AI駆動PMのノウハウは どれくらいAI駆動経営に使えるのか

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1. AI駆動開発勉強会 AI駆動PMのノウハウは どれくらいAI駆動経営に使えるのか GNUS CEO ⽂分邦彦
2. 2 CEO, GNUS Inc. 文分 邦彦（もんぶ　くにひこ） @mombugnus 電通で マーケティング戦略 電通で スマホアプリPdM アプリ開発プラット フォームPdM ニューヨークで DXコンサル＆ 画像認識AIプロダクト企画‧PM GNUS設⽴ 代表に就任 2004 2009 2011 2017 2019
3. 3 社名 住所 株主 資本⾦ 設⽴⽇ 事業内容 株式会社GNUS（英⽂表記：GNUS Inc.） 東京都港区六本⽊４丁⽬８−５ 和幸ビル３F  株式会社電通グループ 4.25億円 2019年2⽉13⽇ DX‧AIX‧新規事業開発‧事業化⽀援 ソフトウェア/アプリ開発、グロースなどの⽀援 ⽣成AI活⽤⽀援 Push Business with 10X speed. ビジネス変革を爆発的なスピードで実現する GNUS（ヌース）は企業の変⾰を爆発的に加速させるために、 AIとデジタルプロダクトを通じて 新たな価値を社会に実装し続けることを⽀援します。
4. 4 今日お話ししたいこと AI駆動PMでの学び コンテキストの設定が重要 AI駆動経営でも 同様にできるのか？
5. 5 ソースコード システム仕様書 デザインシステム UIコンポーネント DB プロダクトバックログ お問い合わせ 不具合報告 改修要望 AI駆動PM デザイン改修案 仕様書修正対応 DB操作SQL バックログ優先順位 調査結果レポート 不具合の再現性確認 機能改善モック CS回答内容素案 ソースコード修正対応 ‧⾃然⾔語による作業指⽰ ‧アウトプットのレビュー、修正 ‧精度向上のためのプロンプト更新 インプット アウトプット例 参照リソース AIエディタ AI駆動PMの学び: プロジェクトに関するすべてのコンテキストを集約し AIで処理
6. 6 ソースコード システム仕様書 デザインシステム UIコンポーネント DB プロダクトバックログ お問い合わせ 不具合報告 改修要望 AI駆動PM デザイン改修案 仕様書修正対応 DB操作SQL バックログ優先順位 調査結果レポート 不具合の再現性確認 機能改善モック CS回答内容素案 ソースコード修正対応 ‧⾃然⾔語による作業指⽰ ‧アウトプットのレビュー、修正 ‧精度向上のためのプロンプト更新 インプット アウトプット例 参照リソース AIエディタ AI駆動PMの学び: プロジェクトに関するすべてのコンテキストを集約し AIで処理 これの経営バージョンを 作ってみよう
7. 7 社内組織と権限 社内規則 過去の業務蓄積 過去の業務データ 取引先情報 売上⾒込み 新規プロジェクト情報 取引に関する稟議 プロジェクトアサイン AI駆動 経営者 経営会議資料 ⼈事評価 契約書のやり取り 労務状況管理 取引先審議 プロジェクトリスク管理 ⼈材計画 売上収⽀⾒込み 請求書⾒積書のやり取り 経営者のニーズに合わせた 判断と経営管理の基盤 インプット アウトプット例 参照リソース AIエディタ ↓ 独⾃システム AI駆動経営への適用 : 経営に関するすべてのコンテキストを集約し AIで処理できる？
8. 8 社内組織と権限 社内規則 過去の業務蓄積 過去の業務データ 取引先情報 売上⾒込み 新規プロジェクト 取引に関する稟議 プロジェクトアサイン AI駆動 経営者 経営KPI管理 ⼈事評価 契約書のやり取り 労務状況管理 取引先審議 プロジェクトリスク管理 ⼈材計画 売上収⽀⾒込み 請求書⾒積書のやり取り 経営者のニーズに合わせた 判断と経営管理の基盤 インプット アウトプット例 参照リソース AIエディタ ↓ 独⾃システム AI駆動経営への適用 : 経営に関するすべてのコンテキストを集約し AIで処理できる？ そう簡単にはいかなかった
9. 9 経営に必要な情報がやたら広い プロジェクトに比べて、 必要な情報が幅広い 様々なSaaSに散在 機能ごとの SaaSに 分散して格納されている 社内情報の形式がバラバラ ワードやパワポの資料もあるし、 DBになっているものもある ⾔葉や定義が曖昧 担当者によって表記や定義が曖昧 過去のデータも同様 すべての情報は Notionにありますという スタートアップでない限り、コンテキスト収集で挫折 コンテキストの収集に苦戦
10. 10 AI駆動PMならGitHubに すべてのコンテキストを まとめられたのに、、、
11. 11 結論：環境ごと作り直した⽅が早いかも
12. 12 継続的にコンテキストを⽣成し更新し続ける仕組み AIに業務の全体像や構造を伝える必要性 業務システムごと作り直し ⾮エンジニアの経営者でも Claude CodeでSupabaseにDB作り直した
13. 13 業務の根幹となるAI駆動マネジメントシステム 1. プロジェクトの進捗管理や収益管理、リスク管理までできる 2. プロジェクトに関する取引先の管理や与信審査までもできる 3. プロジェクトに関わるスタッフィングや稼働管理ができる
14. 14 業務の根幹となる AI駆動マネジメントシステム 1. プロジェクトの進捗管理や収益管理、リスク管理までできる 2. プロジェクトに関する取引先の管理や与信審査までもできる 3. プロジェクトに関わるスタッフィングや稼働管理ができる さらにプロセスを ⾃由にAIで効率化できるし 判断の⾃動化もできる
15. 15 やってみて思ったこと 経営モニタリングや判断に必要なデータは散在 （とにかくAI-Readyな状態にするのが課題） ボトルネックになっているSaaSは容赦無く外す （捨てるSaaSと残すSaaSの⾒極め） 経営判断のFBループを回す仕組みを想定しておく （管理するだけならすぐに誰でもできるようになる）
16. ⼀緒にAI駆動PdM/PMを進めてくれる 仲間を募集しています！ （正社員‧業務委託ともに）