組織・人材
AI時代にプロダクトマネージャーの評価基準はどう変わるべきか——Twitter「Learn Flow」に学ぶ
試作コストがほぼゼロになった今、プロダクトマネージャーの価値は「何を出荷したか」ではなく「何を作らないと決めたか」で測るべきだ。
原題
“Product Management is Still All About Telling Stories” （プロダクトマネジメントは今も物語である）
原文からの引用
“Deciding what to build is officially not a resourcing debate. It is an impact debate. "This or that", not "this or nothing.”
日本語訳 何を作るかを決めることは、もはやリソース配分の議論ではない。インパクトの議論だ。「これかあれか」であって、「これかゼロか」ではない。
要点
- a16zジェネラルパートナーでLinkedIn・Twitterの元プロダクト責任者Josh Elmanは、プロダクト開発の工程が「アイデア→仕様書→設計→開発」の順序から、AIで低コストに試作してから設計する「build-and-play」の順序へ逆転したと指摘する。
- 試作コストがほぼ無料になった一方で何を作るべきかを判断する「目利き」のコストは変わっておらず、Elmanは「これはリソース配分の議論ではなく、インパクトの議論になった」と述べる。
- Twitter在籍時、サインアップ後に空白の入力欄だけを見せる旧オンボーディングが低い定着率の原因だったため、「これはツイート」「フォローするとタイムラインに表示される」と1つずつ概念を教える「Learn Flow」に作り替え、その年に出荷した施策の中で最も定着率を押し上げた。
- LinkedInの創業初期は「見つける・見つけられる」という目的に対し、コア行動は年1〜2回のプロフィール確認程度で十分だと理解しており、毎日の行動を強制する設計をあえて避けていた。
- AI製品のオンボーディングは「何でもできる空白のプロンプト欄」が最悪の設計になりがちで、機能を1つずつ教え、ユーザー自身のデータで早期に価値を実感させる必要があるとElmanは指摘する。
編集部の考察
AIによって試作コストがほぼゼロになった今、経営層が更新すべきはプロダクトマネージャーの評価基準そのものだ。仕様書の完成度や出荷速度でPMの働きを測る従来の基準は意味を失いつつある——Elmanが指摘する通り、何を作るかを判断するコストはAIによって全く変わっていないからだ（要点2）。Twitterの「Learn Flow」の事例（要点3）が示すのは、優れたPMの仕事は機能を積み増すことではなく、ユーザーが製品を理解する物語の順序を設計し、それを定着率という数字で検証することだ。AI時代の落とし穴は、誰もが試作できるようになった結果「とりあえず作って試す」を際限なく繰り返し、機能を詰め込みすぎる「プロダクトのAIスロップ」に陥ることであり（要点1・2）、これを防ぐにはPMの評価軸を「何を出荷したか」ではなく「何を作らないと決めたか、その判断の精度」に切り替える必要がある。自分の組織でPMやプロダクト責任者を評価する際も、機能追加のスピードではなく、コア行動の定義とオンボーディング後の定着率という定量指標にどれだけ強く紐づけて意思決定できているかを、昇進・評価基準に組み込むべきだ。
本記事は海外記事の独自キュレーション・考察であり、原文の翻訳ではありません。引用部分の著作権は原著者に帰属します。