AI時代にプロダクト開発におけるプロデューサー、ディレクターはこの能力を獲得すべき
先行する期待感はさておきですが。
本当に商用プロダクト（WEBサービス等）として出せるレベルの開発（アウトプット）をAIだけで無双生成、全能感とまではほど遠いかもですが、ディレクター（及びプロデューサー）には夢のような時代の幕開けであることに異論はないはずです。
そこでChatGPTとガンガンやりとりした最終結論を掲載しておきます。
ここまでの考察を踏まえて、 AI を活用したプロデューサーディレクターとし次の時代を進んでいく上でどのような能力を獲得すれば良いでしょうか？
ちなみにやりとりはクローム拡張機能のVoice in音声入力(^^♪
PCでの作業には非常に良いですね。
以下がGPT問答の最終になります。
個人的にはpython、リーダーシップ、コミュニケーション能力のあたりが刺さってます。
AIを活用しながら、プロデューサー兼ディレクターとして次の時代を切り開いていくためには、いくつかの新しい能力と既存のスキルの強化が必要です。
これまでの経験を活かしつつ、AIをうまく統合して事業をリードするためには、以下の能力を獲得することが重要です。
1. AIリテラシーと技術的理解
AIを効果的に活用するためには、基本的なAIの仕組みや、どのようにしてAIをビジネスに組み込むかを理解する必要があります。特に以下のポイントを押さえることが重要です：
AIの基礎知識: AIアルゴリズム、機械学習、深層学習などの基本的な概念を理解し、それらがどのようにビジネスに応用できるかを知る。
AIツールの活用: 実際にAIツールやプラットフォームを操作し、どのようにして効率化や自動化を実現できるかを学ぶ。PythonやTensorFlowなどの基本的なAI開発ツールにも精通しておくと効果的です。
データリテラシー: AIはデータに基づいて動作するため、データの収集、分析、活用方法を理解する能力も不可欠です。
うんうんデータ、つまり統計だとかの領域にも興味関心、及び学習を進めておいたほうが良さそうです。計算式や集計は自分でできなくてもいいのでしっかり学術的な学習はしておきたいところです。回帰分析とかくらいはちゃんとしておかないとです。
すぐさまAI開発やデータ分析するわけではないけど、WEBシステム開発にもばっちりなPythonは必修の心構えです。（長年システム開発してますがプログラマーではないので少し敷居はありますが地道に学習中です。今は簡易の自動テストツール開発を練習でやっているとこです。もちろんほぼChatGPTで進めてます。⇒ 末尾に追記。ちゃんと動くものが完成できちゃいました。）
2. クリエイティブな問題解決力
AIがもたらす可能性を最大限に引き出すためには、技術的な理解だけでなく、クリエイティブな問題解決能力が必要です。AIが提供するデータやインサイトを元に、従来の方法では見逃していた新しいビジネスチャンスやプロセス改善のアイデアを見つけ出す能力が求められます。
AIを活用した新しいビジネスモデルの構築: どの産業や分野において、AIを使った革新的なソリューションを提供できるかを見極め、そこから新しいビジネスモデルを作り出す力。
AIによる業務プロセスの再構築: AIを用いて既存のビジネスプロセスを見直し、効率化・自動化を進めるアイデアを生み出すことが重要です。
よくAIの活用で言われている壁打ちや大枠のアイディア出しなどですね。もちろん、このフェーズでの活用もすごく大事です。
前段でやりとりしていたのですが、インターネット革命、ITバブルでは、ITインフラやITシステム、ネット広告関連、インターネットサービス系が覇者でした。いわゆるITバブル組みです。
ただ、AI革命は既存のレガシーなインフラや物理的な製造が絡む産業であったり、人と人が中心のサービス業、飲食業にも影響するのが大きな違いだと思ってます。
AIを使ったサービス提供にもチャンスがありますが、全産業において重要となりチャンスがあると思っています。
3. プロジェクトマネジメント能力の進化
プロジェクトを管理する力は、ディレクターとして不可欠ですが、AIを取り入れることでプロジェクトマネジメントがさらに進化します。AIが生み出す効率を活かして、プロジェクトの進行をより迅速かつ柔軟に進める能力が必要です。
AIを利用したタスク管理: AIを活用してプロジェクトの進行状況をリアルタイムで把握し、リソースの最適化を行う力が求められます。AIを使ってデータに基づいた意思決定を行うことが、プロジェクトの成功に直結します。
チームの適応力強化: AIを活用することで、チームメンバーが新しいツールやワークフローに適応する必要が出てきます。チーム全体がAIをうまく使えるように、リーダーシップを発揮して変化を促進する力も大切です。
PMも非常に大事になってきそうです。ただ人間の役割としてリーダーシップやコミュニケーション、雰囲気作りみたいな、定量化できないものが重要になりそう。ある意味ふるきよき世界の再来でもあるかもですね。
4. デザイン思考とユーザー体験の理解
AIの導入によっても、最終的には人間がユーザーとしてサービスや製品に接触します。人間中心の設計思想（デザイン思考）と、AIがどのようにしてユーザー体験を向上させるかを考える能力も重要です。
ユーザーインターフェースとAIの融合: ユーザーがAIの恩恵を直感的に受けられるようなインターフェースを設計する力が求められます。ユーザー体験を第一に考え、AIが自然に組み込まれる形を追求することが大切です。
パーソナライズされた体験の提供: AIが収集したデータを基に、個々のユーザーに合わせた体験やサービスを提供する能力が競争優位となります。ユーザーごとのニーズに即したサービスを提供できるかが鍵です。
マーケットがどう反応するかは分からないのでデザイン思考は重要ですね。ユーザーの反応を何度もAIに通して改善していくようなモデルもありかもです。
5. リーダーシップとコミュニケーション力
AIが関わる時代でも、対人コミュニケーションやリーダーシップは依然として重要な要素です。特にAIを駆使する組織においては、チーム全体の方向性をまとめ、変革を推進するリーダーシップが求められます。
AIと人間の協働を促進するリーダーシップ: AIと人間の役割を明確に分け、それぞれの強みを活かす形で協働させるためのリーダーシップ能力が必要です。人間の感情的なサポートや柔軟な対応力を維持しつつ、AIの力を最大限活用するバランスが重要です。
意思疎通の円滑化: AIのデータや提案を、チームや顧客に分かりやすく説明する力も重要です。AIが提供する情報を正確に伝え、適切に行動に移させるコミュニケーション能力が、ビジネスの成功に直結します。
人は人になにか理解して欲しい生き物です。これがものすごく大事で、寄り添う力や伴走するといったことにはニーズがあると思ってます。サポート（カスタマーサクセス）の在り方にも変革が求められるでしょうね。
6. 倫理的判断と社会的責任
AIの活用が広がる中で、倫理的な判断力もますます重要になります。AIのアルゴリズムやデータの使い方が社会に与える影響を理解し、倫理的な枠組みの中でAIを導入する能力が必要です。
AIの透明性と説明責任: AIの意思決定プロセスを説明できるようにし、顧客やステークホルダーに信頼感を与えることが重要です。
データのプライバシーとセキュリティ: AIが扱うデータの管理には慎重さが求められ、プライバシーやセキュリティに配慮した運用が必須です。
ここはディレクターというより各メンバー含めて全員が意識すべきものでもありますが、経営レイヤーでの取り組みかもですね。
結論
AI時代を牽引するプロデューサー兼ディレクターとして成功するためには、技術的理解とともに、クリエイティブな問題解決力、プロジェクトマネジメント能力、リーダーシップ、そして人間中心のデザイン思考が必要です。
これらのスキルを組み合わせ、AIの力を最大限に引き出しながら、ビジネスを効率的かつ革新的に展開していくことが重要です。
「人間中心の」は今後なにかとキーワードになりそうですね。
夢の時代を謳歌できるかどうかは今どう取り組むかですので、全力で走り切りたいです。
追記：自動化ツール開発できました（2024/9/17）
ちなみにプログラム1行も書いたことないですが、ほぼChatGPTだけで以下の機能が完成できました。取り組んだ期間は1.5週間です。
WEBの自動操作でシステムの動作を確認する
24時間365日指定した時間で稼働
チャットへインシデントを自動通知（エラー捕捉テストも1日掛けて実施）
Linuxサーバーをクラウドに立ててsystemdで稼働
長年システム開発に携わっていますが、これはすごいことです。うちのプログラマーに同じ機能を仕様としてこういうことができるものを作ってと渡しても「やってみないと分からない」「そんなすぐはできませんよ」「Linuxサーバーゼロから立てて実装なんてやったことないですからねえ」って言うと思います。
「プログラムを書くこと以外」はやってきたとの自負が間違ってましたね。自分でプログラムだけはできないけど他できると可能性を限定してしまってました。
もちろん出来上がったコードを、自分で理解を進めたり、細かく（関数やメソッドの書き方、これどういう意味？など非常に細かく）GPTに教えてもらったりしており、徐々に目が慣れてきたのかコードがわかるようにもなってます。もちろんまだまだです。ギターでいうとC、G、F、Amコードに、7thとか9thってのがあるだぜ～くらいが分かってきた感じでしょうかね。
プログラミングを学習教材とかなんかでするより小さな課題を設定してセルフエンジンで開発に取り組んじゃったほうが学習も早い気がしてますね。参考書はあとから読めばいいと思ってます。
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