くりた @hiro_productdev

「当たり前のインサイト」が最強の武器になる理由。『ストーリーとしての競争戦略』から学ぶ差別化の技術 pm-ai-insights.com/insight-story/ ☑️優れたインサイトとは、誰も知らない秘密の発見ではなく、「写真をおしゃれにしたい」「メールが面倒」といった誰もが知る当たり前の不満を、一貫したストーリーで解決すること。 ☑️競合他社が見過ごしている「平凡な課題」こそが最大のチャンスであり、それをプロダクト全体の体験として整合性を持たせて実装した時、模倣困難な競争優位が生まれる。 ☑️インサイト単体の新奇性を追うのではなく、ユーザーの文脈（コンテキスト）と自社の戦略を「起承転結」で結びつけるストーリーテリングの力が、PdMには求められている。

どれだけ良いデータベースを作っても、ユーザーが自分から取りに行く設計だと、たいてい使われないまま終わります。 機能が足りないわけじゃない。「使いたいときに使ってください」という前提が、もう行動変容を要求しすぎているんです。人は、読むべきだと言われて読むようにはならない。気づいたら届いていた、くらいでようやく動く。 新しい仕組みを根付かせたいとき、ユーザーの行動を変えようとする設計はだいたい失敗する。むしろ既存の動線の中に、そっと埋め込めるか。定着率を決めているのは、たぶん性能ではなく、この埋め込みの巧さの方だと思っています。

ありきたりに思える発見こそが、他社が解決できていない本質的な課題かもれない。 つい先日、迷いながらもありきたりとも思えるペインをインタビュー分析のコアにした。 自分の意思決定に自信を持てない部分があったが、背中を押された。

Kuro | PdM @booksoccermark

5 months ago

いいインサイトの条件（ストーリー性が鍵） ありきたりに思える発見でも“いいインサイト”になる条件は以下のポイントに集約されます。 1 / 行動変容をもたらす インサイトをもとに施策を行ったとき、ユーザーが実際に行動を変えてくれるか。変化が起きるレベルならば“当たり前”と侮れない 2/

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私のエンジニアタイプは... 問題解決の魔法使い（Fix Wizard）　ーエンジニア性格診断 Presented by satto Engineer Team event.satto.me/characters/fix… #TSKaigi #satto

コア・whyを実現するために、今はhowを追うことが大事なのでは。変化が早すぎるので、追わないと何か機を逃すような。 と思いつつ、変化に対応するのが苦手なのに追っていてAI疲れなのが最近。 #AY会

AI時代には「思考体力」を磨くことがこれまで以上に重要になっていると感じる。 思考体力とは、長く深く考え続ける能力のことで、これは精神論ではなくAIが普及した現場で実際に価値が分かれ始めているポイントです。AIは知識の壁を壊し、誰でも瞬時に“それっぽい回答”を生成できるようになりました。 プロダクト設計の雛形も、事業案の草稿も、資料の素案も、以前なら“できる人しか作れなかったアウトプット”が誰にでも作れてしまう。だからこそ、価値の源泉は「出てきた案が本当に正しいのか？」を検証し続ける思考体力に移っている。 AI時代は選択肢の洪水になり無限に案を提示するため、仕事の本質は「何を捨てるか」を決める判断力になります。この判断には、情報の多さに圧倒されず自分の軸で思考し続けられる持久力が必要です。AIの出した案をそのまま信じるのではなく「どんな前提で成り立っているのか」「別の視点ではどう見えるのか」を粘り強く検証することが求められる。ここは知識やスキルではなく、“考え続ける力”そのものが試される領域です。 そして思考体力は生まれつきの才能ではなく、鍛えられるスキルです。曖昧な問題を自分で定義し直す、前提条件を分解する、矛盾を見つけて修正する、仮説を書き出して検証する。こうした地味な反復が思考体力の土台になります。 逆に、自分の頭で考える習慣がない人はAIの便利さに飲まれ、気づかないうちに競争力を失っていく。AIが平均値を押し上げるほど、表面的なスキルでは差別化できなくなり、思考体力だけが非代替の武器として残る構造がどんどん鮮明になっています。 では思考体力を最も効率よく鍛える方法とは？それは「アウトプットしながら考える習慣」を持つことしかない。生成AIを使いつつ自分でも文章を書く、仮説を紙に落とす、意思決定のログを残す、AIの案の前提を疑う。自分の言葉で考えたものを外に出すほど思考は鍛えられます。AI時代はスキルよりもツールよりも“考え続けられる自分”が最大の資産になります。だから私は今、思考体力をどう維持し伸ばすかを最も重視した方が良いと思う派です😉

仕事を「タスクを完了すること」ではなく「わからないことを減らすこと」として捉え直すと、優先順位が一変する 夏休みの宿題で、自由研究や苦手科目を後回しにして最後まで憂鬱だった経験はないだろうか 不確実性の高いタスクから先に取り組むことで、全体の見通しが立ち、結果的に心理的負担も軽減される あなたが今、無意識に避けている夏休みの宿題は何だろう note.com/hirokidaichi/n… -- 新著『AIエージェント　人類と協働する機械』予約受付中 amazon.co.jp/dp/4865944583

地頭、しつこさ、試合の中で成長する力。この３つ。これがあると、バケモノ級に成長しますよね

ユーザビリティは使いやすさではなく使用可能性です。 この違いを理解することから全てが始まる。 多くのチームが陥る罠は、ユーザビリティを「あれば嬉しいけどなくても困らない」程度に考えてしまうこと。実際は、ユーザに見捨てられないための最低限の要件。 ISO9241では効果・効率・満足度の3つの尺度で定義されていて、現実的には効果問題から解決していく。定性的な観察と定量的な計測。タスク成功率、実施時間、学習効率の継続的な測定。 よくあるアンチパターンも要注意。 事前説明でユーザが学習してしまったり、些細な問題に時間を奪われたり、3名以下の少ないサンプルに振り回されたり。ユーザ調査とユーザビリティテストを混同するのも典型的な失敗例。 5名の被験者で十分という研究結果もあるけれど、重要なのは数より質。事業KPIに直結する重要経路の問題を集中的に解決していく姿勢が大切です。 #DXCriteria dxcriteria.cto-a.org/1258957e252944… -- 新著『AIエージェント　人類と協働する機械』予約受付中 amazon.co.jp/dp/4865944583

AI時代に価値があるコンテンツは何か？📝 最近この問いについて深く考えることが増えました。結論から言うと、「考察」と「専門知識」と「体験」だけが残ります。 ChatGPTやClaudeが一般化して以降、誰でも“それっぽい情報”を整えて発信できるようになりました。 つまり「情報をまとめる力」は、もはや差別化にならない。AIが自動で下書きを整え、構成を整え、SEO的にも破綻のない文章を生成してくれる。 少し前までは、「〇〇とは？」「3つのポイント」「まとめ」みたいな記事でも上位を取れました。でも今、それをAIが秒速で書ける。人間が書く意味はどこにあるのか。情報整理だけをしていた人から、真っ先に置き換えられていきます。 では、何が残るのか。 1. 考察 AIは“考えているように見える”けれど、“感じていない”。そして“矛盾を抱えたまま考え続ける”ことができない。だからこそ、人間が「なぜこうなっているのか」「これからどうなるのか」と思考を深める行為そのものに価値がある。 考察とは、AIの答えを引用して終わることではなく、自分の中の違和感や体験を手がかりに、社会や技術の変化を自分の文脈で読み解くことです。 誰もがAIを使える時代だからこそ、“思考する人”が際立ちます。 2. 専門知識 AIは広く浅くは強いけれど、深く正確に掘ることは苦手です。特に「現場では何が起きているのか」「理論と実務のズレはどこか」といった部分を説明するには、実際に現場を歩いた人しかできません。 専門知識とは、単なる知識ではなく「経験を通じて体系化された理解」です。AIがどれだけ発達しても、「この分野の現場感をもった人の視点」は代替できません。AIが情報を広げ、人間が文脈を深める構造こそが次の情報価値になると思います。 3. 体験 AIはどれだけ進化しても、体験を持たない。顧客の顔を見たことも、失敗して夜眠れなかったことも、現場で泥をかぶったこともない。だからこそ、「自分はこう考え、こう動き、こう失敗した」というリアルな言葉には力があります。そこには学びがあり、感情があり、読んだ人の記憶に残る“熱”がある。 AIにはこの「熱量」を生み出すことができません。結局のところ、AI時代のコンテンツ価値は「考察 × 専門知識 × 体験」の掛け算で決まる。情報をまとめる時代から、世界を解釈する時代へ。 コンテンツを作るとは、もう“まとめること”ではなく、“どう世界を見ているか”を語ることを大事にするフェーズになったと思うことが増えました。

これめちゃよく分かる。アウトプットよりもプロセスが知りたい、プロセスを追体験できることに価値がある、ってのは意外とよくある。綺麗に準備されたものが、聞く方の学びになるとは限らない。

教育界の大谷（数英社3教科教員免許持ち） @BH79Ca4YNT6112

a year ago

昔、東進ハイスクールの林修先生が「もう時効なんで言えるんですけど」と前置きした上でされていた興味深い話。 林修先生がまだ数学の先生だった頃、ある日の授業の予習をしていないことを、その授業の直前に気がついたそうです。その日は東大の過去問を解説する回でした。

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LINEのミニアプリ、多くの人の習慣に接続しやすい身近な導線を作れるから、頻繁に見た方が価値が出るアプリには有効なのかな、と思った。 あとpush通知だと集中が途切れて鬱陶しいけど、LINE通知だとLINEを開いた時に見れるから嬉しいみたいなのもありそう。 いずれにしてもLINE凄い。

しん | LayerX PdM @U2Qshinshiro

a year ago

冷凍幼児食の「モグモ」では、LINE公式アカウントに登録しているかどうかで、LTVに1.5倍-2倍の差があるらしい。 マイページへのアクセスしやすさが効いているようで、ネイティブアプリではなく、LINEのミニアプリでもここまで差が出るのはLINEの価値に改めて気付かされた markelabo.com/n/n15a400f6aec…

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突き詰めると、先見性や洞察力を磨き続けることで摂取する情報量を最低限に保ちながら考える力を伸ばし続けられることになり、人生の限界を越えることができる。情報量を増やし続けるのは割と早い段階で限界があるが、洞察力を磨き続ける方法であれば限界を越える余地がある。

@

57 years ago

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ヤバすぎる！ 属人化させないデザインルール管理。ログラスの「AI駆動のデザインシステム運用フロー」について cocoda.design/uka0li/p/pcba8… #Cocoda

プロジェクトマネジメントとプロダクトマネジメントの違いを理解していますか プロジェクトマネジメントは決められた目的を期限内に達成すること。一方でプロダクトマネジメントは顧客価値の最大化が目的です。 似ているようで全く異なる概念。 プロダクトマネージャーが担うのは価値創出に必要なあらゆる業務です。顧客ニーズ分析からプロダクトビジョン策定、戦略的意思決定まで。当然プロジェクトマネジメント業務も含まれます。 Marty Caganが提唱する4つのリスク管理が重要な視点。 バリューリスク、ユーザビリティリスク、フィージビリティリスク、ビジネスバイアビリティリスク。特にプロダクトディスカバリー段階でバリューリスクとビジネスバイアビリティリスクに早期着手することが肝心です。 プロダクトマネジメントは価値が生み出される限り続く長期戦。 エンジニアやデザイナーと価値観を共有し、持続可能なチームづくりが成功の鍵となります。 #DXCriteria dxcriteria.cto-a.org/f0811a4e137346… -- 新著『AIエージェント　人類と協働する機械』予約受付中 amazon.co.jp/dp/4865944583

人を巻き込む。やるべき事をやるためにリソースが足りないなら、人を巻き込む。人を巻き込む事もPdMの重要なスキル。

突き詰めた仮説にこそ、検証する価値がある youtu.be/NhAz3a4Hexo?si…

ユーザーインタビューなどで発見した課題をステークホルダーに生々しく伝えるには情報を編集してはダメで、キースライド的にそのままの顧客の声を文字に起こして伝えるのが有効

「みてね」の開発へ携わっている方へ 最初は家族内に子どもの画像や動画を送る専用のDMアプリだと思っていました しかし今、「1秒動画」で号泣した今、そうではないと確信しました 子が、また子の成長過程そのものが、明瞭かつ煌めいて見えるのです こんな感動を与えてくれてありがとうございます

これはそう、日本の企業は「現在の作業にどうはめるか？」のゲームをしすぎてる。海外企業は「ルール更新して、どうすっ飛ばすか？」のルールを仕掛けてくる。

NOBU @nbykos

a year ago

Sora/Veoに触れてて思うのだけど、米系企業って「ゲームそのものを変える」ことで勝とうとするんだよね。 ショット単位の生成なら中国系が優勢だった。今でもそうだと思う。でも「動画を丸ごと生成する」というコンセプトが出た瞬間、性能高いはずの既存製品が突然古臭く見えちゃった。

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