「個」の限界と、プロダクトへのAI実装を支えるチーム戦
生成AIの登場により、プロダクト開発の現場は劇的な変化の只中にあります。連載第2回では、AI時代だからこそプロダクトマネージャー（以降、PM）は「何を作るか（ディスカバリー）」に専念し、覚悟を持って意思決定することの重要性を説きました。
しかし、ここで一つの疑問が浮かびます。「AIの実装でプロダクトが複雑化し、市場の変化も速い中で、PM一人が背負う荷物が重すぎはしないか？」という点です。
開発、ビジネス、マーケティング、そしてAI技術。これら全方位をカバーする「スーパーPM」は、現実にはほぼ存在しません。だからこそ、AI時代の開発は「個」ではなく専門性を持った「チーム」で戦う必要があります。
第4回となる本稿では、ラクスが実践する「PM」「プロダクトマーケティングマネージャー（以降、PMM）」「エンジニアリングマネージャー（以降、EM）」の三位一体の連携と、AI時代だからこそ求められる「責任分界点と、その越境」の組織論について解説します。
「個」から「チーム」へ。広範なユーザー基盤×AI開発の最適解
第2回で、私は「AI時代、PMは『何を作るか』の意思決定とディスカバリーに専念すべきである」と述べました。しかし、現実問題として、これを一人のPMが孤軍奮闘して実現するのは現実的ではありません。
AIの実装は、従来の機能開発とは次元の異なる複雑さをもたらします。特に、ラクスのように既存の広範なユーザー基盤と信頼性を守りつつ、AIによる進化を両立させなければならない成熟した組織において、この複雑性は顕著です。
創業期のスタートアップであれば、一人のPMが寝食を忘れて全方位をカバーする「個」の力で突破できるかもしれません。しかし、プロダクトの規模が拡大し、技術的な不確実性と市場の期待値が同時に高まるフェーズにおいては、一人の人間が「ビジネス」「テクノロジー」「クリエイティブ」の全方位を、高い解像度で担い続けることには限界があります。意思決定の遅れや品質の中途半端さは、成熟したプロダクトにとっては致命傷になりかねません。
だからこそ、私たちは「個」の力に依存するモデルから脱却し、専門性を持った役割分担による「組織的なチーム戦」へとシフトしました。その核となるのが、PM、PMM、EMの三位一体の連携です。
AIの「期待値」をコントロールする分業
まず、PMとPMMの連携についてです。ラクスでは、PMは「Make（何を作るか・価値定義）」、PMMは「Market（どう届けるか・市場戦略）」に軸足を置き、明確に役割を分担しています。
この分業の最大の目的は、PMが内向きの調整や販促資料作成から解放され、本質的な「顧客課題の探索（ディスカバリー）」に没頭する時間を確保することにあります。しかし、AI時代においてこの連携はさらに重要な意味を持ちます。それは「AIに対する市場の期待値コントロール」です。
AIの不確実性を「商品」にする難しさ
従来の機能開発であれば「このボタンを押せば、必ずこう動く」と約束できました。しかし、生成AIを用いた機能は、出力結果が毎回異なる可能性があり、100%の精度を保証できません。
ここでPMMの役割が重要になります。PMが「技術的に80%の精度が出せる機能」を作ったとしても、それを「魔法の杖」として売れば顧客は失望し、解約につながります。一方で、「あくまでアシスタント」として訴求すれば、顧客満足度は高まります。
技術的な「What（機能の実力）」をPMが正しく伝え、それをもとにPMMが「How to Sell（期待値の設計）」を行う。さらに現在ラクスでは、PMがAIを活用して数時間で作成した「動くプロトタイプ」を、開発チームによる正式な実装を待たずにPMMや営業現場へ早期投入し、市場の熱量や期待値を開発の超初期段階で測る「先行してのGTM（Go-to-Market）」の取り組みも始めています。この高度なすり合わせと早期の市場検証こそが、AIプロダクトの信頼を作るのです。
