AIプロダクトマネージャー面接の質問（全10問） 質問 1: 基本的な AI 認識 質問: 大規模言語モデル (LLM) の動作原理を簡単に説明し、その中核機能の境界について説明してください。 協議事項： 候補者はAI技術の概念レベルにとどまらず、その本質を真に理解していますか？複雑な概念を専門用語を使わずに明確に表現できますか（上位への報告や部門間のコミュニケーションにおける基本的なスキル）。 非現実的な製品の約束を避けるために、LLM の限界 (錯覚、リアルタイム要件、推論能力の限界など) を理解していますか? 問2：シナリオ判断：あなたが従来型のeコマースアプリの責任者で、上司が「AI機能を追加したい」と希望しているとします。どのように考え、決定しますか？実現可能な方向性を2～3つ挙げ、それらを優先する理由を説明してください。 協議事項： AIそのものを追求するのではなく、ユーザーの悩みやビジネス価値から始めることは可能でしょうか？ シナリオ洞察：価値が高く、実装可能なAIのエントリーポイントを特定する能力。優先順位付け：ROI、技術的な実現可能性、実装コストを総合的に評価する能力。 質問3：要件の分解能力：ビジネスチームは、「ユーザーのあらゆる質問に答えられるAIカスタマーサービスシステムを構築したい」と提案しています。この要件をどのように分解し、発展させていくでしょうか？ 協議事項： 要求明確化能力：漠然とした要求の背後にある真の目的を特定できる能力はありますか？ 境界認識：AI 機能の境界を積極的に定義できる能力はありますか（例：どの問題が AI に適しており、どの問題は手動で処理する必要があるか）？ 実践的思考: 知識ベースの構築、効果評価、コールドスタートなどの実践的な問題が考慮されていますか? 質問4：プロンプトエンジニアリングの理解：AIプロダクトマネージャーにとって、プロンプトエンジニアリングは重要だと思いますか？プロンプトを最適化することで、どのように製品のパフォーマンスを向上させることができるか、例を挙げて説明してください。 協議事項： 候補者は、プロンプトデザイン手法（役割設定、少数ショット、思考プロセスなど）の習得に関して、理論的な知識だけでなく実践的な経験を持っていますか? プロンプトの最適化が低コストで製品のパフォーマンスを向上させるための重要な手段であることをご理解いただけましたか? 質問5：データドリブン思考：担当したAI機能がリリースされた後、DAUは高かったものの、ユーザー満足度は低かった。どのように問題を診断し、最適化戦略を策定しますか？ 協議事項： データ分析機能: 合理的な指標システム (精度、応答時間、完了率など) を確立できますか? 問題帰属能力: それはモデルの問題ですか、相互作用の問題ですか、それとも期待管理の問題ですか? 反復的思考: 「展開-監視-最適化」という閉ループの認識を持っていますか? 質問6：技術的なコラボレーションスキル：アルゴリズムチームのメンバーから、「この効果は95%の精度を達成できず、最大でも80%にしか達しません」と言われました。どのように対処しますか？ 協議事項： 技術的コミュニケーションスキル: 製品は、単に改善を迫るのではなく、技術的な制約を理解できますか? 製品の柔軟性: 製品設計は、技術的な欠陥 (信頼レベルの表示、人間の介入、アプリケーション シナリオの絞り込みなど) を補うことができますか? 意思決定: システムの 80% がビジネスの最小可用性基準を満たしていますか? 稼働させる価値はありますか? 質問 7: AI 倫理とリスク認識: AI 製品に深刻な「幻覚」の問題があり、誤った情報を生成してユーザーから苦情が出ている場合、どのように対処し、防止しますか? 協議事項： リスク認識: AI の潜在的な悪影響は事前に考慮されていますか? 緊急時対応計画: 短期的な損失防止策 (シャットダウン、謝罪、補償など)。 長期的な予防: 製品レベルでリスクを軽減する方法 (例: 情報の追跡可能性、免責事項、手動レビューのメカニズム)。 質問8：ビジネス価値判断：ある企業がAI機能の開発に500万ドルを投資する計画です。この投資の価値があるかどうかをどのように評価しますか？分析フレームワークを説明してください。 協議事項： ビジネス思考: AI によってもたらされる価値は定量化できますか (コスト削減、収益増加、エクスペリエンス向上)? コスト認識: AI プロジェクトのコスト構造 (コンピューティング能力、データのラベル付け、人材、メンテナンス) を理解していますか? 意思決定フレームワーク: ROI計算、競合他社との比較、戦略的価値、その他の多次元的な考慮事項 質問9：業界洞察：今後1～2年でAIエージェントが製品設計にどのような変化をもたらすと予想しますか？製品マネージャーに求められるスキルはどのように変化するでしょうか？ 協議事項： 最先端の理解：AI業界の動向を継続的にモニタリングしていますか？判断力：AI開発の方向性について、主体的に考えていますか？自己ポジショニング：AI時代におけるプロダクトマネージャーの進化する能力を考慮していますか？ 質問10：実践的なレビュー質問：あなたが主導した、または深く関わったAI製品/機能のケーススタディを共有してください。どのようにしてゼロから1に到達しましたか？どのような困難に直面しましたか？最終的な結果はどうでしたか？もう一度やり直せるとしたら、どのような変更を加えますか？ 協議事項： 実務経験の検証：候補者は履歴書の単なる装飾ではなく、実際のAI製品開発経験を有しているか？プロセス全体の能力：要件定義、技術選定、開発コラボレーションから効果評価までの一連のプロセス全体。内省能力：候補者は内省的な思考力と成長視点を備えているか？ ----- 上記は、ジュニア プロダクト マネージャー向けの質問 1 ～ 5 と、中級および上級プロダクト マネージャー向けの質問 6 ～ 10 です。
以上が人間と機械の協xaicreator.como/Gxsobg3hEN