はてなサマーインターンシップ2025 プロダクトマネジメント 講義資料

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1. ja.mackerel.io はてなサマーインターンシップ2025 特別講義「プロダクトマネジメント」 2025/08/20　株式会社はてな id:RyuGoo
2. 2 宮下 竜大郎 id：RyuGoo MackerelチームサブD 主な役割は PdM 前職で6年Androidアプ リ開発リードを経験した 後、PdMに転向した
3. 3 0.今日のゴール
4. 4 1. どんな仕事なのか 2. エンジニアの仕事との関連 3. キャリアのひとつである これらを知ってほしい！ 知ってほしい
5. 5 1.プロダクトマネジメント
6. 6 プロダクトマネジメント をする人のこと プロダクトマネージャーとは？
7. 7 プロダクトマネジメントとは、 一体なんなのか？ プロダクトをマネジメントする
8. 8 市場において顧客となりうる 個人や団体に 価値を提案する もの プロダクトマネジメントのすべて（及川卓也・曽根原晴樹・小城久美子, 2021, p.10） プロダクトとは？
9. 9 目標を達成するために 存在する資源を活用し、 リスクを管理し、 運営していくこと マネジメントとは？
10. 10 顧客に価値を届ける ために、 プロダクトという形でまとめて 価値交換システム を作り上げ、 継続して育てていくこと プロダクトマネジメントとは？
11. 11 価値 開発 利用 対価 プロダクトを通じてユーザーの抱える問題を 解決して価値を提供し、適切な対価と交換する 価値交換システム
12. 12 YouTubeを例に考えてみる ユーザー YouTube Google 広告主
13. 13 視聴データ 開発 ユーザー Google YouTub e 無料視聴 (広告) 無料で好きな動画が見られる プラットフォーム
14. 14 動画の投稿 開発 収益金 ユーザー Google YouTub e クリエイターの自己表現と 収益確保のプラットフォーム
15. 15 開発 広告の出稿と費用 広告の視聴データ (大量のユーザー層もセット) Google YouTub e 広告主 大量のユーザーにリーチできる 広告配信プラットフォーム
16. 16 動画の投稿 視聴データ 開発 広告の出稿と費用 収益金 無料視聴 (広告) 広告の視聴データ (大量のユーザー層もセット) ユーザー Google YouTub e 広告主
17. 17 GoogleはYouTubeという プロダクトを介して、 ユーザー・広告主・自社 それぞれと価値を交換している 価値とは金銭だけに留まらない プロダクトで価値を交換する
18. 18 単にモノを作るのではなく 誰の、どんな問題 を解決し、 ビジネスとして成功させる か という価値交換の仕組み全体を 設計し、成功に導く仕事 PdMは価値交換システムを作る
19. 19 2.プロダクトマネジメントの仕事
20. 20 Q.なぜプロダクトマネジメントが 重要とされているのか？
21. 21 A.プロダクトを取り巻く環境が 非常に複雑だから
22. 22 ユーザー 技術 ビジネス ステークホルダー
23. 23 ビジネス No.1プロダクトになりたい 継続的に組織を成長させたい 儲けたい
24. 24 ユーザー あの問題を解決したい この機能、もっとこうならない？ 安く（何なら無料で）使いたい
25. 25 新しい技術を使いたい テストカバレッジも高い水準にしたい セキュリティも完璧にしたい 技術
26. 26 ビジネス、ユーザー、技術 それぞれの立場に それぞれの主張があり、 そのどれもが 間違っていない みんな正しい
27. 27 ユーザー 技術 ビジネス プロダクトマネジメント PdMがバランサーと なることでプロダクト を成功に導く
28. 28 それぞれの立場の意見を見たとき 何をやり、何をやらないのか？ これを決める必要がある 時間や予算は有限 なのだから 意思決定こそ最大の仕事
29. 29 Q.意思決定とは何か？
30. 30 A.大きく分けて2つのことをやる
31. 31 ディスカバリー デリバリー PdMの2つの仕事
32. 32 ディスカバリー ディスカバリー 目的はひとつ 正しいプロダクト を作ること 例えていうならば、 どの山に登るのかを 決めること
33. 33 ディスカバリー ディスカバリー 課題と仮説の洗い出し 定性・定量分析 ユーザーストーリー作成 PRDの作成 プロトタイプ検証
34. 34 デリバリー デリバリー こちらも目的は一つ プロダクトを正しく作る こと 例えていうならば 決めた山を効率的に登ること
35. 35 デリバリー デリバリー プランニング MVPの開発・提供 提供結果からの検証 レビュー
36. 36 ディスカバリー デリバリー PdMとして、より重要なのは？
37. 37 ディスカバリー それはディスカバリー “物事を正しく行うよりも、 正しいことを行う方が重要” ユーザーが求めていない物 を完璧に作って提供しても、 壮大な無駄 になる危険性も
38. 38 プロダクトの成功確率を 最大化するために、 何を作り、何を作らないのか という戦略を決める これをWhy/What を決めるという WhyとWhatを意思決定する
39. 39 戦略においてPdMが意識するのは アウトプットの量ではなく アウトカムの質 良い課題を解くことができれば、 良いアウトカムを得られる 意思決定はアウトカムを意識する
40. 40 3.仕事の詳細を見てみよう
41. 41 WhyとWhatを見つける… どんな問題があるのか？ なぜその問題が存在するのか？ 何をすると解決できるのか？ つまり、課題と仮説を見つける WhyとWhatを見つける
42. インタビュー クエリ分析 42 課題発見(ディスカバリー)の例
43. インタビュー 43 ユーザーの課題感を引き出す ストーリーを聞く ストーリーを深掘りする 相手の言葉を繰り返す 沈黙を恐れない 誘導しない
44. クエリ分析 44 利活用が進んでいるのかを見る 新規ユーザーの活用状況 リリースした機能の利用状況 ユーザー属性の分類
45. 45 課題と仮説を見つける 解くべき課題とは何か？ 「本当に答えを出すべき 」 「答えを出す手段がある 」 これらがANDで結ばれる 部分を見つける必要がある
46. 46 課題感を課題に変える 見つけた課題感を、 真の課題に変 えるために、以下を意識する • 本当に答えを出すべき • 答えを出す手段がある 両立するものが優先度大となる
47. 47 それは本当に課題なのか？ インタビュー あらゆる言語を 100%完璧に翻訳したい ある機能の設定をA〜Zまで 切り替えできるようにしたい
48. 48 それは本当に課題なのか？ インタビュー あらゆる言語を 100%完璧に翻訳したい 解決すべきだが、そのための 手段が存在しない=偽の課題
49. 49 それは本当に課題なのか？ インタビュー ある機能の設定をA〜Zまで 切り替えできるようにしたい 手段は存在するが解決すべき 課題ではない=偽の課題
50. 50 課題の解決策を発想する 課題が見つかったら、 次はその解決策を発想する 例えばブレストをしたり、 競合があれば、 競合調査をしたり しながら、何を作るべきか考える
51. 51 解決策からスコープを作る 何を作るべきかを考え、 最も有望な案が見つかったら、 次は何をやり、何をやらないかを 決めて提供価値を最大化できる 最小セット=MVP を見つける
52. 52 Minimum Viable Product 考えられる全てをいきなり作る のではなく、見つけた課題を解 決できる一番小さなセットの プロダクト をユーザーに届ける ことで、課題に対する打ち手と して最適かを検証する
53. 53 Minimum Viable Product https://www.ankr.design/designtips/making-sense-of-mvp
54. 54 Minimum Viable Product MVPも「プロダクト」なので、 ユーザーにとって意味があり、 そして価値を交換できる形で デリバリーしなければならない そうでなければ検証できない
55. 55 MVPを見つけてまとめる ユーザーストーリー 要件とスコープ
56. 56 MVPを見つけてまとめる ユーザーストーリー 【どんなユーザー 】が 【何を求めている 】のか それは【どんな価値 】が 得られるからなのか =ユーザー視点で記載する
57. 57 MVPを見つけてまとめる 機能要件と非機能要件 ビジネスインパクトとコスト 開発に関わる トレードオフ を 天秤にかけて、範囲を決める =提供側の視点で記載する 要件とスコープ
58. 58 PRDにまとめる ユーザーストーリー 要件とスコープ PRD
59. 59 PRD（Product Requirements Document） 「何を作るのか」というシステム 要件などの戦術だけでなく「な ぜ」や「その背景」「ビジネスイ ンパクト」などの 戦略もまとめて 記載される ドキュメント
60. 60 ちなみに、PRD以外もある PRDはPdMからのアウトプットの ひとつではあるが、PRDは書くの が結構大変になりがち… そのため「 mini spec 」などの軽 量フォーマットを使うこともある
61. テスト 61 プロトタイピングと仮説検証 プロトタイピング ツール(Figmaなど)
62. 62 プロトタイピングと仮説検証 プロトタイピング ツール(Figmaなど) 画面遷移や操作感を試せる モックアップを作ってみる または実際に作った上で、 Feature Flagsを活用して 実際に触れる形にする
63. テスト 63 プロトタイピングと仮説検証 作成したプロトタイプを ユーザーに触れてもらい 意図通りに使われそうか 分かりにくい点はないかを 観察・テストして検証する
64. 64 ここまでがディスカバリー 課題の種を見つけ出し 育てるべき課題を見つけ出し 課題の解決策を見つけ出し 一番コアな具体の形を見つけ出し プロトタイプで仮説検証する
65. 65 ここから先がデリバリー 確からしい課題と解決策を元に 開発計画を作り 開発を推進し リリースして効果測定し 結果を学習して次のサイクルへ
66. 66 Q.え、PdMの仕事多すぎ……？
67. 67 A.プロダクトの成功のために 何でもやる仕事なので多い… 現実的には仕事を分けて協調する ことがある
68. 68 • PMM（Product Marketing Manager） • Tech PdM （Technical Product Manager） • PO（Product Owner） こうしたタイトルを持つ人達と 協調して仕事を分けて活動する PdMの仕事を分ける
69. 69 PMMは「正しい市場にプロダクト を届ける」のが役割 価格、プロモーション、営業・広 報との連携、Webサイトへのメッ セージング戦略などを担う PMM（Product Marketing Manager）
70. 70 Tech PdMは技術的な複雑さを乗 り越えるために存在する 発見された課題が現実的に解きう るものなのか、デリバリーに必要 なものは何かを追求する Tech PdM （Technical Product Manager）
71. 71 POはスクラムにおける「役割」な ので職種ではないが、 PdMが定めた戦略に対して、 何をどの順番で作り届けるかに 集中する役割を担う PO（Product Owner）
72. 72 RyuGooはディスカバリーのう ち、1〜3年で 到達すべきプロダク トの未来=戦略 を担当している 戦術面は開発チーム内のPOに分担 して担当していただいている Mackerelの場合
73. 73 4.なぜソフトウェアエンジニアが PdMになると良いのか
74. 74 （再掲）課題と仮説を見つける 解くべき課題とは何か？ 「本当に答えを出すべき 」 「答えを出す手段がある 」 これらがANDで結ばれる 部分を見つける必要がある
75. 75 「答えを出す手段」は難しい PdMは解決すべき課題を見つけら れても、答えを出す手段があるの かを見つけることは実は不得意 ソフトウェアの場合、 機能と非機 能両方合わせて 答えを出す手段
76. 76 機能要件と非機能要件 機能要件 非機能要件
77. 77 機能要件と非機能要件 機能要件 「ユーザーにどんな体験を提供 するのか、またはしないのか」 というまさにThe PdMが考え る部分は機能要件に集中してい る
78. 78 機能要件と非機能要件 非機能要件 パフォーマンスやエラーが 発生したとき等の例外ケース または保守性や可用性などの 目指したい目標数値の設定
79. 79 非機能要件出しは専門性が必要 ソフトウェアエンジニアとしての 背景を持ち合わせていないPdMは 非機能要件のことを忘れがち これを考えられるPdMは 課題の発 見や体験設計で有利になる
80. 80 5.AI時代のPdMに求められること
81. 81 AIとの協調 PdMの最大の仕事は意思決定 これをAIに丸投げはできないが、 意思決定を迅速に行うために、 AIをフルに活用していく
82. 82 例えばtoittaを使う はてなのサービス！ インタビューの文字起 こしから、グルーピン グ、レポート作成まで をAIで分析できるサー ビス
83. 83 AIでプロトタイプを作る DeNA社は一部の部署で 生成AIで作ったプロトタ イプが企画の提出に必須 になった Claude CodeやGemini CLIを使う能力がPdMも 必須になるかも https://www.itmedia.co.jp/aiplus/articles/2507/04/news070.html
84. 84 プロトタイプの精度を上げる AIでプロトタイプを作る場合も ソフトウェアエンジニア背景が ある方が有利 全体から詳細まで コードを意識し てAIに依頼が出来る から
85. 85 Whyの深い探求と共感 AIはデータ上の「何が」を見つけ るのは非常に速くて得意だが、 人の心の奥底にある「なぜ」とい う根源的な欲求 や、言葉にならな い気持ちは理解できない
86. 86 ビジョンを描き、巻き込む力 データだけでは導き出せない、も しかしたら非合理的かもしれない 目指す姿（ビジョン） を描き、 チームを巻き込んでいく力 を持つ のは人間だけ
87. 87 倫理的な意思決定 AIが持つ バイアスや、AIコーディ ングによって生成されたプロダク トが実はダークパターンを持って いるかもしれないなど、倫理的な 問いは人間だけが答えられる
88. 88 6.最後に
89. 89 この資料の参考書籍と推薦書籍 PdMの仕事を知ることができる良い書籍達 最初は「ビルドトラップ本」が入門書として特にオススメ！
90. 90 PdMは面白いキャリアパスの1つ シリコンバレーではソフトウェア エンジニアのキャリアパスとして PdMは明確な選択肢のひとつ 日本ではまだこれから なので、ぜ ひ頭の片隅に入れておいてほしい
91. 91 おしまい