TL;DR
- PM業務をAIに委譲する第一歩は「自分の意思決定を再現できるデータ」を集めること
- 思考の入力・中間・出力をなるべく網羅するように4種類のデータソースを選んだ
- 最大の限界は「捉えられないデータ」が多いこと
対象読者
- AI活用に関心があるPM
- 自分の判断業務をAIに任せることへの興味がある方
- 自分の業務をデータ化することに興味がある方
本記事は「情報収集」段階の設計思想についての記事です。実装部分は別記事で扱います。
はじめに
PMの仕事の大半は意思決定です。
今後の目標として「PM業務を任せられる自分のクローンをAIで作ること」です。
ただし、正しく設計しないと的外れなクローンしか出来ませんと考えています。
本記事ではもっとも重要な「データ収集の設計思想」に焦点を当てて説明します。
全体像
全体像は、情報収集（本記事で取り扱う） → 分析 → 行動の流れです。
なぜクローン化を目指すのか
毎日業務時間の多くが意思決定に費やされています。
下記はPMの1日の時間配分イメージです。
反復性が高く重要度の低い意思決定をAIに委譲できれば、その他の重要判断や創造的な仕事に集中できます。
データ設計の原則
本記事のポイントであるデータ設計部分について説明します。
最終的な結果だけを集めても正しいクローンは作れないと思い、入力・中間・出力の思考データを集めるようにしました。
4種類のデータと、それぞれの設計意図
クローン作成に向けて下記4種類のデータを集めています。
| データ | カバーするフェーズ | 意図 |
|---|---|---|
| Slack投稿 | 出力 | 他者向けの公式な思考 |
| AI対話ログ | 中間〜出力 | 整える前の生の思考 |
| 議事録 | 入力 | 判断の前提情報 |
| 個人メモ | 中間 | 他人に出す前の自分用の整理 |
特に「AI対話ログ」が重要です。Slackやドキュメントには「整えた結論」しか書きませんが、AIには整える前の生の思考をそのままぶつけているため、最も自分らしい思考が収集できると考えています。
また情報収集はなるべく自動化するように心がけています。
下記図のようにスキル・フック・文字起こしを利用して自動化しています。
このアプローチの限界
このアプローチは完全ではなく課題もあります。
それは「対面会話」や「脳内の思考」などの集められない重要なデータがあることです。
特に対面会話はPMの仕事のかなりの部分を占めるため、ここが取れないので精度の上限はあります。
これは設計上の妥協点となります。この部分は将来のテクノロジーに期待です。
今後の展望
本記事は情報収集の設計について記載しました。
このあとのアプローチとしては、「集めた情報を分析」、「実際に行動する」となります。
おわりに
「自分をAIに置き換える」というテーマはよく語られますが、いきなりプロファイルから入って失敗する話もよく聞きます。
データ設計から逆算することで、「何を集めれば何が再現できるか / 何が再現できないか」が見えてきます。
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