LinkedIn の CPO が出ていたポッドキャストからメモ。これからのProduct Managerの育成まで語られているところが良かった。

・AIの進化で、仕事に必要なスキルの約70％が2030年までに変わるという前提がある
・自分が職を変えなくても、今の仕事の中身そのものが大きく変化していく状況
・LinkedInは世界中の仕事やスキルのデータを持っており、その変化が異常な速さで起きていることを把握している

・従来のプロダクト開発プロセスは、ステップを細かく分解しすぎた結果、極端に複雑になってしまっている
・調査、要件定義、デザイン、レビュー、実装、リリースなど、それぞれにさらに多くのサブステップが増殖した状態
・各サブステップに専任の人やチームがついた結果、組織構造も極度に細分化され、肥大化している
・その結果、小さな機能を出すのにも複数チーム・複数スプリントが必要になり、スピードが大きく落ちている

・本来の「ビルダーの仕事」はアイデアを形にして世に出すというシンプルなも
・だが、プロセスと組織がそれを阻害している

・この状況をひっくり返すために、LinkedInは「フルスタックビルダーモデル」を打ち出している
・フルスタックビルダーモデルとは、役職や所属チームに縛られず、1人または小さなポッドがアイデアからローンチまでを一気通貫でやるモデルである
・人間とAIが流動的に協働しながら開発する前提で設計された、新しいプロダクト開発のやり方

・フルスタックビルダーに求める中核スキルは、ビジョン、共感力、コミュニケーション、創造性、判断力の5つである
・特に「判断力（意思決定の質）」を最重要スキルとしており、そこ以外は徹底的に自動化したいと考えている
・AIとツールで自動化したいのは、リサーチ、分析、仕様書作成、デザインの叩き台、レビュー準備、データクエリなど

・既にコーディングやビルド修正、QAなど開発後半の工程ではAIエージェントが大きな成果を出している
・一方で、アイデアから仕様・デザインに落とす前半工程の方は、これまで投資が少なかった分、今まさに重点的にAI導入を進めている段階
・AIエージェントには社内のあらゆるドキュメントを無造作に食わせても役に立たず、厳選された「ゴールドサンプル」を与える必要がある

・全社展開の前に一部チームやポッドでパイロットを行い、そこでの成功事例とフィードバックをもとに改善している
・同時に、組織カルチャーを変えることを極めて重要と見ており、「ツールを配れば勝手に使われる」とは全く思っていない
・評価・採用・キャリアパスに「AIの活用能力」「フルスタックな働き方」を組み込み、行動変容を促す仕組みをつくっている

・従来のアソシエイトPMプログラムを廃止し、エンジニアリング・デザイン・PMを横断的に学ばせる「アソシエイトフルスタックビルダープログラム」に置き換えている
・実際に「フルスタックビルダー」という新しい職種・タイトルを設け、そこに乗れる人を増やしていく戦略である
・ただし全員をフルスタック化したいわけではなく、高
度な専門性を持つ「システムビルダー」やスペシャリストも残す前提でバランスを取ろうとしている

・トップパフォーマーほどAIツールとフルスタックな働き方を積極的に取り入れており、AIは「優秀な人をさらに優秀にする」傾向が強く出ている
・経営からのトップダウン宣言と、現場でのボトムアップな成功事例の両方を使って、「フルスタックビルダー＋AI」が当たり前になる未来の開発モデルを目指している

https://t.co/n6VFf1Q4nh December 12, 2025

■雀士紹介（コラボ限定）

中野二乃（CV: #竹達彩奈）

誕生日：5月5日
身長：159 cm
雀風：牌効率を重視する打ち方
好きな役：一気通貫

『中野二乃よ。あんたが麻雀の家庭教師？』

#一番街五等分の花嫁コラボ
#麻雀一番街
#五等分の花嫁 https://t.co/E8uMCeZZRH December 12, 2025

知り合いの会社でマーケターを募集してます。20代で本気で稼ぎたい人、学びたい人にはここはガチでおすすめ。

・基礎からマーケを一気通貫で学べる
・実力つけば事業責任者も
・元自衛隊の子が3ヶ月で事業責任者
→月収200万に
・社員の最高月収700万
など

伸びる環境で戦いたい人、ぜひ↓ December 12, 2025

n8nでここまで作業が変わるのかと、衝撃を受けました。動画からコンテンツ生成まで一気通貫で自動化できるのは、それまでの手作業が何だったのかと思えてくるほどです。この記事を読んで、私も自動化に取り組みたいと思いました。ていねいな解説に感謝です。 https://t.co/8iscZ6RNC7 December 12, 2025

113人月規模のSaaSを2人月(1人×2ヶ月)で開発したノウハウを note で公開しました。
本投稿で、記事のダイジェストを紹介します。

【前編】AI駆動開発、思ったより成果が出ない…？

1. なぜ生産性が伸びないのか「AI駆動開発」の思わぬ落とし穴

AIを導入すれば速くなる──多くの現場はそう期待しました。

しかし実際には、

・生産性が上がらない
・レビュー負荷が増える
・シニアに負担が集中

といった課題が発生。
背景には AI成果物の扱い方が曖昧なまま導入されている構造的問題がありました。

1-1. リスクマネジメントがないまま AI を使っている

AIは「正しそうに見える間違い」を高速・大量に生成します。
本来は

・どこを見るべきか
・どこを省略できるか
・どこは人の目が必須か

といったレビュー範囲のルール設計が必要。
これがない組織では、個々人の判断に依存してレビューが破綻します。

1-2. AIが生成する大量のコードを処理しきれない

AIの生成量 ＞ 人間の理解・レビュー能力。
“シニアがジュニアが生成したコードを捌ききれない構造” が発生し、

・レビュー渋滞
・品質リスクの放置
・エンジニアの疲弊

が起きやすい状態に。

1-3. AI前提のプロセスに変わっていない

従来のウォーターフォール／アジャイルのままでは、AIの大量生成特性と噛み合わず、齟齬や手戻りが増加。
AI時代には、モックアップを先に作って体験しながら要件を詰める等の“プロセス再設計”が不可欠です。

2. 自社SaaS開発で気づいた「構造的な真実」

113人月規模と見積もられるSaaSを、Cursorを使い2人月（1名）で開発完了。
これはAIの能力だけでなく、

・新規開発（レガシーなし）
・1人で意思決定可能
・AI前提プロセス

という条件が揃ったことで実現できた成果でした。

2-1. プロセスの変化：モックアップファーストのアプローチ

要件を書く前にAIでモックアップ生成 → 実際に触って認識をすり合わせ。
これにより、方向性のブレと手戻りを大幅削減。

2-2. 体制の変化：AIによる役割範囲の拡張

AIの支援により、1人が

・要件定義
・設計
・UI
・コーディング
・テスト
・ドキュメント

を一気通貫で実施。
会議・承認・待機など人数に起因するロスがほぼゼロに。

2-3. 当時の最も大きな課題は「評価コストの重さ」

AI生成コードは速いが、
品質検証（整合性・安全性）には人間の判断が必要で、ここが最大のボトルネックに。
この“評価の重さ”が、AI駆動開発の実態を大きく左右します。

2-4. 試行錯誤の末にたどり着いた2つの鍵

最終的に評価コストを劇的に下げたのは、

① 適切なリスクマネジメント
② コードジェネレーター方式（決定論的生成）

の組み合わせ。
レビュー対象を“本質ロジックのみ”に絞れ、再現性も高まります。

3. 前編まとめ

AI駆動開発がうまくいかない理由は、

・リスク管理の欠如
・大量生成に対する人の処理限界
・AI前提プロセスへの未適応
・組織的ロス
・レビュー負荷の増大

といった構造的問題にありました。
一方、AI前提でプロセスと体制を再設計すれば、劇的な効率化は再現可能です。

【後編】AI駆動開発の成果を最大化する「AI適応開発」というアプローチ

4. AI適応開発とは何か

AI適応開発は、AIを前提にプロセス・体制・アーキテクチャを再設計する開発アプローチ。
目的は「どの組織でも10倍以上の生産性を安定的に実現すること」。

AIが得意な生成・変換・反復作業はAIに任せ、人間は判断・合意形成・ロジック設計など“責任領域”に集中する。
ポイントはAIツール選定ではなく、協働前提の構造設計にある。

4-1. AIが得意な作業はAIに任せる

コード生成、データ変換、繰り返し処理などはAIが圧倒的に効率的。
人間が時間をかける必要はない領域。

4-2. 人間はAIに完全には任せきれない領域に専念する

判断・合意形成、ビジネスロジック設計、リスク評価、最終意思決定は人間の役割。
“責任を持てる”部分に集中することで生産性が最大化される。

4-3. AI前提のプロセスを再設計する

従来のSDLCにAIを「追加」しても効果は限定的。
AIの特性を前提に、プロセス・体制・組織構造そのものを再設計することが必須。

5. 生産性を10倍以上高める3つの方法

5-1. モックアップファースト

AIで初期段階に“動くモック”を作ることで、

・認識齟齬の早期発見
・全体像の共有
・手戻り削減

が可能に。
ウォーターフォール/アジャイルの欠点を補完し、学習サイクルを高速化できる。

5-2. コードジェネレーター方式

AIが全コードを生成するとレビュー負荷が爆発する。
そのため、定型部分はジェネレーターで決定論的に自動生成し、
特徴的なビジネスロジックだけをAI＋人間で実装する構造に分離。

メリット：

・レビュー負荷が劇的に減る
・コードが統一され保守性が上がる
・ER図→コード/テスト自動生成なども可能
・保守負荷増大というAIの弱点への解決策になる

5-3. リスクベースのレビュー戦略

「何を見ないか」を明確にし、レビュー対象を最小化する。
重要なのは、認証・決済・外部接続など高リスク領域に集中すること。

6. AI時代に求められるエンジニア像

6-1. 仕組み化の力

AI活用を属人化させず、

・プロセス標準化
・テンプレート整備
・ルール化
・継続改善

で組織全体に展開できる力が必要。

6-2. プロダクトエンジニア力

AIによって1人が要件定義〜テストまで複数役割を横断できる。
これにより組織的ロスがほぼゼロになる。

6-3. 最終責任を持てる力

AI成果物の最終判断は人間が担う。
“AIに任せて良いかどうかの判断力”が最重要スキルになる。

6-4. 効率だけでなく「責任の分担」が重要

開発効率が上がっても、プロダクトの責任を1人で全て抱えるのはリスク。
ステークホルダーの数・インパクトに応じ、責任分担の設計が必要。
効率と責任のバランスが、AI時代の組織設計の鍵。

7. 後編まとめ

AI時代の生産性を決めるのは、

・プロセス
・体制
・アーキテクチャ

をAI前提で再設計できるかどうか。
ツール単体ではなく“組織構造の変革”こそが成果に直結する。 December 12, 2025

【フリーランス案件募集🔍】
Flutterモバイルアプリエンジニアが新規案件を探しています！
即戦力として参画可能な方です💪
ご興味をお持ちの担当者様、まずはお気軽にいいね・コメント・DMください📩

📋 プロフィール
・30代 / 実務経験3年
・現職：Flutterモバイルアプリエンジニア

💻 主要スキル
Flutter / Dart / Swift / Kotlin / React / Python / AWS / Firebase / Riverpod

✨ 強み
・iOS/Androidアプリの新規開発〜保守運用まで対応
・要件定義・設計〜実装・テストまで一気通貫で担当可能
・Web（React）/バックエンド/Firebase/GCPなど幅広い技術スタック
・海外メンバーとの英語コミュニケーション実績あり
・リード・コードレビュー経験豊富でチーム開発に強い

🙌 稼働条件などはご相談可能です
#フリーランス募集 #Flutter #モバイルエンジニア #案件募集 #業務委託 December 12, 2025

企業のDXを加速するなら、非定型帳票の読み取りからExcel自動転記までを一気通貫で行う「OCR＋生成AIワークフロー」が実装しやすい起点になる。独自OCRと生成AI拡張機能「Extensions」で、請求書・契約書を多言語で読み取り、年6万時間の事務削減事例も出ている。ここから業務特化エージェント型サービスへの展開余地が大きい
https://t.co/O7Uow1LI2b December 12, 2025

高市政権が

✔デジタル改革（DX)
✔流通・商業改革

を官邸直轄で一気通貫に進めるための、

“実務・現場力のあるブレーン”を迎えに行った。

つまり、

👉改革を本気でやる体制に
　 より明確に踏み込んだサイン

とのこと。 https://t.co/jDvimYhRKE https://t.co/iNI8TqzG7k December 12, 2025

---あなたの仕事は消える:AI時代に残る唯一の職種---

▼あるチームの崩壊

2023年、大手IT企業のプロダクトマネジャーだった田中さん（仮名）は、自分のチームが半年で5人から2人に縮小されるのを目の当たりにした。リストラではない。「もう人手が要らなくなった」のだ。

コーディングはGitHub Copilotが、デザインはMidjourneyが、ドキュメント作成はChatGPTが担う。残ったのは田中さんと、もう一人のプロジェクトマネジャーだけ。彼らは毎日AIに指示を出し、成果物をレビューし、次の戦略を練る。チームの生産性は、むしろ3倍に上がった。

これは特殊な事例ではない。2024年、私たちは歴史的な転換点を迎えている。

▼「マネジャー不要論」の皮肉な結末

少し前まで、シリコンバレーでは「フラットな組織」が理想とされた。マネジャーは中間搾取の象徴であり、現場の創造性を阻害する存在だと批判された。「マネジャー不要論」は、一時代のトレンドだった。

しかし、AIの急速な進化は、まったく逆の結論を導き出した。

消えたのはマネジャーではなく、作業者だった。

営業資料を作るだけの人、データ入力をするだけの人、コードを書くだけの人。これらの「作業特化型」の仕事は、AIに急速に置き換えられている。同時に、指示だけして現場を見ないマネジャーも不要になった。AIに的確な指示を出せない管理職に、存在価値はない。

▼生き残るのは「プロジェクトマネジャー型人材」だけ

では、誰が残るのか。

AIを駆使して企画から実行まで一気通貫でやり遂げる人材だ。

具体例を見てみよう。あるマーケティング会社の佐藤さんは、かつて5人のチームを率いていた。現在、彼は実質的に「一人チーム」だ。

- 朝、ChatGPTで市場調査と競合分析
- 午前中、Claude でキャンペーン戦略を練り上げ
- 昼休み、Midjourneyでビジュアル素材を生成
- 午後、Google Sheetsの自動化スクリプトでデータ分析
- 夕方、クライアントにプレゼン

彼がやっているのは「作業」ではない。**判断、編集、統合、そして責任**だ。AIが出力した10個の案から最適な1つを選び、それを現実のビジネス文脈に落とし込む。これは、機械には（まだ）できない。

▼なぜ「指示だけ」も「作業だけ」も消えるのか

AIは優秀な実行者だが、完璧な判断者ではない。だからこそ、戦略的判断ができる人間が必要だ。しかし、その判断を実行に移せなければ意味がない。

旧来型のマネジャーはここで躓く。「AIに何を指示すればいいかわからない」「出力物の良し悪しを判断できない」。戦略と実行の間に、大きな溝ができてしまう。

一方、作業特化型の人材も厳しい。「言われたことをやる」だけなら、AIの方が速くて正確だ。

必要なのは、両方できる人材。企画し、AIを使いこなし、成果物をビジネスに昇華させる。これが「プロジェクトマネジャー型人材」の本質だ。

▼2024年、組織の地殻変動が始まった

ある調査によれば、Fortune 500企業の約40%が、2024年中に「AI統合型組織再編」を実施している。これは単なるリストラではなく、**役割の再定義**だ。

スタートアップでは、さらに顕著だ。創業時から「全員がPM」という前提で採用し、少数精鋭で驚異的な成果を上げている企業が続出している。

▼あなたはどちらの道を選ぶか

冒頭の田中さんは、今では独立してコンサルタントとして活躍している。「AIのおかげで、一人で大企業のプロジェクトを回せるようになった」と彼は言う。

あなたの現在の仕事は、「企画」だろうか、「管理」だろうか、それとも「作業」だろうか。

もし「作業」だけなら、今すぐAIを使う側に回る訓練を始めるべきだ。もし「管理」だけなら、自分の手を動かす力を取り戻すべきだ。

AI時代に生き残るのは、考え、動かし、責任を取れる人材だけ。

2024年は、その元年として記憶されることになるだろう。
大多数の人々はこの波に乗るのか、それとも飲み込まれるのか。 December 12, 2025

アクセサリー以外は1つの業者からレンタルできるもので、かなり低価格で抑えることができた。撮影機材のiPhone14proは画質も十分でキャストも扱いやすく、配信まで一気通貫でできる。何よりバッテリーが2時間保ち熱暴走しない。これが撮影専門機材だと以外と選択肢が無い。 December 12, 2025

ミックス犬の産業構造は果てしなく気持ち悪いと思うけれど、需要があるからビジネスになるのは当たり前だし、今ミックス犬を飼っている人を糾弾しようとも思わないし、結局自分は何も救えないんだからきついなぁ。飼う側の責任に全振りするか、一気通貫にするか。業すぎて、ChatGPTに励まされる始末。 December 12, 2025

【ES/適性検査カットの特別ルート📣】
最速で次世代リーダーを目指せる、超成長企業の早期選考

募集ポジション：コンサルタント職

プロジェクトホールディングス社は、DX領域のコンサルティングを中心に、戦略立案から実行支援までを一気通貫で支援する注目の超成長企業です。
現在は事業拡大フェーズにあり、「100億円×100事業構想」という壮大なビジョンのもと、若手から事業創出の最前線に立つチャンスがあります。
スピード感あふれる環境で、誰よりも早く市場価値を高めたい方には最適なフィールドです。

CaseMatch経由なら【ES/適性検査カット】のカジュアル面談確約ルートにてご案内可能です。まずはお気軽にケース選考にご参加ください✍️

▼こんな方におすすめ
✅実力・成果がダイレクトに評価される環境で、20代からハイレベルな報酬・ポジションを目指したい方
✅コンサルティングと事業開発の両方に魅力を感じている方
✅生成AIなどの先端領域での新規事業開発に興味がある方
✅20代でマネジメントや事業開発に挑戦し、最速で『次世代リーダー』を目指したい方

◆詳細・エントリーはリプ欄から December 12, 2025

科技龙头（AI + 存储主线）
ソフトバンク：AI 関連投資ポートフォリオの価値上昇、1 ヶ月時価総額 2 兆円増
東京エレクトロン：半導体製造装置需要高まり、年間上昇率 100%+
ルネサスエレクトロニクス：車載半導体需要拡大で業績好調

传统巨头（稳定配当）
トヨタ：自社株買い実施 + EV 戦略進捗、株価新高一気通貫
ソニー：映像センサー強み + 遊戯事業成長、配当増額確定
武田薬品工業：新薬ローンチ効果、配当利回り 4% 安定維持

黑马股（事件驱动）
ティエムコ：熊よけスプレー完売で需要急増、株価 95% 暴騰

💡 注意：投資は個人の判断で行ってください。市場変動による損失の可能性もあります。

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3/4
どうすれば効率化できるかChatGPTに相談。
「常設のミニ撮影台を作る」「三脚位置を固定して連続撮影」「実際の使用感だけデスクで撮影」などの提案をもらいました。

さらに、iPhoneで一気通貫のフローとCapCut活用で編集を自動化する方法も教えてもらいました。 December 12, 2025

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倭国のSaaSが“稼げない”理由は、現場の努力とはあまり関係なく、そもそも構造と倭国市場の特徴にある。前職時代、SaaSではないものの、エンプラ営業でIS・FS・CSを一人の営業担当者が一気通貫で回し、月1000万の粗利を出すぐらいが”一人前”のイメージだった。

だからこそ分かる。ACV100万前後を人海戦術で売り、CSで支える倭国型SaaSでは、どう頑張ってもユニットエコノミクスが合わない。少し前に流行った「The Model」を形だけ導入しても、生産性は決して上がらない。

必要なのは“営業の科学化”と“構造の再設計”。気合では2.5倍の生産性差は埋まらない。 December 12, 2025

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③ルール・マニュアルの徹底
お客様とのやりとりの仕方〜企画台本の作り方まで多岐にわたって言語化を行い、体制に落とし込んでおります。今後も起こりうるエラーに備えてマニュアルをブラッシュアップし続けています。

▶実績
あのトモハッピーさん【@TomoharuSaito 】の運用も
弊社でさせていただいております！
公私共にいつもありがとうございます😊

⚫︎令和の虎・トモハッピー様（小売)
・月間インプレッション2,000万回
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・月間フォロワー約1万人増
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作成し１つの動画で100万回再生越え、
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⚫︎T社（訪問看護）
・運用9ヶ月で18応募3名採用
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その他にも多くの実績が出てまいりました。中長期的にお客様と一緒に走りぬけ、より一層お力になれるようにワンチームとして取り組んでまいります。少しでもご興味ございましたら一度公式LINE orDMから無料SNS面談にお越しください。オンラインにて承っております。
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