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導入
PdM PdM 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。
PdM 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。
PdM 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。
PdM 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 AIを使うプロダクト開発｜PdMが押さえるべき設計・実装・検証の型
生成AIを使ったプロダクト開発では、「PoCで終わらせない設計力」が鍵。PdMが押さえるべき3つの型（観察・設計・検証）と、実務でAIを扱う際の落とし穴を実例ベースで解説。