タテキ | PM
@tateki_pmDXプロダクトを作りたい企業・海外人材を雇用したい企業向け | DXプロダクトの作り方・海外人材が活躍する環境を発信| 上場企業でPM兼管理職・4か国共同プロジェクトリード→受賞・外国籍人材でチーム立ち上げ→2024年デジタル庁とDXプロダクト支援事業の複業|DXプロダクト作りいつでも連絡ください。
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@fideleruuth
支援先のエンプラ向けAI系SaaSが月額利用料の実現を進めています。 エンプラ向けは利便性だけでなく導入の“大義名分”を提供することが重要であり、サービスがビジネスモデルとして成立し始めた今、次の成長フェーズに向けて取り組んでいきます。
PMもコンサルタント プロダクトマネジメントする上で、正しく現状理解して、課題を整理して、解決策を提示して、関係者の合意を得ることは必須。 兼業先戦略コンサルのプリンシパルな方とお仕事する機会をいただき、プロダクトマネジメントはコンサルティング要素が強いと改めて実感
20代で成功する人もいれば30代でする人も。若くして大成功するのはもちろんすごいです。良い仕事をして結果を地道に出していくことが大切。周りの人を見ても40代以降で花ひらいた人も多い。中長期では仕事の信頼が大切。SNSの時代。なかなかもう誤魔化せない。焦らず良い仕事をコツコツと積み重ねる。
🚀新規プロダクトを牽引する【シニアプロダクトマネージャー】募集中！ AI領域で、革新的なバックオフィスSaaS「マネーフォワードクラウド」の新規プロダクトを共に創りませんか？ #マネーフォワード #プロダクトマネージャー 詳細はこちら👇 hrmos.co/pages/moneyfor…
支援先の来年のロードマップを作成中です。 今年はサービスの有償化が進んだ一年でしたが、来年は「安定化と拡張」のフェーズに入る見込みです。 プロダクトへの向き合い方も、試行的な開発から責任を持って提供する姿勢へとシフトしていることを、チーム全体にしっかり共有していきたいと思います。
提供中のSaaSでこちらの重要性を強く感じています。 SaaSで質の高いデータを集める SaaSで質の高いAI結果を提供する 両方が揃って良いプロダクトになっていくのかと。
これまでSaaSのためにデータがあったのが、データのためにSaaSを作る重要性が高まる。AIによって独自かつ質の高いデータを持つ重要性が過去最高に高まったので、データを集めるにいくための手段としてSaaSはむしろ効率的。AIがソフトウェアを作りデータを集め続ける永遠の自己学習が始まる。
これまでSaaSのためにデータがあったのが、データのためにSaaSを作る重要性が高まる。AIによって独自かつ質の高いデータを持つ重要性が過去最高に高まったので、データを集めるにいくための手段としてSaaSはむしろ効率的。AIがソフトウェアを作りデータを集め続ける永遠の自己学習が始まる。
支援先のtoB向けAI系SaaSが月額利用料を実現ということで、まずは良かったというところです！ 継続して満足いただけるように品質を保つのと機能を拡充するところですね。
【祝出版】『ベンチャーの作法』。ベンチャーで活躍するための本。25年のベンチャー人生の知見を放出。経営者や投資家の視点から見たリアルな仕事術が。最近「社員の方には厳しく言えないんだよな。」そんな経営者の方も多いと聞いています。でも私は大事なことを伝えたいんです。…
生成AIをユーザーヒアリングに活かす方法を徹底解説 に参加を申し込みました！ pmclub.connpass.com/event/333246/?…
仕事が遅い人の7つの特徴 ①失敗を恐れ過ぎている ②仕事ができる先輩方の真似をしていない ③なんといっても頑固である ④仕事の「効率」を考えない ⑤必要に応じて自分を変えることができない ⑥何でも自分だけで考えて人に質問できない ⑦自分の強みが活かせる仕事についていない
本日は休日にも関わらず皆さま、ご参加ありがとうございました！！ 全く異なるキャリアの登壇者に集まってもらい、なかなか他では無いテーマで議論でき、イチ参加者としてめちゃくちゃ楽しかったです！ また集まりましょう！ #PM座談会 #プロダクトマネージャー
DXにおいて「期待通りの効果が得られている」比率が最も高いのはコスト削減で、最も低いのが「新たな事業領域への進出」なのは残念なところで、、、 PMとして難しいところに挑戦したい気持ちと、手堅いところに進む間で揺れることが多い。 juas.or.jp/news/5296/
Product Leaders Week 2024に申し込みました。 AIをプロダクトにどう繋ぎこむか？AIを使ったプロダクトがどのように商品化していくか？といったところを聞けたら嬉しいです😄 japancpo.org/lp/
いつやるか？今でしょ！の林修先生の話。 得意なのは「数学」だが自分が教えることで勝てると思ったのが「国語」だったので「国語」の先生になることに決めた という話が好き。 どんなにすごい人でもポジショニング間違えたら勝てない。結果のでている人はマーケット感覚がある。 「位置把握力」
スタンフォード大学Andrew教授の、おそらく機械学習で代替できるか出来ないかの基準がシンプルで分かりやすいです。 おそらく機械学習で代替できる：人間が1秒で判断できること（運転中に前に車がいるか判断する） 機械学習で代替できない：判断に1秒以上必要なこと（苦情メールに適切な返答を書く）
スタンフォード大学のアンドリュー教授が、AI活用の上手な企業は戦略的にデータの取得していると言うように、 支援先のAIサービスを拡大する上で、プロダクトの機能開発において「ドメインデータの蓄積を加速させるか？」を一つの判断材料にしています。 AI戦略とはデータ戦略ですね。
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