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[この講義が解決する問題]
  - アイデアはあるが、自分で作ることができない企画者の限界
  - "このように作ってください" → 想像で判断する非効率な意思決定
  - データ分析、API検証など、その都度開発チームに依頼して待たされるボトルネック
  - AIツールを使ってみたものの、ChatGPTの質疑応答レベルに留まっている現実

[この講義で学ぶこと]
  1. AI時代の企画プロセス再設計
  - 従来：企画 → デザイン → 開発（順次待機）
  - 転換：PRD作成 → プロトタイプ生成 → 実物を見て意思決定 → 確定後に伝達
  - 文書で説明する企画から、実物で見せる企画へ

  2. PMのためのAIエージェント設計
  - Harness Engineering：AIに質問するのではなく、働く構造を設計すること
  - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — 各レイヤーの役割と設計原則
  - Agent Router：一つのリクエストが自動的に最適なエージェントに割り当てられる構造
  - PGEパイプライン：Planner → Generator → Evaluator、大規模タスクの品質管理設計

  3. 自分だけのAIチーム構築
  - 企画/リサーチ、プロダクト、デザイン、開発、マーケティング — 5つのカラム、20以上のエージェント
  - 1人の企画者が専門家チームを運営する実際のワークフロー
  - MCPで外部ツールを連携（Notion, Figma, Slack, データソース）
  - Skillで反復業務をワンコマンド自動化

  4. 付随業務の自動化実践
  - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → 統合ダッシュボード + 週次インサイト自動生成
  - 自社APIを直接呼び出し → シナリオ検証 → 品質評価レポート
  - BigQueryコーホート分析 → Aha Moment仮説検証
  - A/Bテスト、Notion同期、UI/UX監査の自動化

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  このような方におすすめです

  - 企画プロセスの待機時間とレビューサイクルに疲れたPM/PO/サービス企画者
  - AIを業務ツールとして適切に設計したい方
  - データに基づいた意思決定を自分で行いたいが、分析チームのリソースが不足している方
  - "ターミナル"を怖がらずに、一歩先へ進みたい非開発者

  [前提知識]
  - なし。インストールから設定まで最初から案内します。
  - コーディング経験不要。PM視点の設計と活用に集中します。

[受講後の変化]
  - PRD.md一つで動作するプロトタイプを自ら作成し、意思決定のスピードを上げる
  - 自分だけのAIエージェントチームを設計し、運営する
  - データ分析、API検証、レポート生成を自ら自動化する

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Claude Code | PM/POサービス企画者のためのエージェント設計

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Claude Code（クロードコード）を使用する理由

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PRDとプロトタイプの作成および豆知識 | AI Agent PM/PO

講義を終えるにあたって