責任は「分業」し、手段は「越境」する
「役割を明確に分ける（分業）」という話をすると、「では、自分の担当以外はやらないほうがいいのか？」という疑問が生まれます。ここで重要になるのが「分業」と「越境」です。
ラクスでは以下のように考えています。
- 分業：「最終的な成果責任」の所在を明確にすること。
- 越境：目的を達成するための「手段」として、隣の領域に踏み込むこと。
AI時代には、この「越境」の質が問われます。
例えば、従来のウォーターフォール的な開発であれば、PMが要件を固めてからEMに渡すのが一般的でした。しかし、AI開発では「やってみないと分からない」要素が多すぎます。
PMが「こんなAI機能が欲しい」と思い描いた段階で、EMが「その処理にはトークンコスト（AIの入出力単位にかかる従量課金）がかかりすぎて採算が合わない」「レスポンスに時間がかかるからUXとして成立しない」といったフィードバックを即座に行う必要があります。
逆に、PM自身がClaudeなどの生成AIを用いてPRD（製品要求仕様書）の策定を高速化したり、AIを活用した「バイブコーディング（自然言語での指示によるプログラミング）」で自ら動くプロトタイプを実装し、エンジニアの領域に踏み込むこともあります。
エンジニアもまた、PMが持ち込んだ顧客の悩みに対し「この技術を使えば解決できる」と即答しビジネス提案を行います。企画者と開発者の境界を溶かし、卓球のラリーのようにアイデアと実装を往復させるのです。
「責任範囲（＝ゴール）」は明確に分けつつ、ゴールに至るプロセスでは互いの領域に泥臭く、かつAIという最強の道具を使って「越境」する──。これが、変化の激しいAI開発を成功させるための要諦です。
しかし、「越境」は個人のモチベーションだけに頼っていては長続きしません。機能させるためには、組織としての仕組みづくりが不可欠です。例えば、個人の役割達成だけでなく、チーム全体での「上位ゴールの達成」を評価に組み込むこと。あるいは、他部署の課題解決への貢献を推奨するような目標設定を取り入れることです。「自分の仕事はここまで」という壁を取り払い、AIを活用して他者の領域に踏み込むこと自体を正当に評価・称賛するカルチャーと制度があって初めて、真の越境は生まれます。
三位一体が生む「再現性」と「信頼の設計」
PM、PMM、EM。この3つの役割が対等な立場で議論する「三位一体」の体制は、AIプロダクトの品質を担保する「監査システム」としても機能します。
私たちが目指すのは、ユーザーが「AIを使っている」と意識させないほど自然に業務が完結する「見えないAI」の実現です。そのためには、AIの判断を丸投げするのではなく、説明責任や例外対応を含めた緻密な設計が不可欠になります。
AI開発において、それぞれの視点は以下のように交わります。
- PM（Why／What）：「顧客の課題解決のために、AIでこの業務を自動化したい」
- EM（Feasibility／Risk）：「その実現には、個人情報の取り扱いでリスクがある。また、現行の大規模言語モデル（LLM）では精度の担保が難しい」
- PMM（Market Fit）：「精度が完璧でなくても、ユーザーの確認フローを挟むUIなら市場に受け入れられる。ただし、訴求メッセージは『自動化』ではなく『支援』にすべきだ」
もしPM一人であれば、技術的リスクを軽視して突っ走るか、逆に慎重になりすぎてリリースが遅れるかもしれません。EMだけであれば、技術的に安全だが使い勝手の悪いものになるかもしれません。
三者が健全に牽制し合い、議論を尽くすことで、「技術的に実現可能で（EM）、顧客価値があり（PM）、ビジネスとして成立する（PMM）」 最適解への着地が可能になります。
過去、ラクスでも役割定義があいまいだった時期は、属人化による品質のバラつきに苦労しました。しかし現在は、この三位一体のモデルを「型」として導入することで、組織としての再現性を高めています。
組織連携こそが最強の戦略
AIは「個」の作業効率を劇的に向上させます。しかし、それを「事業の成果」につなげるためには、高度な組織連携が不可欠です。
AIという不確実な技術を、確実なビジネス価値へと変換する。それこそがPM、PMM、EMによる三位一体のチームです。互いにリスペクトし合い、責任を持って分業し、成果のために大胆に越境する。この組織的な振る舞いこそが、SaaS×AI時代を勝ち抜くための核心的な事業戦略になると、私たちは確信しています。
次回は、ラクスの強みである「顧客志向」の文化を軸に、AI開発のプロセスを深掘りします。
