新人PM/POに伝えたい、プロダクトのすべて

PM（Project Manager）を目標の方と準備過程が足りない状態で、新たにPMになった方のための講義です。 受講生の方がPMの役割と業務範囲を正確に知り、ITプロジェクトの全過程を理解した後、各課程ごとの遂行スキルをIT現場の鮮やかな経験に基づいてうまく遂行することができます。 これに伴い、IT成果物のうちPMが作成または管理する文書のサンプルを提供し、実際の業務に直ちに適用できるよう講義を準備しました。

この講義では、9つのメモを活用して、業務効率と戦略的計画能力を向上させる方法について説明します。

SELECT、WHEREのような文法の羅列ではなく、「最近の売上は？」「誰がより多く買うの？」「Top5商品は？」といったビジネス質問を解きながらSQLを学びます。無料環境（BigQuery Sandbox + Looker Studio）で直接実習し、分析結果をダッシュボードで完走します。 退屈せずに、実務データ分析の思考方式をSQL基礎と一緒に身につけることができます。

データ視覚化を超え、相手を即座に説得するビジュアル設計技術 視覚認知設計から未来シナリオ分析、AIワークフローまでを一度に

初心者向けのBigQuery(SQL)入門講座です。 データの加工方法を知りたい方におすすめします。 バックエンド開発の視点ではなく、データ分析やデータエンジニアリングの視点からSQLを解説します。

非専門家の目線で、32種類のデータ視覚化手法を非常に素早く、分かりやすく解説します！

本講座では、AIプロダクトを企画しデザインする際に必要となるUX原則と実践的なノウハウについてお伝えします。ユーザー価値中心のAI活用法、AIを活用したUX企画およびデザイン方法、日常の中のデザイン事例から学ぶ核心的なUX原則と理論、より良い体験を提供するためのUXリサーチおよびデータ分析法について学びます。

IRデッキを作成したものの、「説得力に欠ける」というフィードバックを受けたことはありませんか？ ほとんどの問題はデザインではなく、メッセージの構造にあります。 実際のIRデッキ設計の経験に基づき、投資家視点でのストーリー設計基準をまとめました。 ビジュアルを超えて構造を設計する、実務型デザイナーへと成長するための授業です。

Googleアナリティクス初心者向けの、具体的で実践的な講座です。断片的な機能ではなく、シナリオに基づいた分析を行いながら、GA4を活用した実際の分析プロセスを学ぶことができます。GA4の最新の変更内容に合わせて、継続的にアップデートしています！

LLMサービスを企画するために、ユーザーが要求する事項を収集し分析する方法について見ていきます。

顧客、市場、売上パターン分析、もう直接学ぶ必要はありません。 AIに聞けば専門家レベルの分析と戦略が一気に完成します!

UX/UI デザインの就職を目指している方、そして実務でプランナー/デザイナーとして働いているがユーザー リサーチを経験したことがない方のための「ユーザー リサーチ入門から実践まで」の授業です。ユーザー リサーチの基本から 1 対 1 のディープ インタビュー、使いやすさテストの実践能力を身につけ、本質的にユーザーの問題を解決する UX/UI プロジェクトを実行できるようにします。そして、最終的には競争力のある UX/UI 就職志望者になるよう導きます。

[工学的直感のシステム化および知能型問題解決手法ロードマップ] 1. 序論：問題解決パラダイムの転換（Problem Architectの誕生） 現代産業の複雑性は、個々のエンジニアの認知的能力を超える水準に達しており、これは単なる事後対応的な修理である「トラブルシューティング」の限界を明確に示しています。数万個の変数が絡み合う製造およびR&Dの現場で有意義な解決策を導き出すためには、発生した問題を解決することを超え、問題の発生構造自体を設計段階で消滅させる「問題アーキテクト（Problem Architect）」への進化が不可欠です。 本マスタークラスでは、40年の工学的直感を最先端の人工知能技術と結合し、不確実性を工学的必然性へと転換する具体的な知能型問題解決技法を提示します。 2. 段階別知能型問題解決技法（The Methodology） ① データ駆動型の因果関係究明技法：DMAIC 4.0 シックスシグマの正統な手法であるDefine（定義）、Measure（測定）、Analyze（分析）、Improve（改善）、Control（管理）を、現代的な人工知能の演算能力と結合して高度化します。 主要工程入力変数（Key Process Input Variable, KPIV）の選別：AIアルゴリズムを活用し、数千個の変数の中から相関関係ではなく実質的な因果関係を持つ核心因子を抽出します。 統計的正合性の確保：工程能力指数（Process Capability Index, Cpk）1.33以上の能力をデータで立証し、「偶然の良品」ではなく「統計的必然性による無欠陥」を実現する分析プロセスを確立します。 ② 仮想検証およびリードタイム短縮技法：Zero-Trial戦略 物理的な試行錯誤を最小限に抑えるため、現実の工程をデジタル空間に完全に複製したデジタルツイン（Digital Twin）環境での検証技法を導入します。 無コスト限界テスト：実際の生産ラインの中断や試作品の破壊なしに、仮想環境で数万回のシミュレーションを行い、最適の工程条件を導き出します。 マルチエージェントシステム（Multi-Agent System）ベースのRCA：検索、推論、交差検証を同時に行う多数のAIエージェントを投入し、根本原因分析（Root Cause Analysis, RCA）に要するリードタイムを革新的に短縮する「時間のレバレッジ」技法を適用します。 ③ 論理的思考および知識資産化技法：ピラミッド叙事およびナレッジグラフ 現場の解決経験が個人の記憶に留まらず、組織全体の知能として拡散するようにする知識構造化技法です。 ピラミッド原則およびSCQAフレームワーク：バーバラ・ミントのピラミッド原則とSituation（状況）、Complication（展開）、Question（質問）、Answer（回答）構造を結合し、複雑な技術的懸案を経営陣が即座に受容できる論理的叙事として再構成します。 ナレッジグラフ（Knowledge Graph）の構築：断片化された技術報告書や図面データを、リアルタイム推論が可能なグラフ構造に変換します。これにより、特定の地点の問題解決事例が全世界の生産拠点へと即座に伝播（横展開、Yokoten）される組織的学習システムを構築します。 ④ 透明性ベースの意思決定支援技法：説明可能なAI（XAI） 人工知能の結果値を盲目的に受け入れるのではなく、工学的論理に基づいて検証する技法です。 思考の連鎖（Chain of Thought）の可視化：AIが最終結論に達するまでの段階的な論理展開過程を透明に公開（Glass Box）することで、意思決定の根拠を確保します。 人間中心のガバナンス（Human-in-the-Loop）：AIは最適の代替案を提案する副操縦士（Co-pilot）の役割を担い、最終的なトリガーは人間の工学的洞察と倫理的判断によって承認されるよう設計します。 3. 人間中心の認知的主権確保技法 システムの自動化率が高まるほど、それを運用する人間の認知能力の低下を防ぐための能動的な対応技法が求められます。 サンドイッチ・ワークフロー（Sandwich Workflow）：業務の全過程をAIに委ねるのではなく、文脈設計（Top Bun）と最終的な価値判断（Bottom Bun）を人間が先制的に占有することで、認知的麻痺を防ぐ構造的な作業技法を適用します。 RQTDW学習プロトコル：読む（Read）、質問する（Question）、矛盾を直視する（Think）、仮想討論（Discuss）、直接書く（Write）の5段階を実務プロセスに強制し、情報の単純な受容を拒否して知識を脳に能動的に内面化させます。 意図的な認知的摩擦（Cognitive Friction）：AIが提供する過度にスムーズな回答に対して批判的な距離を保つため、批評エージェント（Critique Agent）を活用した対抗的な検証過程を経ます。 4. 実戦適用：問題消滅（Designing Out）のための超格差リーダーシップ 問題解決の究極的な成熟度は、発生した問題をうまく解決することではなく、問題が発生し得ないシステム構造を設計（Designing Out）することにあります。 データインフラおよび自律運用設計：リアルタイムのデータ収集からフィードバックループに基づく補正までつながる自律運用体系を構築し、ヒューマンエラーの介入の可能性を遮断します。 組織的知能（Organizational Intelligence）化：個人の熟練したノウハウを標準化されたアルゴリズムとナレッジグラフに変換し、組織全体の上方平準化された問題解決能力を確保します。 5. 結論：工学的厳密さが完成させる未来の競争力 知能は人工知能技術から発現しますが、その知能を閉じ込め、目的に合わせて作動させる器は、厳密で精巧な工学的問題解決技法だけです。 本マスタークラスは、僥倖や確率に頼る技術導入から脱却し、データと論理でシステムを完全に掌握する「真のAIアーキテクト」へと生まれ変わる道を提示します。技術を支配し、問題を消滅させる超知能型の操舵手としての地位を確立されることを願っています。

[技術的真実のビジネス価値転換のための '思考の建築家' ロードマップ] 1. 序論：技術的真実のビジネス価値転移における制約要因の分析 企業の各部門やエンジニアリングの現場（R&D）で頻繁に観察される重大なボトルネックは、膨大なリソースと研究能力が投入された革新的な成果が「コミュニケーションの臨界点」を克服できずに埋もれてしまう現象です。これは、経営陣が技術的深部（Deep-tech）を十分に認知できていない状況と、技術人材がビジネス的観点の言語（Business Language）を適切に駆使できていないという情報の非対称性に起因するものと判断されます。 本マスタークラスは、工学および科学技術者の「テキストベースのコミュニケーション能力」を、単なる事務的な記録行為ではなく、精密な「工学的システム設計（Engineering Design）」プロセスの一環として再定義します。これにより、エンジニアの技術的洞察が単なる記録を超え、組織の戦略的意思決定を牽引する核心的資産へと変換されるメカニズムを提示します。 2. [診断] 技術的疎通を阻害する3大認知的欠陥の分析 ① 知識の呪い（Curse of Knowledge）による情報伝達の断絶 専門家が自身の高度な知識レベルに没入し、情報受容者の認知的背景を看過することで発生する現象です。これにより、難解な数式や専門略語（Acronym）中心の報告が繰り返され、最終的には意思決定者との接点の喪失、プロジェクト承認の遅延、リソース配分の失敗といった構造的な損失に帰結する可能性が高まります。 ② 論理的アーキテクチャの欠如およびデータの断片化による価値の損失 文書作成を単なる事後の行政手続きと見なすことで、体系的な設計なしに情報を羅列する誤りが頻繁に見受けられます。このような構造的欠陥は、研究開発成果の価値を伝達過程で大幅に毀損させ、エンジニア個人の能力の過小評価はもちろん、組織全体の有形無形の資産損失につながる傾向があります。 ③ 人工知能への依存深化による技術的信頼性の危機 生産性向上のために導入された生成AIが、技術的文脈への理解なしにハルシネーション（Hallucination）現象を引き起こした場合、エンジニアリングの核心価値である「技術的信頼性」が深刻に損なわれる可能性があります。論理的な検証体系を伴わないAIの活用は、業務効率化のツールではなく、潜在的なシステムリスクとして作用する恐れが多分にあります。 3. [処方] 思考の建築家（Thought Architect）のための戦略的コミュニケーション体系 ① 非構造化情報のシステム的設計（Engineering Design of Thought） 抽象的な実験データや仮説を、工学的システム設計の原理に基づいて構造化するプロセスが求められます。 結論優先方式（Bottom Line Up Front, BLUF）：核心的な価値と提言を文書の冒頭に配置することで、経営陣が迅速かつ正確な意思決定（資本投入、量産承認など）を行えるよう最適化された情報構造を目指します。 相互に排他的で、全体として網羅的（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive, MECE）：論理的な重複と漏れを防ぐ原則を遵守し、隙のない思考の流れを設計することで、報告書の論理的完結性を確保します。 ② グローバル標準の遵守および文章の品質保証（Quality Assurance） 世界の科学技術界やグローバル企業で公認されている標準プロトコルを内面化し、データの客観性と完全性を確保する必要があります。 標準技術報告構造（Introduction, Methods, Results, and Discussion, IMRaD）：序論、方法、結果、考察へと続く厳格な形式的構造を通じて、工学的叙事の一貫性と信頼性を維持します。 文章品質の5大原則（5C）：正確性（Correctness）、明瞭性（Clarity）、簡潔性（Conciseness）、一貫性（Consistency）、完全性（Completeness）を品質管理フィルターとして適用し、非専門家でも即座に理解できる明確な言語（Plain Language）体系を構築します。 ③ 人工知能の指揮権確保のための S.E.E.D プロンプト・アーキテクチャ AIを単なる代筆ツールではなく、論理的演算を行う助演者として運用するために、専用のインターフェース設計が不可欠です。 S.E.E.D フレームワーク：状況（Situation）、期待結果（Expectation）、工学的構造（Engineering Structure）、根拠データ（Data）を体系的に構造化して入力することで、AI産出物の品質を精密に制御します。 人間中心の制御（Human-in-the-Loop）：AIの誤りの可能性を遮断するため、人間が最終承認者として検証を行うプロトコルを確立し、これを通じて技術的権威を堅固に維持します。 4. [実行] 認知的主権の確保およびワークフロー最適化戦略 コミュニケーション能力は、単なる技術的手段を超え、エンジニアの認知的機能を保存する核心的なメカニズムとして作用します。 責任構造に基づくサンドイッチ・ワークフロー（Sandwich Workflow）：文脈設計（Top Bun）と最終検証（Bottom Bun）は必ず人間が行い、中間のデータ処理（Meat）段階のみをAIに委任することで、人間固有の実行制御ネットワーク（Executive Control Network, ECN）の活性化を図ります。 知識内面化のための RQTDW 学習プロトコル：読む（Read）、問う（Question）、矛盾に向き合う（Think）、仮想討論（Discuss）、直接書く（Write）の5段階を実務に適用し、情報の単なる受容を避け、知識を能動的に内面化します。 SIFTモデルに基づく精密なファクトチェック：情報源の確認（Source）、文脈の把握（Investigate）、対照確認（Find）、追跡（Trace）の過程を通じて、AIのハルシネーション現象をフィルタリングし、技術的精度を維持します。 5. 結論：技術専門家からエンジニアリング・リーダー（Engineering Leader）への転移 単に与えられた技術的課題を遂行する実務者の時代は終焉を迎えつつあります。複雑で難解な技術的真実を、組織や社会が受容可能な「価値の言語」へと翻訳し伝達する能力は、現代のエンジニアが備えるべき核心的な生存戦略であり、崇高な使命であると定義できます。 テキストコミュニケーションは、単なる記録行為を超え、エンジニアの知的能力を外部に投影する最終インターフェース（Final Interface）です。本マスタークラスを通じて、自身の技術的価値を自ら証明し、組織の変化を主導する強力な「エンジニアリング・リーダー（Engineering Leader）」へと成長されることを期待します。40年の工学的洞察が凝縮された本システムは、専門家としての地位を完成させる戦略的資産となるでしょう。

AIが不慣れで難しく感じられる方でも大丈夫です。 たった一週間、Claude Codeでメンバーシップランディングページの構築から自動化・データ分析まで、0から1を作り上げた試行錯誤の記録をそのまま公開します。 コーディングが分からなくても、AI初心者でも挑戦できるように、実践的な事例を通してお見せします。

この講義では、IT/テクノロジー分野でサービスを企画するためのサービス企画およびデザインの方法論、およびサービス企画者が備えておくべきさまざまなソフトスキルについて説明します。最後に、AI音声認識サービスを例に、サービス分析まで行う初心者向けのUXサービス入門講義です。

CRMマーケティングとグロースマーケティングの実務において、実験とA/Bテストは必須スキルです。PMとPOの両方がグロースマーケティングとCRMマーケティングキャンペーンで実験とA/Bテストを繰り返すことで、成果と効率を最大化できます。実際にPM、PO職群が実験とA/BテストベースのCRMマーケティング戦略を策定すると、データ中心のグロースマーケティング成果とコスト効率を同時に達成できます。

AIは今やすべての世代が直面する共通の課題です。 この過程はXYZ世代別の視点の違いを超えて、AIをコミュニケーションと協働の言語に変える方法を一緒に模索します

ゲーム事業PM就職志望生徒のための実務ガイドブックです。 事業PMが行う業務範囲から始まり、BM分析と改善提案書、イベント企画書、 運営ツールの企画、指標設計と分析など、実務コンセプトとポートフォリオ作成方法をお知らせします。