従来の製品開発は、多くの場合、一連の「引き渡し（ハンドオフ）」から始まることが多いものです。プロダクトマネージャー（PM）が詳細な製品要件定義書（PRD）を書き、デザイン担当者がそれを基にソリューションを設計し、エンジニアリングがそれを実装します。 しかし、このドキュメントが「完成する」頃には、すでに前提条件が変わってしまっている事態が度々発生します。
こういった状況は、製品開発が依然として予測可能で線形なプロセスであると捉えられていることに起因します。 「要件を書く」 「ソリューションを設計する」 「製品を構築する」という流れです。 しかし、現代の製品開発は、予測可能でもなく、線形でもありません。 むしろ流動的であるという現実を意図的に受け入れることで、より効果的な結果を生み出すことができるようになります。
project44では、高いせいかを上げるチームが自然に行っていることを体系化しています。 製品開発を、製品、設計、エンジニアリング、顧客、そしてエンドユーザーが初期段階から協働し、 学び合いながら進める「統合的かつ反復的な発見プロセス」として捉えています。 このプロセスの中で、AIは中心的な役割を果たしています。 AIにより、スピードを高め、より多くの選択肢を探り、そしてより早期に洞察を得ることを可能にします。 さらに重要なのは、すべての機能がより明確で創造的な貢献を可能にすることで、コラボレーションを深化させることです。
このアプローチは、ソリューションの定義、設計、提供のあり方を変革しました。 これは、ステップを省略するわけではなく、誰もが最初から正しい成果を形作ることに貢献したときこそ、進歩が起こるという認識を持つことにつながりました。
実際の作業の進め方
理論的には、製品要件定義書（PRD）は、チームが適切な製品を構築するために必要なすべてのものを網羅すべきです。 しかし現実には、プロダクトマネージャー（PM）が設計やエンジニアリング担当者からの関与なしに製品要件定義書を確定させることはほぼ不可能です。 プロセスはあまりに動的で、未知の要素が多すぎる上、顧客やエンドユーザーからのフィードバックが極めて重要だからです。
私たちはこの事実を受け入れています。 製品、設計、エンジニアリングの各部門は、初期段階から協働して作業を行い、それぞれの専門分野に集中し活かしながら、他の部門に相互に影響を与え合います。
- 製品は、利害関係者との対話を通じてビジネス目標や顧客のニーズを定義します。
- 設計チームは、ユーザー行動の調査。分析を行い、ユーザーのニーズとビジネスの制約を両立するソリューションを模索します。
- エンジニアリングは、技術的な可能性と制約を調査し、早期にプロトタイプを構築して実現性を検証します。
これらの活動は並行して進むため、お互いに継続的に情報を提供し合っています。 たとえば、設計コンセプトが新たなビジネス機会を明らかにしたりすることもあれば、技術的な実験がユーザー体験の向上を導くこともあります。 3つの分野すべてがリアルタイムで協働することで、チームは自然とより良い解決策に到達し、そして再作業（手戻り）を削減することもできます。
進化するPRD（製品要件定義書）
このモデルにおいて、PRDは作業が開始される前に通過するゲートではなく、 チームの学びとともに進化する「生きたドキュメント」と言えます。
製品マネージャー（PM）は、通常まず、顧客目標、初期仮定、大まかな課題定義といった「既知の情報」からスタートし、それをオープンに共有します。 デザインがリサーチを行い、エンジニアリングが技術的な実現可能性の探る中で、新たな洞察が次々と出現します。 これらの洞察が製品要件定義書（PRD）にフィードバックされ、課題が洗練され、機会が明確化し、チームの全体の方向性が揃っていきます。
PRDが完成したと感じる頃には、チーム全体はすでに共通理解と検証済みの方向性を有しています。 つまりこれは、孤立して作成された静的な成果物ではなく、チームが共に発見してきたことを反映した「結晶」なのです。
この変化により、不要な待機時間や引き渡しがなくなり、 計画と実行を別々のフェーズとして分離して扱うのではなく、これらをひとつの発見プロセスの両側面として扱えるようになります。
発見の中核としてのAI
この新しい作業方法を実現する上で、AIは重要な役割を果たしています。 このソリューションは、リサーチから設計、エンジニアリングまで、製品開発プロセス全体に組み込まれています。
リサーチ：ユーザー調査、インタビュー、フィードバックから得られる大量のデータをAIが統合し、洞察を導きます。
設計：設計者はAIを使ってより広範なソリューションを迅速に検討し、ビジュアルパターンやインタラクションパターンをテストしてから、最も効果的なソリューションを絞り込むことができます。
エンジニアリング：エンジニアは、AIを活用して早期にプロトタイプを構築し、技術的可能性の検証し、制約を事前に特定します。
AIの価値は単なるスピードだけではありませんが、それは大きな利点の一つです。 また、AIは、創造性を広げ、意思決定の質を高める向上させます。 チームは解決策に取り組む前に問題領域をより広く把握することができるため、最終的には顧客やエンドユーザーにとってより良い結果をもたらします。
project44では、AIの導入によって、少人数でも迅速に動き、より多くのアイデアの探索、そして作業の全体的な品質向上が支援されています。 AIは、人間の専門性を置き換えるものではなく、むしろ強化するものです。
共同創造者としての顧客とエンドユーザー
このプロセスには、顧客とエンドユーザーは、このプロセスにおける「最終点」ではなく、積極的な共創パートナーです。 課題定義の段階から初期コンセプトの検証まで、早期かつ頻繁に顧客と連携します。
これには、積極的な調査中の定期的な対話、初期プロトタイプのテストを支援する選定された顧客との共同開発、そしてユーザビリティ・テスト、アンケートなどの構造化された調査方法が含まれます。
重要なのは、顧客とエンドユーザーの関与が最終的な検証チェックポイントではないことです。 発見プロセス全体に組み込むことが大事です。 私たちは、「お客様は我々が作った製品を気に入るか？」と考えるのではなく、 「お客様が必要とするものを一緒に構築できるよう、私たちがお客様の世界を理解する手助けをしてください。」と問いかけています。
こうして顧客やエンドユーザーを発見プロセスに取り込むことで、後期の予期せぬ事態や手戻りのリスクを軽減し、双方の信頼関係を強化します。 結果として、弊社ソリューションが理論上だけでなく、実際の環境で機能することを確かにすることができます。
コラボレーションを意図的に行う
このアプローチの最大の特徴は、こクロスファンクショナルな反復的作業を「例外」ではなく、 「意図的な文化」として組み込んでいることです。弊社はそれを中心とした文化とプロセスを構築してきました。
コラボレーションこそが進歩を促進するという前提に立ち、AIがそのすべての段階を支援することを認識することで、スピードと精度を兼ね備えた拡張可能な構造を構築しました。 それぞれの役割は異なっても、最終目標は同じーーーサプライチェーンの可視化とパフォーマンスを向上させる価値ある高品質のソリューションの提供という同じ成果を目指しています。
このモデルにより、弊社は顧客にとって強力な実行パートナーとなり、急速に変化する市場に適応する柔軟性を持つ組織となります。
主なポイント
- 明確さは、「引き渡し（ハンドオフ）」ではなく、「コラボレーション」から生まれる。 最高のソリューションは、製品、設計、エンジニアリングが初日から連携することで実現します。
- PRDは、孤立した状態で最終化されるのではなく、共同での発見を通じて洗練される生きたドキュメントです。
- AIは、研究、設計、エンジニアリングに不可欠であり、チームが探索できる範囲と意思決定の品質を向上させます。
- 顧客とエンドユーザーは、プロセスの最初から最後までともに関与し、ソリューションを共創します。
- 明確なプロセスと構造的なサポートを通じて、コラボレーションを意図的に実現することで、品質、整合性、スピードを向上させます。
設計、テクノロジー、AIを組み合わせて、現代のプロダクトチームが「共に構築し、学び、提供する」あり方を再定義しています。ぜひ、project44をフォローしてください。
