生成AI企画の注意点｜PoCで終わらせないためのPdM設計論

「AIを使った新規企画を立ち上げたが、PoCで止まってしまった」──この悩み、今や多くのPdMが抱えています。

別のチームが立ち上げたプロジェクトも、まさにこれに該当します。
セールスの生産性向上につながるような企画だったのですが、リリースまではスラックなどで大いに盛り上がり、実際にリリースしてみると「使いづらい」「役に立たない」「使う必要ある？」などの理由により、リリース後2ヶ月で自主的に利用されたのは一回のみ。
それ以降、誰もその企画について触れなくなりました。原因は技術力ではなく、企画の設計構造そのものでした。

1. なぜ生成AI企画は“PoC止まり”になるのか

多くのAIプロジェクトが途中で失速する理由は、「ゴールがAI導入になっている」からです。
PdMとして本来定義すべきは、「AIで何を成長させたいか」であり、AIを入れること自体ではありません。

私の経験では、AI企画の失敗パターンは次の3つに集約されます。

• ① AI導入が目的化する：「とりあえずAIで自動化しよう」から始まり、実装後の運用体制を想定していない。
• ② 評価軸が曖昧：精度やコスト削減といった数字しかなく、ユーザー体験の変化が測れない。
• ③ チーム理解の非対称性：技術サイドと事業サイドの認識がずれ、成功の定義が噛み合わない。

つまり、AI企画の失敗は「AIが悪い」わけではなく、PdMが企画の設計で“思考の接続”を怠った結果なのです。

2. PdMが最初に定義すべき「価値の接点」

AI企画の最初に考えるべきは「どんな体験を変えるのか」。
AIがもたらすのはスピードでも精度でもなく、“判断と行動の余白”です。

たとえば、不動産領域で物件査定AIを導入したとき、目標を「査定時間の短縮」に置くと、効果は限定的でした。
しかし「ユーザーが“納得して査定結果を受け取る体験”を増やす」に変えた瞬間、指標もチームの目線も一致しました。

価値提供型PdMの設計図 にも通じますが、PdMの設計とは“AIの出力をどう体験価値に接続するか”を明確にすること。
ここを曖昧にした企画は、必ず「精度」か「期待値」で詰まります。

3. 成功するAI企画は「観察→設計→検証」で回す

AI企画は、一般的なプロダクト開発以上に“観察”が重要です。
AIの出力はデータと文脈に依存するため、まずは人の行動と認知のズレを観察しなければ正しい問いを立てられません。

• 観察：ユーザーがどの場面で迷い・待ち・判断に時間を取られているかを見つける。
• 設計：AIが介入すべきタイミング・トリガー・出力形式を定義する。
• 検証：AIが“使われた”かではなく、“使われ続けた”かを測定する。

この「観察→設計→検証」は、AI企画をPoCで終わらせず、プロダクトに定着させるための最小ループです。

4. ステークホルダーとの合意形成は「KPI」より「物語」で

AI企画が進まないもう一つの理由は、経営層や他部門との合意が取れないこと。
ここでPdMがやりがちなのが「KPI表で説得する」アプローチです。

しかし、AIの価値は数字で伝わりにくい。
有効なのは、“物語構造”で語ることです。
つまり、「どんな人が・どんな場面で・どう変わるか」を一枚のユーザーストーリーで共有する。

私のチームでは、企画資料をKPIシートではなく「AIが関与する1日の流れ」で描き直したことで、経営陣の理解が一気に進みました。
AIは仕組みではなく、“体験を変える登場人物”として語る方が伝わります。

5. PoC疲れを防ぐためのチーム設計

AI企画を持続させるには、PoCごとにチームが燃え尽きないように設計する必要があります。
特にPdMが意識すべきは、「技術の挑戦」と「事業の期待」を分けて管理すること。

技術チームは「できるか」を追い、事業側は「効果が出るか」を見る。
両者が同じ評価軸で動こうとすると、必ず摩擦が生じます。

PdMはその間に立ち、「今は検証フェーズ」か「価値提供フェーズ」かを明確に線引きする。
この線が曖昧なままPoCを繰り返すと、メンバーは“また検証か”と疲弊します。

まとめ：AI企画は「設計思想」で差がつく

生成AIの企画を成功させる鍵は、“AIを導入すること”ではなく“AIを理解して使える状態にすること”です。
観察から始め、設計で筋道を立て、検証で定着を測る。
この循環を作れたチームだけが、PoCの壁を越えられます。

次回は、実際にDifyを活用した「AIエージェント設計」の実例を紹介します。
ハルシネーションを抑えるための構成・プロンプト・制御パラメータも含めて具体的に解説します。

内部リンク：課題解決型PdM 完全ガイド ／ 価値提供型PdMの設計図