書籍紹介 INSPIRED実践02｜顧客理解の型：行動データ×定性の統合で“再現性ある価値”をつくる
顧客理解は“声”ではなく“行動”に宿る。行動データと定性観察を統合し、Aha体験の設計からPoC移行まで再現性を高める実務フレームを解説。BtoB/BtoC別の型、指標、撤退線も。
PdM
書籍紹介 PdM INSPIRED実践01｜「価値×実現性×ビジネス」を同時に満たす設計──BtoB/BtoCでやるべき検証はこう変わる
INSPIREDの核である「価値×実現可能性×ビジネス」の交差点を、現場で再現可能な設計に落とす。BtoB/BtoCで違う検証ポイント、指標と撤退線、ディスカバリーの運用まで実例で解説。
ピープルマネージメント 「任せたのに成果が出ない」はマネジメントの設計ミスである
任せても成長しない、任せたのに品質が落ちる──それはメンバーの問題ではなく、マネジメント設計の欠落が原因です。支援設計・判断ライン・責任構造を整える実践方法を解説。
ピープルマネージメント 「ついていきたい」と言われるリーダーが必ずやっていること──率先垂範と“自分ごと化”のマネジメント
部下が指示待ちになる、チームが主体的に動かない──それは気合いの問題ではなく設計の問題。率先垂範だけに頼らず、個々の自分ごと化を引き出すマネジメント方法を実例で解説。
AI AI導入しても成果が出ないのはなぜか？──イネーブルメント設計の欠落がすべてを止めている
結論：失敗の本質は“ツール選定”ではなく“イネーブルメント設計の欠落”。導入〜定着〜成果化までをつなぐ設計テンプレと運用プロセス（30-60-90日・KPI・ナレッジ化）を実務目線で解説。
AI AI導入しても成果が出ないのはなぜか？PdMが必ず設計すべき3つの起点
AI導入で現場が速くならないのは、ツールではなく「設計」の問題。PoCで終わらせないために、PdMが最初に整えるべき3つの起点（判断構造・責任の境界・KPI/先行指標）を、実例ベースで具体解説。note本編で実装テンプレも案内。
AI AIが意思決定を遅くする？PdMが設計すべき“決める構造”の再定義
AIを導入したのに意思決定が速くならない。その原因は「情報が増えすぎて判断できない構造」にある。PdMが設計すべき“決める仕組み”を実例を交えて解説します。
AI AIを使うチームと、AIを使いこなすチームの決定的な差
AIを導入したのに業務が速くならない。そんなチームに共通するのは「AIを使うことが目的」になっていること。PdM視点で、AIを“使いこなすチーム”へ変えるための実践的な思考法を解説します。
AI 生成AIエージェントを実務で使いこなすための「設計と思考」
生成AIエージェントを業務に導入しても“正確に動かない”理由はどこにあるのか。Difyを使った実装と検証を通じて見えた、ハルシネーションを抑える「PdM的AI設計思考」を解説します。
AI 生成AI企画の注意点｜PoCで終わらせないためのPdM設計論
生成AI企画が失敗する原因は「技術」ではなく「設計」にある。PoCで終わらせないためにPdMが意識すべき3つの観点と、AI企画を事業価値につなげる実践フレームを解説。