ドメインの複雑性に応じた組織構造の選択
さらに広瀬氏は、すべてのプロダクトが同じ組織構造になるわけではないと補足する。AI時代において、プロダクトの性質（ドメインの複雑性）によって責任構造は変化するという。
正解が比較的明確で標準化しやすい領域であれば、問題設定から実装までAIや周辺職種が広く担いやすい。この場合は、1人の責任者とAIエージェントだけで回す「単一責任者モデル」が機能する可能性が高い。
一方で、ログラスが扱う管理会計のように正解が非自明で複雑性が高い領域では、問題設定には高い専門性が、体験設計には深い業務理解が、実装運用には品質担保のための専門責任がそれぞれ不可欠になる。この場合は、プロダクト責任者のもとにプロダクトマネージャー、デザイナー、エンジニアに近い「専門責任」を分化させ、それぞれがAIと協働しながらチームとして成果を出していく形が適している。
「AI時代だから人がいらなくなる、という単純な話ではありません。むしろ、ドメインの複雑性が高いほど、『誰が何の責任を持つのか』『どの複雑性を横断機能が引き取るのか』を、より明確に設計する必要があります」
結論：再設計すべきは職種ではなく「成果責任を持つ役割」
AI時代、プロダクト開発プロセスへの参加は全職種に広がり、従来の職種の境界は間違いなく揺らいでいく。これは開発現場にとって大きな進化だが、だからこそ「意思決定と成果責任は分散できない」という原則に立ち返る必要がある。
「みんなが関与できることと、みんなで責任を持つことは違います。みんなで議論することと、最後に誰が決めるのかも違います。そして、AIが作業を支援してくれることと、人間がその結果に責任を引き受けることは、まったく別の次元の話です。だからこそAI時代に再設計すべきなのは、プロダクトマネージャーという職種そのものではなく、成果責任を持つ役割と、それを成立させる構造だと思っています」
広瀬氏が語ったログラスの事例と組織設計の哲学は、AIという強力な武器を手に入れた私たちが、人間として「何に責任を持ち、どこで真の価値を出すべきか」という根源的な問いに対する、極めて実践的なマイルストーンとなるはずだ。
講演資料および関連リソース
本セッションで用いられた登壇資料や、スライド内で言及されていた広瀬氏のnote記事、および聴講者からのQ&Aなどは以下のリンクから確認できる。自社の組織設計に照らし合わせる際の参考として、ぜひ併せて参照してほしい。
- 登壇資料：「AI時代、誰がプロダクトの成果責任を持つのか」
- note記事（RACIチャート詳細）：「AI時代の意思決定をデザインする。ログラスが再設計したプロダクト組織のOSとは」
- 聴講者からの質問への回答：広瀬氏のX（旧Twitter）ポスト
