product-manager-toolkit

プロダクトマネージャー向けツールキット

ディスカバリーからデリバリーまで、現代のプロダクトマネジメントに欠かせないツールとフレームワークです。

スクリプトのパスはインストール済みのスキルルートを基準に解決し、タスクの出力ディレクトリで実行してください。サンプルの作成時には sample_features.csv が書き込まれます。既存のファイルは上書きされません。RICE のサイズは、参考値としての人月に対応します（XS=1、S=3、M=5、L=8、XL=13）。序数のサイズを測定済みの工数として扱わず、実情に合わせて調整してください。リーチは共通の期間を基準にする必要があり、重複する対象者を合算ユーザー数として重複なく数えてはいけません。ロードマップは貪欲法によるキャパシティの概算であり、依存関係に基づくスケジューリングには対応していません。インタビュー分析は、英語のキーワード／正規表現を使ったヒューリスティックであり、検証済みの NLP ではありません。否定表現や発言者の特定を確認し、抽出されたすべての引用を、同意を得たトランスクリプトと照合してください。トランスクリプトと分析結果はアクセスを制限して保管し、共有前に機密情報を削除してください。

クイックスタート

機能の優先順位付け

python scripts/rice_prioritizer.py sample  # Create sample CSV
python scripts/rice_prioritizer.py sample_features.csv --capacity 15

インタビュー分析

python scripts/customer_interview_analyzer.py interview_transcript.txt

PRD の作成

1. references/prd_templates.md からテンプレートを選択します
2. ディスカバリー作業に基づいて各セクションを記入します
3. 関係者と確認します
4. 使用している PM ツールでバージョン管理します

主なワークフロー

機能の優先順位付けプロセス

1. 機能リクエストを収集する

   • 顧客からのフィードバック
   • 営業からのリクエスト
   • 技術的負債
   • 戦略的な取り組み

2. RICE でスコアを付ける

   # Create CSV with: name,reach,impact,confidence,effort
   python scripts/rice_prioritizer.py features.csv
   

   • リーチ：四半期あたりに影響を受けるユーザー数
   • インパクト：非常に大きい／大きい／中程度／小さい／最小
   • 確信度：高／中／低
   • 工数：xl/l/m/s/xs（人月）

3. ポートフォリオを分析する

   • すぐに成果が出る施策と、大きな賭けとなる施策を見直します
   • 工数の配分を確認します
   • 戦略との整合性を検証します

4. ロードマップを作成する

   • 四半期ごとのキャパシティ計画
   • 依存関係のマッピング（手動。スクリプトでは未実装です）
   • 関係者との認識合わせ

顧客ディスカバリープロセス

1. インタビューを実施する

   • 半構造化形式を使用します
   • 解決策ではなく、課題に焦点を当てます
   • 許可を得て記録します

2. インサイトを分析する

   python scripts/customer_interview_analyzer.py transcript.txt
   

   抽出される項目：

   • 深刻度を含む課題点
   • 優先度を含む機能リクエスト
   • ジョブ理論（Jobs to be Done）
   • センチメント分析
   • 主なテーマと引用

3. 調査結果を統合する

   • 類似した課題点をグループ化します
   • 複数のインタビューに共通するパターンを特定します
   • 機会領域と結び付けます

4. 解決策を検証する

   • 解決策の仮説を作成します
   • プロトタイプでテストします
   • 実際の行動と予測した行動を測定します

PRD の作成プロセス

1. テンプレートを選択する

   • 標準 PRD：複雑な機能（6～8 週間）
   • 1 ページ PRD：シンプルな機能（2～4 週間）
   • 機能概要書：探索フェーズ（1 週間）
   • アジャイルエピック：スプリントベースのデリバリー

2. 内容を構成する

   • 課題 → 解決策 → 成功指標
   • 対象外の項目を必ず含めます
   • 明確な受け入れ条件を記載します

3. 連携する

   • 実現可能性についてエンジニアリングチームと連携します
   • ユーザー体験についてデザインチームと連携します
   • 市場での妥当性について営業チームと連携します
   • 運用への影響についてサポートチームと連携します

主なスクリプト

rice_prioritizer.py

ポートフォリオ分析機能を備えた、高度な RICE フレームワークの実装です。

機能：

• RICE スコアの計算
• ポートフォリオのバランス分析（すぐに成果が出る施策と、大きな賭けとなる施策）
• 四半期ロードマップの作成
• チームのキャパシティ計画
• 複数の出力形式（text/json/csv）

使用例：

# Basic prioritization
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv

# With custom team capacity (person-months per quarter)
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv --capacity 20

# Output as JSON for integration
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv --output json

customer_interview_analyzer.py

キーワード／正規表現を活用してインタビューをトリアージし、人が確認するためのインサイト候補を作成します。

機能：

• 深刻度評価を伴う課題点の抽出
• 機能リクエストの特定と分類
• ジョブ理論（Jobs to be Done）のパターン認識
• センチメント分析
• テーマの抽出
• 競合への言及
• 重要な引用の特定

使用例：

# Analyze single interview
python scripts/customer_interview_analyzer.py interview.txt

# Output as JSON for aggregation
python scripts/customer_interview_analyzer.py interview.txt json

参考資料

prd_templates.md

さまざまな状況に対応する複数の PRD 形式：

1. 標準 PRD テンプレート

   • 11 セクションからなる包括的な形式
   • 大規模な機能に最適
   • 技術仕様を含む

2. 1 ページ PRD

   • 迅速な認識合わせに使える簡潔な形式
   • 課題／解決策／指標に重点を置く
   • 小規模な機能に適している

3. アジャイルエピックテンプレート

   • スプリントベースの提供
   • ユーザーストーリーマッピング
   • 受け入れ基準を重視

4. 機能概要

   • 簡易な探索
   • 仮説主導
   • PRD 作成前の段階

優先順位付けフレームワーク

RICE フレームワーク

Score = (Reach × Impact × Confidence) / Effort

Reach: # of users/quarter
Impact: 
  - Massive = 3x
  - High = 2x
  - Medium = 1x
  - Low = 0.5x
  - Minimal = 0.25x
Confidence:
  - High = 100%
  - Medium = 80%
  - Low = 50%
Effort: Person-months

価値と労力のマトリックス

         Low Effort    High Effort
         
High     QUICK WINS    BIG BETS
Value    [Prioritize]   [Strategic]
         
Low      FILL-INS      TIME SINKS
Value    [Maybe]       [Avoid]

MoSCoW メソッド

• 必須：リリースに不可欠
• あるべき：重要だが不可欠ではない
• あるとよい：あると望ましい
• 対象外：スコープ外

ディスカバリーフレームワーク

顧客インタビューガイド

1. Context Questions (5 min)
   - Role and responsibilities
   - Current workflow
   - Tools used

2. Problem Exploration (15 min)
   - Pain points
   - Frequency and impact
   - Current workarounds

3. Solution Validation (10 min)
   - Reaction to concepts
   - Value perception
   - Willingness to pay

4. Wrap-up (5 min)
   - Other thoughts
   - Referrals
   - Follow-up permission

仮説テンプレート

We believe that [building this feature]
For [these users]
Will [achieve this outcome]
We'll know we're right when [metric]

機会ソリューションツリー

Outcome
├── Opportunity 1
│   ├── Solution A
│   └── Solution B
└── Opportunity 2
    ├── Solution C
    └── Solution D

指標と分析

ノーススターメトリックフレームワーク

1. 中核となる価値を特定する：ユーザーにとって最も重要な価値は何ですか？
2. 測定可能にする：定量化して追跡できるようにします
3. 実行可能性を確保する：チームがその指標に影響を与えられるようにします
4. 先行指標を確認する：ビジネスの成功を予測できるか確認します

ファネル分析テンプレート

Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral

Key Metrics:
- Conversion rate at each step
- Drop-off points
- Time between steps
- Cohort variations

機能の成功指標

• 採用率：機能を使用しているユーザーの割合
• 利用頻度：期間あたりのユーザーごとの利用回数
• 利用の深さ：機能の能力のうち利用された割合
• 継続率：時間の経過に伴う継続利用
• 満足度：機能に対する NPS／CSAT

ベストプラクティス

優れた PRD の作成

1. 解決策ではなく、課題から始める
2. 明確な成功指標を最初に含める
3. スコープ外の内容を明示する
4. ビジュアル（ワイヤーフレーム、フロー）を活用する
5. 技術的な詳細は付録にまとめる
6. 変更をバージョン管理する

効果的な優先順位付け

1. 早期に成果が得られる施策と戦略的な投資を組み合わせる
2. 機会費用を考慮する
3. 依存関係を考慮する
4. 予期しない作業に備えて余裕を持たせる（20％）
5. 四半期ごとに見直す
6. 判断内容を明確に伝える

顧客ディスカバリーのヒント

1. 「なぜ」を 5 回尋ねる
2. 将来の意向ではなく、過去の行動に注目する
3. 誘導的な質問を避ける
4. 顧客の環境でインタビューする
5. 感情的な反応に注目する
6. データで検証する

ステークホルダー管理

1. 意思決定における RACI を特定する
2. 定期的に非同期で状況を共有する
3. ドキュメントよりデモを重視する
4. 懸念には早い段階で対処する
5. 成果を公に称える
6. 失敗から率直に学ぶ

よくある落とし穴と回避策

1. 解決策先行の思考：課題を理解する前に機能の検討に飛びつく
2. 分析麻痺：リリースせずに調査しすぎる
3. 機能製造工場：効果を測定せずに機能をリリースする
4. 技術的負債の無視：プラットフォームの健全性を保つための時間を確保しない
5. ステークホルダーへの不意打ち：早期かつ頻繁に情報を共有しない
6. 指標の見せかけ：実際の価値よりも虚栄の指標を最適化する

連携先

出力は以下のシステムに手動で転記できます。コネクターは同梱も設定もされていません。

• 分析：Amplitude、Mixpanel、Google Analytics
• ロードマップ作成：ProductBoard、Aha!、Roadmunk
• デザイン：Figma、Sketch、Miro
• 開発：Jira、Linear、GitHub
• リサーチ：Dovetail、UserVoice、Pendo
• コミュニケーション：Slack、Notion、Confluence

クイックコマンド一覧

# Prioritization
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv --capacity 15

# Interview Analysis
python scripts/customer_interview_analyzer.py interview.txt

# Create sample data
python scripts/rice_prioritizer.py sample

# JSON outputs for integration
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv --output json
python scripts/customer_interview_analyzer.py interview.txt json

使用する場面

このスキルは、概要で説明されているワークフローやアクションを実行する際に適用できます。

制限事項

• このスキルは、タスクが上記の説明にある範囲と明確に一致する場合にのみ使用してください。
• 出力を、環境固有の検証、テスト、または専門家によるレビューの代わりとして扱わないでください。
• 必要な入力、権限、安全上の境界、または成功基準が不足している場合は、作業を中断して確認を求めてください。