AIとは、IPAの「テキスト生成AIの導入・運用ガイドライン」を読むと、入力されたデータに基づいて、新しい創造物（コンテンツなど）を生成する技術の総称と定義されているようです。
つまり、従来の AI が単なる入力データの予測・判断をするのに対し、生成 AI は新しいデータを作り出す点が違いになります。

1.2 PdM業務における生成AIの可能性

今回は、下記の業務を生成AIを使用することで改善するための方法を記載します。

• 仮説検証
• 顧客対応
• 会議効率化
• タスク管理

2.ユースケース①：顧客セグメントに応じたナーチャリングコンテンツの自動生成

各顧客のニーズに合わせた情報を取得し、各顧客に適切なコミュニケーションができず、画一的なセールストークになってしまう課題を、生成AIのパーソナライズ機能を活用して解決する事例を紹介します。

2.1 解決できる課題

• 顧客一人ひとりのニーズを把握しきれない
• コミュニケーションが画一的でエンゲージメントが低下

2.2 具体的なツール・システム連携例

事例：AIにプロダクトの特徴や顧客セグメント情報を読み込ませ、メールタイトルや本文を自動生成する事例。顧客ごとに適切な文言を提案し、効率的に情報提供を行います。

2.3 成果と学び

• 顧客へ適切かつ迅速な情報提供が可能になり、エンゲージメントが向上
• 顧客の状況とプロダクト価値の結びつきを速やかに示せる
• オペレーション効率の向上と組織間連携の強化

3.ユースケース②：会議後の業務効率化と情報共有の促進

会議が多い組織では、議事録作成や決定事項の共有に時間を取られがちです。ここでは、文字起こしツールや生成AIを組み合わせて、会議内容を自動で要約・共有する仕組みを紹介します。

3.1 解決できる課題

• 議事録作成に時間がかかり、情報共有が遅延する
• 多くのMTGで決定事項を忘れがち

3.2 ツール連携例：Tactiq × Dify × Zapier × Slack

Tactiqで録音→文字起こしデータをZapier経由でDifyへ送信→要約・構造化した議事録をSlackへ自動投稿するフローを解説します。

3.3 フローの自動化と削減できる工数

• PMが会議後に議事録をまとめる時間が大幅に削減
• チーム全体での合意内容・タスクが素早く共有される

3.4 副次的効果

• PMの業務内容が共有されやすくなり、チームの理解が深まる
• 他の業務へのリソース配分が最適化される

4.ユースケース③：プロダクト開発における仮説検証の迅速化とコスト削減

新機能の検証には時間とコストがかかるものの、「小さく早く学ぶ」プロセスを重要視する事例を紹介します。生成AIやノーコードツールを使えば、PdM自身が短期間でプロトタイプを作成し、ユーザーからのフィードバックを早期に得ることが可能です。

4.1 解決できる課題

• 開発前にユーザー価値を素早く検証したい
• 大掛かりな開発をする前にコストを抑えて学びたい

4.2 生成AI×ノーコードツール活用のポイント

CursorやChatGPTなどでコード自動生成をサポートしつつ、Dify等のノーコードツールで動くプロトタイプを素早く構築するフローを解説します。

4.3 具体事例：PdMが4日でプロトタイプを完成

非エンジニアのPdMが、4日間で簡易的な新機能プロトタイプを完成させたことで、ユーザーへの早期リリースと検証が実現した事例を紹介します。

4.4 スパゲッティコードや拡張性の課題への向き合い方

• 早期学習に特化するか、ある程度の拡張性を保つかの割り切り
• Cursorに慣れたらリファクタリングにも挑戦

5.ユースケース④：日常的なタスク管理の効率化と生産性向上

定型的なタスクをAIに任せたり、毎回同じ指示をしなくても済むようにする事例を紹介します。CursorのRules機能を使うことで、プロジェクト固有のルールやトリガーを設定し、タスク管理を自動化できます。

5.1 解決できる課題

• 毎度同じ指示をAIにするのが面倒
• 定型タスク管理に手間を取られ、本質的な業務に集中しづらい

5.2 Rules機能を活用した仕組み

「疲れた」と発話すると俯瞰モードに切り替わり、タスクの全体像を提示するなど、AIが柔軟にサポートしてくれる事例を紹介します。

5.3 ルール設定によるメリット

• チームメンバー全体の生産性向上
• タスク抜け漏れの防止

6.ユースケース⑤：プロダクトに関する社内問い合わせ対応の効率化と負担軽減

PdMへの問い合わせが多いと、本来の業務に支障をきたす場合があります。RAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを導入し、社内問い合わせの大半をAIが対応する事例を紹介します。

6.1 解決できる課題

• PdMへの問い合わせ対応が1日2件以上発生し、対応コストが高い
• プロダクト開発が遅延する原因となる

6.2 RAGシステムによる自動応答

GPT-3相当のモデルと、プロダクトサポートページやFAQを連携させる仕組みを解説します。

6.3 社内導入事例：Team+使い方Bot

ビジネスサイドからの問い合わせがほぼゼロになった具体的成果や、運用時のポイントを紹介します。

7.AI駆動開発における主要な課題と乗り越え方

生成AIを活用した開発には、プロンプト設計や拡張性、プログラミングの基本概念など、いくつかの壁があります。ここでは、主な課題と具体的な対策をまとめます。

7.1 AIへの指示（プロンプト）の難しさと対処法

初心者はChatGPTのような対話型インターフェースから始めると学びやすい、という事例を取り上げます。

7.2 プロトタイプが拡張できなくなる問題

スパゲッティコード化するリスクと、リファクタや割り切りが必要になるポイントを解説します。

7.3 プログラミングの基本概念でのつまずき

ノーコードツールでも変数や条件分岐などの理解が不可欠であり、チーム学習の重要性を示します。

7.4 AIエージェントが仕事をしやすい環境づくり

情報の整理やデータ準備など、AIにも人間にも優しい仕事環境の構築が鍵になることを解説します。

8.「専門性 × AI」の壁を超えるために

専門領域の知識を持つメンバーが、生成AIを活用する際のポイントと学習範囲の絞り方、チーム内での学びの仕組みなどを整理します。

8.1 自身の専門領域を活かすアプローチ

AIと分業することで、専門的な知識をより活かしやすくなる方法を説明します。

8.2 チーム学習・勉強会の重要性

• 同じ教材動画や事例を共有して知識を標準化
• 互いに質問しやすい環境づくり

8.3 AIエージェント導入時に考慮すべきポイント

プロセス設計・セキュリティ・データ連携など、導入初期で検討すべき事項を挙げます。

9.まとめ：AI駆動で最速で価値に辿り着くために

最後に、各ユースケースの共通点や、導入プロセスにおける「小さく早く学ぶ」アプローチの重要性を振り返ります。組織やチームのレベルに合わせて、段階的に生成AIを活用していくことで、迅速に価値を届けることが可能になります。

9.1 ユースケースごとの共通ポイント

• パーソナライズ・自動化・知識ベース活用など共通する要素
• 導入後のチーム連携強化や作業効率向上

9.2 小さく始めて早く学ぶアプローチ

失敗を恐れず、プロトタイプやPoCを通して得られる学びの大切さを強調します。

9.3 今後の展望

この記事は、生成AIに要約させたものを元に作成しました。
今後、この技術を元に色々試してみたいと思います。

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