成果物は「作品」 、PMは「キュレーター」〜プロジェクトのフェーズに合わせてコン テキ スト管理しよう〜

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1. 2026.2.17 成果物は「作品」 、PMは「キュレーター」 〜プロジェクトのフェーズに合わせてコンテキスト管理しよう〜
2. 自己紹介 江間 新也 ビジネスデザイン部　POリード 大手製造業でのエンジニア/PdM経験を経て、現在はアジ ャイル開発の現場でPO支援・戦略設計を担当。AI活用に よるプロダクト開発プロセスの効率化にも取り組んでい る。 2
3. 話すこと # トピック 1 成果物は「作品」 、PMは「キュレーター」 2 フェーズで変わるキュレーション（実体験） 3 実際の運用：Google Driveをハブにしたコンテキスト管理 4 AIが変えた「整理する意味」＋まとめ 3
4. 1. 成果物は「作品」 、PMは「キュレーター」 美術館のメタファー
5. あなたのプロジェクト、 「作品」だらけです 議事録、設計書、コード、Jiraチケット、Slackスレッド、 Miroの付箋、パワポ資料、音声の文字起こし、画面モック… 手を動かし、口を動かして生まれた あらゆるビジネス成果物。 これらは単なる「ドキュメント」ではない。 プロジェクトの意思決定と創造の軌跡 ── つまり 「作品」 である。 5
6. PMは「キュレーター」である キュレーター ＝ 美術館で作品を収集・選別・配置 し、文脈を与えて価値を最大化する人 語源はラテン語「curare（世話をする） 」 PMも同じ。ビジネス上の「作品」を どう集め、ど う配置し、どう文脈をつけるか で、プロジェクトの 意思決定の質が変わる。 6
7. そして今「最良の鑑賞者」が現れた かつて ── どんなに綺麗に整理しても、誰も全部は読まなかった。 正直、自己満足で終わることも多かった。 今 ── AIが余さず見てくれる。 議事録の1行目も、最終ページの補足も、全部読む。 100枚のスライドも、500行のコードも、全部見る。 そして文脈を理解し、関連づけ、提案してくれる。 きれいにすればするほど、AIの出力品質が上がる。 整理する意味が、かつてないほど大きくなった。 7
8. 2. フェーズで変わるキュレーション 実体験：KAGでのプロジェクト推進から
9. ただし「きれいにする」方法はフェーズで変わる プロジェクト序盤と後半では、作品の量も性質も違う。 美術館でも、収蔵と企画展ではキュレーションのやり方が違うように、 コンテキスト管理のアプローチもPJのフェーズに応じて変えるべき。 序盤のやり方のまま進めると、2ヶ月後に AIの回答がブレ始める。 もう捨てたアイデアを蒸し返す。古い情報と新しい情報が混在する。 → これが 「コンテキスト汚染」 問題。 9
10. 全体像：4フェーズとキュレーシ ョンの重心 フェーズ 美術館に例えると キュレーショ ン ① キックオ フ前 作品の収蔵（とにかく 集める） 収集 ② 方向づけ 企画展のテーマ選定 収集＋精査 ③ 機能決定 展示する作品を選ぶ 引き算 ④ 開発中 会期中の展示替え 継続メンテナ ンス 10
11. Phase ① キックオフ前 ── 作品をとにかく収蔵する PJ状況： KAG入社直後、即プロジェクトにアサイン。キックオフまで時間がない。 やったこと 営業履歴・提案資料・Slack・社内Wiki → 片っ端から収集 全部 NotebookLM に投入 → 音声で「ながら聞き」しながらキャッチアップ このフェーズでは 「入れすぎ」を恐れない。まず全体像を掴むことが最優先。 美術館でいえば「まず作品を倉庫に全部入れる」段階。選別はあとでいい。 11
12. Phase ② 方向づけ ── 企画展 のテーマを決める PJ状況： 現状整理 → ビジョン策定。 「何を作るか」 の大枠を決める段階。 まだ「全部入れる」は有効。ただし 方向（テー マ）が決まったら、テーマ外の作品を意識的にしま い始める。 12
13. Phase ③ 機能決定 ── 展示する作品を選ぶ PJ状況： 機能の洗い出し・優先順位付け。やることが確定していく段階。 ここで起きた問題 コンテキスト汚染 「やらない」と決めたアイデア ＝ 倉庫にしまったはずの作品 が、 展示室（コンテキスト）にまだ残っている。 AIがそれも含めて鑑賞してしまい、焦点がボケた解釈 を返してくる。 美術館で例えると：印象派の企画展なのに、 収蔵庫から現代アートが紛れ込んでいる 状態。 13
14. Phase ④ 開発中 ── 会期 中の展示替え PJ状況： アジャイル開発。スプリントごとに 計画もフィードバックも変化し続ける。 美術館も会期中に展示を入れ替える。コン テキストも同じ。 スプリントの区切りで、インプットも棚卸しす る。 展示物の鮮度を保つ。 14
15. 実際の運用 Google Driveをハブにしたコンテキスト管理
16. 現在のコンテキスト管理アーキテクチャ 16
17. 3層構造：収集→構造化→投入 層 やっていること ① 収集 各ツールのデータをGoogle Driveに集 約（手動エクスポート＋一部自動） ② 構造化 Driveのフォルダ構成で整理（ここに若 干コストがかかる） ③ キュレー ション投入 用途・フェーズに合った情報を選んでAI に渡す（ここが一番効く） コストをかけた分だけ、AIの精度と使い勝手が上 がる実感がある。 17
18. なぜGoogle Driveがハブなのか 選んだ理由 ほぼ全てのツールから エクスポート先にできる（汎用性） フォルダ構造で フェーズ・カテゴリごとの分類 が自然にできる NotebookLM・Gemini と ネイティブ連携（ドラッグ＆ドロップで投入） 美術館メタファーでいうと 各ツール ＝ アトリエ（作品が生まれる場所） Google Drive ＝ 収蔵庫（作品を保管・整理する場所） AI ＝ 展示室の鑑賞者（キュレーションされた作品を見る場所） 18
19. 3. AIが変えた「整理する意味」
20. Before AI：整理は「自己満足」になりがちだった 丁寧に書いた議事録 → 誰も読み返さない 綺麗に整理したConfluence → 検索されない 時間をかけた設計書 → レビューで流し読み 「どうせ誰も見ないなら、ほどほどでいいか…」 整理する動機が弱かった。 20
21. After AI：整理がダイレクトに価値に変わる 21
22. After AI：3つの変化 ① 「全部見てくれる鑑賞者」が現れた 人間は100ページの文書を全部は読まない。AIは読む。 整理の恩恵を 余さず受け取ってくれる存在 が初めて現れた。 ② 整理が「投資」になった きれいにした分だけ、AIの出力品質が 比例して 上がる。やればやるほど価値が高まる。 ③ 精神衛生が安定する 「ちゃんとした情報を与えている → ちゃんとした答えが出るはず」 この安心感が PMとしての判断の質 にも効く。 ※個人的には綺麗に整理されている状態そのものも安心する。 22
23. 加えて、AIのアウトプットもまた「作品」である キュレーションされた作品群（コンテキスト）を受け取り、 AIが生み出す提案・整理・成果物 ── これもまた一つの 「作品」 。 作品（成果物） を集めて キュレーション（文脈設計） して AIに鑑賞させ て 新たな作品（アウトプット） が生まれる この循環を回すのが、AI時代のPMの仕事。 23
24. 4. まとめ
25. テクニックではなく、場づくり キュレーション（コンテキスト管理）は、AIに良い回答を出させる テクニックだけの話じゃない。 整った情報があるから、安心して決められる。決めた根拠も、追える。 PMにとって、自分が自信を持って意思決定できる「場」を作る行為 である。 25
26. Next：これからやりたいこと 今の課題 キュレーション（②構造化・③投入）が 属人的 手動での情報の出し入れはスケールしない 目指す姿 各ツール → Google Drive の 収集を自動化 フェーズ、目的に応じた キュレーション投入のガイドライン を整備 メンバー全員が「作品を整理すればAIが活かしてくれる」と実感できる体制 まだ試行錯誤中。一緒に考えてくれる人、ぜひ話しましょう！ 26