生成AI時代のプロダクトマネジメント―勝てる事業の原則から戦略、デザイン、成功事例まで [単行本]

生成AI時代のプロダクトマネジメント―勝てる事業の原則から戦略、デザイン、成功事例まで の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  ＬｉｎｋｅｄＩｎ大人気エバンジェリストとＵｄｅｍｙ実力派講師が徹底解説！顧客理解、ＭＶＰ、ＵＸビジネスモデル、ＰＭＦを１冊でマスター。個人のキャリアと成長のヒントも満載！儲け方が根本から変わる。１５０超の実例、３０のケーススタディ、２０以上のフレームワーク収録。

• 目次

  賛辞
  献辞
  推薦者まえがき
  著者まえがき
  訳者まえがき

  第Ⅰ部　生成AIの全体像を俯瞰する

  第1章　AI革命の基礎知識
  1.1　生成AIとめぐるAI進化の物語
  1.2　AIとは何か？　生成AIとは何か？
  1.3　AIにつきまとう5つ誤解
  1.4　知られざるAIの歴史を解き明かす

  第2章　生成AIのスーパーパワー
  2.1　なぜいま、生成AIが注目されるのか？
  2.2　生成AIは本当に未来なのか？
  2.3　AIの進化は初期段階なのか？

  第3章　技術基盤と業界構造
  3.1　生成AIの3つの技術基盤
  3.2　生成AIの技術基盤を知っておくべき理由

  第4章　アプリケーションの多様性
  4.1　生成AIが実用化されている業界はどこか？
  4.2　生成AIとロボット工学の未来

  第5章　可能性と限界
  5.1　生成AIはいま何ができるのか？
  5.2　生成AIの可能性と課題は何か？

  第Ⅱ部　生成AIプロダクトのつくり方

  第6章　顧客をセグメント化する
  6.1　なぜ顧客のセグメント化で失敗するのか？
  6.2　課題優先か、技術優先か？
  6.3　プロダクトの仮説を検証する

  第7章　MVPづくりとプロダクトデザイン
  7.1　AIロボティクスの挑戦と教訓
  7.2　MVPづくりで陥りがちな罠
  7.3　MVPづくりの10の指針
  7.4　大規模言語モデルはオープンソースか自社独自モデルかかどちらを選ぶか？
  7.5　プロダクトデザインの5つのポイント
  7.6　ソフトウェアプロダクトの設計と何が違うのか？

  第8章　プロダクトづくりの7原則とUXデザイン
  8.1　7つのプロダクト原則
  8.2　6つのデザインパターン
  8.3　UXデザインの5ステップ

  第9章　プロダクトを磨くプロンプト技術
  9.1　プロンプトを解剖する
  9.2　プロンプトの実例とテクニック
  9.3　検索と生成を融合したRAGとは何か？
  9.4　画像生成を左右するパラメータ調整

  第10章　AI倫理の指針
  10.1　AI倫理が問われた出来事
  10.2　7つのAI倫理の柱
  10.3　レッドチーミングで落とし穴を見つける

  第11章　ビジネスモデルとPMFへの道筋
  11.1　BtoCとBtoBでは何が異なるのか？
  11.2　BtoCとBtoBの12の特徴を比較する
  11.3　MVPからPMFまでの道筋
  11.4　PMFの3つの誤解
  11.5　PMFへの到達度を測る5つのサイン

  第12章　プロダクトの成長指標
  12.1　ノーススターメトリックとは何か？
  12.2　ノーススターメトリックの7つの特徴
  12.3　サインポスト指標とガードレール指標
  12.4　成長指標はどのように連携するか
  12.5　入力指標と出力指標
  12.6　指標づくりの5つの観点

  第13章　GTMと価格戦略
  13.1　GTMはオーケストラ
  13.2　GTMで失敗する10の要因
  13.3　GTMを成功に導く方法
  13.4　インバウンド需要からアウトバウンド需要へのシフト
  13.5　価格設定をどのようにするか？

  第14章　3つの成長戦略
  14.1　プロダクトレッドグロース、マーケティングレッドグロース、セールスレッドグロース
  14.2　ハンティング方式とは何か？
  14.3　PLGを成功させるヒント
  14.4　プロダクトレッドセールスとは何か？
  14.5　PLGが最適ではない6つのケース
  14.6　PLG氷山で見るCanvaの成長物語

  第15章　差別化と参入障壁
  15.1　7つの競争優位性
  15.2　競争優位性は構築できるのか？
  15.3　長期的な粘り強さが鍵となる

  第Ⅲ部　AI時代のプロダクトキャリアを構築する

  第16章　プロダクトマネージャーの働き方の変化
  16.1　プロダクトマネージャーの責任とスキル
  16.2　AIはプロダクトマネジメントの仕事を奪うか？
  16.3　これからのプロダクトマネージャーに求められるスキル

  第17章　プロダクトマネジメントとキャリアのアップデート
  17.1　AIと共に歩むプロダクトマネージャーの心がまえ
  17.2　生成AIをプロダクトマネジメント実務へ応用する
  17.3　プロダクトマネージャーとしての成長を加速させる

  付録1　AIを理解するための基礎用語
  付録2　プ仮説検証の詳細なプロセスと方法

  謝辞
  参考文献
  本書内容に関するお問い合わせについて
  著者紹介
  訳者紹介

• 内容紹介

  プロダクト・サービスづくりのルールが根本から変わる

  ChatGPTはリリース後2か月で1億人ユーザーを達成しました。いまや生成AIなしでビジネス・事業を考えることはあり得ない状況になりつつあります。

  「業界はどのように変わっていくのか？」
  「ビジネスモデルを見直す必要はあるのか？」
  「いかなる新規事業が有利になるのか？」
  「生成AIを事業に組み込むにはどうすればいいのか？」

  こうした疑問を、150超のシリコンバレーの実例と実践的なフレームワークで解消します。

  さらに、生成AIプロダクトのつくり方を詳しく解説。MVP作成から、UXデザイン、ビジネスモデル、PMF（プロダクトマーケットフィット）、成長指標、価格戦略、競争戦略まで網羅しています。

  次のような方々には必読の一冊といえるでしょう。
  ・プロダクト開発＆運営にかかわるマネージャー、意思決定者
  ・新規事業のプロジェクトマネージャー、エンジニア、デザイナー
  ・スタートアップで働くビジネスパーソン
  ・経営にかかわるマネジメント層、経営企画

  【目次概要】
  第Ⅰ部　生成AIの全体像を俯瞰する
  第1章　AI革命の基礎知識
  第2章　生成AIのスーパーパワー
  第3章　技術基盤と業界構造
  第4章　アプリケーションの多様性
  第5章　可能性と限界

  第Ⅱ部　生成AIプロダクトのつくり方
  第6章　顧客をセグメント化する
  第7章　MVPづくりとプロダクトデザイン
  第8章　プロダクトづくりの7原則とUXデザイン
  第9章　プロダクトを磨くプロンプト技術
  第10章　AI倫理の指針
  第11章　ビジネスモデルとPMFへの道筋
  第12章　プロダクトの成長指標
  第13章　GTM と価格戦略
  第14章　3つの成長戦略
  第15章　差別化と参入障壁

  第Ⅲ部　AI時代のプロダクトキャリアを構築する
  第16章　プロダクトマネージャーの働き方の変化
  第17章　プロダクトマネジメントとキャリアのアップデート

  付録1　AIを理解するための基礎用語
  付録2　仮説検証の詳細なプロセスと方法

生成AI時代のプロダクトマネジメント―勝てる事業の原則から戦略、デザイン、成功事例まで の商品スペック