UC-01 · PRD
PRDレビューの観点を、ゼロから考えない
こんなとき
PRDの文章表現に引っ張られ、価値・実現性・リスク・計測の抜けを見落としやすい。
目指す状態
レビュー基準と標準PRDを見比べ、案件に不足する論点から確認を始められる。
- 01
PRD論点レビュー基準で、価値・実現性・リスク・計測を確認する
- 02
標準PRDテンプレートと見出し単位で差分を見る
- 03
AI機能ならAI PRDの評価・失敗時UXを追加確認する
Use Cases
PM Compassを、今の仕事から使う
機能一覧から探すのではなく、今やっているPMタスクから始めます。実際に公開されているテンプレートや情報源を組み合わせ、次の1アクションまで示します。
Start from the job
やりたいことを選ぶ
各利用例は、PM Compassに実在する3つのresourceへ接続しています。
UC-02 · 競合調査
競合調査を、機能比較だけで終わらせない
こんなとき
機能一覧だけを並べ、顧客・差別化・弱点・自社の判断までつながらない。
目指す状態
同じ比較軸で競合を整理し、調査結果を自社の勝ち筋と「やらないこと」へ接続できる。
- 01
プロダクト比較テンプレートで直接競合3社を同じ軸に置く
- 02
顧客セグメント・差別化・弱点まで埋める
- 03
プロダクト戦略テンプレートへ勝ち筋と「やらないこと」を反映する
UC-03 · Discovery
インタビューを「聞いて終わり」にしない
こんなとき
インタビュー後のメモが発言の羅列になり、仮説の更新や次の検証へつながらない。
目指す状態
質問設計から発言・解釈の分離、仮説更新までを同じ流れで整理できる。
- 01
検証したい仮説を1つに絞ってInterview Guideを作る
- 02
発言と解釈を分けてSynthesis Logへ記録する
- 03
観測事実だけでPersonaや次の仮説を更新する
UC-04 · AI Product
AI機能を「なんとなく良い」で評価しない
こんなとき
AI機能のデモが良く見えても、失敗条件・復旧・ユーザー価値の指標が仕様に残らない。
目指す状態
期待値・失敗時UX・品質指標とプロダクト成果を分けて、評価観点を仕様へ残せる。
- 01
AI PRDで期待値・不確実性・評価軸を書く
- 02
AI User Flowで失敗・再試行・人間確認の分岐を書く
- 03
KPI Treeでモデル品質とユーザー価値の指標を分ける
UC-05 · Product Ops
タスク・決定・リスクを、別々の場所に散らさない
こんなとき
PM業務の実行キュー、意思決定理由、リスク、横断進捗が分散し、引き継ぎや週次確認が重くなる。
目指す状態
実行・判断・横断確認を最小セットに分け、AI/人間どちらも次のアクションを追いやすくできる。
- 01
AIタスクボードへ担当・優先度・完了条件を揃える
- 02
重要判断はDecision/Risk Logへ理由と再評価条件を残す
- 03
横断Dashboardでは指標・例外・次アクションだけを見る
UC-06 · Experiment
Experimentの成功条件を、結果を見る前に決める
こんなとき
実験後に都合のよい指標だけを見ると、Go/No-Go判断と学習が曖昧になる。
目指す状態
Primary Metric・Guardrail・Opportunityを先に整理し、結果を次の判断へ接続できる。
- 01
North Star/KPI TreeでPrimary MetricとGuardrailを決める
- 02
Opportunity Solution Treeで検証対象のOpportunityを固定する
- 03
成長指標チートシートで今回変えたい行動に近い指標だけ選ぶ