AIネイティブプロダクトで顧客価値を最大化するプロダクトエンジニアとFDEの協働

2026 Product Engineer Conference資料

1. AIネイティブプロダクトで顧客価値を最大化するプロ ダクトエンジニアと FDEの協働 株式会社 RightTouch 齋藤成之
2. 自己紹介 齋藤 成之 2020 東京大学理学系研究科博士課程修了 X: @nakaakist 2020-2021 日立製作所 2021-2024 株式会社プレイド 2021-現在 株式会社RightTouch レーザー物理で博士号取得後、日立製作所でITプラットフォームの設 計・開発に従事。 その後、プレイド/RightTouchで、VP of Product Engineeringとして アプリケーション開発に従事。 好きなもの: 旬、電話、データ © RightTouch Inc. | Confidential 2
3. 最近、エンプラ向け AIプロダクト増えてますよね？ デリバリー大変じゃないですか？ プロダクト育てるのも大変じゃないですか？
4. 我々も苦戦しています
5. 今日は、それに対する我々の試行錯誤と仮説をお話します
6. • プロダクト紹介 AGENDA • AIプロダクトの難しさと FDE • FDE→プロダクト還元の課題
7. 誰に向けた話か • AIネイティブなプロダクト開発に取り組んでいる方 • FDEと一緒にプロダクトを作りたい /FDEの仕事に興味の あるPdE/AIEの方
8. プロダクト紹介 : QANTスピーク (大企業向け AI自動電話サービス ) © RightTouch Inc. | Confidential 8
9. QANTスピークのコンセプト AIによる自己改善で使うほど賢くなり、応対範囲が広がる © RightTouch Inc. | Confidential “育つAIオペレーター ” 9
10. AIアシスタント機能 Coding Agentのような体験で、プロダクト上で設定・チューニングが可能 © RightTouch Inc. | Confidential 10
11. • プロダクト紹介 AGENDA • AIプロダクトの難しさと FDE • FDE→プロダクト還元の課題
12. AIネイティブプロダクトの難しさ ⼤企業で運⽤可能な 本番レベルの製品 2 活かしきれない LLMの性能 1 素のLLM の性能 受け取る価値 素のLLM の性能 どうGapを埋めるか？ © RightTouch Inc. | Confidential 12
13. 例: 証券番号の聞き取り 単純な聞き取り項⽬でも、チューニング/対話設計のポイントはたくさんある → 最初からプロダクトで正解をつくりきることは難しい。技術的知⾒が求められるため顧客にも困難 証券番号をお願いいたします どのような問いかけなら、ユーザーは はっきり、聞き取りやすく喋ってくれる か？ 12345678です お客様 12345670ですね 証券番号がわからないユーザーに対し、そ の探し⽅を案内するには？その際ハルシ ネーションを最⼩化するには？ 違います お客様 失礼しました。もう一度 お願いいたします。 © RightTouch Inc. | Confidential 復唱は何回すればよいか？ もう⼀度全ケタ⾔い直してもらうのが良 いか？特定の部分だけ⾔い直してもらう ほうが良いか？ 13
14. QANTスピークの顧客導入における FDEの役割 「まだ答えのない」AIネイティブプロダクトを、導⼊案件の技術オーナーとして作り切る → その過程で圧倒的な顧客解像度/エージェント設計の解像度が得られる 要件定義 初期構築 運用 データ分析/技術QA 設計/チューニング 顧客が運用可能な状態に 型化、プロダクトへのコミット © RightTouch Inc. | Confidential 14
15. FDEが探索し、プロダクトに型化する理想形 FDEがお客様に伴⾛する中で得た知⾒をPdEと協働してプロダクトに憑依させる。 カスタマーサポートのドメイン特性上、型化できる部分はかなり多いはず。 → 導⼊から運⽤まで、多くが顧客主体で賄えるように。導⼊コストは下がり、スピードは上がる 知⾒/型の還元 FDE PdE day0から使える プロダクト © RightTouch Inc. | Confidential 15
16. • プロダクト紹介 AGENDA • AIプロダクトの難しさと FDE • FDE→プロダクト還元の課題
17. 問題点: 自由度の高いプロダクトと、目の前の個別案件業務の重力 AIプロダクトは⾃由度が⾼いため、プロダクト外で⼯夫すれば「なんとかなってしまう」性質が強い。 また、FDEは基本的に案件ごとのチームで動くため、その案件の成功が最⾼優先度となりがち。 → プロダクト還元や横断的な型化は、強い意志や余裕がないと後⼿にまわりがち FDE FDE FDE 案件A 案件B 案件C PdE © RightTouch Inc. | Confidential プロダクト 17
18. FDEとPdEによるプロダクト進化ループを回すために 案件の成功と プロダクトの成長 が自然に連動す る構造 © RightTouch Inc. | Confidential FDE知見を自然に PdEが圧倒的な 溜めやすいプロダ FDE目線を クト設計 獲得する 18
19. FDEとPdEによるプロダクト進化ループを回すために 案件の成功と プロダクトの成長 が自然に連動す る構造 © RightTouch Inc. | Confidential FDE知見を自然に PdEが圧倒的な 溜めやすいプロダ FDE目線を クト設計 獲得する 19
20. 案件の成功とプロダクトの成長が自然に連動する構造 FDEがCLIで⾏っていた業務の多くを、プロダクト上でのAIアシスタントメインに。 「AIアシスタントを育てる」= 「案件の成功確度が⾼まる」状態をつくる CLI プロダクト (AIアシスタント) © RightTouch Inc. | Confidential ⼀部の探索中⼼FDEのチューニング業務、 プロダクトで解けない業務(ここも徐々にプロダクトへ) それ以外のFDEのチューニング業務 20
21. 案件の成功とプロダクトの成長が自然に連動する構造 AIアシスタントに業務を寄せたことで、プロダクトフィードバック→改善のループが加速 © RightTouch Inc. | Confidential 21
22. FDEとPdEによるプロダクト進化ループを回すために 案件の成功と プロダクトの成長 が自然に連動す る構造 © RightTouch Inc. | Confidential FDE知見を自然に PdEが圧倒的な 溜めやすいプロダ FDE目線を クト設計 獲得する 22
23. 案件の成功とプロダクトの成長が自然に連動する構造 AIアシスタントに「スキル」の概念をもたせ、FDEの知⾒の受け⽫として育てるプロダクトの作りに。 FDEの業務過程で⽣じたAIアシスタントの利⽤状況を集計し、PdEがプロダクトの問題点を把握し、改善 アップデート FDE FDE知見/PdE思想を 溜めたスキル アップデート PdE AIアシスタント 利⽤、FB、改善 © RightTouch Inc. | Confidential 利⽤状況分析、改善 23
24. FDEとPdEによるプロダクト進化ループを回すために 案件の成功と プロダクトの成長 が自然に連動す る構造 © RightTouch Inc. | Confidential FDE知見を自然に PdEが圧倒的な 溜めやすいプロダ FDE目線を クト設計 獲得する 24
25. PdEが圧倒的な FDE目線を獲得する そもそもPdEがFDEと同じ⽬線で開発できたら、それがベスト。 → FDE/PdE間の会話だけでなく、実際に案件に⼊ってFDE業務を⾏うことで解像度を上げていく。 そもそもPdEは、ドメインにdeep diveする職種であり、FDE/PdEの境界は今後溶けていく可能性が⾼い ⼀部⼯数で案件アサイン、 プロダクト チーム © RightTouch Inc. | Confidential 直接現場感覚を得る FDE チーム 25
26. まとめ • AIエージェント事業を育て、持続可能にするための重要な要素が FDE知見の プロダクト化 • ただし、そこには案外ハードルがある • プロダクトの成功と個別案件の成功をアラインさせ、 PdEとFDEが同じ目線で 仕事できるチームをつくる必要がある © RightTouch Inc. | Confidential 26