product-management

プロダクトマネジメント

プロダクトマネジメント活動を支援します：PRD の作成、機能分析、ロードマップの計画。

方法論の出典：

• Marty Cagan (SVPG): Problem space vs solution space
• Teresa Torres: Continuous Discovery, Opportunity Solution Trees
• Clayton Christensen: Jobs to be Done
• AI PRD Workflow: 境界の定義 + ロジックのレビュー + ビジネスの魂の注入

参考ドキュメント：references/ai-prd-workflow.md - AI との協働フロー、視点の切り替え、プロンプトライブラリ

---

使用する場面

• PRD を作成または更新する
• 機能要件の影響、コスト、優先度を分析する
• ユーザーリサーチの知見を統合する
• プロダクトロードマップを計画する
• プロダクトの意思決定をチームに伝える

---

対象外

• 最終的なプロダクトの意思決定を直接行うこと（AI は情報を提供し、人間が決定する）
• 技術的な実装の詳細（それは開発者の仕事です）
• 検証されていない工数見積もり

---

AI との協働フロー

核心的な転換：PM は「ドキュメントを書く」から「境界の定義 + ロジックのレビュー + ビジネスの魂の注入」へ

1. PM 提供：策略/Context/邊界/必要條件
   ↓
2. AI 生成初稿
   ↓
3. PM 審查：場景、流程、邏輯、Edge Cases
   ↓
4. 重複 1-3 校正
   ↓
5. 視角轉換輸出（工程師版 / 老闆版）

AI PRD の重要なテクニック

テクニック	説明
Edge Cases を優先	ハッピーパスだけでなく、AI にエッジケースを列挙させる
コードレベルの仕様	JSON Schema、Mermaid シーケンス図、Swagger を出力する
一貫性チェック	用語、単位、ロール名を文書全体で統一する
ビジネス意図	各機能の「なぜ」を目標と結びつける

視点の切り替え

対象読者	関心事	出力形式
エンジニア	正確な仕様、手戻りの削減	シーケンス図、JSON Schema、サンプルコード
CEO/マネージャー	リスクと機会、意思決定の質	Risk Matrix、施策の比較、ビジネスへの影響

意思決定リスクの明確化

AI PRD はこれらの問いに積極的に答えるべきです：

• コストは usage に応じて非線形に増加しないか？
• fallback が発生した場合、影響を受けるのは体験か売上か？
• agent がエラーを起こした場合、責任の所在はどこか？

詳細なプロンプトライブラリと例：references/ai-prd-workflow.md を参照してください

---

インテグレーション

upstream:
  - skill: spec-interviewer (深度需求探索)
  - skill: quant-analyst (數據分析支持決策)

downstream:
  - skill: frontend-design (UI 實作)
  - skill: pine-developer (交易相關功能)
  - skill: spec-sync (驗證實作符合規格)

---

PRD テンプレート

# [Feature Name] PRD

## Overview
[一句話描述這個功能]

## Problem Statement (Problem-First)

> 💡 **Marty Cagan 原則**: 先充分理解問題，再討論解法。過早跳到解決方案是產品失敗的主因。

**用戶痛點**: [描述問題]
**影響範圍**: [受影響的用戶數/場景]
**當前狀態**: [現在怎麼解決]

### 5 Whys 根因分析
1. Why: [表面問題]
2. Why: [更深一層]
3. Why: [再深一層]
4. Why: [接近根因]
5. Why: [根本原因]

### Jobs to be Done
> 用戶雇用這個產品來完成什麼任務？

**When** [情境]
**I want to** [動機]
**So I can** [期望結果]

## Discovery Checklist

> 💡 **Teresa Torres 原則**: 在寫解決方案前，確保已充分探索問題空間。

- [ ] 已訪談 ≥3 位目標用戶
- [ ] 已記錄用戶的實際行為（非意見）
- [ ] 已繪製 Opportunity Solution Tree
- [ ] 已識別 ≥2 個可能的解決方向
- [ ] Problem space 已充分探索

## Goals
- [ ] 主要目標 1
- [ ] 主要目標 2

## Non-Goals
- 明確不做什麼
- 這個版本不包含什麼

## User Stories

### Primary User: [角色]
- As a [user], I want to [action] so that [benefit]

### Edge Cases
- As a [user], when [unusual situation], I expect [behavior]

## Success Metrics

| Metric | Current | Target | Measurement |
|--------|---------|--------|-------------|
| [KPI 1] | X | Y | [how to measure] |

## Solution Design

### Option A: [Name]
- **Pros**: ...
- **Cons**: ...
- **Effort**: S/M/L

### Option B: [Name]
- **Pros**: ...
- **Cons**: ...
- **Effort**: S/M/L

### Recommended: Option [X]
**Rationale**: [why this option]

## Technical Considerations
- 依賴系統
- 效能影響
- 安全考量
- 資料需求

## Milestones

| Phase | Scope | Target |
|-------|-------|--------|
| MVP | [minimal feature set] | - |
| V1 | [full feature set] | - |
| V2 | [enhancements] | - |

## Open Questions
- [ ] 待確認事項 1
- [ ] 待確認事項 2

## Decision Log

| Decision | Rationale | Date | Owner |
|----------|-----------|------|-------|
| ... | ... | ... | ... |

## Appendix
- 相關文件連結
- 競品分析
- 用戶訪談摘要

---

Quick PRD と Full PRD

機能の規模に応じて適切な深さを選択します

状況	テンプレート	内容
小規模な機能改善	Quick PRD	Problem + Solution + Metrics
新機能の開発	Full PRD	完全なテンプレート
戦略的プロダクト	Full PRD + Discovery	完全なテンプレート + ユーザーインタビュー + オポチュニティツリー

Quick PRD テンプレート

# [Feature] Quick PRD

## Problem
[一句話描述問題]

## Solution
[一句話描述解法]

## Success Metrics
| Metric | Target |
|--------|--------|
| ... | ... |

## Scope
- ✅ 做：...
- ❌ 不做：...

---

機能分析フレームワーク

機能リクエストを分析する際にこのフレームワークを使用します：

Impact vs Effort Matrix

         High Impact
              │
    Quick     │    Strategic
    Wins      │    Bets
              │
──────────────┼──────────────
              │
    Fill      │    Money
    Ins       │    Pit
              │
         Low Impact

    Low Effort ────────► High Effort

RICE スコアリング

RICE = (Reach × Impact × Confidence) / Effort

Reach: 影響多少用戶 (per quarter)
Impact: 影響程度 (0.25/0.5/1/2/3)
Confidence: 信心程度 (20%/50%/80%/100%)
Effort: 人月

分析チェックリスト

• ユーザーニーズの検証: これは本当にユーザーが求めているものか？
• 問題の根本原因: 根本的な問題を解決しているのか、それとも症状か？
• 代替案: よりシンプルな方法はないか？
• 技術的な実現可能性: エンジニアチームが評価済みか？
• ビジネスへの影響: 収益/コストへの影響は？
• リスク評価: 最悪のケースは何か？

---

ロードマップの計画

四半期計画テンプレート

## Q[X] [Year] Roadmap

### Theme: [主題]

### Must Have (P0)
- [ ] Feature A - [owner]
- [ ] Feature B - [owner]

### Should Have (P1)
- [ ] Feature C - [owner]
- [ ] Feature D - [owner]

### Nice to Have (P2)
- [ ] Feature E
- [ ] Feature F

### Dependencies
- [dependency 1]
- [dependency 2]

### Risks
- [risk 1]: [mitigation]

---

コミュニケーションテンプレート

ステークホルダーへのアップデート

## [Feature] Status Update

**Status**: On Track / At Risk / Blocked
**Progress**: [X]% complete

### Completed This Week
- ...

### Next Week
- ...

### Blockers
- ...

### Decisions Needed
- ...

ローンチのお知らせ

## [Feature] Launch

### What's New
[簡短描述]

### Who It's For
[目標用戶]

### How to Use
[快速指南]

### Known Limitations
[已知限制]

### Feedback
[回饋管道]

---

安全性とエスカレーション

• AI は分析を提供し、人間が決定する - プロダクトの意思決定を自動で行わない
• 技術的な前提は検証が必要 - 工数見積もりはエンジニアリングと確認する
• データドリブン - 重要な意思決定にはデータの裏付けが必要
• チーム横断の影響 - 他のチームに関わる場合は先に相談する

---

実装チェックリスト

• 問題を明確に定義する
• ユーザーフィードバックを収集する
• 競合を分析する
• 技術的な実現可能性を評価する
• PRD を作成する
• チームでレビューする
• 優先度を決定する
• 実行可能なタスクに分解する