PMの美しさと悲しさ：AI時代、プロダクトマネージャーは更迭されるか、アップグレードを余儀なくされるのか？
多くの人は私を講師、コンサルタント、ライターとしてしか知りませんし、いくつかのメディアで記者や編集者として働いてきましたが、私がプロダクトマネージャー (PM) も務めていたことは知りません。そのため、プロダクトマネージャーという立場に対しては、いつも言い知れない感情を抱いていました。
それは、プロダクト マネージャーの給与が高いからでも、名刺に印刷されている「プロダクト マネージャー」という名前が非常に強力で、多くのことを担当しているように見えるからでもありません。それは、プロダクト マネージャーの仕事は本質的に非常に魅力的なものだからです。ユーザーの言語、ビジネスの言語、エンジニアリングの言語の間を行き来して翻訳し、情報が不完全で、スケジュールが厳しく、誰もが自分が正しいと思っているときに、市場で検証、提供、テストできる決定を下さなければなりません。
この仕事には栄光だけではなく、不満もあります。美しさと悲しみは常に表裏一体でした。
しかし過去 2 ～ 3 年で、AI はエンジニア、マーケティング プランニング、デザイナー、顧客サービス、データ分析、そしてもちろんプロダクト マネージャーなど、すべてのホワイトカラーの仕事の基礎となる構造をほぼ書き換えました。さらに恥ずかしいのは、仕様書を書く、分析を行う、部門を超えたコミュニケーションと調整を行う、プロジェクトを推進するなど、過去にプロダクト マネージャーが誇りに思っていた能力が、今では AI によって実行できるようになった、あるいは無意識のうちに多くの作業を支援してくれるようになったということです。
そこで疑問が生じます。プロダクト マネージャーの役割は低下しているのでしょうか、それとも重要性が増し、より多くのタスクが与えられているのでしょうか?
PM だった友人は、上司が計画を立てるだけでなく、実際にソフトウェアを開発するように要求したと私に愚痴をこぼしたことがあります。そうですね、表面的にはこれは監督者のいたずらのように見えるかもしれませんが、深い意味では実際には新しい現実を反映しています。何かを実現するための敷居が下がると、組織はそれを実現する責任者を再定義することになります。
これが今日の記事で話したいことの核心です。AI の時代に、プロダクト マネージャーはどこへ向かうべきでしょうか?
現状と課題: PM の仕事は小さくなったわけではないが、より総合格闘技のようになってきた
*▲ PM のコアバリュー: ユーザー、ビジネス、テクノロジーのバランスを見つける。 *
私の意見を言わせてもらうなら、私は PM の将来について慎重ながらも楽観的だと思います。理由は簡単です。AI は判断ではなく出力を置き換えるからです。 it will automate processes, not responsibilities.
しかし、この文章がスローガンの段階で止まっているとしたら、それはまったく語られていないことを意味します。そこで、本当の課題は、PMの仕事内容が以下の3つの構造変化を起こしていることだと思います。
*▲ AI時代にPMが直面する3つの大きな構造変化：出力爆発、スピード向上、責任ドリフト。 *
1) アウトプットの爆発的増加: 文書の作成は容易になりましたが、意思決定の質を考慮することはより困難になっています。
以前は、PRD、ロードマップ、競合製品の分析、またはユーザーインタビューの概要を作成するには、PM が整理、執筆、校正に多くの時間を費やす必要がありました。今は何ですか？ AI は、最初の草案を数分で作成するのに役立ちます。
問題は、ドキュメント作成の速度が速くなったからといって、全体的な品質や開発された製品が向上していることを意味するわけではないということです。 「workslop」: AI は完全であるように見えても品質が不十分なコンテンツを生成し、最終的には同僚にとってクリーンアップに時間を費やす負担になります。 「Business Insider」は、ホワイトカラーの仕事における「ワークスロップ」の広がりについても報じており、[AI出力によって引き起こされた混乱を修正する]ことに多くの時間を費やしている人もいる(https://www.businessinsider.com/workslop-oozing-americas-white-collar-offices-generative-ai-2025-9)。
PM の問題点は何ですか?製品コンテンツを制作、企画するだけでなく、コンテンツの信頼性を確認し、意思決定に責任を負わなければなりません。誰もが AI を使用して美しいブリーフィングや一見完全な製品仕様を作成できるようになると、PM の価値はもはや、私がより多くの文章を書いたり、エンジニアとコミュニケーションをとったりすることではなく、市場と顧客をより深く理解し、より正確な判断を下せることになります。
2) 速度の向上: 開発は速くなりましたが、ボトルネックは組織間の摩擦に移りました
マッキンゼーの調査では、一部のタスクでは、生成 AI によりソフトウェア開発者がほぼ 2 倍の速さで作業を完了できることが指摘されています。 GitHub も調査結果と実践的な観察結果をまとめており、Copilot のようなツールは「タスクの完了が 55% 高速化」やその他の指標など、特定の状況で大幅な効率向上をもたらす可能性があると述べています。 MIT のフィールド実験でも、より保守的ではあるが現場に近い証拠が提供されています。Copilot は、さまざまな組織シナリオの下で、出力 (週あたり完了する PR の数など) を約 7% ～ 22% 向上させることができます。
AI ツールの支援により、プログラムの作成は確かに速くなりますが、これは、製品の提供が比例して速くなることを意味するわけではありません。
アトラシアンが発表した「[State of Developer Experience Report 2025](https://www.atlassian.com/teams/software-development/state-of-developer- experience-2025)」レポートは、残酷な矛盾を指摘しています。ほぼすべての開発者が AI によってもたらされた時間の節約を感じており、そのうちの 68% が 1 週間に 10 ドル以上節約していると回答しています。時間。しかし同時に、組織の非効率性 (待ち時間、コミュニケーション、情報の検索、コラボレーションなど) によってこれらの時間が費やされる可能性もあります。
PM にとって、この文は現地語に翻訳されます。プロジェクトが速ければ速いほど、意思決定、調整、トレードオフが主なボトルネックにまで拡大します。これらは、PM が最も責められやすいタスクですが、定量化するのが最も難しいタスクです。
3) 責任のドリフト: AI がプロトタイプ作成の閾値を下げると、PM は出力に近づくようになります。
最近、多くの PM が大きなプレッシャーにさらされていると思います。 AI によってモノづくりが容易になるにつれ、企業幹部は必然的に次のような疑問を抱くようになります。
じゃあ、まずは自分でバージョンを作ってみてはどうでしょうか？
「Business Insider」が2025年末に報じたところによると、LinkedInは当初よく知られていたアソシエイト・プロダクト・マネージャー（APM）プログラムを単純に廃止し、いわゆる[フルスタック]を育成するアソシエイト・プロダクト・ビルダー（APB）プログラムを開始した。ビルダー](https://medium.com/as-a-product-designer/%E7%95%B6-linkedin-%E9%96%8B%E5%A7%8B%E6%8E%A8%E5%8B%95-%E5%85%A8%E7%AB%AF%E5%BB%BA%E9%80%A0%E8%80%85-% E4%B8%80%E5%A0%B4%E6%AD%A3%E5%9C%A8%E7%99%BC%E7%94%9F%E7%9A%84%E7%94%A2%E5%93 %81%E8%81%B7%E6%B6%AF%E9%9D%A9%E5%91%BD-cace74d59d84)——製品を作ること、デザインすること、そして物を作ることを同時に得意とする人々。同じ時期に、「Business Insider」は、Metaが社内でPMに対し、AI支援のバイブコーディングを使用してプロトタイプを迅速に作成し、上級管理職に直接示すよう社内で要請したことも報じた。
これは一人の監督者の意図的なものではなく、より広範な傾向であることがわかります。PM はコーディネーターの役割から構築者の役割に追いやられています。
PM は将来について慎重ながらも楽観的ですが、それは新しい種にアップグレードした場合に限られます。
*▲ PM は、古い世界に囚われている調整者と、AI を活用できる構築者という 2 つのタイプの人材に分かれています。 *
そうは言っても、私が慎重ながらも楽観的である理由は、PM の中心的な価値が、技術文書を書けるとか、会議の議長をできるということでは決してなかったからです。
私の印象では、PM の核となる価値は次の 3 つのことを実行することから生まれます。
- 問題を定義する: どのような問題が解決されようとしているのか、なぜ時間をかけて解決する価値があるのか?
- トレードオフを行う: リソースが限られている場合、最初に何をすべきか、次に何をすべきか
- 不確実性を軽減: 実験と反復を使用して、チームを正しい方向に動かし続ける
AI は、データをより迅速に整理し、インタビューの概要をより美しく作成し、A/B テストの仮説をより完全にリストするのに役立ちます。しかし、「何かが間違っていた場合、誰が責任を負うのか」という 1 つのことを AI が代わりに引き受けるのは困難です。
さらに、AI時代に突入すればするほど、出力コストがゼロに近づくと判断コストが高くなるという、直観に反する現象が現れるようになります。なぜなら、すべてが合理的であると思われる多くの選択肢に直面し、賭けるために 1 つを選択しなければならないからです。
したがって、PMというポジションはなくなるわけではありませんが、おそらく次の2つのタイプに分かれることになるでしょう。
- 1 つのタイプは、依然として古い世界に囚われている PM です。彼は書き、話し、会議を開催することはできますが、その提供速度が AI 時代のペースに追いついていないのです。 ・もう一つは、AIを活用して企画を立てるだけでなく、プロトタイプの作成やデータの生成、市場検証までAIを活用できるPMです。
そしてこれが私が話している新種です。
機能転換：バトンを渡すから、しばらく走ってバトンを渡すへ
※▲「仕様書を書いてバトンを渡す」から「バトンを渡す前に少し走って」へ：PMの役割が変わりつつある。 *
理解できない場合は、もっとわかりやすく言えます。
(a) 以前: PM が仕様を作成し、エンジニアに渡しました
この時代の PM は建築家によく似ており、図面を作成し、計画を立て、調整し、全員が図面に従って作業していることを確認します。必ずしも自分でハンマーを手に入れる必要はありませんが、最終的な家が居住可能であることを確認する必要があります。
(b) 現在: PM は最初に実用的なプロトタイプを作成するか、開発の一部を行う必要があるかもしれません。
この時代の PM は、どちらかというと設計者や建設現場監督に似ています。最初に重要な前提条件を実行し、ユーザーや社内スタッフがすぐにフィードバックを提供できるように、最小限のコストを使用してテスト可能なものを作成できる必要があります。
注意: これは PM がエンジニアになることを意味するものではありません。より正確に言えば、PM にはアイデアを検証可能なプロトタイプに変える能力が必要です。最も美しく、最も完全で、最もスケーラブルなシステムを構築しているわけではないかもしれませんが、真実を迅速に明らかにできるものを構築していることになります。
そうは言っても、これが、一部の PM が上司からソフトウェアの作成を依頼される理由でもあります。上司が正常な思考を持っている場合、彼が本当に望んでいるのは、単に想像力豊かな草案を渡すだけでなく、検証できるものを渡すことです。
しかし、ここには危険な行があります。
- 健全な傾向: PM にはプロトタイプ機能があり、イテレーション サイクルが短縮され、エンジニアは真に検証された方向に労力を費やすことができます。
- 不健全なドリフト: 同社は「AI は非常に便利である」という言い訳を使って PM にエンジニアリングの責任を引き継がせますが、リソースの提供、プロセスの変更、KPI の調整は行っていません。結局、PMはすぐに疲れ果ててしまいます。
したがって、多くの場合、判断の鍵となるのは、何かをすべきかどうかではなく、適切なレベルで何かを行っているかどうかです。
監督者が PM に開発を依頼する場合、それは合理的ですか?
*▲ 上司の要求が合理的かどうかを判断するための 3 つの重要な質問。 *
これが正しい開発かどうかを判断するために、3 つの質問を使用します。
質問 1: 会社はあなたにプロトタイプまたは製品を作ってほしいと考えていますか?
- プロトタイプ: 要件、プロセス、価値提案を検証するために使用されます。大変かもしれませんが、速いです。
- 製品: 情報セキュリティに関して保守可能、拡張可能、監視および監査が可能である必要があります。もちろん、これは首相一人で負える責任ではありません。
上司が明確に説明できない場合は、PM が率先して明確に説明する必要があります。
「テスト可能なプロトタイプは 2 週間以内に作成できますが、運用するには、エンジニアがアーキテクチャ、情報セキュリティ、監視、保守を担当する必要があります。」
質問 2: 作業が完了した後、技術的負債の責任は誰が負うのですか?
AI は物事をつなぎ合わせるのに非常に優れていますが、技術的負債を簡単に埋めることもできます。 会社が長期間稼働するシステムの提供を望んでいる場合は、必ず責任を明確にしてください。
質問 3: KPI はそれに応じて調整または変換されましたか?
PM とエンジニアの仕事を同時に行わなければならないにもかかわらず、上司がパフォーマンスを評価する際に、納品された要件の数、仕様の完全性、部門間の調整などの KPI を使用してあなたを評価する場合、あなたは醜い形で死ぬでしょう。
したがって、PM がこの問題をプロジェクト モードで議論することをお勧めします。
- 明確な範囲: MVP はどの範囲までですか
- 役割の明確化: プロジェクトのどの部分が引き継がれるのか?
- 明確なリズム: 2 週間のプロトタイプ、4 週間の検証、そして製品化するかどうかの決定
PMが成熟しているかどうかを判断するには、製品の仕様をどれだけ綿密に計画するかではなく、タスクと方向性を明確に定義できるかどうかが重要ですか?
提案とガイドライン: PM を行っている方、または PM に参加したい方へ - このようにアップグレードします。
!【AI時代のPM三層筋】(/images/blog/pm_svg04_three_muscles.svg) ※▲AI時代にPMが身につけるべき3つの能力：正確な判断、プロトタイプ実装、人と機械の連携。 *
私は、AI 時代の PM の能力を 3 つの層に分けます。 一夜にして全能になる必要はありません（そしてそれは非常に困難です）が、どの領域をトレーニングする必要があるかを知る必要がありますか?
レベル 1: AI により高速化されますが、まず正確になる必要があります
コア コンピテンシー: 問題の定義、優先順位、指標の設計、トレードオフ ロジック。
AI は、多数の OKR、指標、ロードマップをリストするのに役立ちますが、次のことに答えられる必要があります。
- この指標は本当に価値を表していますか?
- この仕事をしないと死んでしまいますか?
- この決定の背後にある仮定は何ですか?確認方法は?
私の提案は、AI を 討論の相手 として扱い、毎日 3 つの質問を練習するように強制することです。
- この要件の背後にあるやるべき仕事は何ですか?
- 検証可能な最小バージョンは何ですか?
- 失敗の最も初期の兆候は何ですか?
第 2 レベル: 会議から退席できるように、検証可能なプロトタイプを作成できなければなりません
コア コンピテンシー: ラピッド プロトタイピング、プロセス設計、および基本的な技術リテラシー (文章を書くのが得意である必要はありませんが、それを使用するのに十分な知識が必要です)。
上級エンジニアである必要はありませんが、次の少なくとも 1 つを実行できる必要があります。
- ノーコード/ローコードを使用して実行中の[デモ]を作成します(https://vibecoding.vista.tw/)
- AI 支援を使用して、単純なフロントエンド ページ + 文字列 API を作成します
- 既製のサービス (認証、DB、または分析ツール) を使用して MVP を構築する
なぜですか？ なぜなら、これによって組織内でのあなたの立場が変わるからです。あなたはもはや要求をするだけの人ではなく、前提を実行できる人になるからです。
もちろん、これは現在の国際的な職場の傾向を反映しています。組織は、領域を超え、トレーニング システムを直接再構築できるビルダータイプの人材をますます好むようになってきています。
第 3 レベル: 人間と機械のコラボレーションのためのフィードバック ループを設計できなければなりません。ここが次の堀になります。
AI ツールがますますエージェントのように機能するようになっているのは事実です。 エージェントに最も欠けているのは能力ではなく、フィードバックです。 セントルイス連銀の調査では、次のように指摘されています。2024 年 11 月の調査では、生成 AI を使用した人々は平均で労働時間の約 5.4% を節約しました。これは、週 40 時間に基づくと約 2.2 時間です。しかし、平均すると (非ユーザーを含む)、全体的な節約効果は労働時間の約 1.4% でした。 この数字からわかること: AI のメリットは自動的に爆発的に拡大するものではなく、拡大するには適切に設計する必要があります。
したがって、将来の PM の最も重要な能力は次のとおりです。
- AI に製品内で正しいことを学習させるにはどうすればよいですか?
- 成功と失敗をどのように定義しますか?
- ユーザーのフィードバック、注釈、評価、反復プロセスをどのように設計しますか?
言い換えると、PM は要件を作成する人から、システムをトレーニングする人に進化します。
私が見ている傾向は PM の消滅ではなく、分業の再分割です
*▲ AIスキルの基礎化、ボトルネックはコラボレーション、企業によるPMのビルダー化という3つの大きな国際トレンドが起きている。 *
最後に、現在進行中の次の 3 つの傾向に注目してください。
トレンド 1: AI スキルが職場の基本基盤となり、好奇心と学習能力がより重要になってきています。
世界経済フォーラム（WEF）の「未来の雇用レポート2025」は、AIやビッグデータなどのスキルが今後数年間で最も急速に成長するスキルの1つであり、「好奇心と生涯学習」の重要性も高まり続けていると指摘している。 これが PM にとって何を意味するかというと、最初からすべてを知っている必要はありませんが、学ぶことをやめることはできませんし、ただ海岸に立って波についてコメントすることもできません。
トレンド 2: エンジニアリングの効率は向上していますが、本当のボトルネックはコラボレーションとプロセスにあります
Atlassian の「State of Developer Experience Report 2025」レポートでは、依然として多くの時間が IDE の外部での摩擦と非効率に費やされていると指摘しています。 したがって、PM の価値は、調整、トレードオフ、プロセス設計、およびチームが誤った道を歩むことの防止にさらに重点を置くことになります。 あなたは弱っているのではなく、実際にはより核心的な場所に追いやられています。ただ、その場所がより困難であり、より多くの成熟を必要としているだけです。
トレンド 3: 企業は PM をビルダーに押し上げています
LinkedIn は人材トレーニングを再構築し、Meta は PM の雰囲気をコーディングします。これらのケースはすべて、PM が深く書く必要はないが、検証可能なバージョンの価値を低コストかつ高速に作成できなければならないことを示しています。
美しさと悲しみはまだ存在しますが、悲しみをより美しい自分に変えることを選択することもできます
*▲ 美しさと悲しみはまだ残っていますが、新しい種にアップグレードすることを選択できます。 *
「AI 時代の PM はさらに難しくなるでしょうか?」と尋ねられたら、
間違いなくそう言えます。
なぜなら、より多くのことを知り、より多くのことを行う必要があり、より早く納品し、より迅速に反復し、より正確な意思決定を行う必要があり、完全に見えても実際には人間による後片付けが必要な AI によってもたらされる混乱に対処しなければならないからです。
しかし、もしあなたが私に尋ねたら、「AI時代でもPMになる価値はあるのでしょうか?」
それ以上の価値があるとも言わなければなりません。
なぜなら、生産物が安くなる世界では、正しい判断はますます高価になるからです。誰もが美しい文書を作成できる時代において、問題を明確に定義し、真実を素早く掘り出し、チームを正しい方向に導くことができる人材はさらに不足しています。
したがって、私の慎重な楽観主義は慰めではなく、要件です。仕様書を作成する限り、バトンを渡すことができる時代を逃すことはできません。しかし、方向性を定義し、プロトタイプを作成し、反復的なフィードバック ループを設計できるだけでなく、自分自身を PM にアップグレードする必要があります。
ハニー、それ以上のことを強制されているわけではありません。
そうすることで、新しい時代に自分の尊厳と価値を取り戻すことができます。
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