技術×AI×PM──“強み”の再定義と実践事例

7月14日に開催された「プロダクとーく #2」での登壇資料 https://cyberagent.connpass.com/event/357990/

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 技術×PM×AI── “強み”の再定義と実践事例 第二回 プロダクとーく 2025.07.14 https://cyberagent.connpass.com/event/357990/ 山口 想
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 Agenda 1. 自己紹介 2. 会社の紹介 3. 技術職→PMに転向したきっかけ 4. 技術職→PMに転向した強み 5. AI時代になって既存の強みは薄くなってきてる 6. AI時代における技術職→PMに転向した強み 7. まとめ
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 自己紹介 名前：山口 想 / So YAMAGUCHI 所属：株式会社AbemaTV Development Headquarters PM Team 　　　Growth Product Manager 経歴：19新卒 CyberAgent 入社 同年 AbemaTV 出向 　　　データ組織の立ち上げ・番組編成に関するデータ分析に従事 　　　その後、グロースエンジニアとして検索機能の開発・改善に従事 　　　2022年 Growth Product Manager に転向 現在に至る。 　　　Ex- Data Scientist、Ex-Growth Engineer、Ex- Recommendation PM 最近のお仕事：広告・課金事業を最大化させるためのプロダクトグロースチームの PM 　　　　　　　中期のABEMA全体のデータ戦略、内部運用・ ABテスト最大化 に従事 趣味：祈り・配信・音楽・アート
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 ABEMA 紹介 4 登録不要で、いつでも無料で楽しめる 24時間365日編成されているリニア配信と 見逃した作品を好きなタイミングでオンデマンドでも楽しむこともできます。 国内最大級のオリジナルエピソード数 オリジナルエピソード数は国内発の動画サービスで日本No.1(※)を誇り、 注目の新作映画、国内外の人気ドラマ、話題のアニメなど豊富なラインナップの作品や、 様々な音楽や舞台のオンラインライブも展開。 ※2024年8月時点、自社調べ 100%プロコンテンツ サイバーエージェントとテレビ朝日 それぞれの強みを活かした制作体制で高品質なコンテンツを配信しています。 多彩なラインナップ 24時間編成のニュース専門チャンネルをはじめ、 オリジナルのドラマや恋愛番組、アニメ、スポーツなど、 多彩なジャンルの約25チャンネルを24時間365日放送しています。
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 ABEMA 紹介 5 複数デバイス対応・多彩なチャンネルラインナップ
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 ABEMA 紹介 6
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 ABEMA 紹介
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 開発AIエージェント導入に年間約 4億円を投資決定 https://www.cyberagent.co.jp/news/detail/id=32077
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 技術職 > PdM
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 ABEMAにおけるPdMの役割｜ABEMA Value Chain Contents Marketing Product Monetize Value Human Resource Management Technology Development Firm Infrastructure ×7名
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 ABEMAにおけるPdMの役割 プロダクトマネジメント • プロダクトビジョン・プロダクト戦略策定（半期・中長期） • 要件定義・優先順位の設定 • マーケティング・コンテンツなど開発以外の複数の職種との連携 • 戦略を成立させ、結果として数値目標（＆状態目標）を達成すること プロジェクトマネジメント • 要件から仕様にエンジニアと協業して落とし込む • 品質Quality・コストCost・納期Deliveryを成立させ、プロジェクトを成功させること • （ABテスト設計・設定） • リリース（ABテスト）後の振り返り 多くのPdMがPdM領域とPjM領域を兼ねていることが多い ここ1年くらいは PjM領域をエンジニアに移譲しつつ PdM領域の重みが大きくなってる PMの責務は『 ビジョンと事業の成立 』
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 ABEMAにおけるPdMの役割｜実務例 Marketing PdM Creator Engineer Designer Executives Analyst Director Sales
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 技術職 > PM に転向したきっかけ ドメイン知識を生かした筋の 良い分析結果を提示したり できるが、提示した先につい て、自ら打つ手立てがない。 また分析結果が生かされな いことも多く限界を感じる。 特定の機能において責任者 になり、PDCAサイクルを回 せるようになったが、自分一 人で実現できるグロース幅に 限界を感じる。 今現在は、経営や事業と連携 しプロダクト開発の優先順位 やその責任を持つ。分析や開 発の知見を生かして、ビジネス と連携していきながらプロダク トにおけるグロース領域を主 導できている。 数字を上げるための仮説・課題を立てること その課題を解決することに対して喜びを感じたい （+ドメインが好き・還元したい ） 　職歴　
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 技術職 > PM に転向した強み 技術的な知見 システム理解力 技術とビジネスの 橋渡し 問題解決力 ロジカルシンキング チームビルディング 信頼構築 技術職と協業してい くことが多い際に、技 術出身ということで会 話が円滑に進みやす い。またメンバー思 考もトレースしやす い。 技術職で培ったロジ カルシンキングや問 題解決能力は生か せる場面も多い。 ビジネス側の要求に 対して技術で課題で きるかどうかの見極 めやその課題感の伝 達を円滑に行える。 技術的知見やシステ ム理解をしていると、 プロダクトを改善して いく時に開発/改善箇 所のイメージ・難易度 がつきやすい。
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 技術職 > PM に転向した強み｜ ICE Framework • 開発チームでは半期から中長期までのロードマップを組みます。 • 私が主にみているグロースチームはその中でも半期（四半期）ごとにロードマップを組むことが多いで す。（コンテンツ側と連動することが多いため。） • その際にどういった課題（および課題解決の HOW）から順番に解決してかの優先順位をつけるために ICE Framework を改良し、用いて評価しています。
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 技術職 > PM に転向した強み｜ ICE Framework Impact：その施策がリリースされた時の事業数字の伸び幅 Confidence：その施策が成功する自身度合い Ease：その施策がリリースされるまでの開発工数 従来PM （エンジニアと対話して工 数見積もり） 技術 > PM （工数感を自ら判断すること ができる ※1） ※1 技術 > PMも当然エンジニアに工数見積もりお願いするが相談前から経験 （や自らコードリーティングすることによって）わかる部分が大きい ImpactやEaseのスコアを出す際に 技術に関する前提知識や経験を活かすことで 見積もりまでの速度感や正確性が高くなる
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 技術職 > PM に転向した強み｜円滑な橋渡し 要求 状態 （Why/What） HOW
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 技術職 > PdM x AI
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 AI時代になって既存の強みは薄くなってきてる 「価値があり、使いやすく、実現可能なプロダクトを発見すること」
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 AI時代になって既存の強みは薄くなってきてる 技術 > PM （工数感を自ら判断すること ができる） 従来PM （エンジニアと対話して工数見積もり）> (AIと対話して見積もり )
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 AI時代における技術職 →PMに転向した強み • AIを用いてたとしてもその AIへの問いは非技術者と技術者で全然違う ◦ ビジネス要件を技術的にブレイクダウンしやすい • ハルシネーションを判断し、 AIからのアウトプットの正誤判定ができること • AIが作成したシステム・コードの把握能力・組み込み能力 • AIと協業してAIを実務で取り入れる敷居 • 転向してすぐに知の高速道路でビジネス・ UIUXの下地を身につけれる 私自身は最近技術職上がりの強み？というか経験してて良かったと思った点に 他エンジニアの記載したコードの把握やそれの工数見積もりのアタリ 🎯を AIと相談できるようになったのが大きいと感じる。 また、自ら”楽”したい部分の効率化やスクリプト・ツールが簡易的に作れるようになった ※1 ※1 当然非技術者でも実施できると思うが、技術者出身の方がその実践までのハードルが低いと思います。
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 AI時代における技術職 →PMに転向した強み｜実務例 PM自身が行っている業務について AIを駆使して 自ら、スクリプト作成や簡易的な開発を行い 効率化できている ※1。 ※1 当然非技術者でも実施できると思うが、技術者出身の方がその実践までのハードルが低いと思います。 プロダクトに関する ご意見・レビューのデイリー要約 システムに関する質問 コードリーディング・探索活用 PMチームがよく使うツール
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 AI時代における技術職 →PMに転向した強み｜実務例 クエリの自動生成 分析結果のレポート生成 求める集計ができているかの確認 集計レポートが本当かどうかを見極める
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 AI時代における技術職 →PMに転向した強み｜近い未来 プロダクトマネージャー 不要論 プロダクトマネージャー 万能論 AI Agent Engineer/Designer with AI Agent Product Manager エンジニアなどが兼務する時代
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 まとめ • 当時言われていた技術職上がりの PMの強みは減ってきていると思う. • 技術 > PM の強みは変わりつつも技術職上がりの PMの強みは引き続きある. • 特にAI活用によって自ら手動かして効率化できるようになってきた. • PMにおける作業部分もAIによって大多数が自動化でき、戦略などに時間を割けるようになっ た. • PMというロールはAIが浸透しても残り続けるし、価値提供自体はなくならない 今までPM・エンジニアリング・デザイン・マーケティングといった 分業していた箇所に今まで以上に 越境しやすくなった 。