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毎日プロダクトを作りながら、その過程を書いています

AIでどう手を動かすか、一人でどこまで作れるか、どこで転んだか。真似できるように書いています。

PMの仕事はどう変わったか

伝言と資料作りから、判断・記述・検証へ。自分の職種が書き換えられていく過程です。

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一人でどこまで作れるか

一言からプロトタイプへ、コメント欄の不満から公開したフリーソフトへ。過程をそのまま残しています。

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会社とモデルの読み方

大手、モデル、組織、収益化。ニュースを追うのではなく、PMの視点で読みます。

17 記事 →

初日 466% 高騰の長鑫（CXMT）に、プロダクトマネージャーはいない

2026 年 7 月 27 日、長鑫科技が科創板に上場。初日 465.82% 高、時価総額 3.28 兆元、調達額 579.19 億元で科創板史上最大の IPO となった。3 年前は 167 億元の赤字、累積赤字は 366.5 億元。今年第 1 四半期は 247.6 億元の黒字。DRAM の規格は JEDEC が書き、価格はサイクルが決める。朱一明の 20 年の重要な決断に、プロダクトの決断は一つもない。

テック評論プロダクトマネージャー半導体 CXMT

2026-07-26

TIME の表紙に載ったのは 65 万ドルの搭乗型メカ。王興興が一番売っているのは 5000 ドル以下の機体だ

7 月 23 日、王興興と搭乗型メカ GD01 が TIME の表紙を飾った。だが本文に入ると、プロダクトに関わる人間が読むべき別の数字が並んでいる——ロボット犬は 6 年で 4.5 万ドルから 2000 ドル以下へ、R1 は 5000 ドル以下、そして出荷の 74% が大学と研究機関向け。彼が本当に押し進めているプロダクトは、あの価格曲線だ。

テック評論プロダクトマネージャーロボティクス Unitree

2026-07-25

梁文鋒が世界のAI長者番付トップに立った――そのやり方は、あらゆる大手と真逆だった

ブルームバーグのデータ：DeepSeek 創業者・梁文鋒の資産は360億ドル、一年で倍増し、OpenAI や Anthropic の共同創業者を超えて、世界の純AI大規模モデル分野で最も裕福な人物になった。プロダクトマネージャーの視点から、彼がなぜ金と人を積み上げる大手を「狭く深く」で追い抜けたのかを語る。

大手観察 AI戦略 DeepSeek プロダクトマネージャー

2026-07-25

「私にはできない」という壁をAIが壊した、残るのは心の中の壁

数百人のDeepSeekが十数万人の大手を打ち負かし、WAICは「一人会社」に専用ゾーンを設けた――三年前ならどれも「不可能」だった。この二年で崩れた壁の多くは同じ種類だ。私にはできない、と。だが、AIには壊せない壁がまだ一つある。

AI時代プロダクトマネージャー個人開発者 doaipm

2026-07-24

317万元のボーナスを手にしても、それを見せる自由すらない

テンセントの微信ラインのあるプロジェクト責任者は、年末インセンティブ約317万元、二度も最高評価を獲得――だが給与のスクリーンショットを見せた数日後、解雇・ブラックリスト入り・永久採用禁止に。大手のレッドラインと、胸に刺さる一つの真実について語りたい。必死に稼いだ金でさえ、それを見せる自由すら完全には自分のものではない。

大手観察職場働く人高圧線

2026-07-23

アリババは採算の合う商売にした、テンセントは授業料を払った――プロダクトマネージャーの目で見る大手のAI分岐

同じく数千億を投じてAIをやっても、2026年第1四半期、アリババのクラウドAI収入は初めて外部収入の3割を占めた。一方テンセントは約88億元を失った。だがテンセントも遊んでいたわけではない――WorkBuddyはオフィスエージェント首位に。プロダクトマネージャーの視点から、両社のAI布陣の分岐と未来を読み解く。

プロダクトマネージャー AI戦略大手観察 AI商業化

2026-07-22

今回の大手テック企業のレイオフは、「伝書鳩型」プロダクトマネージャーを狙い撃ちにする

7月時点で、2026年のテック業界はすでに約20万人を解雇した。1日平均で1000人。半数を超えるレイオフ通告がAIの名を挙げている。だが最も興味深いのはMicrosoftだ。4800人を解雇したその同じ日、人事責任者のAmy Colemanはわざわざこう付け加えた。「今日削減された職は、AIに置き換えられたわけではない」。一方であらゆる企業が「AIの仕業だ」と競って言い、他方でMicrosoftは急いで「AIのせいではない」と線を引く。この矛盾する二つの言葉の下には、誰も口にしたがらない同じ答えが隠れている。AIが真っ先に食い尽くすのは、ある職種ではなく、ある「工程」――伝達という工程だ。そしてプロダクトマネージャーこそ、伝達の密度が最も高い職種の一つなのである。

AIレイオフ大手テック企業のレイオフプロダクトマネージャー AI時代のプロダクトマネージャーテックコメンタリー

2026-07-21

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第13位｜ジェンスン・フアン：地球上で最も高価な企業、それでもプロダクトマネージャーの神殿の門の外で足止めされている

ランキング第 13 位はジェンスン・フアン、OVR 94。神殿（95 点ライン）の門の外で、まるまる一点だけ足止めされている。まさに今月、OpenAI の GPT-5.6、xAI の Grok 4.5、Moonshot の Kimi K3、Meta の Muse Spark が次々と新モデルを発表し見出しを奪い合った――だがそれらはすべて、ジェンスン・フアンのチップの上で動いている。誰がモデル戦争を制するかは誰にも分からないが、シャベルを売る男は確実に勝つ。彼の NVIDIA の時価総額は 5.4 兆ドルに達し、この惑星で最も価値のある企業となった。だが、AI 時代の最も核心的な位置に立つこの人物が、このプロダクトマネージャーのランキングでは神殿に入れず、レジェンド枠にとどまっている。答えは、彼の六つの次元で最も低かった二項目に隠れている。センス 83、洞察 87 だ。これは彼をこき下ろすためではない。むしろ彼を理解するための鍵だ――彼はこの時代で最も稼ぐ一種のプロダクトマネージャーであり、そしてこの種のプロダクトマネージャーは、センスに頼らない。

ジェンスン・フアン NVIDIA 世界を変えた100人のPM プロダクトマネージャーテック評論

2026-07-20

スペイン 1-0 アルゼンチンで優勝、メッシはシュート 0 本で幕を閉じる：世界最強を封じたのは、一つのシステムだった

7 月 19 日、ニューヨーク。スペインが延長で 1-0、アルゼンチンを土壇場で沈め、ワールドカップ・トロフィーを掲げた。そしてメッシ――キャリア最後のワールドカップ、その決勝――をフル出場しながら、シュート数は 0。アルゼンチンは 120 分でわずか 2 本しか撃てず、枠内シュート 0、完全に封じ込まれた。地球上で最強と誰もが認める選手に、一晩を通してシュート一本も撃たせないなど、どこかの一人のディフェンダーだけでは不可能だ。一チームまるごと、一つの体系まるごとが必要になる――ロドリが中盤を封じ、約 7 割のポゼッションでメッシを危険地帯の外に隔て、シュート数は 20 対 2。言い換えれば、スペインがアルゼンチンに勝ったのは、より強い天才を連れてきたからではない。誰か一人に依存しないシステムで、あの最強の個人を封じたのだ。この決勝は、プロダクトを作り、チームを率いるすべての人に、そっと一つの教訓を残していった。

メッシワールドカップシステムと個人プロダクトマネージャーテック評論

2026-07-20

なぜ AI はいつも思い通りに作れないのか？頭が悪いのではなく、あなたが言い切れていないだけだ

AI に何か作らせると、十回のうち八、九回は「思っていたのと違う」と感じ、心のなかで「この AI はダメだ」と思う。だがこの数か月、自分でずっとやってきて、私はますますあることを確信するようになった――AI が間違えるのは、大半の場合それが頭が悪いからではなく、私が言い切れていないからだ。同じ要件でも、言い方を変えれば一発で正しく作れる。その裏には、実に素朴な道理がある――AI は心を読まない。あなたが「言ったこと」の通りに作り、「思っていること」の通りには作らない。この記事では、私がまとめた一套の「要件記述法」を余さず広げる。AI に一発で正しく作らせる要件が持つ五つの部品、最もよくある五つの「言い切れなさ」とその直し方、そして AI を「手」から「頭脳」へと変える三つの技。どれもそのまま真似できるものばかりだ。

要件記述プロンプト言出法随プロダクトマネージャー AIワークフロー

2026-07-19

ChatGPT を造った人が、自分でも「最強ではない」と認めるモデルを出した――そして投資家は彼女に 500 億ドルを渡そうとしている

昨日はまだ Kimi K3 が「ランキング総なめ、世界一」と叫んでいた。今日は ChatGPT を造ったあの女性が、その逆を行った。7 月 16 日、ミラ・ムラティの Thinking Machines が Inkling を発表した――975B のオープンモデル、ネイティブなマルチモーダル、思考の強度を調整できる。だが公式の発表文には、はっきりとこう書かれている。「これは今日入手できる中で最強のモデルではない、オープンでもクローズドでも」。同じころ、設立からわずか一年半のこの会社は、およそ 500 億ドルの評価額で新ラウンドの資金調達を交渉している。昨年 7 月の四倍だ。「最強ではない」モデルを出した人物が、なぜ 500 億の値がつくのか？その答えは、彼女が最も得意とし、そして AI 時代に最も高くつくあの一件――何が良いプロダクトかを見極めること――のなかに隠れている。

ミラ・ムラティ Thinking Machines OpenAI AI プロダクトマネージャーテック批評

2026-07-18

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第3位｜ベゾス：彼は 62 歳で再び CEO となり、アマゾンがやり遂げられなかった一件に賭ける

ランキング第 3 位はベゾス、OVR 97、ビジネス次元には 99 を付けた――全ランキング最高のその一段、ジョブズより高い。つい先月、引退して四年、資産約 2500 億ドル、本来ならロケットとヨットだけで遊んでいてもよかったこの人物が、再び CEO となった。AI スタートアップ Project Prometheus を自ら共同で率いるのだ。6 月にちょうど 12 億ドルを調達し、評価額は 410 億。「手放す」ことを極限まで突き詰め、自分がいなくても回るように会社を設計した人間が、なぜ 62 歳で再び自ら現場に降りたのか？その答えは、彼の本当の発明のなかに隠れている――全員にまず「結局のところ何が欲しいのか」を 6 ページに書かせ、先にプレスリリースを書いてから手を動かせという一套の仕事術だ。この方法はいまこの時代、ちょうど最も値打ちのあるものになった。

ジェフ・ベゾスアマゾン AWS プロダクトマネージャー世界を変えた100人のPM テック評論

2026-07-17

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第5位｜張一鳴：彼の最高のプロダクトは Douyin ではなく、ヒットを量産する一台のマシンだ

ランキング第 5 位は張一鳴、OVR 96。つい先月、彼は 928 億ドルの資産でアンバニを抜き、アジア第 2 位の富豪となり、中国一の富豪の座に着いた――だがこの人物はほとんど取材を受けず、2021 年にはすでに CEO を退き、顔を見せることさえめったにない。「見えない」人間が、どうやってアジア第 2 位の富豪になったのか？その答えは、六つの次元で彼の最低スコアだった一項目に隠れている。センス、たったの 88 だ。これは彼をこき下ろすためではない。むしろ彼を理解するための鍵だ。なぜなら張一鳴は、このランキングで最も直感に反するプロダクトマネージャーだからだ――彼は意図的にセンスを捨て、直感の代わりにデータを、美意識の代わりにアルゴリズムを置き、世界的なヒットを絶えず量産できる一台のマシンを作り上げた。この記事では彼の六つの次元のスコアを解き明かし、同時に、いま Doubao によって検証され直しつつある一つの賭けも解きほぐす。

張一鳴バイトダンスプロダクトマネージャー世界を変えた100人のPM テック評論

2026-07-16

プロダクトマネージャーの仕事の半分をAIに渡した。でも、この数個だけはどうしても渡せなかった

この一年、僕はプロダクトマネージャーの日常業務のほぼ半分を、正真正銘AIに渡した——ドキュメントの初稿を書く、競合資料をかき集める、数百件のユーザーフィードバックを分類する、会議のToDoを整理する、クリックできるプロトタイプを作る。どれも速く、しかも文句ひとつ言わない。だが残りのいくつかだけは、一件も渡さなかったし、渡すつもりもない。AIにできないからではない。むしろ逆で、僕より上手にこなすものすらある。理由は、その仕事を渡してミスが起きても、こっちが全く気づけないからだ。気づいたときにはもう手遅れなのだ。この記事では、僕のこの「渡す・渡さない」の線を、一件ずつ広げて話す。渡した後に危うく落ちかけた落とし穴も含めて。

プロダクトマネージャー AIワークフロー判断力仕事分業実践

2026-07-15

AI時代のプロダクトマネージャー面接、いちばん聞かれる5つの質問にどう答えるか

この2年、僕はプロダクトマネージャーを何人も面接してきたし、自分も面接されてきた。ひとつ目立つ法則がある——AI関連の質問になると、10人中8人がいきなり概念を暗唱し始める。RAGとは何か、ファインチューニングとプロンプトの違い、Transformerの原理……すらすら暗唱するほど、僕はこの人は採らないと確信していく。これらの質問が測っているのは、あなたが何を覚えたかではなく、あなたが考えられるかどうかだからだ。この記事では、2026年にいちばんよく聞かれるAIプロダクトマネージャー面接の5問を分解する。それぞれの裏で面接官が本当は何を測っているのか、僕自身ならどう答えるか、そしていちばん事故りやすい答え方。問題テンプレの暗記ではなく、それらがあなたのどの部分を量っているのかを見極めるための記事だ。

プロダクトマネージャー面接転職 AIプロダクトマネージャーキャリア実践

2026-07-14

AI時代のプロダクトマネージャーの一日：一言を、押せるプロトタイプに変えるまで

先週、僕はある午後を使って、「気軽に家計をつけられる小さいものが欲しい」という一言を、同僚が僕のスマホで本当に押せて、一件記録できて、円グラフまで見られるプロトタイプに変えた。コードは一行も書いていない。AI時代のPMはプログラミングを学ばなきゃ、と多くの人は思っている。でも本当に価値のあるスキルは逆で——AIが一発で正しく作れるレベルまで、話を詰めきることだ。この記事は理屈じゃなく、僕が具体的にどうやったかを書く：AIに先に質問させる方法、一度に一箇所だけ直すこと、なぜ最初のバージョンから本物のデータを載せるのか、「押せるかどうか」を検収ラインにする方法。踏んだ地雷もいくつか付ける。

プロダクトマネージャー AIワークフロープロトタイプ仕事スキル高忠実度実践

2026-07-13

『カンフー女子サッカー』はわずか6.6点、それでもチャウ・シンチーは私が見た中で最も冷徹なプロダクトマネージャーだ

映画『カンフー女子サッカー』は豆瓣で6.6点スタート、8.6%の人が星一つを付けた。コメント欄では、特効が安っぽい、演技が力みすぎ、ストーリーは『少林サッカー』の性別を変えただけの焼き直しだと叩かれている。それでも初日27分で興行1億元突破、上映スクリーン占有率76.8%、2日で5億元をさらい、興行収入予測は14.28億から18.65億元へと引き上げられた。専門的な観客に「不合格」と判定されたプロダクトが、商業的には圧勝している。これは運でも、「駄作で金を稼いだ」という単純な話でもない——批評家と興行収入は、実はまったく別の二つのプロダクトを採点しているのだ。そしてチャウ・シンチーというプロダクトマネージャーの恐ろしさは、自分がどちらを届けているのかを誰よりも正確に分かっている点にある。この記事では、それを分解し、その代償も分解する。

プロダクト判断ユーザーニーズチャウ・シンチーカンフー女子サッカー商業化テック評論

2026-07-12

台風は空振りに終わった：プロダクトマネージャーが台風に耐えるように、最も暗い時間をやり過ごす方法

第9号台風「バウィー」は昨夜、南へ進路を変えた。浙江省の温嶺から福建省の霞浦一帯に上陸し、舟山や普陀で夜通し避難させた漁船、欠航した便――あとから見ればすべて無駄骨だったように見える。だから「知ってたら要らなかった」と言い出す人が現れる。だが「空振りに終わった」というこの一言こそ、台風そのものより、プロダクトマネージャーを死に至らしめる。台風に耐えるとは、いつも一つの動作ではなく、三つだ――来る前に備えを尽くし、来ている間に風雨を引き受け、去ったあとにゴミを片づける。GitLab がデータベースを消したあの日、五種類のバックアップのどれ一つ使えないと判明した。Knight Capital は消し忘れた廃コード一片のせいで45分で4.4億ドルを失い、会社ごと消えた。この記事が語るのは――警報が本当に鳴り響いたあの夜、舵を握る者はいったい何をすべきなのか、だ。

最も暗い時間危機対応プロダクトマネージャー振り返り台風テック時評

2026-07-11

なぜ人は、台風は普陀山を避けて通ると信じてしまうのか

広く語り継がれてきた言い伝えがある――普陀山には観音の加護があり、台風はここに来ると必ず迂回する、と。だが、まさに今日、第9号台風「巴威」で普陀山は欠航、普陀山空港は14便を欠航、区内の漁船は夜通し避難した。2021年の「烟花」に至っては、普陀山-朱家尖の6000メートルの道路を水没させている。普陀山はまるで台風の絶縁体などではない。今日まさに殴られている。ではなぜ人は、菩薩が台風を防いだと信じ続けるのか。「生き延びた」ことを「神秘の加護」に帰するこの誤帰属は、私たちが「偉大なプロダクトマネージャーは預言者だ」と崇めるのと、まったく同じ認知の動作だ。この記事は、それを分解する。

生存者バイアスプロダクト判断認知バイアステック論評台風

2026-07-10

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第4位｜サム・アルトマン：彼の本当のプロダクトは、OpenAI という会社そのものだ

ランキング第 4 位はサム・アルトマン、OVR 96――だが六つの次元で彼の最低スコアはセンス、たったの 87 だ。これは彼をこき下ろすためではない。むしろ彼を理解するための鍵だ。この一週間、彼が忙しくしていたのはプロダクトではなかった。GPT-5.6 を出すためにホワイトハウスと「かなり手直しした」と CNBC で認め、アメリカの政府系ファンドに 5% の株式を差し出す提案をしたと報じられ、そして「アメリカ主導の国際 AI フォーラム」を売り込む記事まで書いた。プロダクト企業の CEO が、一週間を財務長官に費やす――なぜなら彼が本当に運営しているプロダクトは、あのチャットボックスなどではなく、OpenAI という三文字が世界のどこに立っているか、その位置だからだ。この記事では彼の六つの次元のスコアを解き明かし、同時に、いま数字によって検証されつつある一つの賭けも解きほぐす。

サム・アルトマン OpenAI プロダクトマネージャー世界を変えた100人のPM テック評論

2026-07-09

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第1位｜スティーブ・ジョブズ：全ランキング唯一の99は、コードを書かない男に付いた

Claude に「世界を変えた100人のプロダクトマネージャー」を一人ずつ採点させたところ、全ランキングで 99 が付いたのはただ一人――スティーブ・ジョブズだった。面白いのは、2026 年年初の二つの大事件が、どちらもこのスコアの証人になっていることだ。Apple は新しい Siri を Google Gemini に外注し、OpenAI は 64 億ドルでジョニー・アイブを迎え入れ、下半期に初のデバイスを出す。この記事では彼の六つの次元のスコアを一つずつ解き明かす。ビジョンはなぜ 99 なのか、インサイトはなぜ 1 点減点されたのか、ビジネスの 97 に隠された高い授業料――そして、史上最も偉大なプロダクトマネージャーが、なぜよりによってコードを書かない人間だったのか。

スティーブ・ジョブズ Apple プロダクトマネージャー世界を変えた100人のPM テック評論

2026-07-08

何百もの MCP と Claude スキル、本当に無料でオープンソースなものは多くない——一つずつ調べ尽くして、目録にまとめた

Claude に MCP をいくつか足したくて検索して回ったら、調べるほどうんざりしてきた。何百もある中で、半分は API key を出して初めて「無料」になる。一部は「オープンソース」を名乗りながら実は「ソースは見えるが商用は不可」——Sentry の MCP は FSL、Anthropic 公式のあの文書系スキルに至っては「版権所有、すべての権利を留保」とはっきり書いてある。中には LICENSE すら無いリポジトリもあり、それは既定で全権利留保という意味だ。本当に MIT/Apache で、入れればすぐ使えて、アカウント不要なものは、一つずつ LICENSE を開いてやっと見分けがつく。私は六十以上を調べ、本当に無料でオープンソースなものを日英二か国語の目録にまとめた——To Be Free。この記事は、私がどう選別したか、本当に無料なあの一群のうちどれを先に入れる価値があるか(gstack、ruflo、公式のあの MIT サーバー…)、そしてなぜこれが私の「フリーソフトを作り直す」という筋の次の一歩なのかを話す。

MCP Claude Code フリーソフトオープンソース AI ツール

2026-07-08

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第2位｜張小龍：インサイトもセンスも 99、なのに彼は自らビジネスを 92 に留めた

ランキング第 2 位は張小龍、OVR 97、スティーブ・ジョブズに次ぐ。面白いのは、彼の六つの次元のうちインサイト 99・センス 99――全ランキングの最高値で、ジョブズと肩を並べ、あるいはそれを上回る。だがビジネスはたった 92、六項目の中で最も低い。これは彼が稼げないからではない。むしろ逆で、口元まで運ばれてきた金を自ら押し返しているのだ。今年、このオペレーティングシステムを最もよく物語る出来事がある――テンセント自身の AI アプリ Yuanbao の月間アクティブユーザー数が Doubao に追いつけない、めったに指摘されない一因はこうだ――張小龍の WeChat は、自社の AI さえソーシャルグラフの外に締め出した。この記事は六つの次元で張小龍を解剖し、AI 後半戦で今まさに検証され直している一つの賭けも解き明かす。

張小龍 WeChat プロダクトマネージャー世界を変えた100人のPM テック評論

2026-07-07

同じ AI を、ある会社は解雇の理由に、別の会社は採用の理由にする

今年テック業界で AI のせいにされた解雇はすでに 8 万人を超えた。Meta は AI 向け設備投資を 1450 億ドルに引き上げながら 8000 人を切り、「他の投資を相殺するため」と言った——平たく言えば、GPU 代を捻出するために人を切ったということだ。ところが同じ業界で、Anthropic は今年ゼロ解雇・猛烈拡大中、OpenAI は 40 億ドルを注いで「Forward Deployed Engineer（FDE）」を大量採用、Google は同じポジションを 59 件掲載した。同じ AI が、ある会社では解雇の根拠になり、別の会社では採用の根拠になっている。変数は AI じゃない。この記事では、その裏で本当に起きていることと、それが自分にとって何を意味するかを書く。

AIリストラテック評論 AI雇用 Forward Deployed Engineer 大手テック

2026-07-06

コメント欄でリクエストされたので作りました:無料ソフト SoloPic

前の記事『なぜ私は 100 個のフリーソフトを作り直すのか』の末尾で「一番作り直してほしいのはどれですか」と聞いた。天津の読者・阿祥がコメント欄に 3 つの要望を並べた——画像の端から指定ピクセルを切る一括トリミング、対応表ファイルを使った一括リネーム、一括色調補正。「なるほど、核心は一括処理ですね」と返して数日で作り上げた。SoloPic——無料・オフライン・12MB の一括画像ツール。「左から 100px、下から 57px 切る」もそのまま実装した。一つのコメントが実際に使えるソフトになるまでの話と、「100 個のフリーソフトを作り直す」プロジェクトで最高の題材が自分の頭の中ではなくコメント欄にあるという話。

フリーソフトフリーソフトの作り直し SoloPic 読者リクエスト doaipm メソッド

2026-07-05

宣伝ゼロ、コードも書けない、3ヶ月で2万ダウンロード：コード初心者のオープンソース奮闘記

3ヶ月前、自分にちょっと無茶な目標を立てた：最高に使えるMarkdownエディタを作る。無茶なのは「最高に使える」じゃなくて「無料で」――そして、私はコードが書けない。3ヶ月経って、SoloMDは30バージョンをリリースし、2万2千回以上ダウンロードされ、GitHubで400以上のスターを獲得した。ほぼ宣伝なしで。この記事はその3ヶ月の話：なぜ無料ソフトにこだわったのか、一行もコードを書けない人間がどうやって作ったのか、初日から賭けていたあること（使う側はもう人間だけじゃない）、そして誰かに10円チップをもらった日の気持ち。

SoloMD フリーソフトオープンソースプロダクト開発記 doaipmメソッド

2026-07-04

ターミナルをまた作った Unterm：デフォルトのユーザーは人間じゃない

この半年、ターミナルで走ったコマンドの八割は私が打ったものじゃない――Claude Code や各種 agent が打ったものだ。でも使っていたターミナル――iTerm、Windows Terminal、Warp――は全部「一人が座って一行打ち、一眼確認する」前提で設計されている。主なユーザーが agent に変わったとき、この前提は五つの場所で崩れた：ネット越えのコマンドがタイムアウトで詰まる、裸のターミナルを AI に渡すのは rm -rf も渡すのと同じ、agent が終わっても何をしたか巻き戻して見られない、すでに三四個の agent を同時に動かしている、agent が増えるとデスクトップが混乱する。この記事は Unterm とは何か、名前の由来、そしてこの五つの穴をどう埋めたかを語る。

Unterm AIターミナル AI-Nativeツールプロダクト開発記 doaipmメソッド

2026-07-03

AI時代のプロダクトマネージャー 10｜ハイファイ優先：この半年、ワイヤーフレームを一枚も描いていない

これは「AI時代のプロダクトマネージャー」シリーズの第十回だ。ローファイのワイヤーフレームが昔から存在したのは、「本当に一版作る」のが高くつきすぎたからだ――だからまず灰色の箱で大きな方向をそろえる必要があった。いまは一言で数分あればブラウザの中で本当に押せるページが出てくる――n8n のプロダクトチームはワイヤーフレームの工程まるごと差し替えてしまったし、Delivery Hero のあるディレクターはエンジニアを呼ばずに一時間で自分の手でプロトタイプを作った。私自身もこの半年、ワイヤーフレームを一枚も描いていない。本稿は、私がいまどうやってローファイを飛ばし、いきなり走るハイファイを一つ作っているかを語る――本物のコンテンツを使い占位符は使わない、読み込み中／空／エラーの状態を全部埋める、本当に押せる、ブラウザで実際に一度走らせる、そして一版が数分で済むことがもたらした一つの新しい習慣について。

AIプロダクトマネージャーハイファイ優先プロトタイプ設計 doaipmメソッド AI時代のPM

2026-07-02

AI時代のプロダクトマネージャー 09｜実行者から編成者へ：新しい仕事は agent の群れを指揮すること

これは「AI時代のプロダクトマネージャー」シリーズの第九回だ。2026 年にいちばん仕事ができる人は、もはや一つの AI がリアルタイムでコードを書き換えるのを見張っている人ではなく、複数の agent を同時に走らせる人だ――それぞれが自分の文脈を持ち、それぞれが一区画を受け持ち、非同期に働く。あなたはその上で仕事を切り分け、割り振り、受け入れる。Addy Osmani はこれを「指揮者から編成者へ」と呼び、こう言い切る――曖昧な指示は agent の一隊ぶんの誤りに増幅され、精確な指示は agent の一隊ぶんの精確な実装に増幅される、と。本稿は、そのままなぞれる四つの動作を語る――一つの agent を最後まで追い続けない、仕事を重ならない並行の区画に切り分ける、各区画に明確な spec を渡す、そしてあなたの仕事を切り分けと受け入れに変える。

AIプロダクトマネージャー AI編成マルチagent doaipmメソッド AI時代のPM

2026-07-01

なぜ私は 100 個のフリーソフトを作り直すのか

PDF の透かしを 1 つ消したいだけで入れた無料ツールが、翌日から広告を出し、ブラウザのホームを勝手に変え、データを裏で送信し、書き出すには会員登録しろと言ってくる。フリーソフトユーザーの最大の痛みは 3 層ある——商品として売られる、誰も本気で磨かない、無料は課金に追い込むための釣り針でしかない。昔はただ我慢するしかなかった。まともなものを作り直すのが高すぎたからだ。いまは AI がそのコストを、一人でも背負えるところまで削り落とした。私はすでにこうやって 6 つ作り直した——SoloMD、Unterm、unfetch、Unflick、Ziplark、FreeID Photo。この先まだ 94 個ある。

フリーソフトフリーソフトの作り直し個人開発 doaipm メソッド AI ものづくり

2026-06-30

AI時代のプロダクトマネージャー 08｜本当の課題を見つけるのは、AI には代われない

これは「AI時代のプロダクトマネージャー」シリーズの第八回であり、「考え抜く」部分の締めくくりでもある。a16z がプロダクトマネージャーに向けて書いた『5 Principles』には、的を射た一文がある――プロダクトマネージャーの仕事はもともと曖昧さを解くことであり、AI はその曖昧さを減らしたわけではなく、ただ道具を入れ替えただけだ、と。AI は今や何でも作れる。だが、解くに値する本当の課題を見つけることだけは代われない――ユーザーはいったいどこで詰まっているのか、それは本当にやる価値があるのか。本稿は、発見フェーズで実際になぞれる四つの動作を語る――現場に行ってユーザーが詰まる場所を見る、口で言うことと本当に詰まっていることを見分ける、「面倒なやり方」を本当の課題のシグナルとして探す、そして作り手の姿勢で動くものを持って探りに行く。

AIプロダクトマネージャー本当の課題を見つけるプロダクトディスカバリー doaipmメソッド AI時代のPM

2026-06-29

AI時代のプロダクトマネージャー 07｜もう PRD は書かない――あなたが出すのは三つの作品

これは「AI時代のプロダクトマネージャー」シリーズの第七回。2026 年の採用は様変わりしつつある――きれいな PRD や資格の束ではなく、「本当に公開された一つのプロダクト機能 + きちんと語れる一式の eval」を強い候補者の証とみなすチームが増えている。AI が PRD を書き、プロトタイプを描く動作を引き取ってしまえば、それらはもうあなたの成果物ではなくなる。本稿は、AI 時代の PM が本当に出すべき三つの作品をはっきりさせる――開いてクリックできる一つのプロダクト、本物の数字を伴う一篇の振り返り、自分で書いた一式の eval――そして、それぞれをどう積み上げるかを語る。

AIプロダクトマネージャー PM作品集プロダクトマネージャーの転換 doaipmメソッド AI時代のPM

2026-06-28

AI時代のプロダクトマネージャー 06｜言葉にすれば形になる：明確なアイデアを一言でクリックできるプロダクトに

これは「AI時代のプロダクトマネージャー」シリーズの第六回、そして「作る」というパートの幕開けでもある。Mindaugas は Lovable を使って、一つのアイデアを課金ユーザーのいるプロダクトに仕立てた――一行もコードを書かずに。Lovable は 2025 年 12 月に 3.3 億ドルのシリーズ B を調達し、評価額は 66 億ドルに達した。「言葉にすれば、AI が作ってくれる」はもはやスローガンではない。だが言出法随とは、一言打ち込んで立ち去ることではない――それは一つの循環であり、手わざがあり、しかもその前提として、あなたのその「言」がはっきりしていなければならない。本稿は、そのまま真似できる四つの動作を語る――まず動くものを一つ、一度に全部を言い切らない／本当に動かして見る、AI の「できました」を信じない／一度に一か所だけ直し、それが変わるのを見つめる／言葉をはっきりさせてはじめて、法はあなたに随う。

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2026-06-24

AI時代のプロダクトマネージャー 05｜曖昧に伝えると、AI が勝手に埋めてしまう

これは「AI時代のプロダクトマネージャー」シリーズの第五回。あなたが AI に「ログインを作って」と言うと、AI はあなたが触れてもいない十数個のことを一気に決めてしまう――メールか電話番号か、パスワードを何回間違えたらロックするか、どれくらいの時間ロックするか、エラーメッセージに何と書くか。AI は人のように聞き返してはくれない。yes-machine なのだ――あなたが言ったことはやるが、あなたが思っていることはやらない。要求が曖昧なら、いちばんありふれたデフォルトであなたの代わりに埋めてしまう。多くの場合それはあなたの欲しかったものではない。OpenAI の Sean Grove は、コードは開発者の価値の 10〜20% にすぎず、残りの 80〜90% は要求をはっきりさせることだと言う。本稿は、そのまま真似できる四つの動作を語る――形容詞を数字に変える、状態をすべて書き切る、エッジケースを並べ出す、前提ゼロのテストで自己点検する。

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2026-06-23

AI時代のプロダクトマネージャー 04｜「作るべきか」の判断が、初めて「作れるか」より高くつく

これは「AI時代のプロダクトマネージャー」シリーズの第四回。METRが2025年にランダム化対照実験を行った。平均五年の経験を持つベテラン開発者16人が、AIを使って246件の実タスクをこなす。事前には24%速くなると思い、終えた後も20%速くなったと感じた――しかし実測では19%遅くなっていた。「AIで自分は速くなったのか」という最も単純な判断さえ、最も腕の立つ人たちが逆に判断した。実装が速く安くなり、「作れるか」がもはやどんなアイデアもふるい落とさなくなったとき、本当に高くつく判断は「作るべきか」へと移った。本稿は、そのまま真似できる四つの動作を語る――難しさを門にするのをやめる、まず「やらないとどうなるか」を問う、手を動かす前に「何が本当になるか」を書く、AIに選択肢を並べさせても「なんとなく正しい」を信じない。

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2026-06-22

AI時代のプロダクトマネージャー 03｜AIを「道具」ではなく「同僚」として扱う

これは「AI時代のプロダクトマネージャー」シリーズの第三回。多くの人はAIを自動販売機のように使う――一言入れて、一つの答えが出て、次の会話ではまた一から説明し直す。Relay.appのCEOがAIプロダクトリーダー・サミットでこう言った。「AIを道具として扱うのはもうやめろ。雇った同僚として扱え」。本稿は心構えの話ではなく、そのまま真似できる四つの動作を語る――まず引き継ぎ文書を書いてやる、一つの塊の仕事を任せて境界を言い切る、ジュニア同僚のPRを審査するように産出物を審査する、訂正のたびに文書へ書き戻す――本物の対話の断片つきで。

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2026-06-21

AI時代のプロダクトマネージャーになる 02｜技術がわからないことが、なぜかえって優位なのか

これは「AI時代のプロダクトマネージャーになる」シリーズの第二回。コードが書けない住宅仲介会社の社長が、ClaudeとZapierだけで日々の運営を回すAI agentを自分で作り上げた。2026年、vibe codingのアクティブユーザーのうち63%は開発者ではない。「アイデアを動くものに変える」という道では、技術がわからない人のほうがかえってスムーズに進むことがある――エンジニアはまず一行一行に責任を負う本能を下ろさねばならず、「これは難しすぎる」という一言を、技術がわからない人はそもそも口にできないのだ。

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2026-06-20

AI時代のプロダクトマネージャーになる 01｜PMのどの仕事がAIに奪われ、どの仕事がかえって高く売れるのか

これは「AI時代のプロダクトマネージャーになる」シリーズの第一回。2026年、少なからぬAI PM職のJDが「PRDが書ける、プロトタイプが描ける、ダッシュボードが作れる」を必須要件から外し、代わりに三つの作品を求めるようになった。AIに奪える仕事は採用要件から落ちていき、残ってハードルになるのは人間にしかできない部分だ。この回では「奪われた側」と「高く売れる側」を二列に並べて対照させ、シリーズ全体の総論とする。

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2026-06-20

ニックス優勝、その監督は56歳でNBA出場ゼロ：AI時代、中高年の再就職はこの法則の中にある

ニックスが52年ぶりに優勝した。トロフィーを掲げた監督マイク・ブラウンは56歳、ニックスを率いた初年度で頂点に立ったが、自身はNBAでボールを一度も投げたことがない。リーグ全体を引いて眺めると、コートを走る選手は20代、ベンチで采配を振るうのは軒並み50代から70代の年配ばかりだ。選手が売るのは脚、監督が売るのは判断、この二つは逆方向に老いていく。この法則がそのまま、多くの人を不安にさせる問いの答えになっている——AI時代に、中高年はどう再就職するのか。

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2026-06-19

ベテラン16人がAIでコーディング、20%速くなったつもりが、実は19%遅くなっていた

METRのランダム化比較試験。16人のベテランOSS開発者が、平均5年メンテしてきた自分のプロジェクトで本物のタスクをこなしたところ、AIを使ったグループは19%遅くなった。だがもっと怖いのはもう半分だ。彼らは事前にAIで24%速くなると予測し、やり終えて、遅くなったことを身をもって体験したあとでも、なお自分は20%速くなったと思い込んでいた。体感と実測は40ポイント近くズレていて、しかも向きが逆だった。チームの生産性見積もりを使って毎日スケジュールを引き、納期を約束し、予算を支えている人間として、私はこの錯覚がどこから来て、どこで成立し、そして我々の業界のAIにまつわるあらゆる判断にどう染み込んでいるのかを、はっきりさせておきたい。

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2026-06-18

Altman の本音——「AI による解雇」の半分は演出だ

AI を誰よりも声高に売り込んできた当人が、みんなが薄々わかっていたことを口にした。Sam Altman いわく、多くの企業が掲げる「AI による解雇」は実のところ AI washing——もともと切るつもりだった人員を、AI のせいにして体裁を整えているだけだ。さらに妙なのは、その数か月後に彼は「予想が外れて嬉しい」とも言っている。心配していた失業の波は来なかった、と。一方では 2026 年に十数万のテック職が AI の名のもとに消え、他方では AI の筆頭セールスマンが「大げさに語られている」と言う。この落差こそ、本当に見るべきものだ。

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2026-06-17

ウォール街がソフトウェア株を売り始めた——プロダクトが一言で作れる時代になったから

Jefferies が Workday、DocuSign、Monday.com、Freshworks をまとめて Hold に格下げした。理由は遠回しでもなんでもなく「AI による破壊リスク」。ソフトウェア株は今年すでに 30〜55% 下げている。市場が賭けているのは一つだ——プロダクトの機能が AI に一言で複製できるようになったら、機能を売ってサブスク料を取るビジネスはもう値段がつかない、と。ソフトウェアが消えるわけではない。消えるのは「ソフトウェアの中で値打ちのある部分」の置き場所だ。それは機能そのものから、判断・センス・分配・信頼へと引っ越している。この引っ越しが読めない人は、株価と一緒に落ちていく。

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2026-06-16

80%の企業がAIのために人を切った。だが見返りは来なかった。AIの使い道を取り違えていたのだ

Gartnerが年商10億ドル超の企業350社を調査したところ、約80%がAIを理由に人員削減を行っていた。だが人を切った企業が見返りを得る確率は、切らなかった企業より高くはなかった。人員削減は予算を空けたが、見返りは空けなかった。理由は単純だ。彼らはAIを人の代わりに使うコスト削減の道具と見なした。だがAIが本当に価値を生むのは、人の判断を増幅するところにある。人をコストとして切り捨てたとき、切り捨てられたのはまさに見返りを生む部分だった。

AI人員削減企業AI ROI AI時代のプロダクトマネージャーテックコメンタリー

2026-06-15

無招から周靖人へ。アリババには最高のAIも最も苛烈な実行力もある。ただ判断だけがない

一週間のうちに、無招がDingTalkから外され、さらに首席科学者の周靖人が辞めるという噂まで流れた。就任からわずか六日後のことだ。アリババはこの噂をすぐ否定したが、今年に入って通義チームの中核が一人また一人と去っていったのは紛れもない事実である。これらを並べてみると、ひとつの奇妙なことに気づく。アリババは中国最強のAIモデルを持ち、最も命知らずな実行文化も持っている。それでいて技術の屋台骨も製品の総帥も流出している。問題は技術でも実行でもない。誰も埋められないあの一席、判断にある。

アリババ AI戦略通義判断力テックコメンタリー

2026-06-14

AIはあなたを欺く。だからこそ、そこにあなたの価値がある

6月、KPMGが出したAIに関するレポートが、それ自体AIのハルシネーションだらけだと暴かれた。45の引用のうち本物はわずか5つ。AIを語るレポートが、自らAIに欺かれていたのだ。AIはあなたを欺く。しかも堂々と。これはバグではなく、その働き方の一部である。欺くからこそ、それを見破り、検証し、署名する人間が替えがきかない。そしてこの仕事を安く速く済ませたいなら、むしろ最良のAIを使わねばならない。

AIハルシネーション AI時代のプロダクトマネージャー判断力テックコメンタリー

2026-06-13

無招、DingTalkを去る：彼は退職長文に負けたのではない。空回りの忙しさに負けたのだ

437日。自ら顧客の現場を回り、満足度を30%から80%へ引き上げ、簡易ベッドで寝泊まりし、向かいの飛書ビルの消灯時間を見張った。無招の勤勉は本物だ。だがDingTalk ONEが4か月でリリースされ、DAU300万に達し、リテンションが崖のように落ち、10か月で解体されたのもまた本物だ。AIが生産力を限界まで引き上げた後も、新しい消費シーンは現れず、人とAIの協働の最適経路は誰もまだ見つけていない。これは一人の失敗にとどまらない。一つの時代の成功方程式が集団で失効したのだ。そして空回りの忙しさこそ、この時代がプロダクトマネージャーに掘った最初の落とし穴である。

DingTalk AI時代のプロダクトマネージャー人間とAIの協働テックコメンタリー

2026-06-13

SpaceXが時価総額1.75兆ドルで上場：市場がマスクに切ったこの小切手は、判断力への対価である

SpaceXが上場し、評価額は1.75兆ドル、初日にさらに19%上昇した。だが実際に利益を出しているのはStarlinkだけで、売上はこの数字の端数すら支えられない。市場が買っているのはロケットでも収入でもなく、一人の人間が24年にわたり繰り返し正しいと証明してきた判断である。実行がますます無料になるAIの時代、史上最大のこの小切手は、いまだ値上がりを続ける唯一のものに対して切られた。

マスク SpaceX AI時代のプロダクトマネージャー判断力テックコメンタリー

2026-06-13

無招のOSは、日本でインストールされた

1999年にアリババにインターンとして入り、2年後に日本へ渡って11年。帰国してDingTalkを作り、ハードウェアを作り、自ら起業した事業まで日本市場に向けた。精密で、規律正しく、細部を極限まで磨き上げる無招のOSは、日本で鍛えられた。それはハードウェアを磨くには最高級の構成だが、AIを探索するには根本的なミスマッチである。DingTalkが失速した本当の理由は、とうの昔に彼の履歴書に書かれていた。

DingTalk AI時代のプロダクトマネージャー組織文化テックコメンタリー

2026-06-12

AIが来て、プロダクトマネージャーはむしろ疲れている――おめでとう、ボトルネックは今やあなただ

以前は要件を一度伝えれば、下流は2週間動いてくれた。今はAIを携えた下流が20分で戻ってきて、次の指示を求める。HBRはマネジメントの仕組みがAIの生産ペースについていけないと言い、Andrew Ngはプロダクトマネージャーがボトルネックになったと言う。疲れているのは本当だ。だが、その理由は考え抜く価値がある――これは権力が戻ってくるシグナルであり、同時に自分を人間CIにしてしまう危険信号でもある。

AI時代のプロダクトマネージャーボトルネックシフト判断力テックコメンタリー

2026-06-11

AI agent のセキュリティ危機、根本原因は「安全でない」ことではなく「何を禁じるか」を誰も決めなかったこと

企業の65%が昨年 AI agent 絡みのセキュリティ事故を経験した。マイニングを勝手に始めたり、バックドアを開けたりするケースまで出ている。業界は「agent セキュリティ」の強化に躍起だが、本当の穴は技術ではない——「行動できる」を売り文句にしながら、最も地味な問いを丸ごと飛ばしてきた。何を触らせないか、だ。

AI agent AI セキュリティガバナンステック評論

2026-06-10

AIがあっても、あなたはやっぱりゴミプロダクトを作る

Lovableが5000万プロジェクト、月間7.2億アクセスを祝っている。割り算をしてみると、1プロジェクトあたり月にたった14回しか見られていない。AIはゴミプロダクトを消滅させなかった。ゴミの生産能力を全開にしただけだ。ゴミが生まれるのは「作れなかったから」ではない。最初から作るべきではなかったのだ。

vibe coding AIプロダクト Build Economy テックコメンタリー

2026-06-09

AIコーディングが高すぎるのではない――誰も価値を測っていないだけだ

MicrosoftはClaude Codeを社内から締め出し、Uberは4ヶ月でAI年間予算を使い果たした。「AIコーディングは高すぎる」と世論は叫ぶ。だが本当の問題はコストではない。「生産性向上」を感覚として買い込み、実際に何を生み出したか一度も測らなかったことだ。請求書は精確に見えるのに、リターンを示す数字は一つも出てこない。

AIコーディングエンタープライズAI ROI テクノロジー評論

2026-06-08

AI業界こぞってevalに走るが、本当の問題から目を背けている

2026年、AIに「評価体系」を構築することが業界のトレンドになった――金標準データセット、スコアラー、LLMを審判に使い、CIでブロックする。それはAIを信頼できるものにする工学的規律として売り込まれている。だがその工学的外皮を剥がせば、evalの本質は「誰が『良い』を定義し、誰が責任を負うか」であり、それは決してアウトソースできない。

evals AIプロダクトマネージャー判断力テック評論

2026-06-06

AIが口答えを覚えた——プロダクトマネージャーにとってこれは朗報だ

Claude Opus 4.8の最大の変化は賢くなったことではなく、正直になったことだ——問い返し、認め、筋の悪い計画は突き返してくる。もう「やりかけ」を「完了」と包んで出すことはしない。AIが口答えを始めたとき、言出法随は独白から対話へと変わる。そしてPMが最も鍛えるべきは、そのカウンターを受け止める力だ。

doaipm AIネイティブPM Claude 判断力言出法随

2026-06-05

vibe codingは死んだ、仕様書を書けばいい？プロダクトマネージャーの第三の道は言出法随

最近、ネット上では「vibe codingは終わった、spec-drivenへ転換して、ちゃんと仕様書を書け」という声が溢れている。だがPMにとって、大量の前置き仕様書を書くことは、AIがせっかく取り除いてくれたPRDの重荷をまた背負い直すことに等しい。「なんとなく書く」と「仕様書を書く」の二択に迫られる必要はない——第三の道がある：言出法随だ。

doaipm AIネイティブPM spec-driven vibe coding 言出法随ハイフィデリティ

2026-06-04

「作ること」がタダになったとき、センスが唯一の護城河になる——そして、それは鍛えられる

AIが「モノを作る」ことをほぼ無料にした。誰でも動くプロダクトを作れる時代に、参入障壁は崩れた。では問いが変わる——誰でも作れるなら、なぜあなたが作ったものが優れているのか？答えはセンスだ。そして最も逆説的な真実は——センスは才能ではなく、鍛えられるものだということだ。

doaipm AIネイティブPM センス判断力ハイフィデリティ

2026-06-03

「AIが書いたコードはゴミだ」？批評者は半分正しい——欠けているのは「段階」という一言

2026年半ば、vibe codingは部屋を真っ二つに割る言葉になった。安全性と保守性への批評者の懸念は、本番システムには当てはまり、プロトタイプには誇張されている。doaimのの高保真＋安全網は、最初からこの二つを分けて考えていた。

doaipm AIネイティブPM vibe coding 高保真安全網

2026-06-02

実行はAIへ、判断は自分に：2026年、プロダクトマネージャーの「再分業」

AI が情報収集・整理・プロセス実行を引き受けた今、PMは「執行者」から「編成者」へと変わりつつある。浮いた時間の投資先はひとつ——AIには代替できない判断・共感・センス。そして自分の手で、ものを作り始める時代だ。

doaipm AIネイティブPM agentic 言出法随

2026-06-02

学ぶのをやめて、動け：DO AI PM の唯一の障壁は、行動しないこと

AI時代、プロダクトマネージャーはもう知識を溜め込む必要はない——AIの知識量に勝てるわけがない。わからなければその場でAIに聞けばいい。DO AI PM の核心は DO、DO の核心は「言う」こと、そして「言う」は PM が元々持つ最も基本的なスキル。だから誰にでも始められる。唯一の障壁は、まだ動いていないこと、それだけだ。

doaipm AIネイティブPM 言出法随 Claude Code

2026-06-01

Vibe codingはもう時代遅れ——それはプロダクトマネージャーにとって朗報だ

AIがコードを書く時代に残るのは判断力だ：何を作るか、誰のために、「良い」とは何かを決めること。それは昔からプロダクト管理と呼ばれていた。コードが書けないことが強みになる理由と、それを意図的に実践する方法。

doaipm AIネイティブPM vibe coding Claude Code 方法論

2026-05-30

言葉にすれば、AIが作る：一言で、AIがこのサイトを作った

doaipmブログ第一弾。技術を知らないことがむしろ強みだ——このサイト自体、Claude Codeで「言葉にして」作られた。

doaipm Claude Code 方法論

PMの仕事はどう変わったか

一人でどこまで作れるか

会社とモデルの読み方

初日 466% 高騰の長鑫（CXMT）に、プロダクトマネージャーはいない

TIME の表紙に載ったのは 65 万ドルの搭乗型メカ。王興興が一番売っているのは 5000 ドル以下の機体だ

梁文鋒が世界のAI長者番付トップに立った――そのやり方は、あらゆる大手と真逆だった

「私にはできない」という壁をAIが壊した、残るのは心の中の壁

317万元のボーナスを手にしても、それを見せる自由すらない

アリババは採算の合う商売にした、テンセントは授業料を払った――プロダクトマネージャーの目で見る大手のAI分岐

今回の大手テック企業のレイオフは、「伝書鳩型」プロダクトマネージャーを狙い撃ちにする

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第13位｜ジェンスン・フアン：地球上で最も高価な企業、それでもプロダクトマネージャーの神殿の門の外で足止めされている

スペイン 1-0 アルゼンチンで優勝、メッシはシュート 0 本で幕を閉じる：世界最強を封じたのは、一つのシステムだった

なぜ AI はいつも思い通りに作れないのか？ 頭が悪いのではなく、あなたが言い切れていないだけだ

ChatGPT を造った人が、自分でも「最強ではない」と認めるモデルを出した――そして投資家は彼女に 500 億ドルを渡そうとしている

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第3位｜ベゾス：彼は 62 歳で再び CEO となり、アマゾンがやり遂げられなかった一件に賭ける

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第5位｜張一鳴：彼の最高のプロダクトは Douyin ではなく、ヒットを量産する一台のマシンだ

プロダクトマネージャーの仕事の半分をAIに渡した。でも、この数個だけはどうしても渡せなかった

AI時代のプロダクトマネージャー面接、いちばん聞かれる5つの質問にどう答えるか

AI時代のプロダクトマネージャーの一日：一言を、押せるプロトタイプに変えるまで

『カンフー女子サッカー』はわずか6.6点、それでもチャウ・シンチーは私が見た中で最も冷徹なプロダクトマネージャーだ

台風は空振りに終わった：プロダクトマネージャーが台風に耐えるように、最も暗い時間をやり過ごす方法

なぜ人は、台風は普陀山を避けて通ると信じてしまうのか

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第4位｜サム・アルトマン：彼の本当のプロダクトは、OpenAI という会社そのものだ

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第1位｜スティーブ・ジョブズ：全ランキング唯一の99は、コードを書かない男に付いた

何百もの MCP と Claude スキル、本当に無料でオープンソースなものは多くない——一つずつ調べ尽くして、目録にまとめた

世界を変えた100人のプロダクトマネージャー · 第2位｜張小龍：インサイトもセンスも 99、なのに彼は自らビジネスを 92 に留めた

同じ AI を、ある会社は解雇の理由に、別の会社は採用の理由にする

コメント欄でリクエストされたので作りました:無料ソフト SoloPic

宣伝ゼロ、コードも書けない、3ヶ月で2万ダウンロード：コード初心者のオープンソース奮闘記

ターミナルをまた作った Unterm：デフォルトのユーザーは人間じゃない

AI時代のプロダクトマネージャー 10｜ハイファイ優先：この半年、ワイヤーフレームを一枚も描いていない

AI時代のプロダクトマネージャー 09｜実行者から編成者へ：新しい仕事は agent の群れを指揮すること

なぜ私は 100 個のフリーソフトを作り直すのか

AI時代のプロダクトマネージャー 08｜本当の課題を見つけるのは、AI には代われない

AI時代のプロダクトマネージャー 07｜もう PRD は書かない――あなたが出すのは三つの作品

AI時代のプロダクトマネージャー 06｜言葉にすれば形になる：明確なアイデアを一言でクリックできるプロダクトに

AI時代のプロダクトマネージャー 05｜曖昧に伝えると、AI が勝手に埋めてしまう

AI時代のプロダクトマネージャー 04｜「作るべきか」の判断が、初めて「作れるか」より高くつく

AI時代のプロダクトマネージャー 03｜AIを「道具」ではなく「同僚」として扱う

AI時代のプロダクトマネージャーになる 02｜技術がわからないことが、なぜかえって優位なのか

AI時代のプロダクトマネージャーになる 01｜PMのどの仕事がAIに奪われ、どの仕事がかえって高く売れるのか

ニックス優勝、その監督は56歳でNBA出場ゼロ：AI時代、中高年の再就職はこの法則の中にある

ベテラン16人がAIでコーディング、20%速くなったつもりが、実は19%遅くなっていた

Altman の本音——「AI による解雇」の半分は演出だ

ウォール街がソフトウェア株を売り始めた——プロダクトが一言で作れる時代になったから

80%の企業がAIのために人を切った。だが見返りは来なかった。AIの使い道を取り違えていたのだ

無招から周靖人へ。アリババには最高のAIも最も苛烈な実行力もある。ただ判断だけがない

AIはあなたを欺く。だからこそ、そこにあなたの価値がある

無招、DingTalkを去る：彼は退職長文に負けたのではない。空回りの忙しさに負けたのだ

SpaceXが時価総額1.75兆ドルで上場：市場がマスクに切ったこの小切手は、判断力への対価である

無招のOSは、日本でインストールされた

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AI agent のセキュリティ危機、根本原因は「安全でない」ことではなく「何を禁じるか」を誰も決めなかったこと

AIがあっても、あなたはやっぱりゴミプロダクトを作る

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実行はAIへ、判断は自分に：2026年、プロダクトマネージャーの「再分業」

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Vibe codingはもう時代遅れ——それはプロダクトマネージャーにとって朗報だ

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