AI PMの「プロダクトセンス」は「モデルセンス」です。優れたAI PMは、AIモデルの現在の機能と潜在的な発展性を深く理解しています。 現在、AI エージェントを開発するための典型的なサイクルは次のとおりです。 • AI モデルの既存の制限を補うために、一時的な「足場」が構築されます。 • AIモデルのアップグレード後、当初の制限は直接解消され、これらのスキャフォールディングメカニズムは不要になりました。• より複雑なユースケースに移行するには、新しいスキャフォールディングメカニズムを再構築する必要があります。 この急速な変化と反復には、AI PM が「モデルセンス」を備えていることが必要です。 最良の機会は、モデル機能の「限界」に潜んでいることがよくあります。つまり、現時点では実現が困難だが、6ヶ月後には信頼性と安定性が期待される機能です。このフロンティアは、モデル開発者でさえもまだ十分に探求されていません。特定のユースケースにおいて、AI PMは積極的に「フロンティアをマッピング」する必要があります。つまり、どの機能が成熟しており、どの機能がまだ足場を必要としているかを特定し、将来の機能進化について合理的な予測を行う必要があります。AI PMの役割は、研究者（実験的検証）、投機家（トレンド予測）、そして製品開発者（実用的実装）の特性を兼ね備えています。
