結論：PdM面接は「成果の再現性」を短時間で証明できれば勝てます。Aha％→TTV→D1を軸に、課題→仮説→施策→指標→学びの順で回答を組み立てましょう。
「どんな質問が出るのか」「何を話せば評価されるのか」。PdM面接では、話の派手さよりも意思決定の型と再現性が問われます。本稿は、よくある質問の“意図”を明らかにし、今すぐ使える回答テンプレを提供します。最後に想定問答と、そのままコピペで使える一文も用意しました。
評価軸を先読みする：再現性＝“型×指標”
評価者が見ているのは「その成果を新しい環境でも再現できるか」。実績の大小より、どう優先し、何で判断したかが重要です。
- 型：課題→仮説→施策→指標→学び→拡張の順で語る。
- 指標：Aha％（価値の初回成立）／TTV（p50・p95）／D1（翌日活性）。
- 優先順位：Aha断絶＞TTV悪化＞D1阻害の順で説明。
Aha→TTV→翌日活性の順で見ると意思決定が速くなります。詳しくはKPI設計と運用ガイドへ。
コピペ素材（冒頭の型・15秒）
「課題Aに対し仮説Bを優先。施策CでAha％ +Xpt／TTV p95 −Y秒。学びDを得て施策Eを横展開。」
まとめ：数字は“結果”ではなく“判断の根拠”として使う。例：Aha前1項目削減→TTV短縮→CVR上昇。
頻出質問①：自己紹介（サマリ）
意図：短時間で「強み」と「再現性のある成果」を掴みたい。
- 強み領域（戦略／データ／UX／開発理解）を先に言う。
- 代表実績は先行指標で1行要約。
- 役割範囲と意思決定ポイントを明示。
回答テンプレ（30〜45秒）
「強みは◯◯と◯◯。直近は◯◯でAha％ +Xpt／TTV p95 −Y秒。仮説→小実験→拡張でD1も +Zpt しました。」
まとめ：深掘りの“入口”を作る。例：「続きはポートフォリオのケース#1をご覧ください」。
頻出質問②：成果事例を一つ
意図：課題の定義と優先順位、検証能力を見たい。
- 課題の定義：ユーザー行動 or データで客観化。
- 優先順位：Aha断絶を最優先に置く理由。
- 検証：ABの判定指標＆撤退条件。
回答テンプレ（90秒）
1) 課題：Aha前で離脱が多い。
2) 仮説：◯◯が阻害。
3) 施策：フォーム−2項目／“続きカード”導入。
4) 指標：Aha％ +Xpt、TTV p95 −Y秒、D1 +Zpt。
5) 学び：セグメントAに有効。
6) 拡張：同様の導線を他機能に横展開。
まとめ：先行指標→学び→横展開の流れを固定。
頻出質問③：失敗例と学び
意図：撤退判断と学習の速さを見たい。
- 撤退条件を事前に決めていたか。
- 学びをプロセス化（チェックリスト化）したか。
- 再発防止が次の成功につながっているか。
回答テンプレ（60秒）
「施策AはD1に未改善で撤退。判定は〈D1 +2pt未満で撤退〉。学びBをテンプレ化し、施策CではAha％ +Xptに成功。」
まとめ：正解より“筋の良い撤退”。
頻出質問④：新規機能の優先順位づけ
意図：判断軸の説明力。
- フェーズ重み：Aha=5、購入直前=4、D1=3、その他=1。
- p95悪化リスクの評価。
- 再現性（他案件でも同じ軸で説明できる）。
回答テンプレ（45秒）
「Aha断絶を最優先。次に購入直前のTTV p95改善、最後にD1阻害。
理由はAhaが売上・継続の入口で、p95は最悪体験を代表するため。」
まとめ：優先の“重み付け”を数字で話す。
頻出質問⑤：定量・定性の使い分け
意図：相補関係の理解。
- 定量：先行指標で因果の仮説を立てる。
- 定性：ユーザーインタビューで行動の背景を掘る（?p=329へ接続）。
- 往復：数値→仮説→定性→施策のループ。
回答テンプレ（30秒）
「Aha％とTTVで当たりを付け、インタビューで阻害要因を特定→施策化→再計測で判断します。」
まとめ：二刀流を“順番”で語る。
想定問答（ショートQA集）
Q：売上に直結しない施策をどう説得？
A：先行指標に分解して、Aha％→TTV→D1→売上の因果で説明します。
Q：ロードマップはどう作る？
A：OKRのKR（Aha％/TTV/D1）から逆算し、テーマ単位でQごとに配置します。
Q：チームをどう動かす？
A：週次で“並べ替え会議”。トップ3阻害×小改修×判定条件で合意形成。
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FAQ
Q1：未経験でも面接で戦えますか？
A：戦えます。隣接職種の実績を先行指標で言語化し、再現性（型）を示してください。
Q2：実数を言えない場合は？
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