目次

序章　なぜ「AI ×プロダクト開発」か

0-1　本書の目的

0-2　本書が対象とする読者

0-3　各章で扱う問い

0-4　本書の読み方

第1章　AI 時代におけるプロダクトの本質

1-1　AIプロダクトの3つの型

• 1-1-1　ソフトウェアとプロダクトの位置づけ
• 1-1-2　AI Workflow
• 1-1-3　Agentic Workflow
• 1-1-4　AI Agent
• 1-1-5　SaaSとAIプロダクトの比較

1-2　AI 時代の競争環境の変化

• 1-2-1　SaaSとAIプロダクトの「すみ分け」と「衝突」
• 1-2-2　AI 機能の前提化と価値基準の変化
• 1-2-3　技術進化に応じた評価基準の変化

1-3　AIによる体験設計の再構築

• 1-3-1　人とAI の共同タスクと信頼の設計
• 1-3-2　UI の消失と対話による体験の再構築

1-4　データの価値の再定義

• 1-4-1　量の神話の終焉
• 1-4-2　データガバナンスによる競争力の確立
• 1-4-3　AIプロダクトから見たSoRの価値

1-5　ユーザーから見たAIプロダクト

• 1-5-1　機能から役割へと変化するユーザーの認知
• 1-5-2　AIプロダクトに対する期待と不安
• 1-5-3　意思決定を左右するデータ活用への期待

Interview：「AI 時代、プロダクトの責任はどこに移るのか」Tably 株式会社 代表取締役 及川卓也

第2章　プロダクト構想の変容

2-1　プロダクト構想の全体像

• 2-1-1　プロダクト構想の再確認
• 2-1-2　時間軸の圧縮と更新頻度の加速

2-2　プロダクトビジョンの再定義

• 2-2-1　プロダクトビジョンは意思決定を支える「軸」へと変化
• 2-2-2　提示から活用へと移行するプロダクトビジョンの用途
• 2-2-3　プロダクトビジョン形成プロセスの価値

2-3　バリュープロポジションの変質

• 2-3-1　「業務支援」から「判断・成果」に変化するバリュープロポジショ ンの位置づけ
• 2-3-2　SaaSとAIプロダクトのバリュープロポジション比較
• 2-3-3　会計業務における価値の変化

2-4　プロダクト戦略とその重要性

• 2-4-1　プロダクト戦略の正しさよりも実行を重視すべき黎明期
• 2-4-2　競争の始まりとプロダクト戦略が復権する成長期
• 2-4-3　勝ち筋なき時代の競争と仮説検証の持続が求められる成熟期

2-5　ロードマップの再設計

• 2-5-1　優先順位と資源配分という本質
• 2-5-2　管理対象の変化
• 2-5-3　短期化するタイムスパンと更新頻度
• 2-5-4　学習と仮説検証の中核としてのロードマップ
• 2-5-5　ロードマップと組織・意思決定との関係
• 2-5-6　マルチプロダクト化に伴うロードマップの二層化
• 2-5-7　対外コミュニケーションの変化

Interview：「AI 時代、プロダクトリーダーは何に時間を使うべきか」　Homage CPO 花井梓

第3章　AI 時代におけるプロダクトマネジメントの再構築

3-1　AI がプロダクトマネジメントを再定義する理由

• 3-1-1　従来のプロダクトマネージャーの役割とその前提
• 3-1-2　AIによって有効性を失った前提
• 3-1-3　AI 活用の段階とプロダクトマネジメントの変容

3-2　補助としてのAI

• 3-2-1　ユーザー理解の高速化
• 3-2-2　ペルソナ生成と仮想インタビューによる理解の拡張
• 3-2-3　PRD・ユーザーストーリー初稿生成とアウトプットの変化

3-3　AIに代替される後工程

• 3-3-1　顧客接点ログからの課題抽出と構造化
• 3-3-2　要件分解とドキュメント生成の自動化
• 3-3-3　モック・プロトタイプ生成と後工程の圧縮

3-4　仕事単位の移譲によるプロダクトマネジメントの変容

• 3-4-1　仕事単位の移譲を前提にしたワークフローの再構築
• 3-4-2　競争力となる探索設計

3-5　プロダクトマネジメントOSの導入と意思決定の連続化

• 3-5-1　求められるAI 活用の連続性
• 3-5-2　プロダクトマネジメントのOS化
• 3-5-3　認識の統一を司るコンテキストデータベース
• 3-5-4　判断の構造化を担うカンパニーモデル
• 3-5-5　実行の連続化を担保するハーネス
• 3-5-6　プロダクトマネジメントOS構築のハードル
• 3-5-7　競争優位の源泉の変化

3-6　AI 活用の成熟とプロダクトマネジメント組織の再設計

• 3-6-1　ボトルネックの移動と「意思決定OS」の必要性
• 3-6-2　意思決定を生産する組織設計
• 3-6-3　CPO/VPoPの役割変化と意思決定ポートフォリオ
• 3-6-4　プロダクトマネジメント組織の崩壊と再構成

Interview：「AI 時代、プロダクトマネージャーの仕事と組織はどう変わるのか」　株式会社LayerX 執行役員バクラク事業部 プロダクト担当（VPoP） 飯沼広基

第4章　AI 時代のデザイン再定義

4-1　デザインの前提条件の崩壊

• 4-1-1　デザインタスクのコモディティ化
• 4-1-2　デザインの「民主化」の先に起きる意思決定の「占有化」
• 4-1-3　下積み工程の消失

4-2　デザイナーの役割の再定義

• 4-2-1　「描く人」から「決める人」への移行
• 4-2-2　デザイナーの4つの進化方向
• 4-2-3　判断軸と言語化の中核化

4-3　デザインプロセスの再設計

• 4-3-1　ワイヤーフレームと情報設計（IA）の再評価
• 4-3-2　仮説の可触化
• 4-3-3　デザインの民主化による工程の再配置

4-4　デザインシステムとガバナンス

• 4-4-1　デザインシステムの役割分化
• 4-4-2　体験価値を生む「例外」のマネジメント

4-5　組織・役員レイヤーの変化

• 4-5-1　分散生成時代に起きた構造変化
• 4-5-2　CDO（Chief Design Officer）の再定義
• 4-5-3　一貫性を引き受けるという経営判断

4-6　GTMへの波及

• 4-6-1　営業の要になるデモ
• 4-6-2　営業主導プロトタイピング

Interview：「AI 時代、デザインとプロダクト開発はどう変わるのか」クラシル株式会社 CPO 坪田朋

第5章　AI による開発生産性向上の正体と構造転換

5-1　並列化としてのAI

• 5-1-1　AI が変えるのはレイテンシーではなくスループット
• 5-1-2　並列化は技術ではなく構造の問題
• 5-1-3　プロダクトマネージャーの役割は「分解単位」の設計へ
• 5-1-4　スピードの改善による開発生産性向上

5-2　開発における判断のボトルネック

• 5-2-1　変化するあいまいさとボトルネックの関係性
• 5-2-2　自走率で規定されるAI 駆動開発
• 5-2-3　AIを自走させる判断設計

5-3　AIによる開発の進化

• 5-3-1　フェーズ1：個人開発者レベル（約1.5 倍）
• 5-3-2　フェーズ2：チーム開発レベル（約2 ～ 4 倍）
• 5-3-3　フェーズ3：会社単位の開発組織（10倍以上）
• 5-3-4　開発の自走率を規定するハーネス
• 5-3-5　AI 駆動開発における組織設計

5-4　レビューの消滅と重点の転換

• 5-4-1　ServiceNowに見るアウトプット中心の開発
• 5-4-2　テストを中心とした品質保証への転換
• 5-4-3　品質保証への再投資
• 5-4-4　コードレビューから設計レビューへの転換
• 5-4-5　設計レビューの消滅

5-5　生産性は仕様の精度が決定要因

• 5-5-1　仕様精度が決める開発力
• 5-5-2　実行装置としてのPRD
• 5-5-3　プロダクトマネージャーは開発力を設計する職種へ

5-6　AI 駆動開発が変えるプロダクト競争

• 5-6-1　開発コスト低下が変えるプロダクト戦略の前提
• 5-6-2　開発速度100倍時代の競争構造
• 5-6-3　プロダクトマネージャーの競争優位性の再定義

Interview：「開発組織はAIでどう変わるのか」　株式会社Omotenashi AI 代表取締役 前田俊太郎

第6章　AI によるビジネスモデルの多様化

6-1　ソフトウェアビジネスの多様化の背景

• 6-1-1　AI が変えたのは「ソフトウェア」ではなく「人が得る価値」
• 6-1-2　機能から「成果・判断」への評価軸の変化
• 6-1-3　AI の訴求価値に応じたビジネスモデルの多様化

6-2　AI 時代におけるビジネスモデルの類型

• 6-2-1　AI 時代におけるビジネスモデルの類型
• 6-2-2　AIプロダクト単体モデル（AI Agent やAgentic Workflow、AI Workflow）
• 6-2-3　AI SaaSモデル
• 6-2-4　AI BPOモデル
• 6-2-5　AI Platformモデル
• 6-2-6　顧客成果への責任範囲の違い
• 6-2-7　顧客セグメント別に見る、AI 時代のビジネスモデル適合

6-3　人を前提としたサービス産業の再編

• 6-3-1　コンサル・SI・BPOが担ってきた価値
• 6-3-2　AIによる業務の構成要素の再定義
• 6-3-3　コンサルの再編
• 6-3-4　SI の再編
• 6-3-5　BPOの再編
• 6-3-6　プロダクト企業のサービス化とサービス企業のプロダクト化

6-4　AIプロダクトGTMの再設計

• 6-4-1　GTMを分ける4つの条件
• 6-4-2　PLGが成立する領域
• 6-4-3　PoC・課題整理が必要になる領域
• 6-4-4　DS・FDE型GTM
• 6-4-5　AI BPO型GTM
• 6-4-6　プロダクトの高速進化に対するGTMの対応
• 6-4-7　GTM組織の変容

6-5　プライシングの再設計

• 6-5-1　プライシング設計の基本構造
• 6-5-2　価値単位の再定義
• 6-5-3　WTPと責任の接続
• 6-5-4　チャージモデルの再設計
• 6-5-5　アウトカムベースドプライシング
• 6-5-6　コスト構造の吸収
• 6-5-7　プライシングの運用設計

6-6　評価・バリュエーションの未確立地帯

• 6-6-1　ARR信仰の終わりと評価のジレンマ
• 6-6-2　評価が難しくなった本当の理由
• 6-6-3　米国AI 市場における評価の極端化
• 6-6-4　投資家との対話で何を語るべきか
• 6-6-5　思想×ビジネスモデルで評価される時代

Interview：「AI Agentを通して、成果を実現する組織とプロダクトとは？」Sierra Technologies Japan 森川馨太

第7章　AI時代の組織と人材

7-1　AI 時代における「強い組織」の定義

• 7-1-1　組織の役割は「管理」から「意思決定の仕組み化」へ
• 7-1-2　従来組織構造の機能不全
• 7-1-3　意思決定ポートフォリオとしての組織
• 7-1-4　成果が出る組織／出ない組織の決定的な違い

7-2　役割とスキルの再定義

• 7-2-1　プロダクトマネージャー、エンジニア、デザイナーという区分の限界
• 7-2-2　「決める人」で再定義する役割
• 7-2-3　全役割共通で求められるコアスキル
• 7-2-4　AI 時代のコアスキル4つ

7-3　意思決定耐性で人を選ぶ採用戦略の転換

• 7-3-1　ミドル層が詰まる構造的必然性
• 7-3-2　シニア × ジュニアへの二極集中
• 7-3-3　プロダクトマネジメントの経験を採用基準にし続けることの限界
• 7-3-4　未開拓プールが戦略的に効く理由
• 7-3-5　採用とは「タスク遂行能力」ではなく「意思決定耐性」を見る行為

7-4　意思決定機会による育成

• 7-4-1　座学とOJT の構造的限界
• 7-4-2　AIによる育成コスト構造の変化
• 7-4-3　権限委譲のプロセス

7-5　評価制度における成果の再定義

• 7-5-1　AI 時代における成果定義の更新
• 7-5-2　意思決定の引き受け範囲に基づく評価構造
• 7-5-3　意思決定の引き受け範囲に基づく昇進基準

7-6　意思決定単位と権限委譲による組織設計

• 7-6-1　ファンクション別構成比の原価
• 7-6-2　自律を機能させる意思決定単位
• 7-6-3　役割が変わる中間層

Interview：「AI 時代、強いプロダクトとは何か、組織はどう変わるのか」株式会社ログラス CPO 斉藤知明

第8章　AI 時代のその先へ

8-1　静かに通用しなくなる前提

• 8-1-1　重さという兆候
• 8-1-2　中間管理の停滞
• 8-1-3　過去の成功という罠

8-2　競争の主戦場の転換

• 8-2-1　機能競争の終焉
• 8-2-2　柔軟性が求められる戦略
• 8-2-3　組織という学習装置

8-3　引き受ける覚悟

• 8-3-1　構造とは何か
• 8-3-2　慣性を断ち切る意志

8-4　それでも、なぜ作るのか

• 8-4-1　問いを更新し続けるプロダクト
• 8-4-2　作ることが軽くなった世界
• 8-4-3　価値創出への転換

Interview：「AIネイティブ企業は、何に賭けるべきなのか」LayerX CEO 福島良典