私は、難しい仕事をするときは、怠け者を選びます。なぜなら、怠け者は簡単にできる方法を見つけるからです。
ビル・ゲイツの名言、しかし、今は、GPT-3や今回のGPT-4がより強力で身近になったので、怠け者に頼るのではなく、我々の親友であるChat GPTに頼ればいいのでは。
そうすれば、プロダクトマネージャーは自然言語処理（NLP）ツールを使って、面倒な作業を自動化することができます。AIツールの使用は怠慢だという意見もあるかもしれませんが、私たちは時間を節約し、効率を向上させる賢い方法だと考えています。さらに、AIに任せておけば、自分で何かをするのに時間を浪費する必要はないでしょう。それに、現実を見ましょう。私たちは皆、心の底では怠け者なのですからね。メールでトムに聞いてみてください🙂。
@tldv.io AIに感謝（IGの@marketoonistにクレジット）#ai #artificialintelligence #chatgpt #chatgpt4
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でも、プロダクトマネージャーってなんだろう？
プロダクトマネージャーは、最もシンプルな形で、成功する製品を定義し、発売し、管理します。プロダクトマネージャーは、エンジニアリング、デザイン、マーケティング、その他のチーム間の調整を行い、製品の製造と発売を成功に導く、部門横断的な役割です。
プロダクトマネジメントは、ユーザーリサーチ、製品戦略、顧客フィードバック分析、ユーザーストーリー作成などを統括します。プロダクトマネジメントは、プロダクトローンチを成功させるために必要不可欠なものであり、各ステップの基礎がしっかりしていれば、ターゲット顧客の最も顕著なペインポイントを解決する最高のプロダクトを生み出すことができます。
で、それがAIとどう関係があるんだ？
AIをインパクトのある方法で使用することで、プロダクトマネージャーは戦略やビジョンといったより高いレベルのタスクに集中できる一方、より反復的なタスクをAIツールに委ねることができます。これにより、より良い意思決定、ひいてはより良い製品につなげることができます。
Chat GPTとGPT-4は、プロダクト・マネージャーを支援するさまざまな方法を提供します。顧客フィードバックのサマリーを取得するような小さなタスクから、マーケティングコピーの作成やユーザーストーリーの自動生成のような複雑なプロジェクトまで、様々なものがあります。Chat GPTとGPT-4があれば、世界はあなたの手の中にあるのです。
プロダクトマネジメントは、常に人間が主導する仕事です。人間が人間の考えや感情について人間に尋ねるためのプロセスを作り出します。収集されたデータの多くは定量的に示すことができますが、感情が大きく影響します。これは、フラストレーション、怒り、喜び、落胆といった感情であることがあります。そして、これまでAIは感情を読み取ることが得意ではありませんでしたが、NLPツールが高度化するにつれて、追いつきつつあります。
大きな助けになるのは、Chat GPTとGPT-4がユーザーストーリーの作成に使えることです。これは、プロダクトマネージャーが顧客の問題を取り上げ、それを解決するために必要なすべてのステップを概説するストーリーボードを作成することで、プロセスを開始するのに役立つものです。これは、人間が効率的に行うには時間がかかりすぎたり、多くのリソースを必要としたりするプロセスを開始する際に、非常に役立ちます。
AIは、顧客のフィードバック分析にも役立ちます。プロダクトマネージャーは、GPT-4に顧客フィードバックの要約を依頼することで、顧客が製品について何を言っているのか、より詳細で洞察力のある理解を得ることができます。これにより、製品をより成功させるために開発努力を傾ける必要がある領域を素早く特定したり、変更を提案したりすることができるようになります。
AIは、プロダクトマネージャーがアプリやウェブサイトなどさまざまなソースからデータを分析し、人間が見落としがちなインサイトを発見するのに役立ちます。これにより、製品の改善点を特定し、新製品のイニシアチブの機会を発掘することができるだろう。
プロダクトマネージャーのためのChatGPTプロンプトの開発
これまで述べてきたように、プロダクトマネージャーがChat GPTを使って、製品の日常的なタスクや大局的なタスクに役立てる方法は無限にあります。しかし、実際にどのようにしてこれらのことをさせるのでしょうか？どんなことを入力する必要があるのでしょうか？
コンピューターに向かって叫べば、金が出てくると思ってはいけない。
それは、完璧なプロンプトを作ることです。幼児（または本当に賢い犬）に話しかけるようなものだと考えてください。
明確で、簡潔で、具体的であることが必要です。正しい質問をすれば、必要な答えが得られる。間違った質問をすれば、ちんぷんかんぷんな答えが返ってくる。
まず、プロンプトを考えるときに、理路整然と考えることは非常に有効ですが、試行錯誤することは間違いないです。
AIをうまく使いこなすことは、仕事の役割や目標が何であれ、新しいスキルである。会話術のように、何をどうしたいのかを明確にする必要があります。正しい」アウトプットを得るためには、「なぜそうするのか」というヒントも必要かもしれません。
そこで、プロンプトの作り方に入る前に、AIアシスタントに何を求めているのかを正確に理解することが必要です。プロンプトは、ユーザーのチームが答えてほしい質問、またはアシスタントが実行することを期待するアクションを中心に設計する必要があります。
必要な情報やタスクを明確に理解することで、プロンプトを適切に構成することができます。
- プロンプトを作成する際には、いくつかの点を考慮する必要があります：
- タスクの目的
- データの種類
- 適切な情報検索方法
フレーズによって、さまざまな結果が得られます。
つまり、例えば、"私の製品が持つべき重要な機能は何か？"と "私の製品が解決すべき最も重要な問題は何か？"を比較するのです。
これらの質問は製品開発に関連するものですが、2つの異なる目的があります。最初の質問では、製品に含まれる可能性のある機能のリストを求め、2番目の質問では、製品が対処すべき中核的な問題や苦痛点についての洞察を求めています。ChatGPTの出力によっては、顧客が直面する重要な問題を解決できない機能のリストになってしまったり、その逆もありえます。
テンプレートやフレームワークの使用
私たちは、Productのフレームワークを愛しています！プロンプトの作り方のアイデアやプロセスがあれば、プロンプトの構成や文言をガイドして、望ましい結果と一致するようにすることができます。
例えば、Chat GPTを顧客フィードバック分析に使用する場合、次のようなテンプレートが考えられます。
"【製品/サービス】の顧客フィードバックを分析する場合、最も一般的な苦情と改善提案の概要を提供してください。"
このプロンプトは、タスクの目標、データのタイプ（顧客フィードバック）、適切な情報検索方法（一般的な苦情と提案の概要）を明確に示しています。
例えば、Chat GPTを使ってユーザーストーリーを作成するとします。その場合、AIアシスタントがタスクを完全に理解できるように、顧客の問題についてのコンテキストを提供する必要があります。これは次のようなものです：
"【問題】に関して受け取ったお客様のフィードバックに基づき、この問題を解決するために必要なステップを概説したユーザーストーリーを作成してください。"
問題に関するコンテキストを提供することで、プロンプトはより具体的に、望ましい結果に焦点を当てることができます。
プロダクトマネージャーはすでにChatCPT、GPT-3、GPT-4を使用している。
ChatGPTを使えば、わずか数分で何千人ものユーザーのフィードバックに目を通すことができます。そうです、最初に聞いたのはここでしたね！
フィードバックを手動でもう一度見ることは常に推奨されますが、特にそれが機密情報を含んでいる場合、ChatGPTは、出現した主要な傾向やパターンの迅速かつ汚いハイレベルな要約を与えることができます。これは、具体的な例をダブルダウンすることが容易になり、あなたのポイントを家に駆動します。
ChatGPTがあなたのために、手作業でフィードバック分析をする必要があるのでしょうか？結局のところ、時間はお金であり、あなたはより重要なことに時間を使うことができます！
そのための素晴らしいプロンプトがある：
- ユーザーの回答で最も多いテーマやトピックは何ですか？
- 特定の質問やトピックに対するユーザーの反応に、パターンや傾向はあるのでしょうか？
- ユーザーが回答した中で、重要な意見や態度は何ですか？
- 年齢、性別、居住地などの属性情報によって、ユーザーの反応はどのように変化するのでしょうか？
- ユーザーの反応を分析することで、意外な、あるいは予期せぬインサイトが得られることはないでしょうか。
GPT-3とAIを使って、どんなトリッキーな（つまりBORINGな）法的問題でもスーパーチャージしているユーザーもいます。
実際の法的アドバイスに取って代わることはできませんが、AIは場合によっては法的要件の包括的な要約を提供することができます。将来的には、顧客向けの製品を設計・作成する際に、コンプライアンスに潜在するギャップを検出するためにAIが活用されるかもしれません。このようにAIの力を活用することで、プロダクトマネージャーは、複雑な文書に目を通したり、法律を調べたりする時間を費やすことなく、対処すべき法的問題を迅速かつ効率的に表面化することができます。
このスキルを活用するために、以下のプロンプトを試してみてはいかがでしょうか（ただし、必ず法律の専門家に確認を取ってください）：
- あなたは[会社]のプロダクトマネージャーです。GDPRは当社の製品開発プロセスにどのような影響を与え、コンプライアンスを確保するためにどのような手段を講じればよいでしょうか。
- 私たちの製品は、[目的]のためにユーザーデータを収集します。このデータ収集はGDPRに準拠していますか？もしそうでない場合、どのような変更が必要でしょうか？
- お客様から、すべての個人データを削除するよう要請がありました。この要求に応えつつ、GDPRのコンプライアンスを確保するにはどうしたらよいでしょうか。
- ユーザーデータを処理するサードパーティ・サービスの利用を検討しています。このサービスを利用する前に、データ処理契約においてどのようなGDPR要件を確認すべきでしょうか。
- 当社のマーケティングチームは、ユーザーデータに基づいてターゲットメールを送信したいと考えています。このメールはGDPRに準拠していますか？また、準拠を保証するためにどのような手順を踏まなければなりませんか？
ChatGPTとAIが "チーム "を作ってくれる！
AIが生み出す新機能やアプローチのアイデアは、このユーザーのようなソロのブートストラッパーであれば、ほんの始まりに過ぎないのです。デザインドキュメントの作成にお困りですか？ChatGPTがそのお手伝いをします！AIの力で、あっという間にプロのようにデザインプロセスを合理化することができます。さあ、何を待っているのでしょうか？ChatGPTとAIが、あなたのビジネスを次のレベルへと導きます！
もし、あなたが一人で悩んでいるのなら（あるいは、今すぐチームに助けを求めるのが面倒なのなら）、以下のプロンプトを試してみてください：
- ChatGPTが提供する、デザインプロセスの改善や、より魅力的なユーザー体験の実現に役立つ、AIを活用した機能や性能は何ですか？
- ChatGPTの言語機能を活用して、すべての製品やサービスに一貫したブランディングやメッセージングを行うにはどうしたらよいでしょうか。
- 今まで考えもしなかったような新しいデザインのアイデアやコンセプトを生み出す。そのためのベストプラクティスは何でしょうか？
- ChatGPTを活用してユーザーのエンゲージメントや満足度を向上させている成功例と、そのアプローチからどのように学べばいいのでしょうか？
- ChatGPTを使用してユーザーのフィードバックを分析し、デザインの潜在的な改善点を特定するにはどうすればよいですか？また、これらの変更を実行するために使用できるツールやテクニックは何ですか？
さて、さて、誰がついにAIの力を受け入れるようになったのか見てみましょう！このユーザーは懐疑的な立場から信奉者になったのです、それも良いことです。
AIは、あなたのビジネスの救世主となります。顧客を満足させ、関心を持たせることは非常に重要です。しかし、それだけにとどまる必要はありません。SQLスクリプトでデータベースを整えれば、顧客データを自在に分析できるようになります。そして、「人工知能」と言うよりも早くチャットボットが答えを自動生成してくれるのであれば、人間のカスタマーサポートは必要ないでしょう。このユーザーの本を参考に、AIに魔法をかけさせてみてはいかがでしょうか。あなたのチームは、そのことに感謝することでしょう！
製品を作るには、とてつもなくお金がかかります。
製品を研究し、設計し、開発し、市場に送り出すには、時間とお金がかかります。しかし、手間をかけずに実現可能な答えをすぐに得られるとしたらどうでしょう？そこで登場するのが、プロトタイピングを支援するChatGPTのようなAI搭載のツールです。ChatGPTは、既存の製品を素早くスキャンして類似点を見つけ、潜在的な顧客の関心事に対する洞察を提供し、機能のアイデアを提案することができます。まるで、ポケットの中に専門家チームがいるようなものです！また、費用対効果という点では、AIが提供するデータ駆動型の意思決定に勝るものはありません。
営業面でも、プロダクトマネージャーはAIを投入することができます。このユーザーはデータを貼り付け、特定の会話率を達成するためには何本のリードが必要なのか、仮説を立てて質問します。このレベルの洞察力によって、市場動向や過去の実績、さらには営業スタッフの実績に基づく予測を見ることができます。また、GPTを利用したツールもあり、潜在的な購入者を特定し、最適なタイミングでアプローチしたり、ターゲットを絞ったオファーや割引を行ったり、反応がない場合の自動フォローアップメールを設定したりすることができます。では、なぜ待つのでしょうか？AIがあなたのセールスプロセスを加速させ、競争優位に立つことができます！
プロダクトマネージャーが占い営業タイプになるためのプロンプトを紹介します：
- 売上増と相関のある顧客の行動や言動は何か？
- 売れ筋商品の平均注文金額はいくらか、また、この情報を活用して収益を最適化するにはどうすればよいか。
- データをもとに、どの製品が不調で、どのような変更を加えればパフォーマンスが向上するのか。
- このデータ分析に基づき、全体のコンバージョンレートをどのように改善し、そのために具体的にどのようなアクションを起こせばいいのか。
- お客様の行動や嗜好をより深く理解するために、他にどのようなデータソースを活用し、その情報をどのように商品開発やマーケティング戦略に役立てることができるのか。
AIを活用することで、既存の研究を分析し、共通の質問やテーマを特定することで、UXリサーチのアンケートを作成し、それをUXリサーチのリポジトリに保存し、将来参照することができます。AIを活用すれば、新しいアンケートの出発点として使用できる標準的な質問を作成したり、自然言語生成を使用してユーザーデータに基づいてパーソナライズされた質問とプロンプトを生成したりすることができます。さらに、機械学習アルゴリズムを使用することで、ユーザーのフィードバックから学習し、時間の経過とともにアンケートを改善することができます。また、アンケートのためにビデオチャットでユーザーミーティングを行うのであれば、AIミーティングアシスタントを使うことで、回答に洞察を加えることができます。
効果的なUXリサーチのアンケートを作成するために、役立つ5つのプロンプトをご紹介します：
- 商品開発のためのユーザーリサーチのアンケートに盛り込む質問のアイデアを教えてください。
- ユーザーリサーチのアンケートをどのように構成すれば、バイアスを最小限に抑え、最高の効果を得ることができるのでしょうか？
- ユーザーリサーチのアンケートの対象者は誰なのか、彼らのニーズや好みを最もよく理解するためには、どのように質問を調整すればいいのか？
- ユーザーリサーチの結果に影響を及ぼす可能性のある一般的なバイアスにはどのようなものがありますか？また、これらのバイアスを軽減または排除するために、どのようにアンケートを設計すればよいでしょうか？
- ユーザーリサーチのアンケートに含めることができる質問の種類と、それぞれの種類をどのようなときに使うべきでしょうか？
プロダクトマネージャーにおけるAI・ChatGPT活用の否定的・倫理的問題点
すみません！AIはプロダクトマネージャーにとって非常に有用なツールであるとしても、すべてが晴れやかでバラ色であるはずがないのです。欠点もあります。
バイアス
そう、コンピュータの知能はちょっと偏屈なところがあるんだ。なるほど、そういう偏見ではないかもしれませんね。AIシステムは、学習させるデータと同じくらい偏りがありません。製品管理AIシステムを訓練するために使用されるデータが偏っている場合、差別的な結果につながる可能性があります。例えば、特定の人口動態を十分に反映していないデータで訓練されたAI駆動の製品管理ツールは、その人口動態に最適化されていない製品を生み出すことになるかもしれません。
限られた創造性
クレヨンを持てるようになったんだ」と感心しながらも、ヒューゴ・ボス賞を受賞するような作品ではありません。
AIシステムは、既存のデータに基づいてアイデアやソリューションを生み出すことに優れていますが、まったく新しいアイデアを生み出す能力には限界があります。AIを活用したツールだけに頼っているプロダクトマネージャーは、人間の創造性だけが提供できる革新的で画期的なアイデアを逃すかもしれません。
文脈の欠落
会話の50％くらいしか話せなかったと感じたことはありませんか？また、共同作業をしようとすると、バカにされたように見えます。
AIは自分が知っていることしか知らず、データに頼って意思決定を行うことになります。つまり、状況のより広い文脈を考慮することに苦労する可能性があるのです。例えば、AIを搭載した製品管理ツールは、顧客ロイヤリティへの潜在的な影響や、そのデータにアクセスできないターゲットグループの現在の経済状況を考慮することなく、製品の値上げを提案するかもしれません。
AIへの過度な依存
でも...スペルチェックを使わずに文書を書いたのはいつ以来でしょうか？あるいは、自動候補を使わないで文章を書いたのは？そうですね。テクノロジーは生活を便利にしてくれますが、その分、テクノロジーに依存することもあります。
AIを活用したツールに頼りすぎると、自己満足に陥り、批判的思考を欠くことになりかねません。プロダクトマネージャーは、根本的な前提や意味を十分に理解しないまま、AIシステムの提案に盲従してしまうかもしれません。
透明性の欠如
コード、プログラミング、秘伝のタレ。人々がAIやChatGPTを使うとき、どのように機能するのかを知らずに驚嘆する。
AIシステムは基本的にブラックボックスであり、システムがどのように判断に至るかを理解することは困難か不可能であることを意味します。この透明性の欠如は、規制の観点から問題となる可能性があり、プロダクトマネージャーがシステムの推奨事項を完全に信頼することを難しくしています。
ミスをすることがある
AIは人間ではありませんが、人間によって設計されたものです。そしてそれはバイアスを伴うが、間違いを犯すこともある。データによって駆動されるとはいえ、データは常にニュアンスを得るわけではありません。例えば、技術的には実現可能だが、顧客にとっては望ましくない製品機能をAIシステムが推奨するかもしれない。また、製品の品質を損なうようなコスト削減策を提案するかもしれません。
ベストケースは、自由に使いながらも、追加のリサーチで惜しみなく実施することです（いずれにせよ、これはやるべきことです！）。
プロダクトマネージャーのためのGPTは未来だ
プロダクトマネージャーの皆さん、絶対に100％、何らかの形でAIを使う必要があります。たとえあなたが「気持ち悪い」と思っていても、それが未来であり文化なのです。そうしなければ、あなたは取り残されてしまうでしょう（あるいは、職人的なプロダクトマネージャーを自称することもできます）。潜在的な欠点を認識し、使用する際には注意を払う必要がありますが、AIを活用した製品管理ツールは非常に貴重なものとなります。
ユーザーリサーチャーになるには、質問の仕方、どんな質問をするかなどの専門的な知識が必要なように、プロダクトマネージャーは、AIに正しいことをさせるためのお願いの仕方を学ばなければなりません。
Chat GPTやその他のGPT-3、GPT-4駆動ツールについて知ることができる。どのように動作し、どのように対話できるかを見てください。遊びながら学べば学ぶほど、自分の知識やスキルセットをツールに持ち込むことができ、より良いものになるはずです。
プロダクトマネージャーとして、あなたはすでに100万もの仕事をこなし、火を消して、皆を幸せにしようと努力しているのです。そこで、AIに手を貸してもらうのはどうでしょう。嫌味な態度やトイレ休憩の必要がない、個人的なアシスタントを雇うようなものです。
AIを活用した製品管理ツールは、膨大な量のデータを数秒で分析し、アナリストのチームが数日または数週間かけて明らかにするような洞察を与えてくれることがわかっています。しかも、人為的なミスで疲弊したり、ミスを犯したりすることもありません。AIを味方につければ、データに基づいた意思決定をこれまで以上に迅速に行うことができ、製品にとって最善の選択をしていると確信することができます。
でも待ってください、まだあります！AIは、将来のトレンドや顧客の行動を予測し、競合他社に一歩差をつけることもできます。お香やタロットカードを使わずに、自分だけの神託を手に入れたようなものです。また、反復的なタスクやワークフローを自動化できるため、デスクで昼寝をしたり、Netflixの最新シリーズを夢中で見たりと、大切なことに集中する時間が増えます。
だから、プロダクトマネージャーの皆さん、AIの力を受け入れてください！それは未来というだけでなく、現在でもあるのです。正直なところ、眠らず、文句も言わず、オフィスの冷蔵庫からランチを盗むこともないパーソナルアシスタントが欲しいと思わない人はいないでしょう。
また、プロダクトマネージャーに最適なAI駆動の素晴らしいツールをお探しでしたら、。tl;dv 、その点でもお役に立てると思います。すべてのユーザーインタビューを記録し、すべてのインサイトを保存し、強調し、分析します。幸せな日々です！
