Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI機能プロジェクト炎上の 3つのしくじりと学び
Search
nakawai
October 24, 2025
Technology
0
250
AI機能プロジェクト炎上の 3つのしくじりと学び
https://pmhub-findy.connpass.com/event/367179/
nakawai
October 24, 2025
Tweet
Share
More Decks by nakawai
See All by nakawai
AI駆動プロダクト開発で最速価値検証
nakawai
0
490
エンジニアがエンジニアリングマネージャーになって最初にやったこと
nakawai
2
1.3k
電卓アプリで再帰降下法を使った話
nakawai
0
310
Android+TensorflowでAI画像生成
nakawai
0
55
AndroidでSRCNN(超解像ニューラルネットワーク) 2017
nakawai
0
56
Androidで超解像ニューラルネットワークできる?
nakawai
0
73
Other Decks in Technology
See All in Technology
Introduction to Bill One Development Engineer
sansan33
PRO
0
340
研究開発部メンバーの働き⽅ / Sansan R&D Profile
sansan33
PRO
4
21k
AI との良い付き合い方を僕らは誰も知らない (WSS 2026 静岡版)
asei
1
180
善意の活動は、なぜ続かなくなるのか ーふりかえりが"構造を変える判断"になった半年間ー
matsukurou
0
180
『君の名は』と聞く君の名は。 / Your name, you who asks for mine.
nttcom
1
140
人工知能のための哲学塾 ニューロフィロソフィ篇 第零夜 「ニューロフィロソフィとは何か?」
miyayou
0
310
歴史から学ぶ、Goのメモリ管理基礎
logica0419
8
1.7k
2025-12-27 Claude CodeでPRレビュー対応を効率化する@機械学習社会実装勉強会第54回
nakamasato
4
1.4k
Oracle Database@Azure:サービス概要のご紹介
oracle4engineer
PRO
3
260
純粋なイミュータブルモデルを設計してからイベントソーシングと組み合わせるDeciderの実践方法の紹介 /Introducing Decider Pattern with Event Sourcing
tomohisa
1
160
チームで安全にClaude Codeを利用するためのプラクティス / team-claude-code-practices
tomoki10
4
1.7k
コールドスタンバイ構成でCDは可能か
hiramax
0
130
Featured
See All Featured
The Anti-SEO Checklist Checklist. Pubcon Cyber Week
ryanjones
0
34
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
355
21k
WCS-LA-2024
lcolladotor
0
400
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
115
100k
DevOps and Value Stream Thinking: Enabling flow, efficiency and business value
helenjbeal
1
76
Lightning talk: Run Django tests with GitHub Actions
sabderemane
0
97
Designing for humans not robots
tammielis
254
26k
Building Adaptive Systems
keathley
44
2.9k
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
330
So, you think you're a good person
axbom
PRO
0
1.9k
AI Search: Where Are We & What Can We Do About It?
aleyda
0
6.8k
Technical Leadership for Architectural Decision Making
baasie
0
200
Transcript
AI機能プロジェクト炎上の 3つのしくじりと学び プロダクトマネージャーLT Night 〜⽣成AI機能の現場実践と失敗からの学び〜 株式会社asken プロダクトマネージャー nakawai (Kawai Naoki)
⾃⼰紹介: nakawai (Kawai Naoki) 株式会社asken プロダクトマネージャー SIerや⼩規模ベンチャーを経て2020年askenに⼊社 • キャリアの特徴:エンジニアが⻑め ◦
エンジニア(2004〜2021。兼任いろいろ) ◦ エンジニアリングマネージャー(〜2023) ◦ プロダクトマネージャー(現在) • ⽣成AIとの関わり ◦ 2016年の「AIが描いた絵」に衝撃を受ける ◦ オンデバイスAIのスマホアプリ開発に挑むが挫折 ◦ 副業で個⼈アプリ開発中(AI駆動) © asken Inc. 1
© asken.inc 3 管理栄養士監修のアドバイスをもとに、食生活の改善を行う国内No.1※ の食事管理アプリ 管理栄養士からあなたの為の アドバイスが届く 食べたものを入力するだけで カロリー・栄養素を自動計算 ※日本国内App
StoreとGoogle Playストア合算の「ヘルスケア(健康)/フィットネス」カテゴリにおける、2021年~2024年のダウンロード数および収益(2025年1月、data.ai調べ) プロダクト紹介:「あすけん」
© asken.inc 4 ひとびとの明日を今日より健康にする あすけんは、スマートフォン用の食生活改善アプリを基軸としてひとびとの食と健 康に関するサポートを行うサービスです。私たちは、栄養学をはじめとする、食と 健康についてのさまざまな知識と知見をもとに、確かな根拠に基づいたアドバイス を作り出します。 そして、テクノロジーの力を掛け合わせることで、誰もがそれぞれの心と状況に寄 り添った、真に行動に移せるアドバイスを得られる世界を実現します。
食習慣の改善を通じて世界中に健康な人を増やすこと。 それが私たちあすけんの掲げる使命であり、「ひとびとの明日を今日より健康にす る」という高い志をもって挑戦を続けます。 askenは、食×健康×テクノロジーを主軸に ビジネスを展開し、世の中に貢献し続けます 健康 テクノロジー 食・ 栄養学 askenのミッション
皆さんにクイズです AI機能開発で、私が⼀番 「うわっ、難しっ!!!」 と思ったこととは? 『〇〇〇〇の意思決定』 © asken Inc. 4
正解はこちら AI機能開発で、私が⼀番 「うわっ、難しっ!!!」 と思ったこととは? 『リリースの意思決定』 © asken Inc. 4
本⽇みなさんに持ち帰って欲しいこと AI機能開発においてPdMは 「リリース判断基準」を 誰よりも考え抜くべき! © asken Inc. 6
何が起きたのか? プロジェクト炎上と「意思決定の難しさ」に気づくまでの流れ デモで 「期待通り」と 錯覚 開発の終盤に 品質が不⼗分と 判明 プロンプト改修の 計画が機能せず
炎上突⼊ 「これを満たした らリリース」の 判断の困難さに 気づく © asken Inc. 7
なぜそうなったのか? PJTメンバーによるふりかえりから得られた「3つのしくじり」 ①品質検知の遅延 「主観的な価値」の完成度が 曖昧なまま進⾏ ※客観的な要件(健康被害や 法令観点など)は厳密に評価 を仕組み化できていた ②改修計画が機能しない 複合的な要件を
満たすプロンプトの 完成が困難 ③完成判断の属⼈化 「主観的な価値」の開発や評 価が属⼈化し、チームで⽀援 しにくい © asken Inc. 8
次、どうすべきか? 「リリース判断基準」を開発の“序盤”から具体化していく (※ソフトウェア開発の基本😅) AI出⼒の要求を「テスト可能 な」レベルまで具体化 基準に基づき、典型的‧例外的 なケースを最初に⽤意する 評価の仕組み化 修正のたびに⾃動で品質を定量 評価し、スケール可能にする
© asken Inc. 9 評価基準の明⽂化 評価データセット構築
今後の課題 © asken Inc. 9 費⽤対効果の⾒極め • 網羅的な評価(とくに主観価値)は根本的にムリ • ⼈⼒⽬検と⾃動化、どう使い分ける?
• どうなってれば「リリースしよう」と思えるか?
まとめ AI機能開発のしくじりから得た学び AI機能開発の意思決定は難しい。特に「主観的な価値を含むリリース判断」は最⼤の難所 「リリース判断基準の曖昧さ」は、リリース直前の炎上を招く PdMは「リリース判断基準」を開発の序盤から考え抜き、チームで扱えるようにする © asken Inc. 10
採⽤強化中! ⼀緒に「しくじり」から学び、未来の「あすけん」を作りませんか? © asken Inc. 11 🔥積極採用中ポジション • プロダクトマネージャー •
テックリード • エンジニアリングマネージャー • iOSエンジニア • Androidエンジニア • バックエンドエンジニア • インフラエンジニア 🍏 あすけん採用公式X @asken_dev 勉強会イベント・テックブログ ・採用情報を発信中! ぜひフォローお願いします!!
ご清聴ありがとうございました