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Wowを産むAI開発の プロセスを作るまで

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March 25, 2026
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Wowを産むAI開発の プロセスを作るまで

@ 本番提供できる品質へ:SaaSにAI機能を実装するまでのリアル
https://findy-tools.connpass.com/event/384629/

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March 25, 2026
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Transcript

  1. ⾃⼰紹介 AI PM/Head of AI ⾦岡 亮(かねおか りょう) • 前職: ◦

    AI特化チームで受託SE→パッケージ製品の企画 • SmartHR:⼊社6年⽬ ◦ 労務PM(2020) ◦ タレントマネジメントPM(2021-2024) ◦ AIプロダクトチームの⽴ち上げ/PO ← NOW B2Bソフトウェア業10年、PM7年、AI/データ関連7年!データとプロダクトLOVE
  2. 前提 - SmartHRの事業‧組織構造 5 ドメインごとに複数の事業部がプロダクトを運営、 横断でプロダクト基盤、AIチームがおります ⼈給基幹 労務、勤怠、給与 etc タレント

    マネジメント 評価/サーベイ/ 配置etc ポータル 申請、 メッセージ、 お知らせ 情シス ID管理、棚卸し プロダクト基盤‧AI
  3. API導⼊期のPros/Cons 9 Pros: スケール&体験の両⽴ • 複数プロダクトを同じ体験でAI導⼊可能 • 監視やインフラ、評価のノウハウが複利で効いてくる Cons: 課題が⼩粒、AI以外も合わせた「Whole

    product」が⼤事 • 解ける課題が横展開できる、⽐較的⼩粒なものになる • 導⼊先のプロダクトの「AI以外の機能」も合わせた、全体的な体験は少し劣る
  4. プロダクト開発期のPros/Cons 11 Pros: ヒット商品、戦略上重要な成果の獲得 • 「AIアシスタント」は⼤きなヒット商品に • 他にも横断的に重要なイシューの成果獲得 Cons: 各事業部の課題は優先順位が劣後する

    • 各事業部の各プロダクト個別のAIニーズは優先順位が劣後する • プロダクトの各アイテムが優先され、AI知⾒があまり広がらないリスクも