AIを前提としたプロダクト開発の始まり
こんにちは。株式会社メントのゆうさくです。
メントエフエムは、メントに関わるメンバーが、メントの事業や組織についてのありのままを語っていく番組です。
今回は、AIシリーズとしてプロダクト開発チームの皆さんと、AIを前提にしたプロダクト開発、作りきってみてどうだったのか、というテーマでお話ししていきたいと思います。
去年の夏にメントエフエムにいて、AIをフル活用するメントの開発環境、というタイトルで、AIを活用した具体的な開発プロセス、チャレンジについてお話ししました。
今回はその続編として、実際にプロダクトを作りきって、今だからこそ見えてきたこと、それを振り返りながらお話ししていきます。
前回のエピソードが気になる方は、概要欄にリンクを貼っておきますので、ぜひそちらも聞いてみてください。
というわけで、改めまして、今回ファシリテーターを務めさせていただくのは、プロダクトマネージャーのゆうさくです。
そしてゲストは、プロダクトチームの皆さんです。よろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
まずは、お一人ずつ、名前と役割について簡単な自己紹介をお願いします。
メントでエンジニアしております。門脇と言います。皆さんからはカドップと呼ばれています。よろしくお願いします。
お願いします。
同じくメントでエンジニアをしています。よしけんです。バックエンドを担当しています。よろしくお願いします。
お願いします。
同じくメントでエンジニアをしております。タニアイと申します。皆からタニーと呼ばれております。本日はよろしくお願いいたします。
よろしくお願いします。
それでは早速、前提でプロダクトを作りきってみて、正直どうだったのか、ここからお話を聞いていきたいと思います。
まず作りきっての率直な感想を教えていただきたいのですが、その前にどんなプロダクトを作ったのか、簡単に説明したいと思います。
私たちは今、マネジメントサクセスプラットフォームという大きな構想を掲げています。その第一歩として開発したのが、AIコーチングとAIウィークリーレポートです。
多くのマネージャーは日々忙しく、メンバー一人一人の細かな変化を拾い切るのが難しいと、そんな現状だと思います。
そこで、このプロダクトでは、メンバーが週に一度、AIと対話する時間を設けます。
これにより、メンバーは自ら自己理解を深め、悩みやつまづきを整理することができます。
その対話の内容は、AIがウィークリーレポートとしてサモナイズし、マネージャーへ届けます。
これによって、月1回のワンオン案では見落としていた小さな気づきや変化、それを集大のスピード感で把握できるようになります。
これによって素早い意思決定や、より深いフィードバックが可能になるのです。
これはあくまでプラットフォームの始まりにすぎません。
今後もマネジメントという営み全体をサポートするプロダクトを順次拡張し、新しいマネジメントの形を実現していきます。
そんなプロダクトを、この1月にちょうどリリースしたところです。
開発プロセスの振り返り
まずは、作り切っての率直な感想を教えていただきたいので、まずは門尾っぺさんからお願いします。
感想ですか。めっちゃ楽しかったです。
うん、分かります。
AIを中心に添えたプロダクト群を作ったんですけど、これまで本当にAIがコアの価値につながるようなプロダクトを作ったことがなかったので、
初めての体験だとか、どうやったら品質を高めていくんだとか、そもそも設計も含めて、自分にとってはチャレンジングなことがすごく多かったんですけど、
みんなと議論したりだとか、AIと伴奏してもらうことによって、AIのプロダクトを作るというプロセスがやりがいがあったなというか、楽しかったなというのが、まず率直な感想かなと思います。
いいですね、ありがとうございます。
吉木さん、どうですか。
はい、そうですね。僕もちょっと被るんですけど、楽しかったなと思っていて、私、すごくいいものができたかなと思います。
お客さんに今使ってもらってるんですけど、本当に使って思ったより、思ったよりというか、すごくいい効果というかが出てるなと思ってます。
し、その体験として、作る体験としても面白かったなと思っていて、いろんな、多分前回しゃべったときにはまだ構想段階で本当にできるのみたいな段階だったと思うんですけど、それがちゃんと形になって、いろんなエキスパートと一緒に共同していいものができたなと思ってます。
タニーさんもどうですか。
ありがとうございます。
そうですね、確かにプロセスすごく楽しかったなっていうところがあるんですけど、なんかそのやっぱアウトプットしたことによっての反響も結構いいものが返ってきたなっていう実感がありまして、
お客さんは確かにそうなんですけど、メントを受けに来てくださる候補者の方がやっぱりそのAIをど真ん中に据えたプロダクト開発っていうところでメントを認知してくれるようになったんですけど、なんかそういった意味でもかなりアウトプットが外に出たことによって反響いただけてすごい良かったなと思いました。
確かになんか自分たちでAIドリブンな、AIコアな機能を作ってるけど、なんかそれが当たり前になってるけど、世の中的にはそれやりたくてもできないみたいなことが結構いるんだなっていうのはこういうふうに思いますね。
結構ね、途中はなんかこうこのまま出していいんかなとか、その品質面で胸を張れるかどうかみたいな、なんかそういうシーンもあったと思うんですけど、最終的になんかこう自信持ってこれやったらいけるかもっていう。
なんか感じで世の中に出して、それが届けられて、反響も返ってきてるっていうのがすごく良かったなと思いますね。
開発の過程と課題
採用の面でなんか話が聞こえてきたみたいな話もあったかなと思うんですけど、どんな声が聞こえたりしたんですか?
やっぱりその他社さんとかと比べると、開発観点でのそのAIを使ったこう開発改善みたいなのがよくやられてるって話を聞くんですけど、プロダクトの中心にこうAIが座ってるようなプロダクトってまだまだなかなか少ないようなことを言われることが多くて、そこをど真ん中でやってるからこそ、
メントでAIを使ってプロダクトを良いものにしたいですみたいな方は結構いらっしゃいますかね。
なるほどな。中心にしているみたいなところで何か他社さんと違う部分があったりもするんですね。
そうなと思います。
ありがとうございます。ではちょっと次のテーマ行ってみたいんですけれども、前回の別のポッドキャストで前に想像していたり検討していたものがあったなっていう、そんなお話をしていたと思うんですが、どんな内容だったのか軽く紹介してもらえますか。
はい。前回7月ぐらいだったと思うんですけど、プロダクトの開発は着手しだしたぐらいですね。
走り始めたぐらいかな。
そうですね。走り始めたぐらいで、どんな感じになるんだろうねみたいなのをまだ模索している状態だったと思うんですけど、その中でも開発っていうか作りたいものがすごいいっぱいある状態だったと思っていて、
これAIなかったら作れないよねみたいな焦りが若干あった感じを話してたと思います。
当時は多分まだカーソルだったかようやくクロードコードができた。
クロードコード使い始めたぐらい。
そうですよね。始めたぐらいで、これをどうやってプロダクトを高速に作っていくかっていうところを模索してたタイミングの話をしてたんじゃないかなと思います。
この辺がボトルネックになりそうみたいな話も確か同時にしてて、レビュー。開発早くなったけどレビューもうちょっとどうにかなるよねとか、フロントエンドの領域とかでまだまだ改善の余地が多分あったと思うんですけど、そこをどうなるか期待したいねみたいな話とか、そんなことを話してたと思います。
ありがとうございます。
そこから数ヶ月経った今なんですけれども、これ当たってたなとか、想像通りだったなみたいなところからちょっとお話を聞いていきたいなというふうに思うんですけれども。
CADOPYさんいかがです?
AIなしで開発できないって想像してたと思うんですけど、その通りでしたね。
それは確かにそうですね。
この時点で、7月の時点で作ろうとしているものをリリースぶりに間に合わせるっていうのもそうだったと思うんですけど、結構僕たち途中で方針転換として、やっぱりAIコーチングって音声大事だよねみたいな。
そういう音声の機能を実装しようぜみたいなのになった時に、これAIなかったら結構厳しかったなと思っていて。
音声ベースでの対話。
そうですね。
声でAIコーチングと対話できる体験っていうのを作ったんですけども、テキストでやろうとしたところからですね。
自分そこの部分結構中心で作ったりはしたんですけども、焦りもありつつ不安もありつつ、なんとかスモールなアーキテクチャで実現できないかっていうところをAIと伴奏してもらうことでうまくいけたなと思っていて。
これなかったらちょっとどうなってたかなみたいな。
そうですね。
そういう意味でこれはかなり当たっていたっていうところはあるかなと思います。
どうですか他の皆さん。
僕は想像してた、さっき振り返った時に思ってたんですけど、レビューがやっぱボトルネックになるみたいなのは、やっぱりボトルネックになるなっていうのはその通り出てきていて。
スピードを求めるからこそ、もともと3人でメインで開発してた、バックエンドはメインで開発してたんですけど、誰か1人でもアップルーブしたらコードをマージできるみたいなルールを敷いてたものの、
あとからその人のこだわりだったりとか、こういう観点でレビューしとけばよかったみたいなのは出てきたりとか、バランスを保つのが難しかったというか、
速度を出すためにレビュアーを1人でもアップルーブすればみたいなところと、あとは品質をどうやって保つかみたいなところに関しては、AIを使って開発するよりもやっぱ難易度が高くて、どうやって保証するかじゃないですけど、品質担保のところに。
まだまだやっぱ、開発よりはいい感じで使えてないなっていうのがありますね。
そうですね、それは今も継続してる。
そうですね。
少しレビューの仕組みを変えたりとかはしてたりはするんですけど。
そうですね。
なんかやっぱ普遍的なコードレビューはクロードコードとかがレビューしてくれるじゃないですか。
ただなんかその人が持ってる観点とかを別に持ってたりするわけじゃないので、なんか面と独自のとかその人の観点のっていうのが混ざらないと、やっぱ見落とされてしまう観点とかあるなっていうのは、はい、思いますね。
そこはめっちゃやりたいなと思ってて、なんか今まだ社員で4人5人ぐらいの感じなので、まだ数としては全部見ようと思えば見れるみたいな感じなんですけど、ここから10人20人になっていくと、今までの経緯とか全体としてのアーキテクチャとしてこうあるべきみたいなものを、
ドキュメントにしてはいるけど、なんかレビューという観点でなんかレビューボット的な形でいなかったりするんで、ちょっとそこはうまく人がレビューしてる内容をそのままAIがやってくれる、AIがスタンスを取ってくれるみたいな、そういうのを使いたいな、作りたいなと思ってます。
いいですね。
なんかそこら辺は難しさというところと、今後やっていきたいなっていうところであるってことですね。
じゃあ逆にちょっと想像していなかったところというか、思ったよりうまくいかなかったこと。なんかあったりしますか?
そうだなあ。むちゃくちゃ想定してなかったことはそんなないような気はする。
さっきのデブの話も7月からそうなるのかなみたいなものはあったし。
1個あったのは無作為に課題として7月、ドキュメントコンテキストをどうAIエージェントに加わせるかみたいな話があって、当時は多分ドキュメントあんまり書いてなかったんじゃないかなと思います。
ノーションにあるやつをどう読み込むかみたいな。
それでGitHubのリポジトリ上にプロリクエストのレビューで内容からこういうルールがあるよねっていうのをドキュメントにちょっとずつ足すっていう活動をしてたんですけど、
なんか結構いい感じに増えていって、結果最近クロードコードみたいなツールが最初からそのドキュメントを読み込んでしまっていて、
コンテキストインドがすごい圧迫されるみたいな、考えなしにドキュメントを足していくと少しAIの世帯が落ちちゃうみたいなことは、
こういうトレードオフもあるんやみたいな、もちろんそれを解決するための方法もいっぱいあるんですけど、
プロダクト開発の課題
なんかあまり想定してなかった課題、ちっちゃいの課題ですけども、今思いついたことでそんなことがあったかなと思います。
なるほど、ドキュメントとコンテキストと。
ドキュメントと書いた。結構書いてた。
よしけんさんいかがですか。
そうですね、7月段階ではどれぐらいスコープが切れたかはちょっと覚えてないんですけど、
なんか当初、というかそのタイミングで1年2年先を考えた時に複数プロダクト作っていくからどんどんAI活用していこうみたいな感じだったと思うんですけど、
なんだかんだ言って結構要件削ったなと思ってて。
そうですね。
で、実際にそのAIコーチングとAIビークリーレポートっていうコアの2プロダクトを作ったんですけど、
なんか作るスピードっていうのは早くなったんだけど、
やっぱりそのディスカバリーというか価値探索みたいなこととか、本当にAIと対話して価値があるんだっけの検証みたいなところって、
なんだかんだ言って作るスピードというよりは検証とか使ってもらうこととかの方がボドルネックになるから、
そこら辺は要件削りつつ1個1個ちゃんと作っていくってところがなかなかあったなと思ってて、
これは今後に対しても学びかもなと思ってて、新しいプロダクトを作っていくとしても作るスピードはあるんだけど、
結局新しいものを作っている、本当に模倣じゃなくて新しいものを作っている以上その価値探索が必要で、
そこはやっぱり時間かかる。もちろんAIによってスピードが上がるところはあるんだけど、
人にも手が必要な部分もあるなって思いました。
そうですね。価値を見つける部分と、作った後に本当に価値を高めるとか、
圧倒的なものにしていくっていうところは全然圧縮できてないなっていう感じはしていて、
コードを書いて終わりじゃないなっていうところをプロジェクトを通して改めて実感したなと僕も思います。
そうですね。それなんかめっちゃ企画する担当である僕としてもすごく感じるところで、
その作るところの前後の部分はまだまだ人の手っていうのがあるかな、何を作るのかっていうところと、
素晴らしいものを作って届ける、使っていただいて価値を長く感じていただくみたいなところの難しさはあるなっていうのを改めて感じますね。
用件めっちゃ削ったっていうのを思い出しながら今。
めっちゃ削った。めっちゃ削ってギリギリだったね。
まだまだ作りたいものたくさんあるよねっていうのはありますね。
3つぐらい大テーマみたいなのがあって、まず一つのフォーカスしようねっていうのを夏、秋ぐらいにやりましたね。
谷さんどうですか?
そうですね。ほとんどお二人が言ってくれたんですけど、あえて言ってくれてないものを挙げるとすれば、
これは個人的なものもあるんですけど、当時クロードコードが出てきたタイミングですら、こんなすごいものが出てきたのかみたいな、
開発のパラダイムが変わった感じがしてたんですよね。
だからこそテストとかにおいてもっと自動化できるんじゃないかって思ってたんですけど、
これは我々がまだ上手くできないところでもあるんですけど、
E2Eとか、それこそ品質保証という意味でのテストってまだちょっと手でやってるところあるなっていう。
そうなんですよね。
思い描いてたところの世界線と、まだ一致できてないなって思う部分だったりしますかね。
めっちゃ頑張ればできるのかなって。
あと後手にテストがあったから、どうしても今からちゃんとそこを自動化しようとか考えると、
変わんねえかもなみたいなリスクが高いから手でやっちゃったんだけど、できたかもしれない。
環境を作るであるとか、あと僕たちのプロダクツの複数のロールが行動して、時系列に行動して結果がどうみたいな話だから、
ユーザー体験の設計
そういうデータとか仕立てを作るっていうところは、なかなか人間がしっかり設計しないと、
自動化するにしても難しい、パワーかかるっていうところで、そこまでちょっと手が出なかったなって感じですね。
いいですね、いろいろ話が盛り上がるんですけど、
想定できなかった課題みたいなテーマもちょっと置いておきまして、何かありますか、当初でいうと。
想定できなかった。
当初想定できてなかったなみたいなのあります?
僕はあれかな、AIコーチの挙動をあんなに整えるの難しいんだって思いました。
確かに。
クロンプトとかで何を話すべきかとかっていう。
それこそ僕らがそこの深い知識を持ってないがゆえに、彼を彼と言っていいのか彼女と言っていいのか分からない。
AIコーチ。
AIコーチにどう振る舞ってほしいかっていうのを定義するのがめちゃめちゃ難しかったなって。
多分当時はそんなに思ってなかった気がするんですけど。
そこは何か僕的に思ってもありますかね。
結構そのよくあるLMアズアジャッジっていうんですけど、そのAIの振る舞いをAIで評価するみたいな仕組みを整えさえすれば、
簡単なものでも評価できるんじゃないかとか、それを何かしらスコアで採点して良くしていくっていうエンジニアリングのプロセスの一環として
ぐんぐん進めていけるんじゃないかっていう淡い期待はあって。
やってるんですけど、結構そんな簡単じゃなかったみたいな。
それはその質問に対して答えるみたいな簡単なAIじゃなくて、
AIコーチというセッションの中で、過程でどんな体験をユーザーさんがするか、
終わったらどんな独語感というか見れるかって結構評価軸が難しくなったんですけど、
結構複雑な話で難易度高かったなと思います。
そうですね、これも今の話で言うと要件側もすごい難しかったなっていうのはあって、
当初作っていたシナリオみたいな絵あったじゃないですか、
あれも全然ぶっ壊してるなっていうのもあったりするんで、難しさもあり変わった部分ですね。
じゃあ次のテーマで、今回のプロダクトがAIが体験の中心にあるという話だったかなと思いますが、
特に難しかったところ、力の入れたところあればそれをお聞きしたいなと思ってますが、
加藤さんいかがでしょう。
そうですね、全体難しい部分は結構あったんですけど、力を入れたというかハマった部分で言うと、
AIコーチングのユーザー体験というか、ユーザーさんが何かしら発話をした後に
コーチからどんだけ早くレスポンスが返ってくるかっていうところをこだわったりしたんですけど、
そこの実装とかもちろんアーキテクト設計というところ、いろいろ考えることがあったなと思います。
最初の方にもともとテキストベースで文字を入力して文字の返答が返ってくる体験を設計したんですけども、
そこに後から音声も行こうぜみたいな感じで、音声で喋って音声が聞こえてくるみたいな体験に変えたところもあって、
アーキテクチャが複雑になっていたっていう部分があったりはしたんですけども、
AIにLLMに返答を考えさせたりしているから、レスポンスがたまに遅くなったりであるとか早かったりとか、
いろいろある中で安定した体験というところを井戸さんに提供するためにどういうネットワークとか通信的な工夫ができるかなっていうところは結構考えたポイントだったんですけど、
そこは力をだいぶ入ったところだったりしました。
発話させるっていうのも組み合わせて結構大変なことをしていた印象がありますね。
そうですね。あんまり最後のほうがうまく動いてなくて、タニーさんがこのまま進めるんですかって。
戻ってもいいんじゃないですかって。
でも1週間ちょっと寝放してくださいって感じで粘ってうまく僕は動いたんでよかったんですけど。
プロジェクトの意思決定
まさに力を入れてた。
入れてました。
他の方々はいかがでしょう。
そうですね。僕はレポート側を結構メインに作ってたんですけど、AIコーチングの方と同じくAIの挙動の安定みたいなところはやっぱり注力。
今回新しい体験だったな、経験だったなと思っていて、レポートのところもどういった内容が生成されるか。
あとレポートに対して質問するみたいなところもあるんですけど、どういった返答スペックなのかみたいなところもある程度評価軸として整理した上で、
LLMにテストさせる、ジャッジさせるっていうのをCI上で回すようにしたってところは、今回はじめんとの経験でやり切れてよかったなと思っているポイントです。
特にデータを作るみたいなところがやっぱり難しくて、レポートのデータ生成、AIコーチングをした後のレポートのデータなので、結構いろんな人のいろんなデータが入ってるみたいな状態からスタートしないといけないんで、
そこのデータ生成の部分とかって、自分で手で書いてたら絶対無理で、そこもAIに減らせて、いろんなパターン作って、CIに回すみたいなところができたのがよかったなと思います。
たくさんペルソナも作ったりして、いろんなユーザーさんのタイプがいて、すごい真摯にコーチングに向き合ってくれる方とか、いわゆるちょっとそっけない方とか、いろんな方に対してフォルダと使ってもらうために結構データのパターンが必要だったんですけど、
だから手でそれを何十パターンも書くの結構大変だったんですけど、そこら辺はこうAIとやり取りしながらたくさん量産したなっていうのは結構面白かったと思います。
タニーさんいかがですか?
そうですね、なんかプロセスみたいなところ、なんかアウトプットは今お二人が話してくれたんで、プロセスのところとかを言及できればと思うんですけど、さっきも仕様めっちゃ削ってっていう話あったじゃないですか、結構ギリギリだったんですよね、フォルダとリリースするまで。
開発自体は割と早くなったんですけど、やっぱりさっき言ってた通りで仕様決めたりとかデザイン作ってもらったりとかっていう連携もあったりするので、全体として3倍になったみたいな感覚はあんまりないなって僕は思ってて、その中でもさっき言ったようにテキストから音声に変わったりとか、そういう節目節目での意思決定を変えたことって結構あったじゃないですか。
僕は結構その、じゃあこの意思決定を決断するには何が必要なのかみたいなのを止まらないようにじゃないですけど、結構意識してて。
そうですね。
それこそ音声のデモ、4パターンみたいなの作ったじゃないですか。
作ってましたね。
あれ1日でのりさんに決めてもらえたみたいなところは割と良かったなと思ってて、プロセスとして。
あとその外部の方を社内にお招きしてフィードバックをもらう機会とかを作ったりしたんですけど、あれもなんかやっぱ自分たちがそんなにこうマネジメントの経験が深いわけでもなかったので、その中でリアルな意見をもらって、ああでもないこうでもない言えたりしたのもプロジェクト全体から見ると結構いい取り組みだったんじゃないかなと勝手に思ってるんですけど。
とかは割と気をつけたというか、力を入れた部分かなと思いますね。
そうですね。なんか意思決定のための情報を集める工夫をいろいろしたっていうところも。
してましたね。
集めるだけじゃなくてそこにエンジニアリング挟んで、そのタイプにして意思決定支援するとかっていうところも結構谷さん動いてたんで。
そうですね。作るとこだけじゃなくて。
そうですね。
作るものがスピードを早く作れるからって変な方向に行ったら変なオープニングからそこのやっぱり舵取りみたいなのが難しくなったんだなっていうのも一緒ですね。
なんでも作ろうと思ったら作れちゃうから。
意味のないものもね。
作れちゃう。
作れちゃうのでね。
なんかそういう意味だとすごいいいチームワークだったと思うんですよ。
そうですね。
それぞれが一旦場所を変えて。
いい話。
背中合わせてやってましたね。
逆にその役割分担がうまくいったって話だったのかなと思うんですけど。
何があってそんなにうまくいったんですか?
アイコンタクト。
結構自然とそうなってましたね。
何なんですかね。
いいですね。なんかお互いがお互いのその領域というかこの部分だよねみたいなところがそれぞれなんか分かっていたみたいなのもあるんですかね。
なんとなくそれぞれがこうやるんじゃないかなみたいな。
自然発生的になっていたように僕からも感触してて思ったので。
AI前提のプロダクト開発の変化
なんかあと目標をちゃんと定めてマイルストーンを定めた上でそこのマイルストーンにやるためにはやっぱり分担して得意な人が得意なところをやるじゃないとやっぱりうまくいかない。
その連携を終始でKPT振り返りでトロスペクティでやっていったのが良かったのかもしれないですね。
確かですね。
結構割とAIの登場というか開発支援ツールの登場によってみんな報道量は増えてると思うんですよ。
でみんな書けるんですよ。
だからこそなんか結構違いが結構分かりやすくなったかなってちょっと思っていて。
そのレースはみんな書けるっていう。
じゃあその上に載ってるその人の特性とか何やっていうので。
タニーさん、タニーさん、もしくは僕は僕みたいな感じでそのディープライブするところが結構分かりやすくなったんじゃないかなって。
確かに。
より個性がというか。
出やすくなったんじゃないっていうのはここ数ヶ月の変化の一つなんじゃないかなと思いますね。
興味深い。
確かにその部分ありそうですね。
じゃあいい時間になってきたので最後のテーマなんですが今までのプロダクト開発と結局何が変わったのかっていうところを最後一言二言皆さん聞いていきたいなというふうに思うんですけれども。
Aを全体にプロダクト開発今回したと思うんですが何が一番変わりましたか。
結局何が変わったんですかっていう問い。
めちゃめちゃ難しいですね。
じゃあハロプさんいきます?
さっきの話かなと思います。
個人個人が持っている興味とか特性みたいなのが活かしやすくなったんじゃないかなと思っていて、
他人さんならどうヒードバックを得るかとかどう意思決定を円滑にするかとかっていうところに多分フォーカスがあって、
そこに力を避けるようになったっていうのはベースとして安定したアウトプットをAIを前提に我々AIを使ってプロダクト開発することでできるようになったからそっちのフォーカスができたのかなと思っていて、
そういう個人個人の個性みたいなもの、特性みたいなものとかが出やすくなる、出る前提でプロフローとかプロセスとか体制とかも考えていけたらしい、
そうするとプロダクトの出来上がり質もどんどん変わっていくんじゃないかなって思ったです、この数ヶ月で。
役割と個性の問われ方
確かに。
なるほど。
パリさんあります?
そうですね、似てるようなとこもある気がするんですけど、役割定義が結構ムズくなったなと思ってて、
エンジニアだから開発してればいいっていう、あったと思うんですけど、そこもPDMの領域に染み出していったりとか、あるいはデザイナーの領域に染み出していったりとかっていうものがしやすくなったというか、
自分が何者なのかみたいなのは結構考えるようになったんですよね、僕は。
面白い。
で、その中で自分が得意なところは何だっけっていうので、多分さっきみたいな行動をプロセスの中でやってたと思うんですけど、
なんかより一層そういうことが問われるのかなっていう、開発において。これは僕以外の人も含めて、なんかそういうところは変わってきたなっていうふうになんか思うんですけど、すごい抽象的な。
でもいいですね。
問われるようになった。
問われる、問われてる気がするんですよね。なんか留まれない気がするというか。
はいはい。
できるようになった反面問われる。
じゃああなたは何したいですかみたいな、何が得意なんですかみたいなのを問われてるような感じがしますね。
なんか近いなと、近いことを思っていて、石込みに時間を割けるようになったのかなと。
やっぱ作業みたいなところは、やろうと思ったら今まで1週間かかったものが1日でできる。
けどそこをどっちをやろうかみたいなところはやっぱりまだしっかり考えないといけないし、それを決めるためにはユーザーヒアリングだったり、いろんなデザインの能力だったりが必要かもしれないみたいなところは思ったので、石込みにより時間を使えるようになったっていうのは思っていて。
これはマネジメントサクセスプロダクトでやっていきたいこととしてもあるなと思っていて、やっぱりその作業の時間はなるべく小さくできるし、その分マネージャーが部下の方に伝えたいことだったり、人だからできることっていうのをより時間かけられるようにするっていうのは作っていきたいものと、今のプロダクト開発みたいなものは近いんじゃないかなと思ってきました。
いいですね。まとめっぽく話をしていきたいんですけど、本当に僕たちが今後作っていきたいものと重なる話がめっちゃあったなと思っていて、マネジメントがより良くするためには本当にみんなの個性というか、誰が何をやりたくて何が得意でっていうところを知っていると、よりパワーを出せるって話になったなと思うんですよね。
そういったところを僕たちが支援していきたいなと思っているし、それがあると日本も良くなるよねみたいなところも思っている。そういった会社で会ったりもするので、そういったことをやっていきたいですね。
はい。
というところでクローシングしていくんですけれども、皆さんありがとうございました。
いろいろリアルな話、想像できてなかったところとかも含めて伺うことができましたねという感じですね。
ありがとうございました。
ありがとうございました。
この続きとして次回はメントのAIコーチをデータサイエンティストとプロコーチがどうやって一緒に作ってきたのか、その裏側についての話を配信しますので、お楽しみにしていてください。
現在メントでは様々な職種のメンバーを募集しています。この番組を聞いてご興味を持っていただけましたら、番組概要欄にある採用サイトよりご応募をお待ちしております。
またSpotify、Podcastなどのアプリをお聞きの場合は、ぜひ番組のフォローをお願いします。
それではまた次回もお楽しみに。ありがとうございました。
