AI駆動開発で知財ビジネスを変える - はじめましての記事
はじめに
「こんに知財!」
…という挨拶を、先日ある知財関連イベントで耳にしました。
特許庁の支援を受けた啓発動画だったと思うのですが、関係者の方が元気よく発していて、私は思わず「この空気に馴染める日は来るのか…」と考えてしまいました。
とはいえ、知財の世界には、いまだ堅苦しさや敷居の高さが残っているのも事実です。
私たちは、そうした知財のハードルを、技術の力で少しずつ解きほぐしていけたらと考えています。
AI駆動開発という言葉は、コード生成やエンジニアの業務効率化と結びつきやすいものです。しかし実は要件定義や仮説検証のプロセスでも大きな変化が起きています。
この記事では、PdMがどのようにAIを活用してプロダクト開発を進めているのか、そしてそのプロセスがチーム全体にどのように関わってくるのかをお伝えできればと考えています。
自己紹介
初めまして、長島と申します。
現在、cotobox株式会社にてCPO(Chief Product Officer)として、プロダクト戦略の策定から開発の推進までを担当しています。
この記事ではAI駆動開発(AI Driven Development) をテーマに、実際のプロジェクトを通じて得られた具体的な知見や経験をお伝えしていきます。
今後、リアルな課題解決の過程や実践的なノウハウを継続的に共有していく予定です。
読者のみなさんと新たな学びや気づきを深めていければ幸いです。
私と会社について
私はこれまで、主にB2Bになりますがさまざまな企業で新規プロダクトの企画・立ち上げ、そしてプロダクトマネジメントに携わってきました。
特に、プロダクトがどのようにビジネス成果を生み出すか、そのために必要なチームづくりや意思決定の仕組みに注力してきました。
cotoboxは、知財のDXを推進する企業です。
従来、知財の手続きや管理には専門的な知識や経験が求められ、そのプロセスにはどうしても複雑さやコストが伴っていました。
私たちはAIも含めた既存技術を活用することでこの課題を解決し、企業がより簡単かつ迅速に自社の知財を活用できるようにするとともに、法律事務所の方々が柔軟にその支援を行える環境をつくろうとしています。
私たちが目指すのは、
「知財をもっと身近に、もっと使いやすくすること」
です。
なぜ、AI駆動開発なのか?
限られたリソースで最大の成果を出すために、私たちが着目したのが AI駆動開発(AI Driven Development) という手法でした。
といっても、最初から明確にその戦略を立てていたわけではありません。
気がつくと、自然と「AIを活用した開発」が私たちにとっての当たり前になっていました。
2025年1月からは、ChatGPTシリーズ、Gemini、v0といった AIツールを活用し、新規プロダクトの要件定義や開発に活用しています。
ここで重要なのは、必ずしも「最先端の独自AIを開発する」ことにこだわらず、既存のAIを的確に組み合わせ、いかにビジネスに活かすかという視点を重視している点です。
(いやホントは知財LLMとか作りたいんですけどね)
このアプローチにより、開発スピードが大幅に向上しただけでなく、要件定義の精度や顧客ニーズの理解も飛躍的に高まりました。
今後取り上げていくテーマ
今後の記事では、以下のようなテーマを取り上げていく予定です。
- 実際のAI駆動開発プロジェクトで直面した課題と解決策
- 新規事業やプロジェクトでAIを導入するための具体的ノウハウ
- プロダクトマネージャーやCPOがAI導入を推進する際に考えるべきポイント
- プロダクト開発における仮説検証の方法やチーム運営の実践知
- 時には、ビジネス進捗やチーム運営の内情についても少しだけ
このブログの目標
このブログを通じて、読者のみなさんが
「AIをどう使えば、プロダクトやビジネスを一歩前進させられるのか」
という問いに対して、ヒントや刺激を得られる場になればと考えています。
私たち自身も、今後のプロダクトのベータ版・正式版リリース、国内外イベントへの参加、エンジニア採用などを進めていく予定です。
この発信がその一端を担い、読者の皆さんとつながるきっかけになれば嬉しく思います。
おわりに
今回は、PdMが主導するAI駆動開発の概要と、その背景についてお伝えしました。
今後は、開発の進行に合わせて、具体的な取り組みや課題、そこから得られた学びを共有していきます。
📢 次回は、AIを活用した 要件定義プロセスの実践 に焦点を当てます。
従来のBRD/PRD作成や顧客リサーチを、どのようにAIで補い、どう効率化してきたのか。
実際に試行錯誤したプロンプトや、うまくいかなかった場面も含めてリアルにご紹介します。
「PdMがAIをどう使っているのか」 に関心のある方は、ぜひフォローして他の記事もご覧ください。
それでは、また次の記事で。