TAG · タグ

# プロダクトマネージャー

2026-07-28

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。