AI（人工知能）は、アイデアとプロトタイプの間の距離を劇的に縮めた。
今日、プロダクトマネージャーは初期のアイデアから始めて、その日のうちに要件定義書、ユーザーフロー、そしてテスト可能なクリック可能なプロトタイプを作成できる。それほど昔ではない時期には、同じ一連の作業に数週間のデザインサイクル、エンジニアリングの意見、そして調整が必要だった。AIはそのタイムラインを数週間から数時間に圧縮した。
チームが1日で多くの妥当な選択肢を生成できるようになると、スピードは差別化要因ではなく前提条件となる。
こうした意思決定はプロダクトマネージャーに委ねられている。彼らは、どの問題に取り組むか、何をリリースするか、そして本番環境での品質がどのようなものかを決定する。AIがアウトプットを増加させるにつれ、こうした判断は極めて重要になる。
私はここ数週間、Gusto（ガスト）のプリンシパル・プロダクトマネージャーであるステファニー・リュー・コサート氏と継続的な対話を重ねてきた。彼女はGustoのAIタスクフォースに所属し、約100人のプロダクトマネージャーを対象としたAIスキル向上を統括する委員会のメンバーだ。ステファニー氏が述べたように、「今日重要なのは、どのアイデアが構築する価値があるかを知る判断力と、品質を持って実行する規律だ。最終的な問いは、あなたは実際の問題を解決し、人々が愛し、実際に使用するものを構築しているか、ということだ」
2011年に設立されたGustoは、40万社以上の中小企業を支援する給与計算・人事ソフトウェア企業で、最新の企業価値評価額は93億ドルだ。大規模言語モデル（LLM）のブレークスルー後に設立された企業とは異なり、Gustoは、既に機能し拡大しているものを継続して運営しながら、AIネイティブな組織へと進化する方法を模索している、はるかに大きなカテゴリーの企業を代表している。
Gustoに入社する前、ステファニー・リュー・コサート氏はDuolingo（デュオリンゴ）のプロダクトマネージャーだった。キャリアの初期には、スタンフォード大学でMBAと教育学修士号を取得した。2021年、ステファニー氏と私は、スタンフォード大学のグローバルAIセミナーを開発したチームの一員だった。このセミナーは、日本と英国全体でAIを構築し投資しているグローバル投資家、政府関係者、創業者を招集した。
ステファニー氏は5年以上にわたりプロダクトマネージャーとして働き、修士レベルの卒業生をこの役割にコーチングしてきた。その間、個々のプロダクトマネージャーが日々どのように業務を行うかから、プロダクト組織全体がどのように大規模にAIを採用するかまで、仕事そのものが大きく変化した。
際立っているのは、課題が技術的なものだけではないということだ。それは行動的なものだ。
組織の行動を変える
ステファニー氏は、AIスキルの採用をフォッグ行動モデルを通じて捉えている。「AIタスクフォースは行動変容プログラムだ」とステファニー氏は言う。「行動が変わるのは、モチベーション、能力、そしてきっかけが同時に起こる時だけだ。1つでも欠けていれば、何も変わらない」
実際には、次のようになる：
- モチベーション：「あれば良い」という欄に入ると思われる新しいツールに、誰も関与しない。採用が起こるのは、AIが人々が既に望んでいることの「方法」になる時だ：数値目標を達成する、ロードマップのブロックを解除する、可視性のギャップを埋める、昇進する。アクティベーション成長を目指すプロダクトマネージャーは、実験がコア指標を動かす可能性がある時、AI生成のオンボーディングフローを試す可能性が高い。
- 能力：新しいツールが実験を始めるだけで複数のセットアップとプロビジョニングステップを必要とする場合、高いパフォーマンスを発揮する人でさえ障壁にぶつかる。しかし、ツールが既にプロビジョニングされ、ワークスペースが稼働し、Slackに実用例がある場合は？今や10日ではなく数時間だ。
- きっかけ：後押しがなければ、最も有能なチームでさえ古いワークフローに戻る。パフォーマンスレビューでの1つの追加質問、例えば「日常業務でAIをどのように使用していますか？」が勢いを維持する。重要なのは、きっかけが文脈の中で起こり、頻繁に強化されることだ。
この3つすべてが揃うと、行動が変わる可能性がはるかに高くなる。従業員がAIを採用するよう指示されたからではなく、なぜそれが役立つかを理解し、試す準備ができており、誰かが適切なタイミングで思い出させてくれたからだ。
Gustoの社内ハッカソンは、これが実際にどのようなものかを示す一例だ。イベント中、Gustoのプロダクトチームはわずか2日間で50以上のAIプロジェクトを構築した。ステファニー氏が指摘したように、「ハッカソンの一環として、プロダクトマネージャーはAIを使用して内部ワークフローを改善するか、ユーザー向けエクスペリエンスのプロトタイプを作成するよう促された。彼らにはさまざまなAIツールに関する指示ガイドが提供され、質問に答えるためのオンコール同僚がいた。人々は実用的なプロトタイプを持ち帰り、さらに重要なことに、実験を続ける自信を得た」この形式は、友好的な競争を通じてモチベーションを高め、経験の浅いプロダクトマネージャーを専門家とペアにすることで能力を拡大し、明確な期限を持つ専用時間を確保することで強力なきっかけとして機能した。結果は短期的な興奮だけでなく、持続的なエンゲージメントだった。プロダクトマネージャーは、イベント終了後もずっと、構築したプロトタイプを拡張し続けた。その勢いを基に、ステファニー氏は、Gustoが2026年1月に2回目のAIハッカソンを実施したことを共有した。最初のハッカソンは、チームをセットアップしてAIツールを使用させることだった。今回、プロダクトマネージャーはさらに進んでおり、AIコーディングツールを使用して、リリースを計画している実際の機能を構築している。これは、参入障壁を下げることから実行へと、明確な前進だ。
AIコンピテンシースキルセット
ハッカソンのような単発イベントは勢いを生み出す。AIを日常業務の一部にするために、GustoのAIタスクフォースは基礎的なことから始めた：「AIコンピテンシー」を定義することだ。これが重要なのは、「AIを学ぶ」ということが、役割によって100通りの異なる意味を持つ可能性があるからだ。プロダクトマネージャーにとって重要なスキルは、エンジニアリングや財務にとって重要なスキルとは異なる。
ステファニー氏が共有したように、「当社のプロダクトリーダーは、AI対応製品の成功を評価すること、AI製品戦略を形成すること、個人のワークフローを自動化することなど、当社の組織にとって重要な特定のAIコンピテンシーについて合意した。また、異なる習熟度レベルがどのようなものかについても合意した。これにより、チームに共通言語が与えられる。『AIでもっと上手くなりたい』のような一般的な発言をする代わりに、プロダクトマネージャーは今や『私はAI評価の初心者であり、このスキルを向上させるために、ドキュメントを読み、今四半期にAI機能を評価するための人間とLLMの審査員を設定する』と具体的に述べることができる」
Gustoでは、チームはプロダクトマネージャーが責任を負う成果から始め、その作業をサポートするAI能力を定義するために逆算した。これらの特定のAIコンピテンシーは、AI研修をプロダクトマネージャーの役割の実際の責任に根ざしたものにし、顧客インサイト、製品ビジョン、ロードマップの意思決定、部門横断的な実行、ビジネス成果の提供などに直接結びつける。これにより、AIを学ぶことがビジネス成果と個人のパフォーマンスにどのように結びつくかが明確になる。
ベースラインを確立する
AIコンピテンシーが定義されたら、チームが現在どこに立っているかを測定する。GustoのAIタスクフォースは、プロダクトマネージャーが各コンピテンシー領域でのレベルを自己評価するベースライン調査から始めた。
ステファニー氏は次のように述べた。「ベースライン指標は、四半期ごとにトレーニングと開発プログラムに投資する際に、後で測定するためのベンチマークを提供する。例えば、AI評価の初心者は、今四半期のトレーニング後に中級者に進歩しているか？」
ベースラインと目標成功指標を設定することで、スキル向上の取り組みに対する説明責任が生まれる。プロダクトマネージャーの80％が既にFigma Makeでのプロトタイピングで中級レベルにあることを発見するかもしれないが、プロトタイプから本番環境対応コードへのギャップを埋める方法を知らないかもしれない。この場合、次に埋めるべきギャップは、CursorやClaude Codeを使用してデザインを機能的なソフトウェアエクスペリエンスに変換する方法を学ぶことかもしれない。
その特定の役割にとってAIスキル向上が何を意味するかを定義する。ベースラインを設定する。進捗を追跡する。
ハッカソンと構造化された目標設定は役立つが、それらは基礎が整っている場合にのみ機能する。実際の進歩を遂げているチームは、AIを既に重要なものに結びつけ、作業から摩擦を取り除き、新しい行動を習慣に変えている。
