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生成AI時代のプロダクトマネジメント 勝てる事業の原則から戦略、デザイン、成功事例まで【PDF版】 新発売

シビー・シー(原著) , ケイトリン・カイ(原著) , イーウェン・ロング(原著) , 曽根原 春樹(翻訳)

商品番号
187480
販売状態
発売中
納品形態
会員メニューよりダウンロード
発売日
2024年06月19日
ISBN
9784798187488
データサイズ
約8.9MB
制限事項
印刷不可・テキストのコピー不可
キーワード
経営  人工知能  エンジニア  電子書籍【PDF版】  マネジメント  プロジェクトマネージャー

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プロダクト・サービスづくりのルールが根本から変わる

ChatGPTはリリース後2か月で1億人ユーザーを達成しました。いまや生成AIなしでビジネス・事業を考えることはあり得ない状況になりつつあります。

「業界はどのように変わっていくのか?」
「ビジネスモデルを見直す必要はあるのか?」
「いかなる新規事業が有利になるのか?」
「生成AIを事業に組み込むにはどうすればいいのか?」

こうした疑問を、150超のシリコンバレーの実例と実践的なフレームワークで解消します。

さらに、生成AIプロダクトのつくり方を詳しく解説。MVP作成から、UXデザイン、ビジネスモデル、PMF(プロダクトマーケットフィット)、成長指標、価格戦略、競争戦略まで網羅しています。

次のような方々には必読の一冊といえるでしょう。
・プロダクト開発&運営にかかわるマネージャー、意思決定者
・新規事業のプロジェクトマネージャー、エンジニア、デザイナー
・スタートアップで働くビジネスパーソン
・経営にかかわるマネジメント層、経営企画

【目次概要】
第Ⅰ部 生成AIの全体像を俯瞰する
第1章 AI革命の基礎知識
第2章 生成AIのスーパーパワー
第3章 生成AIの業界構造と技術基盤
第4章 生成AIを活用したアプリケーション
第5章 生成AIの限界

第Ⅱ部 生成AIプロダクトのつくり方
第7章 MVPづくりとプロダクト設計
第8章 プロダクトづくりの7原則とUXデザイン
第9章 プロダクトを磨くプロンプト技術
第10章 AI倫理の指針
第11章 ビジネスモデルとPMFへの道筋
第12章 プロダクトの成長指標
第13章 GTM と価格戦略
第14章 3つの成長戦略
第15章 差別化と参入障壁

第Ⅲ部 生成AI時代のプロダクトキャリアを構築する
第16章 プロダクトマネージャーの働き方の変化
第17章 プロダクトマネジメントとキャリアのアップデート

付録1 AIを理解するための基礎用語
付録2 プロダクトの仮説を検証するプロセスと方法

PDF版のご利用方法

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世の中の多くのプロダクトは、顧客のセグメント化で失敗しています。顧客の課題起点で行うのか、それとも自社の技術起点で行うのか。プロダクトが顧客に受け入れられるかどうかの仮説を検証する方法を解説します。

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MVPづくりでは、実は陥りがちな罠が明らかになっています。本書で紹介する10の指針をもとに罠を回避して、MVPをうまくつくり上げる5つのポイントを解説します。

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PMF(プロダクトマーケットフィット)と一口にいっても、BtoBとBtoCのそれぞれの特徴を押さえておく必要があります。PMFしたかどうかを推しはかる5つのサインとともに解説します。

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プロダクトの成長指標の核となるノーススターメトリックの考え方を紹介します。同時に、サブとなる指標の設定や指標同士の連携、指標づくりの5つのポイントを解説します。

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GTM(ゴートゥーマーケット)で失敗する事業やプロダクトは数えきれないほどあります。値づけ設定の戦略とからめて、市場投入への成功の道筋を描きます。

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差別化と参入障壁の定石であるスケールエコノミーからスイッチングコスト、ブランディング、プロセスパワーまで、7つのポイントを解説し、生成AIのプロダクトが生き抜くための考え方を解説します。

賛辞
献辞
推薦者まえがき
著者まえがき
訳者まえがき

第Ⅰ部 生成AIの全体像を俯瞰する

第1章 AI革命の基礎知識
1.1 生成AIとめぐるAI進化の物語
1.2 AIとは何か? 生成AIとは何か?
1.3 AIにつきまとう5つ誤解
1.4 知られざるAIの歴史を解き明かす

第2章 生成AIのスーパーパワー
2.1 なぜいま、生成AIが注目されるのか?
2.2 生成AIは本当に未来なのか?
2.3 AIの進化は初期段階なのか?

第3章 生成AIの業界構造と技術基盤
3.1 生成AIの3つの技術基盤
3.2 生成AIの技術基盤を知っておくべき理由

第4章 生成AIを活用したアプリケーション
4.1 生成AIが実用化されている業界はどこか?
4.2 生成AIとロボット工学の未来

第5章 生成AIの限界
5.1 生成AIはいま何ができるのか?
5.2 生成AIの可能性と課題は何か?

第Ⅱ部 生成AIプロダクトのつくり方

第6章 顧客をセグメント化する
6.1 なぜ顧客のセグメント化で失敗するのか?
6.2 課題優先か、技術優先か?
6.3 プロダクトの仮説を検証する

第7章 MVPづくりとプロダクト設計
7.1 AIロボティクスの挑戦と教訓
7.2 MVPづくりで陥りがちな罠
7.3 MVPづくりの10の指針
7.4 大規模言語モデルはオープンソースか自社独自モデルかかどちらを選ぶか?
7.5 プロダクト設計の5つのポイント
7.6 ソフトウェアプロダクトの設計と何が違うのか?

第8章 プロダクトづくりの7原則とUXデザイン
8.1 7つのプロダクト原則
8.2 6つのデザインパターン
8.3 UXデザインの5ステップ

第9章 プロダクトを磨くプロンプト技術
9.1 プロンプトを解剖する
9.2 プロンプトの実例とテクニック
9.3 検索と生成を融合したRAGとは何か?
9.4 画像生成を左右するパラメータ調整

第10章 AI倫理の指針
10.1 AI倫理が問われた出来事
10.2 7つのAI倫理の柱
10.3 レッドチーミングで落とし穴を見つける

第11章 ビジネスモデルとPMFへの道筋
11.1 BtoCとBtoBでは何が異なるのか?
11.2 BtoCとBtoBの12の特徴を比較する
11.3 MVPからPMFまでの道筋
11.4 PMFの3つの誤解
11.5 PMFへの到達度を測る5つのサイン

第12章 プロダクトの成長指標
12.1 ノーススターメトリックとは何か?
12.2 ノーススターメトリックの7つの特徴
12.3 サインポスト指標とガードレール指標
12.4 成長指標はどのように連携するか
12.5 入力指標と出力指標
12.6 指標づくりの5つの観点

第13章 GTMと価格戦略
13.1 GTMはオーケストラ
13.2 GTMで失敗する10の要因
13.3 GTMを成功に導く方法
13.4 インバウンド需要からアウトバウンド需要へのシフト
13.5 価格設定をどのようにするか?

第14章 3つの成長戦略
14.1 プロダクトレッドグロース、マーケティングレッドグロース、セールスレッドグロース
14.2 ハンティング方式とは何か?
14.3 PLGを成功させるヒント
14.4 プロダクトレッドセールスとは何か?
14.5 PLGが最適ではない6つのケース
14.6 PLG氷山で見るCanvaの成長物語

第15章 差別化と参入障壁
15.1 7つの競争優位性
15.2 競争優位性は構築できるのか?
15.3 長期的な粘り強さが鍵となる

第Ⅲ部 生成AI時代のプロダクトキャリアを構築する

第16章 プロダクトマネージャーの働き方の変化
16.1 プロダクトマネージャーの責任とスキル
16.2 AIはプロダクトマネジメントの仕事を奪うか?
16.3 これからのプロダクトマネージャーに求められるスキル

第17章 プロダクトマネジメントとキャリアのアップデート
17.1 AIと共に歩むプロダクトマネージャーの心がまえ
17.2 生成AIをプロダクトマネジメント実務へ応用する
17.3 プロダクトマネージャーとしての成長を加速させる

付録1 AIを理解するための基礎用語
付録2 プロダクトの仮説を検証するプロセスと方法

謝辞
参考文献
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著者紹介
訳者紹介

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