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Amazon 流のプロダクトマネジメント @ Product DeepLive 会場 + 懇親...

Amazon 流のプロダクトマネジメント @ Product DeepLive 会場 + 懇親会スポンサーセッション

「AI時代のプロダクトアウト/マーケットインの捉え方 - Product DeepLive #2」の冒頭で紹介させていただいた、 Amazon / AWS のカルチャーと取り組みについての資料です。

https://product-deepdive.connpass.com/event/329834/

資料中で紹介している、 Amazon のプレスリリースの実物
https://amazon-press.jp/Top-Navi/Press-releases/Presselist/Press-release/amazon/jp/Devices/2024/Echo-Spot/
https://www.aboutamazon.com/news/amazon-ai/amazon-improves-customer-reviews-with-generative-ai

Working Backwards の形式で生成 AI のユースケースを発見できるワークショップ
https://github.com/aws-samples/aws-ml-enablement-workshop

AI Day (10/31)
https://aws.amazon.com/jp/events/ai-day/

Takahiro Kubo

October 11, 2024
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Transcript

  1. © 2024, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All

    rights reserved. Amazon 流のプロダクトマネジメント Product DeepLive 会場 + 懇親会スポンサーセッション
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    rights reserved. みなさん、こう思っていませんか ? 2 AWS ってインフラの会社でしょ ? なんでプロダクトマネジメントの イベントに顔を出してるの ? 関係なくない ?? ( 懇親会の費用を出 してくれるのはありがたいが・・・ )
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    rights reserved. Amazon, AWS はプロダクトの発明と進化を継続 するために独自の文化とプロセスを持つ 3 書影 :「アマゾンの最強の働き方─Working Backwards」より引用 Amazon の創業者であるジェフ・ベゾスは常に “Day1” 、 創業当初のスタートアップであり続けなければ “Day2”、 停滞し、無意味に追われ、耐えがたく痛みを伴う衰退が はじまり死に至ると認識 (2016 年の株主への手紙より)。 常に Day1 であり続けるため早くから様々な施策を試行 し、結果他の企業からは一見すると奇異、苛烈に見える が合理的かつ効果的な文化・プロセス・テクノロジーを 築いた。
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    rights reserved. Amazon で培われたプロダクトづくりに不可欠な 文化・プロセスもお客様に共有している AWS Executive Insights で Amazon の継続的にイノベーションを起こす手法を発信。 AWS Executive Briefing Center (EBC) を活用し個別課題について具体的に話すこと も可能。 4 https://aws.amazon.com/jp/executive-insights/ebc-executive-briefing-center/ https://aws.amazon.com/jp/executive-insights/
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    rights reserved. CPO 向けの招待制イベントも今年開催 5 詳細 : 「セーフィー CPO 白石がプロダクト企画開発における挑戦的な取り組みを語る "AWS CPO Forum Tokyo"イベントレポート」 CPO の方々をお招きし、 Amazon のカルチャー やプロダクトマネジメントの手法、それを実践 するためのプログラムをご紹介。 さらに、セーフィー株式会社 白石久也氏、 Sansan 株式会社 西場正浩氏、フリー株式会社 東後澄人氏をお招きし CPO になった背景、役割 や仕事の醍醐味などについてパネルディスカッ ションを開催。
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    rights reserved. Amazon のイノベーションを支える仕組み 6 お客様にこだわり続けること Our Leadership Principles カルチャー Builder 小さく権限委譲されたチーム – 2 Pizza Team 組織 イノベーションを促進する全社員に共通の行動 お客様から考える – Working Backwards メカニズム 急激な成長や変化を支えるプラットフォーム マイクロサービス アーキテクチャ t
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    rights reserved. Amazon のイノベーションを支える仕組み 7 お客様にこだわり続けること Our Leadership Principles カルチャー Builder 小さく権限委譲されたチーム – 2 Pizza Team 組織 イノベーションを促進する全社員に共通の行動 お客様から考える – Working Backwards メカニズム 急激な成長や変化を支えるプラットフォーム マイクロサービス アーキテクチャ t 本日ピックアップ
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    rights reserved. Working Backwards : 製品、サービス、また体験 がお客様の手に渡った瞬間から逆算して考える 8 PR / FAQs PR : プレスリリース FAQs : 質問集 ビジュアル 未来の顧客が受け取る メッセージと、そこで の顧客の反応・反響を ありありと書く 顧客が訪ねてくるであ ろう難しい質問に対す る回答。それとは別に、 社内の関係者から寄せ られ得るビジネス目標 や収益についての回答 End to End の顧客体験 を言外の表現も含め 伝えるための図
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    rights reserved. 実際にプレスリリースを見てみる 9 https://amazon-press.jp/Top-Navi/Press-releases/Presselist/Press-release/amazon/jp/Devices/2024/Echo-Spot/ • 「アレクサ、毎朝7時にジャズで起こして」 と話しかけて、Echo Spotでアラームを設定 してみてください。Echo Spotには通常のア ラーム音に加えて、「オーロラ」、「デイブ レイク」、「エンデバー」、「フラッター」 の4つの新しいアラーム音が加わりました。 アラーム音が鳴ってももう少し眠っていたい 時は、Echo Spotの上部をタップしてスヌー ズすることもできます。 • Echoシリーズのデバイスは、何重ものプライ バシー保護対策を用いて設計されています。 マイクのオン/オフボタンや音声録音の削除 機能の提供など、お客様にはAlexaの利用に おける透明性およびコントロールが確保され ています。 “お客様の手に渡った瞬間の体験” や、 “寄せられる質問への回答” の反映が見られる
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    rights reserved. Working Backwards の流れ 10 Listen Define Invent Refine Test/Iterate 顧客は誰か? : 顧客の目的と達成す るための行動は何か。 行動をはじめるきっ かけは何か。 課題と機会は何か ? : 行動しない、あるい は行動を促進する状 況は何か ? その状況 に製品はどうかかわ るか。 解決策は何か ? : 行動の障害を取り除 き、促進する最良の 解決策は何か。 最終的な顧客の体験 は ? : 顧客はどのよう に製品の存在を知り 解決策を採用するの か。どのように正当 性を訴求するか。 成功を計測する指標 は ?: 課題の解決を誰がど のように計測し評価 するのか。 PR/FAQ を書く “Iterate” し洗練
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    rights reserved. Working Backwards のメリット 「ストーリー (Narrative) 」を先に書くことで、実際プロダクトを開発することなし に顧客へ価値を提供できるか検証でき、求められないものを作らずに済む。 実際のプレスリリースがそうであるように Narrative は基本文章で、ビジュアルの インパクトやスライドに書ききれない詳細の省略なしに自身を含めた読み手を説得 するために書く。 11
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    rights reserved. 生成 AI を用いたプロダクトでも基本は不変 Amazon Alexa で 会話に特化した LLM を開発 出品者向けの 商品説明文作成補助 Amazon Ads での 商品背景画像生成 Amazon One で モデル構築に使う学習データの合成 カスタマーレビューの ハイライト要約 処方箋記載内容の 集約と構造化 https://www.aboutamazon.com/news/innovation-at-amazon/how-amazon-uses-generative-ai
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    rights reserved. 生成 AI を用いたプロダクトでも基本は不変 13 • “製品が使いやすいかどうかを知りたい顧客は、 レビューのハイライトの下にあるその製品属性を タップすることで、「使いやすさ」に言及した レビューを簡単に表示できます。” • AI によって生成された新しいレビュー ハイライト は、購入が検証された方からの信頼できるレビュー コーパスのみを使用し、顧客が一目でコミュニティ の意見を簡単に理解できるようにします。 生成 AI による顧客レビューの要約のプレスリリース例 https://www.aboutamazon.com/news/amazon-ai/amazon-improves-customer-reviews-with-generative-ai
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    rights reserved. ML Enablement Workshop 14 生成 AI を含めた AI/ML 技術を、プロダクトの成長に繋げられるチームを組成する ためのワークショップ。 Amazon のプロダクト開発プロセスを実践 Working Backwards, 顧客の最終的な体験から逆算して発案 することで顧客に必要とされない機能を作らない。 組織の壁を越えた連携を実践 ワークショップ後の自走を実践 プロダクトマネージャー、開発者、データサイエンティストなど 異なる職種が連携し 1~3 カ月で成果を得る計画を立てる。 組成したチーム自身による会議体運営をワークショップ内 で実践し、自走のイメージを獲得する。 AI/ML の お試し 継続的 成長 資料は 一般公開済
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    rights reserved. 株式会社ココペリ様 “ワークショップでの顧客体験分析を通じ、もっとも インパクトがある生成AIの用途を特定しタスクと効果測定 KPI を決められた” 活用いただいたお客様の事例 15 株式会社マネーフォワード様 “ワークショップによりプロダ クトマネージャー、開発者、研 究開発者共同でワークショップ を行った結果、機械学習の推進 に不可欠なロール間のコミュニ ケーションが生まれた。” 株式会社ジーニー様 “ワークショップの刺激的な体験 を通じ、明確なアクションだけ でなく良質な検討フレームワー クを持ち帰ることができた” 三菱UFJ銀行様 “机上で考えるだけではない、 実際にプロダクトを作るために 進める実践的なワークショップ で、全3回を経験して新しい思 考回路に出会えた”
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    rights reserved. ML Enablement Workshop によるサービスへの 生成 AI 導入 : 10/31 AI Day で発表あり 16 ML Enablement Workshop 事例 生成 AI 活用開始プログラム事例 (MLEW のコンテンツ協力)