AI時代に顧客へ最速で価値を 届けるための試行錯誤 〜「AI × マネジメント」領域におけるmentoのケース〜

AIによってプロダクトを「作る」速度は劇的に上がりました。しかし企画は速くなっていません。
集めることも広げることも速くなった一方で、「決める」だけが変わらず、むしろ選択肢が増えた分だけ負荷は増えています。

mentoは「AIプロダクト × マネジメント」という正解の定義しにくい領域で、プロダクトを立ち上げ、拡張してきました。
「決める」を3つの要素に分解し、2つの局面で何が空白だったのか。

Transcript

1. PdEConf 2026 スポンサーセッション AI時代に顧客へ最速で価値を 届けるための試行錯誤 〜「AI × マネジメント」領域におけるmentoのケース
2. 自己紹介 エンジニア 谷合 啓輔 Keisuke Taniai 経歴 2020〜 スタートアップを共同創業/CTO経験。 エンジニアリングを超えて、事業を牽引した。 2025〜 株式会社mentoに、7月にJoin。 プロダクト開発組織の立ち上げや、エンジニア採用をリード 現在ではプロダクトマネージャーを兼務 PdEConf 2026｜mento Inc.
3. 会社概要 mento Inc.
4. mentoとは mento Inc.
5. マネジメントサクセスプラットフォーム mento Inc.
6. 開発速度の実測 同じ人数のまま、作る量は約 3倍に 作る量（四半期あたりのマージ PR） 1件あたりのリードタイム（中央値） 変更失敗率 2.9x 1.6x −53% 開発人数はほぼ横ばい。一人あたりで見ても 量が3倍になっても、遅くなっていない 速くしたが、壊してもいない 2.9倍 PdEConf 2026｜mento Inc. 05
7. 問題提起 作る速度は伸びた。けれど、アウトカムが届くまでの速度は伸びていない 速くなったのは実装だけ。 企画はむしろ考える時間が増え、指数関数的な変化はない。 AI活用前 企画 現在 企画 デザイン 実装 デザイン テスト 実装 テスト 短縮分 全体の長さ＝リリースまでのリードタイムは、ほとんど変わっていない PdEConf 2026｜mento Inc. 06
8. 問題提起 「集める」と「広げる」が速くなった分、「決める」負荷はむしろ増えた インプットが増え、選択肢が広がったことで「決める」がボトルネックに 企画で起きていること 集める 顧客の声・競合・過去の知見の収集と整理 広げる AIによって 速くなった ※速くなったのは集計と分析。顧客に会い、インサイトを受け取 るまでの時間は変わらない 劇的に速くなった 選択肢を出す・案を書く・プロトを作る 決める 変わっていない 選ぶ・捨てる・確定させる PdEConf 2026｜mento Inc. 07
9. 意思決定の構造 「決める」は、 3つのやることに分解できる 決め方を決めないまま、闇雲に選択肢を広げたり中身を詳細化しても、いつまでも決まらない。 選択肢をつくる 例）何の中から選ぶのか 決め方を決める 例）誰が・いつまでに決めるの 選びうる案の集まり。 3つのうちAIが直接肩代わりできるのはここだけで、その分だけ選択肢は増えた。 決定が成立するための手続き。 誰の決断をもって決まったとするのか、という取り決め。 か 判断の中身を決める 例）何を・どの基準で良しとす 判断の中身。 何を論点とし、どの基準で良しとするのか。 るのか PdEConf 2026｜mento Inc. 08
10. mentoにおけるケーススタディ 決まらない理由は、毎回ちがう場所にあった ① 正解のない品質を、 どう ② 未知の領域で、 なぜ決ま 決めたか らなかったか 判断できる人が社内にいないとき、品質の基準は 選択肢が十分にあることは、なぜ決定の条件にな 何を拠り所にするのか。 らないのか。 判断の中身が空白だった PdEConf 2026｜mento Inc. 決め方が空白だった 09
11. ケーススタディ ① マネジメントAIの立ち上げ｜状況 正解のない品質を、どう決めたか コンセプトも決まった 初期顧客への提供日が決まった 作るほどに、良くなっている手応えもあった じゃああとは形にするだけ？ PdEConf 2026｜mento Inc. 10
12. ケーススタディ ① マネジメントAIの立ち上げ｜課題 ユーザーにとっての、「良い AIコーチング」とは？ 対話ログ A 対話ログ B coach coach あなたのこれまでの人生を一言で表現するなら、どんな言葉ですか？ いま振り返ってみて、「よく頑張っているな」と思えることって何でしょ う？ user user 探検でしょうか。知的好奇心が強い方だと思うので、飽きに抗いながら 入社したばかりの中で、届けるべき価値について定義し、実際に改善 新しいことに触れたり、目の前で起きていることの理を解明しようという を行い満足してくれる人を生み出せたことでしょうか ことに腐心してきました coach coach ……これから一緒にこうした対話を重ねていくとしたら、3ヶ月後、どん 「探検」という言葉を選ばれたのですね。……3ヶ月後にどうなっていた な自分になっていたいですか？ ら嬉しいと思いますか？ user user 第二第三の価値創造を安定して行えているリズムや仕組み、体制を うーん。難しいですね。探検がいい感じに続いていることでしょうか 構築し切っていることです PdEConf 2026｜mento Inc. 11
13. ケーススタディ ① マネジメントAIの立ち上げ｜打ち手と結末 プロコーチの頭の中を、作る側と測る側に流し込んだ 質の善し悪しを、人の感覚から、言葉へ。言葉から数値へ。 結果として、属人的な判断基準がチームで判断基準になった。 作る 測る プロコーチの知見を言語化 プロンプト 定義をそのまま対話設計に反映し、良 い対話が起きやすい形にした。 ◀ 良いセッション の定 義 LLM as a judge ▶ 同じ定義を評価軸に変え、人ではなく 仕組みで良し悪しを判定できるようにし た。 PdEConf 2026｜mento Inc. 12
14. ケーススタディ ① マネジメントAIの立ち上げ｜まとめ 足りなかったのは、判断の中身だった 詰まっていたとき 決まったとき 選択肢をつくる あった あった 決め方を決める 決める人も期限も明確だった 決める人も期限も明確だった 判断の中身を決める なかった プロコーチの定義＋ LLM as a judge PdEConf 2026｜mento Inc. 13
15. ケーススタディ ② 目標・評価プロダクトへの拡張｜状況 未知の領域で、なぜ決まらなかったか 目標・評価という領域への大きな拡張構想を掲げ、コンセプト検証に入った 4人チーム。自分が主体でCTO・CEOは兼務で外から見守る形 期日を切り、プロトタイプを作り、日々検証した 顧客が買いたいと言ってくれるものを作り切るをゴールに ケース①と同じように、期日を切り、良し悪しを語れる状態は作れていた。 PdEConf 2026｜mento Inc. 14
16. ケーススタディ ② 目標・評価プロダクトへの拡張｜打ち手と結末 打てる手は打った。それでも決まらなかった 期日を切った → 論点は絞れたが、決定は起きなかった 顧客ヒアリングを通して、選択肢を増やした → 増えるほど捨てられなくなった ドメインエキスパートを迎えた → 知見は流れたが、決める人ではなかった AIペルソナへの壁打ちをした → 反応は得られたが、判断はしてくれない CEOが決めることにした → 材料と時間がなく、決めきれなかった PdEConf 2026｜mento Inc. 16
17. ケーススタディ ② 目標・評価プロダクトへの拡張｜まとめ 足りなかったのは、決め方だった ケース①（決まった） ケース②（決まらなかった） 選択肢をつくる あった あり過ぎた 決め方を決める 誰が判断するかを決めた 形だけ決めたが機能しなかった 判断の中身を決める 言葉と数値にした 顧客が欲しがるか、という曖昧なまま PdEConf 2026｜mento Inc. 17
18. まとめ AIは決まったことを速くする。決めることは速くしてくれない 選択肢をつくる 決め方を決める 判断の中身を決める AIがいちばん速くしてくれた工程。ただし 期限と決める人が決まると、論点は絞れ 良し悪しを言葉と数値にし、チームが判 増えるほど、捨てられなくなる。 る。形だけ置いても機能しない。 断できる状態にする。 責任は一人が持つ。 「決め方」を確定させる前に中身を詰めようとすると、決まられない。 PdEConf 2026｜mento Inc. 23
19. 最後に 選択肢が増え、決めることが難しくなった時代に 『何事にも意思（スタンス）を持つ』 これがAI時代のプロダクトづくりに求められる、大事なスキルの一つ PdEConf 2026｜mento Inc. 24
20. ビジョン mento Inc. 20