AIは機能ごとに人間のために具体的に何をしているのか 100 万人以上のニュースレター購読者を対象とした大規模な AI 生産性調査の結果 (@noamseg と共同) 1. PM は、AI ツールが最も価値を発揮する点として、(1) PRD の作成、(2) モックアップ/プロトタイプの作成、(3) 電子メールやプレゼンテーションを通じたコミュニケーションの改善を挙げています。 ロードマップのアイデア考案、会議運営、GTM、ユーザー調査の統合などを支援するものではありません。 AI は PM の制作には役立ちますが、思考の支援に関しては今のところ遅れています。
2. デザイナーは、ユーザーリサーチの統合、コンテンツとコピー、デザインコンセプトの構想においてAIが最も役立つと感じています。ビジュアルデザインは第8位です。 AI は、デザインに関するあらゆること (リサーチの統合、コピー、アイデアの創出) でデザイナーを支援していますが、ピクセルの操作は依然として人間が行います。 一方、プロトタイピングを比較すると、PMは2位（19.8%）であるのに対し、デザイナーは4位（13.2%）となっています。AIはPMのコア業務以外のスキルを解放しています（少なくともプロトタイピングに関しては）。一方、デザイナーはAIがコア業務を担うことによるわずかな改善効果を実感していません。
3. 創設者は、生産性と意思決定のサポート、製品のアイデア創出、ビジョン/戦略を重視します。 創業者は他の企業とは異なり、AIを単なる生産活動ではなく、思考にも活用しています。上位3つの業務はすべて戦略的なものであり、意思決定支援、アイデア創出、ビジョン／戦略立案といったものです。これは、PM（ドキュメント作成とプロトタイプ作成が主な業務）やデザイナー（リサーチ、統合、コピーライティング）とは著しい対照をなしています。 そして、第1位のカテゴリー「生産性／意思決定支援」（32.9%）を見てください。これは、調査対象となった他のどの職種とも異なります。これほどまでに単一のユースケースが圧倒的に多い職種は他にありません。創業者たちはAIを、特定の成果物のためのツールとしてではなく、思考のパートナーであり、相談相手として捉えているのです。 このパターンは、創業者が調査を通じて最も高い満足度を報告した理由を説明している可能性があります。彼らは、生産タスクだけでなく、より効果的な戦略的な作業に AI を活用する方法を理解しているのです。
4. エンジニアは例外です。彼らにとって、AIはコードを書くというエンジニアリングの中核業務という大きな仕事だけを担っています。一方、プロジェクトマネージャーやデザイナーにとって、AIは彼らのサポート業務を支援しています。 リストの下位には、ドキュメント作成（7.7%）、テスト（6.2%）、コードレビュー（4.3%）といった仕事が並んでいます。これらはエンジニアが一般的に嫌う「退屈だが必要な」作業です。以下の機会データを見ればわかるように、この状況は変わりつつあります。エンジニアはAIをコーディングのパートナーとして受け入れ、コードを書いた後の面倒な作業をAIに任せたいと考えているのです。 注目すべきもう 1 つのパターンは、エンジニアが調査の後半で品質に関して最も複雑な結果を報告していることです (51% 向上、21% 低下、どの役割よりも「低下」の割合が高い)。
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