AI 生成AIに「使えるPRD（要件定義書）」を書かせる唯一の方法。プロンプトより重要な「構造化データ」の渡し方
「生成AIに仕様書を書かせてみたが、当たり障りのない内容しか出てこない」「結局、AIが書いたものを自分で大幅に修正している」「ClaudeやChatGPTを使っても、エンジニアに渡せるレベルのPRDにならない」業務効率化のために生成AIを導...
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AI PdM プロンプトエンジニアリングはもう古い？AI導入で成果を出すための「Dify構造設計」入門
「ChatGPTを業務に導入したが、精度が低くて使われない」「プロンプトをどれだけ工夫しても、たまに嘘（ハルシネーション）をつく」「PoC（概念実証）止まりで、実運用に乗らない」いま、多くの企業で「AI導入プロジェクト」が死屍累々となってい...
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を導入しても業務が速くならないのはなぜか？
AIを導入したのに業務スピードが上がらない。その原因は技術力ではなく「設計」と「人の心理」にある。PdM視点で、AI導入の落とし穴とKPI設計の考え方を解説します。
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。
PdMノウハウ 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。
AI 使うべき生成AIツール｜PdMがリサーチ・設計・実装・検証で成果を出すための実例集
PdMが生成AIをどう使えばプロダクト開発の質とスピードを上げられるのか。ChatGPT、Claude、Notion AI、Cursor、Difyなど、実務フェーズ別に使えるAIツールと活用法、注意点を徹底解説。