AIエージェント時代のPlatform as a Product —— テックリードがPdMとして回す発見・導入・計測
セッション概要
プラットフォームを「プロダクト」と呼び、ロードマップを作って機能をリリースしても、それだけでは開発者に使われ、成果が生まれる状態にはなりません。LegalOn Technologiesの全社アプリケーションプラットフォーム「Akupara」では、テックリードとして運営を担ってきた私がPdMを明示的に担うと宣言し、事業・開発戦略と接続した方針と半期のAchievementを策定しました。 本セッションでは、要望ではなく開発者の困りごとを起点に、Discovery、Delivery、Enablement、Measurementを一つのループとして回してきた実践を紹介します。Discoveryでは、AIエージェントとPM向けスキルを活用してユーザーインタビューを設計・実施し、複数チームの結果を横断分析してバックログへ反映しました。その結果、当初の独自オーケストレーター構想から、共通の実行環境や権限管理を提供して各チームの運用自動化を支える方向へ、作るものと作らないものを見直しました。 さらにPdM自身が一エンジニアとしてプロダクトチームに参加し、AIエージェントを使った開発フローとプラットフォーム機能を検証しました。そこで得たのは、AIエージェント主体の開発では、利用者が便利なツールを意識して呼び出すだけの設計では定着しにくく、標準的な開発フローの中で自然に発見・実行される体験が必要だという学びです。 導入先はGitHub・Slack・NotionをAIエージェントで横断調査し、具体的なユースケースを持つチームから選定しました。オンボーディング状況を可視化しながら、インタビューやアンケートに加え、同意を得た開発セッションからMCPサーバーの発見率・実行成功率・行動可能率を捉える計測にも取り組んでいます。導入率などの先行指標を、開発ライフサイクル全体の時間短縮という遅行指標へどう接続するか、その設計と課題も共有します。 完成形の成功事例ではありません。テックリードがPdMとして、誰のどの課題を解くか、何を作らないか、どう導入し成果まで見届けるかを判断してきた過程を、試行錯誤とともに持ち帰れる形で紹介します。