AIプロダクトマネージャーとは？AI PMへの転職方法とは？

目录：

1. AIプロダクトマネージャーの仕事とは（AI Product Managerの役割）
2. AIプロダクトマネージャーになるために必要なスキル（一般的なプロダクトマネージャーのスキルとAI関連のスキル）
3. プロダクトマネージャーからAIプロダクトマネージャーに転職する方法（現在のプロダクト内でAIを利用したシナリオを特定する方法、プロトタイプの開発、役割の変更）
4. 開発者からAIプロダクトマネージャーに転職する方法（Pythonの基礎、PMの基本概念の学習、シンプルなAIプロトタイプの開発、役割の変更）
5. Yahoo内でのAI活用事例の特定方法（顧客向け製品と内部シナリオのAI活用、チャットボットや要約機能の構築）
6. AIに関する無料のオンラインコース（Andrew Ngのディープラーニングコースなど）
7. AIプロダクトマネージャーとして差別化する方法（AIのコアコンセプトへの理解、適切なデータのトレーニング、ユニークな個性の提供）

AIプロダクトマネージャーの仕事とは

AIプロダクトマネージャーは、AI製品全体または既存の製品内の小規模なAI機能の立ち上げを監督します。AI製品マネージャーの役割は、時間とともに進化するため、現在ではまだ一部の製品ポートフォリオにおけるAI製品は全体の10〜30%に過ぎません。しかし、将来的には、製品ポートフォリオの約70〜80%がAIに関連する可能性があります。AIプロダクトマネージャーの役割は、徐々に従来のプロダクトマネージャーの役割に完全に統合されるかもしれません。

AIプロダクトマネージャーになるために必要なスキル

AIプロダクトマネージャーになるためには、一般的なプロダクトマネージャーのスキルとAI関連の特別なスキルが必要です。プロダクトマネージャーとしては、製品のライフサイクル全体に責任を持ち、製品の市場適合性、競争力、独占を目指します。プロダクトの機能を立ち上げる際には、価値、使いやすさ、実現可能性、持続可能性の4つのリスクを回避する必要があります。また、プロジェクト管理と人材管理のスキルも必要です。ビジネス、UX（ユーザーエクスペリエンス）、テクノロジーの交差点に立つ必要があり、強力なリーダーシップスキルも必要です。さらに、AIプロダクトマネージャーとしては、AIと機械学習に関する深い理解が求められます。AIアプリケーションの構築方法、プロトタイプの開発にかかる時間、早期フィードバックの取得方法、AI機能のスケーリングなどを知る必要があります。データ分析スキルも必要であり、製品内でAIの利用可能なケースを特定するために重要な役割です。

プロダクトマネージャーからAIプロダクトマネージャーに転職する方法

まず、現在の製品内でAIを利用したシナリオを特定しましょう。顧客への大きな影響をもたらすシナリオに焦点を当て、強引にAIをどんなシナリオにでも組み込もうとしないでください。チャットボットや要約機能など、AIを統合しやすいシナリオを1つまたは2つ選びましょう。これらは低コストでスタートできるAI活用のシナリオです。データアナリストや開発者からの協力を得るか、自分でプロトタイプを開発してみましょう。次に、開発したプロトタイプを会社内で宣伝しましょう。早期の顧客からフィードバックを得ることで、開発を進め、最終的には一般公開することができます。可能であれば、公式に役職をPMからAIプロダクトマネージャーに変更するよう交渉しましょう。これにより、顧客にアプローチし、迅速なフィードバックを得るための信頼性が向上します。

開発者からAIプロダクトマネージャーに転職する方法

AIに初めて取り組む開発者の場合、まずPythonの基本文法を学ぶ必要があります。ほとんどのAIコースはPythonで行われるため、最終的なプロダクトはJavaScriptなど好きな言語で作成することも可能です。開発者からプロダクトマネージャーに転職するためには、PMの基本的な概念を学ぶ必要があります。私がおすすめする本は、Marty Caganによる「Inspired」です。これは、開発者からPMへの転職時に私自身が非常に役立った本です。前述の方法と同様に、シンプルなAIプロトタイプを目指しましょう。そして、会社内でAIの革命をリードする存在になることで、役職を変更するための十分なレバレッジを得ることができます。

Yahoo内でのAI活用事例の特定方法

Yahoo内でAIの活用事例を特定するには、顧客を対象とした製品や内部シナリオを調査しましょう。顧客向け製品においては、大量の文書、動画、メールなどを使用するシナリオを特定し、それらの上にチャットボットを構築することで顧客の利便性を向上させることができます。また、要約機能を利用して、顧客レビューなどの大量のデータを簡単に要約することもできます。内部のシナリオでは、エンジニアリングチームがコードの品質向上のために多くの時間を費やしている自動化テストなど、時間のかかる作業をAIで効率化することができます。また、コピーライティングやテキストのクリーンアップ、翻訳など、時間のかかる作業もAIによって削減することができます。

AIに関する無料のオンラインコース

AIに関する無料のオンラインコースとしては、Andrew Ngのディープラーニングコースが最適です。これは私個人にとって非常に役立ったものです。基本的な言語モデルから始まり、言語処理やその他のトピックについても学ぶことができます。

AIプロダクトマネージャーとして差別化する方法

AIプロダクトマネージャーとして差別化するためには、AIのコアコンセプトに焦点を当てることが重要です。データを活用した生成的なAIのレイヤーを単純に追加するだけでは、長期的には役に立ちません。適切なデータでAIアプリケーションを訓練し、独自の個性を提供することで、アプリケーションを目立たせることができます。AIプロダクトマネージャーとしての役割の価値は、あなたが構築するAIによって決まることを忘れないでください。

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