「コードはAIで誰でも書ける時代」に生き残るのは、“書く前”を設計できる人
※技術実装の話ではなく、思考と設計の話です。申し訳ないけれど、あえてコードの前段にフォーカスします。
結論（要旨）
- 生成AIにより実装速度の優位は減衰した。差がつくのは課題定義・価値仮説・施策分解といった「コードになる前」の工程である。
- 生き残るエンジニアは、ユニークなアイデアを思いつく人ではなく、再現可能な思考プロセスで価値を設計できる人である。
- この記事は、アイデア出し／水平思考の技法と、“前工程”を形にするテンプレートを提示する。
1. 何が変わったのか（環境認識）
- コーディングの非希少化：同等品質のコード断片はAIで短時間に生成可能。
- 要件の複雑化：価値は誰のどの痛みを、どの瞬間に、どの制約下で解決するかの設計に宿る。
-
差の源泉の移動：
- Before：個の手数・記憶量 → After：問題設定力・探索設計・意思決定の質
- よって、“実装前”の精度が直接プロダクトの勝率を決める。
2. 「コードになる前」の5工程（ミニフレームワーク）
- 課題定義：誰の、どの状況で、何が阻害要因かを具体の文脈で言語化
- 価値仮説：その課題に対し、どうなれば価値を生むかを計測可能な結果で定義
- 施策分解：仮説検証に必要な機能を最小単位まで分割（意思決定を早回し）
- MVP設計：本質検証に不要なものは切り捨て、計測可能に絞る
- 計測と更新：KPI/KGIよりもまず行動指標（Leading） を設計し、意思決定をループさせる
合言葉：“作る前に、何を捨てるか決める”
3. アイデア出しの技法（実務で回せる最小構成）
3.1 SCAMPER（改良・転用の王道）
- Substitute / Combine / Adapt / Modify / Put to other use / Eliminate / Reverse
- 既存機能の何を置換／合体／転用／削る／逆にすると価値が跳ねるかを列挙する。
ワーク例（5分スプリント）
- 対象機能：例）通知機能
- S：メール→LINEに置換
- C：通知×スヌーズを組み合わせ
- E：二重通知を削除
- R：ユーザー→システムではなく、システム→ユーザー能動プルに逆転 …など
3.2 JTBD（Jobs To Be Done）
- ユーザーは製品を雇って仕事を片づける。
- 「ユーザーは何の“進歩”を達成したいのか？」から逆算する。
テンプレ
- [状況] ______ のとき、
- [進歩] 私は ______ を達成したい、
- [制約] なぜなら ______ が障害だからだ。
3.3 「逆張り四象限」
- よくある選択軸2つを十字に置き、空いている象限で解決策を設計。
- 例）「高機能⇔単機能」「汎用⇔特化」の軸で、単機能×特化の空白を狙う。
3.4 アナロジー転移
-
他業界の成功手口を構造化し、対象に写像する。
- 例）ゲームのデイリーミッション→B2B SaaSの定着施策に転用。
3.5 強制連結（ランダムワード法）
- ランダムな名詞を3つ出し、強制的に関連づける。
- 意味の飛躍で非連続の組み合わせを作る。
3.6 NABC（スタンフォード系ピッチ骨子）
- Need / Approach / Benefit / Competitionで1分ピッチを作る → 粗粒度で捨てやすくする。
3.7 TRIZライト（矛盾解消）
- 「Aを上げたいが、Bが下がる」タイプの技術的矛盾を列挙 → 空間分離・時間分離・階層分離で回避策を案出。
3.8 先祖返り（First Principles）
- 解決対象を前提なしの物理量/事実に分解してから再構築。
- 「本当に必要なのはXか？条件Yが本質では？」の再質問を連打する。
4. 水平思考を鍛える日課（15分×平日）
- 観察： その日見たプロダクトの削れそうな要素を3つ書く
- 逆転： 今日触れた仕様の前後関係を逆にしたら何が起こるかを1案
- 転用： 他業界の施策を1つ抽象化→1つ具体化
- 要約： 「何を捨てたから速い／軽いのか？」を140字で言語化
5. “仕様にならない仕様書”テンプレ（前工程を固める最短キット）
5.1 課題定義カード
[対象ユーザー] ______________________
[状況コンテキスト] __________________
[阻害要因/痛み] ______________________
[既存の対処/限界] __________________
[成功状態(行動指標)] ________________
[成功状態(体験/感情)] ________________
[非ゴール/やらないこと] ____________
5.2 価値仮説カード
もし[ユーザー/状況]に対して[施策X]を行えば、
[行動指標A]が[現状値]→[目標値]に変化し、
その結果[ビジネス指標B]が[目標値]に近づく。
検証は[期間/サンプル/判断基準]で行う。
5.3 MVPカット表
| 値の核 | 依存関係 | 省略可 | 代替 | カット理由 |
|---|---|---|---|---|
| 例：即時リマインド | Push権限 | × | 行動変化の核 |
5.4 ADR-lite（意思決定記録）
[決定] ________________________________
[背景] ________________________________
[採用した代替案/捨てた案] __________
[影響範囲/リスク] ____________________
[再検討トリガー] ______________________
6. アイデア評価スコア（短時間で“賢く捨てる”）
- 尺度：Impact / Confidence / Effort / Differentiation（各1〜5）
- 計算：
(Impact × Confidence × Differentiation) ÷ Effort - まず上位3案だけ残し、他は捨てる。スピードを担保。
7. AIと協働する“前工程”プロンプト（抜粋）
7.1 課題スコープ絞り込み
あなたはプロダクトストラテジスト。次の課題定義カードを読み、
・曖昧な語（多い/少ない/すぐ等）の数値化候補
・状況の粒度を下げるための追加質問
・非ゴールの提案
を箇条書きで出力せよ。
7.2 逆張り四象限の空白探索
対象ドメインの一般的な2軸を列挙し、各象限の代表プロダクトと
未充足ニーズを箇条書きにせよ。空白象限に対する施策仮説を3つ。
7.3 検証設計（行動指標優先）
次の価値仮説カードをもとに、2週間で回せる実験計画を作れ。
・必要なデータ/ログ
・Leading指標と閾値
・停止/継続の判断条件
・想定されるバイアス
重要：AIは発散と整形に強いが、意思決定と捨てる判断は人間が行う。
8. ミニケース：出欠管理の「差が出る前工程」
- 悪手：すぐに出欠フォームを実装
-
良手：
- 課題＝「主催が当日朝に出欠未回答者を最小工数で確定したい」
- 成功＝「当日9:00時点で未確定0、主催の操作は2クリック以内」
- MVP＝回答催促の自動化と未回答者のワンタップ確定（既定値） だけ先に作る
- 計測＝未回答者数、催促→回答のラグ時間中央値
- 結果：“回答フォームの美しさ”より“未回答を減らす仕組み” が価値の核と判明。
9. アンチパターン（やりがち注意）
- 要件≒UIの断片になっている（画面から考えない）
- KPI先行で行動指標が空洞（数字だけ追って行動が変わらない）
- 仮説の複合投下（何が効いたか不明になる）
- ToDo山盛りMVP（検証が遅れて意思決定コストが肥大）
10. 明日からの実践ステップ（30日ブートキャンプ）
- Day 1–3：課題定義カード×3ドメイン
- Day 4–7：SCAMPER＆逆張り四象限で各5案、評価スコアでTOP3
- Day 8–10：価値仮説カードとMVPカット表を埋める
- Day 11–14：検証計画（行動指標・閾値・停止条件）
- Day 15–21：PoC実施、ログ整備、ADR-liteで意思決定記録
- Day 22–30：学習の統合（捨てた案含む）→次イテレーションに反映
11. 付録：ワークシート一式（コピペ可）
11.1 How Might We（HMW）生成テンプレ
[ユーザー] が [状況] のときに [進歩] を達成するために、
私たちは どうすれば [障害] を乗り越えられるだろう？
11.2 実験ログ雛形
[実験ID] / [仮説] / [施策] / [期間] / [サンプル]
[Leading指標の推移]
[意思決定] 継続 / 停止 / ピボット（根拠を定量+定性で）
[学び] 次の仮説に何を引き継ぐか
11.3 アイデア評価シート（CSV見出し）
idea,impact,confidence,effort,differentiation,score,notes
おわりに
実装の巧拙は重要だが、価値は実装前に決まる。
アイデアは天才の閃きではなく、再現可能な思考プロセスで量産できる。
本稿のテンプレと短時間ワークを、自分とチームの日課にしてほしい。
“書く前の設計”を武器にしよう。それがAI時代のユニークさの正体である。