リサ・ホアンは2019年にMeta Ray-Banスマートグラス向けのAIアシスタントの開発を開始しました。彼女はチームを説得し、AIアシスタントがメガネの最も重要な機能になると信じ込まなければならなかった。全員が同意したわけではありません。 このゼロから一のプロセスは、純粋なソフトウェアPMが直面しない制約を浮き彫りにしました。重さ。バッテリー持ち。プライバシー。誰かの顔にカメラが当たっていることについて、通行人の懸念。そして、ファッション会社であるルクソティカがシリコンバレーのエンジニアリングチームのように運営されていないという事実も。サングラスのように見えるものに詰め込まれたエンジニアリングの複雑さは驚くべきものです。 最大の技術的疑問:クラウド処理かデバイス処理か? クラウドは現在デフォルトです。しかし、リサがこのエピソードで予言したことは注目に値すると思います。彼女はARのAIの大部分が最終的にデバイス上で動作すると信じています。彼女の理由はこうです。一日中顔にデバイスをつけて、見聞きを記録していると、人々はそのデータをローカルに留めておきたいと思うでしょう。モデルが小さく効率的になるにつれて、技術的な障壁はどんどん下がっていきます。 これはAIハードウェア全体で展開するより広範なパターンと一致しています。Appleはオンデバイスモデルに多額の投資を行っています。新しいAIスマホの波は、より多くの処理能力を極限まで押し上げています。プライバシーは単なるコンプライアンスチェックボックスではなく、製品機能となりつつあります。 リサがどんな文脈でもAI機能を構築するPMに教訓したのは、技術を深く理解しつつも、恋に落ちてはいけないことです。最高の製品は、ユーザーが実際に必要としていることと、今日技術が確実にできることの交差点にあります。早く建設しましょう。ユーザーがどうするか見てみましょう。前提を更新しましょう。繰り返す。

AI生産性ツールにおける隠れたボトルネックはセットアップコストです。 すべてのClaude Codeユーザーも同じ壁にぶつかります。インストールして、いくつかのプロンプトを実行し、汎用的な出力を返し、また手動作業に戻るだけです。返答は、あなたの会社や製品、指標、良い成果物とは何かを知らない賢い見知らぬ人と話しているように感じられます。 Claude Codeの設定を100回以上繰り返して、うまくいくパターンを見つけました。鍵は三層構造です。 レイヤー1はメモリです。クロードはあなたが誰で、何を成し遂げようとしているのか、どのように働いているのかを知る必要があります。ほとんどの人はこれを完全に飛ばします。目標、職業、最大の障害をシンプルな記憶プロンプトに記入することで、今後の返答がすべて変わります。 レイヤー2は CLAUDE.md ファイルです。これは毎セッションに読み込まれる永続コンテキストです。あなたの役割と製品で、クロードが聞かなくなるように。PRDの構造なので、すべてのドキュメントは同じフォーマットに従うべきです。「エンジニアとしてレビュー」や「疑い論者としてレビュー」と言えば、1分以内に異なる視点が得られるサブエージェントの役割もあります。 第三層はスキルです。通常のClaude、Cowork、Claudeコードで使える5つのスタータースキル。LinkedInの投稿ライター、アイデア検証者、プロンプトエンジニア、プロダクトデザイナー、ステータス更新ライター。それぞれが特定のワークフローをエンコードしているので、今日実行しても6ヶ月後に実行しても出力は一貫しています。 その後、Coworkが自動化レイヤーを追加します。週ごとにスケジュールされたタスク。実際のChromeセッションを使ったブラウザベースの競争調査。散らかったPDFやメールからスプレッドシートを生成すること。会議の議事録処理は30秒後に完了します。 完全なセットアップを2つのGitHubリポジトリ付きのガイドにまとめました。冷たい状態から生産的な状態に60秒で移行するために必要なすべての情報:

「私はPMにPRDを書くためにお金を払っているわけではありません。私は彼らの製品判断に対して報酬を払っています。」 リサ・ホアンはXeroのプロダクト部門シニアバイスプレジデントであり、同社は180億ドルの企業です。彼女はApple、Meta、Google、そして今ではXeroでAIPMを採用してきました。AIがPMに取って代わるのか尋ねると、それが彼女の答えでした。 AIは実行層を自動化します。PRDを書くこと。模擬文を作成すること。ロードマップの管理。データ取得中。すべてがAIツールによって加速または処理されます。PMとエンジニアの比率は圧縮されます。エンジニアが少なければ、PMも減ります。構造は本当に変化しています。 しかし、製品判断、曖昧なシグナルを見て何を作るか、何を廃止するかを決めるのはAIにはできない部分です。明確な正解はありません。ノイズの多いデータ、矛盾する顧客フィードバック、技術的な制約、そしてビジネス上のプレッシャーが多数あります。誰かがそれらすべてを総合して判断しなければなりません。 リサの予測:PMの役割はハイブリッドへと進化する。PMもまた建築を作っています。仕様書や引き継ぎだけでなく、プロトタイプ、設計、コードも含めて、その意味を示すのに十分な量です。今、それを行うためのツールは存在します。 市場に不安を感じているPMへの彼女のアドバイスはこうです。「今は変革の時代であり、誰もがそれを実現できる力を持っています。」ツールを覚えましょう。自分を再発明しなさい。努力する意志のある人なら誰でも道は開かれています。 苦戦するPMは、成果物の価値が全ての価値にある人たちです。成功するのは、常に意思決定の中に価値があった人たちです。