AI+ プロダクトマネージャー

• 市場で実績のある30の即戦プロンプト：ユーザー調査の要約、顧客フィードバックの掘り出し、PRDおよびユーザーストーリーの作成、優先順位付けのフレーミング、ロードマップの物語化、ローンチ時のコミュニケーション
• PROBEフレームワーク：課題の定義（Problem framing）、調査結果の統合（Research synthesis）、機会の地図化（Opportunity mapping）、仮説の構築（Build hypotheses）、成果の評価（Evaluate outcomes）——AIを活用した製品発見サイクル
• SHIPプロトコル：ソースデータの分類（Source data classification）、仮説の信頼性確保（Hypothesis integrity）、知的財産およびロードマップの機密性維持（IP and roadmap confidentiality）、参加者同意の範囲明確化（Participant consent scope）——4つの構成要素からなるフレームワーク
• ユーザー調査の要約ワークフロー：40件のインタビュートランスクリプトを2日間で処理可能——テーマの安定性も保たれたまま
• APM、シニアPM、グループPM、プロダクト部門責任者向けの30日間実践プラン：SaaS、コンシューマー、エンタープライズ各領域に対応

スキルチェック

プロダクトマネージャーとしてのAI活用力はどのくらいですか？

第1章

現在のプロダクトマネジメントにおけるAI

第2章

AIがプロダクトマネジメントの仕事に与える変化

第3章

プロダクトマネージャーのためのプロンプト設計

第4章

PROBE：AIを活用したプロダクト発見サイクル

第5章

ユーザーリサーチと統合

第6章

顧客フィードバック、分析データ、市場シグナル

第7章

製品要件定義書（PRD）、仕様書、ユーザーストーリー

第8章

優先順位付け、ロードマップ、ステークホルダーとのコミュニケーション

第9章

リリース、計測、学習

第10章

SHIPプロトコル：安全性、データ、開示

第11章

AI時代のプロダクトマネージャー

巻末資料

スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス

AIエンジニアリング企業が開発した、プロダクトマネージャーの最高の思考を——中断されずに5分以上使えるように——支える実践書。