汎用AIエージェントに勝つための 差別化戦略

2026年1月28日_AI時代のプロダクトマネジメント反省会 成功も失敗も語るしかNightの登壇資料です
https://layerx.connpass.com/event/379796/

Transcript

1. AI時代のプロダクトマネジメント反省会 成功も失敗も語るしかNight 汎⽤AIエージェントに勝つための 差別化戦略 株式会社LIFULL 井上洸太朗
2. 会社&⾃⼰紹介
3. 会社紹介
4. 会社紹介 社是「利他主義」と経営理念を基に 事業を通じて社会課題解決を⾏うソーシャルエンタープライズです
5. 会社紹介
6. ⾃⼰紹介 Web制作会社などを経て、2016年にLIFULLに⼊社。 2018年からは賃貸領域のマネージャーとして、UX改善や新規プロダクト開発を推進。 その後、パーソナライズレコメンド開発チームやマイページ機能開発チームのプロダクト マネージャーとしてチームを牽引。 マイページ内にLLMを活⽤したAIエージェント機能を実装したり、 社内向けに⽣成AI活⽤推進をしたりと、⽣成AIどっぷりの毎⽇を送っています。 株式会社LIFULL LIFULL HOME'S事業本部 プロダクトプランニング部 横断プロダクトユニット プロダクトマネージャー 井上 洸太朗 Kotaro Inoue
7. 担当プロダクトの紹介 https://ai.lifull.com/aihomeskun/ 統合型AIエージェント「LIFULL AI」 不動産‧住宅情報サービス「LIFULL HOME’S」 私の担当はコレ マイページ
8. どうやって汎⽤AIと差別化して ユーザーに価値ある機能を作るか 今⽇の話の切り⼝
9. 「汎⽤AIで⼗分じゃない？」 ChatGPTやGeminiに「引っ越しを考えているんだけど、どの エリアがいい？」と聞けば、ある程度まともな回答が返って くる時代です。相場感やエリアの特徴まで答えてくれる。 これは私たちサービス提供者にとって明確な脅威です。汎⽤ AIと同じことをしていては、ユーザーが私たちのプロダクト を使い続ける理由がなくなってしまいます。 汎⽤AIエージェントという脅威
10. 汎⽤AIが持っていない 独⾃データ 汎⽤AIに勝つための「勝ち筋」
11. 汎⽤AIにはない独⾃データ 最新データ 汎⽤AIモデルのカットオフ 後データやWeb検索がク ロールがまだクロールでき ていないデータ パーソナライズ プロダクト内で取得した過 去の検索履歴や⾏動履歴を 基にした詳細なユーザー データ ドメイン知識 専⾨的な相場観や掲載物件 のトレンドデータ、住みや すさの⾔語化など、汎⽤AI にはない正確性と網羅性。
12. 最初の試⾏：チャットでの物件検索 これで本当にユーザーに 価値提供できているのか？ 既存の物件検索が チャットに置き換わっただけで、 ユーザーメリットが薄い？ 疑問
13. ⽣成AIツールの成功事例を元に、こんな問いをしてみました 住まい探し版の “ Deep Research ” を作るなら？ パラダイムを転換する「問い」 住まい探し版の “ NotebookLM ” を作るなら？ Vibe Codingならぬ、“ Vibe 住まい探し ” があるとしたら？ これを⾃社の独⾃データを使って実現する
14. 不動産ポータル固有のデータ AIコンセプトの実現⽅法 提供される具体的価値 最新の物件‧成約データ Deep Researchによる解析 情報の鮮度と正確性に裏打ちされた調査 ユーザー⾏動‧履歴データ NotebookLM的パーソナライズ ユーザー⾃⾝も気づかないニーズの⾔語化 地域特性‧詳細な周辺環境 Vibeベースのマッチング ドメイン知識に裏打ちされた「感性」の提案 この考え⽅で作った機能で成果が出始めたものも👍 独⾃データとの掛け算による価値の具体化
15. 私たちが導き出した、差別化の⽅程式 × ⽣成AIの強み 独⾃データ 汎⽤AIに勝つための「勝ち筋」 この2つが両⽴したプロダクトを作っていく必要がある
16. 現状の課題
17. 利⽤率の低迷 ⾃信を持ってリリースしたAI機能でしたが、ユーザーの反応 は冷ややかでした。利⽤率は想定を⼤きく下回る結果に。 なぜ届かないのか？ ユーザーは既存の検索体験で満⾜しており、わざわざ「AIに 相談する」という新しい⾏動をとらない。認知の問題だけで はなく、体験設計の分断が根本原因でした。 作った機能が使われない
18. 導線設置 ページ内にAIへのリンクを設置。 → ほとんどクリックされず。 導線改善 位置変更や導線追加などを実施。 → クリック率は向上するも定着せ ず。 結論：統合 「別機能」としてあるだけでは 利⽤意向が⽣まれないのでは？ 導線改善から体験統合へ 「既存体験」への⾃然な統合が必要
19. Progressive Engagement 段階的にAIとの関わりを深める「体験設計」の新常識
20. Stage 1: Passive ゼロアクション価値提供 Stage 2: Light Touch シームレスな統合体験 Stage 3: Deep Engagement 対話型エージェント体験 プログレッシブ‧エンゲージメントの全体像 利⽤ハードル 提供価値 低 ⾼
21. ポイント① チャットへのこだわりをなくす いきなりチャットを ⼊⼒させない チャット⼊⼒のハードルは⾼い。 そのハードルを越えるほど困っている⼈しか 使ってくれない
22. ポイント② 最初はゼロアクションで 最初はゼロアクションで 部分的な価値を提供する それをフックに次のアクションを促し、 段階的に提供価値を増やす
23. ポイント② 最初はゼロアクションで ワンクリックで追加質問できる UIを提供する より詳しい質問は チャットで対応する
24. ポイント③ プロダクト体験と統合する プロダクト⾃体のアクションを AIのトリガーに 普通にプロダクトを利⽤しているだけで ⾃然とAI機能も利⽤している状態を プロダクト⾃体のアクションを利⽤できることは 汎⽤AIエージェントに対する強みでもある
25. いきなりチャットを⼊⼒させない まずはゼロアクションから体験設計を 「使われない」課題を解決するために
26. まとめ
27. この2つの「掛け算」が揃って初めて、汎⽤AIに勝てるプロダクトになる まとめ：汎⽤AIに勝つプロダクトの⽅針 ⽣成AIの強み × 独⾃データ Progressive Engagement
28. We Are Hiring! ⼀緒にプロダクトを作る仲間を募集中 LIFULLでは、AIネイティブなプロダクト開発に情熱を燃やすエンジニア‧PM‧デ ザイナーを募集しています。最前線で新しい「当たり前」を共に作りませんか？ 詳細は採⽤サイト、または井上洸太朗までお声がけください！ https://recruit.lifull.com/
29. ご清聴ありがとうございました