ai-product-strategy

AI プロダクト戦略

対象範囲

対象

• AI／LLM／エージェント製品または AI 機能ポートフォリオの、実行可能なプロダクト戦略を定義する
• AI の不確実性（非決定性、創発的なリスク）を、評価と計測を組み合わせた実証計画に落とし込む
• プロダクトの形態（アシスタント、コパイロット、エージェント）、自律性の境界、安全性／セキュリティの方針を決める
• リーダーとチームが足並みをそろえ、実行に移すための戦略パックを作成する

利用する場面

• 「AI プロダクト戦略／LLM 戦略／エージェント戦略を定義したい」
• 「AI のユースケースに優先順位を付け、AI ロードマップに落とし込みたい」
• 「既存の製品に AI を追加する。何を作り、どう測定すればよいか」
• 「エージェントをリリースしたい。自律性、セキュリティ、展開方法を定義したい」

利用しない場面

• 長期的な製品／会社のビジョンが必要な場合（先に defining-product-vision を使用してください）。
• 詳細な競合調査、バトルカード、または勝敗分析が必要な場合（competitive-analysis を使用してください）。
• 機能レベルの PRD／仕様書／設計書が必要な場合（戦略策定後に writing-prds／writing-specs-designs を使用してください）。
• モデルアーキテクチャの研究、トレーニング、またはインフラレベルの技術設計を行う場合（ML／エンジニアリングチームに委任してください）。
• 問題／ICP の仮説がまだ明確でない場合（problem-definition／conducting-user-interviews を使用してください）。

入力

最低限必要な情報

• 製品の現状と、対象顧客／ユーザー、その業務／課題
• 戦略の期間（既定値：3～12 か月）と制約（予算、レイテンシ、ポリシー／法務、データへのアクセス、プラットフォーム）
• 想定する AI の提供形態と対象範囲：アシスタント／コパイロット／エージェント、ワークフロー内での配置
• 成功指標（1～3 個）とガードレール（2～5 個）。安全性／信頼性、コスト、レイテンシを含める

情報不足時の対応

• references/INTAKE.md から最大 5 つの質問をします（1 回につき 3～5 個）。
• 情報が不足したままの場合は、仮定であることを明記して進め、2～3 個の選択肢（ユースケースの重点、自律性のレベル、内製／購入）を提示します。

成果物

Markdown 形式で AI プロダクト戦略パックを作成します（チャット内、または依頼があればファイルとして）。順序は次のとおりです。

1. コンテキストの概要（意思決定、ユーザー、制約、今取り組む理由）
2. 戦略の骨子（価値提案、今取り組む理由、差別化、対象外事項）
3. ユースケースのポートフォリオ（実現可能性とリスクを含む、優先順位付けされた機会）
4. 自律性の方針（アシスタント→コパイロット→エージェントの境界と、人による制御ポイント）
5. システム計画（内製／購入、データ計画、評価計画、コスト／レイテンシの予算）
6. 実証的な学習計画（実験、計測、反復の頻度）
7. ロードマップ（フェーズ、マイルストーン、終了基準、担当者）
8. リスク／未解決の質問／次のステップ（必ず含める）

テンプレート：references/TEMPLATES.md

ワークフロー（8 ステップ）

1) 意思決定と境界を明確にする

• 入力： ユーザーの依頼と制約。
• アクション： 行う意思決定、戦略の期間、対象者を定義します。対象が単一の機能、製品ライン、プラットフォーム機能のいずれかを決めます。明確な対象外事項を 3～5 個記述します。
• 出力： コンテキストの概要と対象範囲の境界の草案。
• 確認事項： 「対象者 Z に向けて、日付 Y までに X を決定する」と述べられ、明確な対象外事項を列挙できること。

2) ユーザーのワークフローと役割の変化を把握する

• 入力： 対象ユーザーと現在のワークフロー。
• アクション： AI によってユーザーの業務が変わるワークフローの手順をマッピングします。「人による制御ポイント」（ユーザーによる確認／承認が必要な箇所）を記録します。重要な障害モード（ハルシネーション、プライバシー、操作ミス）を特定します。
• 出力： ワークフローのメモと役割の変化に関する箇条書き（戦略の骨子または付録に記載）。
• 確認事項： 価値が実際のワークフローの手順に結び付いていること（漠然とした「AI の魔法」ではないこと）。

3) ユースケースのポートフォリオを作成し、注力する候補に優先順位を付ける

• 入力： ワークフローマップ＋制約＋リスク許容度。
• アクション： 候補となるユースケースを6～12件リストアップします。価値、実現可能性、リスクを評価します。上位1～3件の注力候補と、「後で検討する」候補を1件選びます。
• 出力： ユースケースポートフォリオの表＋推奨事項。
• 確認事項： 選んだ各候補について、明確なユーザー、測定可能な成果、把握済みの「必ず行ってはならないこと」に関する制約があります。

4) 差別化要因と「なぜ自社なのか／なぜ今なのか」を定義する

• 入力： 上位候補＋資産＋市場の状況。
• アクション： 戦略の骨子を作成します。価値提案、今である理由、持続可能な差別化要因（データ、流通、ワークフロー統合、UX、信頼）をまとめます。重要な前提と、その検証方法を記述します。
• 出力： 戦略の骨子（テンプレートからコピー／貼り付け）。
• 確認事項： 差別化要因が「AIを使っている」だけでなく、蓄積される優位性や独自の資産を示しています。

5) 形態と自律性の方針を選ぶ（アシスタント → コパイロット → エージェント）

• 入力： 注力候補＋制約＋安全要件。
• アクション： 実用性を得るために必要な自律性の最小限を決定します。システムが実行できること、提案できること、決して行ってはならないことを明示します。何らかのアクションを実行する場合は、権限の確認、承認、ログ記録、ロールバックを定義します。
• 出力： 自律性ポリシーの表。
• 確認事項： すべてのアクション実行機能に、明示的な権限設定、監査可能性、ロールバックが備わっています。

6) システム計画を作成する（構築／購入、データ、評価、予算）

• 入力： 自律性ポリシー＋制約＋データアクセス。
• アクション： 戦略レベルの技術的アプローチ（例：RAG、ツールの使用、ファインチューニング）とデータ計画を選びます。評価戦略（オフライン＋オンライン）、品質目標、コスト／レイテンシの予算を定義します。
• 出力： システム計画。
• 確認事項： 測定可能な評価に基づき、品質＋安全性＋コスト＋レイテンシの要件を満たせる妥当な道筋があります。

7) 実証に基づいて進める（実験＋計測＋反復）

• 入力： 戦略の骨子＋システム計画＋前提。
• アクション： 実験／プロトタイプと、リリース後の「観察／傾聴」計画を設計します。計測（イベント／ログ）、レビューの頻度、実用性とリスクの両方を対象とする反復サイクルを定義します。
• 出力： 実証的な学習計画。
• 確認事項： 重要な前提のすべてに、テスト、指標、担当者、期間が設定されています。

8) ロードマップ＋品質ゲート＋最終化

• 入力： ドラフト一式。
• アクション： マイルストーン、完了条件、担当者を定めた段階的なロードマップを作成します。references/CHECKLISTS.mdを実行し、references/RUBRIC.mdで評価します。必ずリスク／未解決の質問／次のステップを追加します。
• 出力： 最終版のAI プロダクト戦略パック。
• 確認事項： 関係者が会議を開かなくてもこの資料に基づいて行動でき、トレードオフと不明点が明示されています。

品質ゲート（必須）

• references/CHECKLISTS.mdとreferences/RUBRIC.mdを使用します。
• 必ずリスク、未解決の質問、次のステップを含めます。

例

例1（AIファーストのプロダクト）： 「ai-product-strategyを使って、中堅企業のエンジニアリングチーム向けAIコーディングアシスタントの戦略を定義してください。制約：8週間でベータ版をリリースすること、独自コードを漏えいしないこと、予算は月額Xドルを上限とすること。」 期待される成果：戦略の骨子＋優先順位を付けたユースケース＋自律性ポリシー＋システム／評価計画＋ロードマップ。

例2（AI機能のポートフォリオ）： 「ai-product-strategyを使って、カスタマーサポートプラットフォーム向けのAI活用機会に優先順位を付けてください。コパイロットとエージェントのどちらにするかを決め、安全性の方針を含め、2四半期分のロードマップを提案してください。」 期待される成果：注力候補を1～3件含むユースケースポートフォリオ、明確なエージェンシー制御方針、実証計画、完了条件を含む段階的なロードマップ。

境界の例： 「最適なLLMプロバイダーを選んでください。」 回答：プロバイダーの選定はシステム計画への入力として扱い、制約（データ、コスト、レイテンシ、プライバシー、リージョン）を確認します。プロダクト全体としての判断が不明確であれば、まずこの戦略ワークフロー全体を実施します。