AIプロジェクトのPdM/PMを任された人が、最初に読むべき実践記事

AIプロジェクトの

プロダクトマネージャー(PdM)兼プロジェクトマネージャー(PM)

を任されました。

クライアントの要望を整理し、

AIプロダクトの開発を進め、

進捗を共有し、課題を洗い出し、

チームに仕事を割り振る。

……頭で断片的に理解していても、何に注意して動いて行けばいいかわからない笑。

この記事では、

AIプロジェクトで破綻しないための仕事の進め方を、実務目線で整理します。

はい、僕向けです 笑。

読者様も、同じ経緯でこの記事に思うので、少しでも参考になれば幸いです。

(以下、僕の強い味方であるchatGPT様のご意見です。)


AIプロジェクトのPdM兼PMは難易度が高いですが、型を持てば一気に楽になります。

あなたのこれまでの データ・ML実務(LightGBM ) の経験は、かなり武器になります。

以下は「明日からこの順で動けば破綻しない」実践フレームです。


全体像(まずはこれを頭に入れる)

あなたの役割は 3つの翻訳者 です。

その1. クライアントの曖昧な要望 を 解ける問題 に翻訳

その2. 解ける問題 を AIプロダクトの仕様 に翻訳

その3. 仕様 を チームの具体タスク に翻訳

この翻訳がうまくいけば、進捗・信頼・成果がすべて回ります。


① 最初にやるべきこと(着任直後)

1. ゴールを「ビジネスKPI」で固定する

AIの精度ではなく、意思決定に使えるかが基準です。

必ず決める質問

  • このAIで「何を良くしたい?」(売上?工数?リスク?)
  • 誰が、いつ、どの判断に使う?
  • 使えなかったら何が困る?

👉 例(良い形)

「週次の発注量を決める担当者が、

来週の客数を±10%以内で把握できること」

※ 精度目標(RMSEなど)は後で決める

2. 「やらないこと」を決める(超重要)

AI案件は膨張するのが失敗パターン。

  • 今回は 自動化しない
  • 今回は リアルタイムはやらない
  • 今回は 全店舗対応しない

👉 これを最初にクライアントと合意


② クライアント要望 → プロジェクト設計

要望整理テンプレ(そのまま使えます)

① 背景・課題 ② 期待しているアウトカム(業務レベル) ③ 現在の業務フロー(AIなし) ④ AIが入るポイント ⑤ 成功条件(定量・定性) ⑥ 制約(期限 / データ / 予算 / 法務)

これを1枚にまとめて、

👉 「この理解で合ってますか?」レビューを必ず入れる。

AIプロジェクト特有の注意点

最初に確定できないもの

  • 精度
  • 学習に使えるデータの質
  • 特徴量の有効性

だからこそ👇

「段階的に確度を上げる前提」をクライアントに説明


③ スケジュールの作り方(鉄板)

AI案件の王道フェーズ

Phase 0:業務理解・データ棚卸(1〜2週)

  • 使えるデータは何か
  • 欠損・粒度・履歴
  • 業務的に「使えない」値は?

👉 この時点で赤信号が出る案件は多い

Phase 1:PoC(まずは動くもの)(2〜4週)

  • 精度より「方向性」
  • シンプルなモデル(線形 or LightGBM)
  • 手動運用OK

👉 クライアントには

「これは検証用です」と明言

Phase 2:業務で使える形へ(4〜8週)

  • 特徴量改善
  • 精度評価
  • UI / 出力形式調整
  • 運用ルール作成

Phase 3:本番・改善サイクル

モニタリング 精度劣化検知 再学習計画


④ 進捗共有・クライアントとの会話術

進捗報告は「事実+判断」

❌ 悪い例

「精度が思ったより出てません」

⭕ 良い例

「現状、祝日影響が強く残っています

→ 特徴量追加で改善見込みあり

→ 1週間追加で検証したいです」

毎回伝える3点セット

  • 今どこ?(事実)
  • 何が課題?(仮説)
  • どうする?(選択肢)

👉 クライアントに「決断」をしてもらう


⑤ チームへの仕事の渡し方

タスクは「判断不要レベル」まで落とす

❌「特徴量を考えて」

⭕「祝日影響を見るために・祝日前後±3日のフラグ・曜日×祝日交互作用を作って、CVで比較して」

役割分担の基本

あなた:全体設計・判断・対外調整

ML:モデル・特徴量・評価

DE:データ整備・パイプライン

Biz:業務要件・使い勝手


⑥ あなたが毎週やるべきチェックリスト

  1. クライアントの期待はズレていないか?
  2. 「精度」ではなく「使えるか」を見ているか?
  3. 次の意思決定は誰がするのか明確か?
  4. チームは迷わず作業できているか?

最後に(かなり重要)

あなたは

「AIを作る人」ではなく

「AIで失敗させない人」です。

技術力よりも

  • 問題設定
  • 期待値調整
  • 意思決定の整理

ここができるPdM/PMは本当に希少です。


・・・。

GPT先生さすがです…とても勉強になりました。

自分の担当するプロジェクトでも、当てはまる課題も共通していて、とても共感しました。

今後は PdM/PMとして、

プロジェクトの進行は①〜③を、

プロジェクト進行中に④〜⑥を

参考にしたいと思いました。

次のブログでは、前職が製造業界で、仕事の完了=納品を意識していた関係で、

プロジェクトでの成果物/納品物って何?

と気になったので、それについて書きます。

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