はんぺん(@hampen2929):プロダクトマネジメントとエンジニアリングが分かれていると何が面倒くさかったかというと、チケットの管理やタスク消化の計画の共通認識を得るのが非常に手間だったんですよね。例えば「このチケットを消化するのにどれくらいのエフォートが必要か」というところで、Tシャツのサイズなどで分類していたんですけど、その会議だけで週に1〜2時間も取られていました。正直、そんなのを見積もってもよく分からないですし、「見積もったところで何か意味あるの？」という気持ちが正直ありました。これに対して、プロダクトマネジメントとエンジニアリングの垣根がなくなると、やるべきことだけを決めて、それを実現するためにベストエフォートでAIに投げられるようになります。かつ、このベストエフォートというのが、昔まで人が開発していたよりも圧倒的に早く実装できるので、計画を立てるまでもなく「これは普通にできるよね」が成り立つところが大きいです。できなくてもできないが分かるまでのサイクルが早いです。詰まるところ、人間同士の認識合わせをしたり、計画を立てたり、管理したりするコストがなくなります。「これはAIに任せたらできるもの」という前提でプロダクトを開発できるので、そこの不確実性が圧倒的に減り、プロダクトを実現するところだけに注力できるのが非常に大きいです。正直、100%全部実装できるというわけではないですが、体感として95%以上は何も問題なく実装できているというのが正直なところです。プロジェクトの難しさなど前提によって変わるとは思いますが、ここの不確実性はだいぶ減りました。

2026.08.03 03:52

プロダクトマネジメントとエンジニアリングが分かれていると何が面倒くさかったかというと、チケットの管理やタスク消化の計画の共通認識を得るのが非常に手間だったんですよね。例えば「このチケットを消化するのにどれくらいのエフォートが必要か」というところで、Tシャツのサイズなどで分類していたんですけど、その会議だけで週に1〜2時間も取られていました。正直、そんなのを見積もってもよく分からないですし、「見積もったところで何か意味あるの？」という気持ちが正直ありました。これに対して、プロダクトマネジメントとエンジニアリングの垣根がなくなると、やるべきことだけを決めて、それを実現するためにベストエフォートでAIに投げられるようになります。かつ、このベストエフォートというのが、昔まで人が開発していたよりも圧倒的に早く実装できるので、計画を立てるまでもなく「これは普通にできるよね」が成り立つところが大きいです。できなくてもできないが分かるまでのサイクルが早いです。詰まるところ、人間同士の認識合わせをしたり、計画を立てたり、管理したりするコストがなくなります。「これはAIに任せたらできるもの」という前提でプロダクトを開発できるので、そこの不確実性が圧倒的に減り、プロダクトを実現するところだけに注力できるのが非常に大きいです。正直、100%全部実装できるというわけではないですが、体感として95%以上は何も問題なく実装できているというのが正直なところです。プロジェクトの難しさなど前提によって変わるとは思いますが、ここの不確実性はだいぶ減りました。