【生成AI時代のプロダクトづくり】LinkedInでの学び／生成AI前後の決定的な違い／企業を分類する３レイヤー／自社の強みを見つめよ／生成AIプロダクトが失敗する主因【LinkedIn曽根原春樹】

Summary

このビデオでは、生成AI時代におけるプロダクトマネジメントの変化と注意点について議論されています。特に生成AIプロダクトはユーザーのインプットによって出力が変わるため、技術基盤の理解と出力の揺らぎを最小化することが重要です。プロダクトマネジメントにおいては、生成AIの特性を正しく捉え、ビジネスにどう活用するかを考えることが求められます。また、生成AIの倫理や価値観の考慮も重要であり、日本独自の文化や価値観を反映させたプロダクト開発の必要性が強調されています。

Takeaways

• 🤖 生成AI時代のプロダクトマネジメントでは、プロダクトの作り方や注意点が変わる。
• 🔍 インプットを集め、生成AIモデルが文脈を理解することが重要。
• 🔄 生成AIプロダクトはユーザーのアクションによって出力が変わる。
• ⚙️ 確率性のあるプロダクトは、技術基盤と体験の変動を理解する必要がある。
• 🗣️ プロダクトマネージャーの役割は、ユーザーの期待を調整し、プロダクトの確率性を管理すること。
• 📚 書籍『生成AI時代のプロダクトマネジメント』は、生成AIプロダクトの作り方や注意点を解説している。
• 🌐 生成AIは、特定のタスクを迅速に完了させ、生産性を向上させる可能性がある。
• 💼 BtoBプロダクトでは、生成AIが生産性やコスト削減に大きく寄与する。
• 📊 生成AIプロダクトの成功には、ユーザーの定着と継続利用が重要。
• ⚖️ トレーニングデータセットの倫理と公平性は、生成AIプロダクトの品質に直結する。
• 🧠 生成AIプロダクトの需要性を確認するためには、狭いセグメントにフォーカスすることが重要。
• 💡 生成AIプロダクトは、ユーザーの期待に応えることで成功する。
• 🌍 生成AIプロダクトは、文化や言語の違いを考慮してローカライズする必要がある。
• 💬 プロダクトの確率的なゆらぎを最小化するために、技術基盤の改善が進行中。
• 🚀 生成AIプロダクトは、ユーザーの体験を劇的に変える可能性がある。

Q & A

生成AI時代のプロダクトマネジメントにおける重要なポイントは何ですか？

生成AIプロダクトはユーザーのアクションによって出力が変わるため、確率を左右する技術基盤と確率の揺らぎを理解することが重要です。

生成AIプロダクトと従来のプロダクトの違いは何ですか？

従来のプロダクトは決まったアウトプットが出るのに対し、生成AIプロダクトはユーザーのインプットに応じて異なるアウトプットが生成されます。

生成AIプロダクトの基盤層、ツール層、アプリケーション層とは何ですか？

基盤層はハードウェアやクラウドリソース、ツール層はモデルを動かすツールやデータプロセッシングツール、アプリケーション層はユースケース別の生成AIプロダクトを指します。

生成AIプロダクトが成功するために重要な要素は何ですか？

ユーザーの期待値を正しく設定し、生成AIの限界を理解してプロダクトに反映させることが重要です。また、ユーザーのフィードバックを元にプロダクトを改善していくことも必要です。

生成AIプロダクトが失敗する主要な原因は何ですか？

技術スタックを構築してから解決する問題を探すアプローチや、収益モデルが成立しないこと、ユーザー定着率が低いことなどが原因です。

生成AIプロダクトのユーザー定着率を高めるためにはどうすれば良いですか？

ユーザーに驚きや感動を与える体験を提供し、継続的に使いたくなるプロダクトにすることが重要です。

生成AIプロダクトを作る際のBtoBとBtoCの違いは何ですか？

BtoBでは使用者と購買決定者が異なる場合があり、ROIを重視する傾向があります。BtoCでは使用者自身が購買決定者であり、個人の体験を重視します。

生成AIプロダクトの倫理感や価値観が重要になる理由は何ですか？

生成AIはトレーニングデータに依存するため、データの偏りがアウトプットに影響を与える可能性があります。公平性や透明性を保つためには、データの取り扱いに注意する必要があります。

生成AIプロダクトがどのようにしてビジネスにインパクトを与えるのですか？

生成AIプロダクトはタスクの効率化や生産性の向上を実現することで、企業のコスト削減や業務プロセスの改善に大きな影響を与えます。

生成AIプロダクトの需要性を確認するためにはどのようなアプローチが必要ですか？

まずは特定のセグメントにフォーカスし、そのセグメントでの問題解決やユーザーの反応を確認することが重要です。