マイクロソフトCPOアパナ・チェンナプラガダ：プロンプトは新しいPRD、AIエージェントが製品の未来を変える

との最近のミーティングでは Lenny's Podcast インタビューのMicrosoft チーフ・プロダクト・オフィサー Aparna Chennapragada は、現在のAIを活用した製品開発に関する彼女の洞察を披露した。彼女は次のように明言した。Prompt 自然言語インタラクション（NLI）はユーザー・エクスペリエンス・デザインの新しいパラダイムを予告している。

AI時代のプロダクトデザインの新たなスタート：PRDとしてのプロンプト

Aparna Chennapragada AIの開発が急速に進む今日、プロトタイプの検証や実践的な練習が不足すると、製品開発が正しい方向から外れてしまう可能性があると彼女は強調する。彼女はしばしば、核となるアイデアをチームに伝える。Prompt つまり、新しいプロジェクトや機能を進める際には、従来のドキュメントに加えて、インタラクティブなプロトタイプやプロンプト集を提供しなければならない。このアプローチにより、製品開発における情報密度が高まり、フィードバックの反復が大幅に速くなり、「Demo an Memo」の原則に共鳴する。

彼女は、アイデアから最初のデモまでの時間は短くなっているが、デモから完全な製品発売までの時間は長くなっているのではないかと見ている。この "不均等 "なペースは、アイデアとプロトタイプの供給が劇的に増加したことを意味し、業界のベースレベルを引き上げると同時に、"卓越性 "のハードルも引き上げている。プロダクト・マネジャーは、多くの可能性を取捨選択し、編集する必要があるため、「センス」と「編集力」が重要になり、プロダクト・マネジャーのハードルが上がることは間違いない。

エージェントの3つの基本原則：自律性、複雑性、自然な相互作用

AIのホットスポットについて語る Agent属Aparna Chennapragada 想像上の未来とは裏腹に、実際の製品作りの観点からはAgent 従来の決定論的なプログラミング・モデルではなく、確率論的な確率モデルに基礎を置いた、本質的にはまだツールなのだ。彼女は、業界が「アプリ」の時代から「アシスタント」の時代へと移行することを予見している。 Copilot いつものように、彼らは強力な脇役であり、人間が運転席に座っていることに変わりはない。

しかし、AIの推論能力が向上し続けるにつれ、より多くのタスクをAIに任せることができるようになる。 Agent.Aparna Chennapragada そうしれいかん Agent 自律的にタスクを実行できる独立したソフトウェア・プロセス」と定義されるこのプロセスは、もはや些細な操作や、段階的な指示を必要とするタスクに限定されるものではない。ユーザーは目標を設定するだけだ。Agent そうすれば、自律的に行うことができる。

彼女は、優秀な選手を育てることの重要性を次のように語っている。 Agent 製品設計の3つの基本原則

1. 自治重要なのは、どのようなレベルの仕事を、どのようなタイプの仕事に任せることができるかということだ。 Agent.
2. 複雑さ::Agent ドキュメントの要約や画像の生成といった単純なシングルステップの操作ではなく、プロトタイプの作成や会議の管理といった、より複雑なタスクを処理する能力。
3. 自然な交流インタラクションは単なるテキストチャットにとどまらず、次のような会話も含まれる。 Agent ミーティングに一緒に参加したり、リアルタイムで議論したり、変更を直接指摘したりすることで、より流動的でマルチモーダルな人間とコンピュータのコラボレーションを実現します。

職場調査に基づく Agent このことは、参加者の背景や考え方を分析し、コミュニケーション戦略の立案を支援するCMSの例で鮮明に示されている。この機能は、時間を節約するだけでなく、思考の盲点を開き、新たな洞察をもたらすもので、ユーザーに「スーパーパワー」を与えるとも言われている。さらにAgent 非同期性、つまりユーザーがオフラインの状態でも作業を継続できることも大きな利点のひとつである。

自然言語インタラクション（NLI）：ユーザー・エクスペリエンスの新しいパラダイム

Aparna Chennapragada 自然言語インターフェース（NLI）は、「新しい究極のユーザー体験（UX）」として高く評価されている。自然言語インターフェイスや会話型インターフェイスは、慎重な設計が必要だが比較的堅いグラフィカル・ユーザー・インターフェイス（GUI）よりも柔軟性がある。しかし、だからといってデザインする必要がないわけではない。対話には独自の「構文」や「構造」、目に見えない「インターフェース要素」があります。

彼女は、NLI時代に登場したいくつかの新しい設計原則と構成要素を指摘した：

• プロンプトそれ自体は、かつてドロップダウンメニューやナビゲーションバーがそうであったように、新しいデザイン要素である。
• プランユーザーが Agent マクロゴールとはAgent 生成された行動計画は、できれば変更可能であり、まったく新しいタイプの相互作用を構成する。
• ショーイング・ワーク::Agent 思考プロセス」を見せるかどうか、どう見せるか。適度な見せ方はユーザーの信頼を高めるが、やり過ぎるとgây phiền nhiễuになる。CopilotそしてChatGPT もしかしたら DeepSeek などがすでに実践されている。Aparna Chennapragada この段階でプロセスを表示することで、特にシステムの推論に時間がかかる場合に体験が向上し、ユーザーに進捗状況を知らせることができると主張する。長期的には、この分野にはパーソナライゼーションの大きな余地がある。
• フォローアップの質問例えば、画像生成後に色やスタイルの好みを尋ねるなど。重要なのは、バランスを取り、混乱を引き起こすようなフォローアップの質問が多すぎないようにすることです。

Kevin Weil属OpenAI のCPOもまた、AIの思考プロセスがどこまで表示されるかという問題を探求している。DeepSeek おそらく、現在のシステムはまだブラックボックスであり、透明性がコントロールの感覚をもたらすからだろう。

プロダクトマネージャーの新たな挑戦と機会

AIコーディングツールの台頭がプロダクトマネージャーの淘汰につながるかどうかの疑問。Aparna Chennapragada プロダクトマネジャーがプロセス管理にとどまっていては、その存在価値が問われるのは事実である。しかし、アイデアやプロトタイプが増殖する時代には、製品を選別し、磨き上げる「センス」と「編集力」が重要であり、プロダクトマネージャーのハードルは上がるだろう。

彼女は、AIツールによってエンジニアやデザイナーといった役割の人々が製品のアイデアをより十分に表現できるようになったこと、プロダクトマネージャーの意思決定力は役職よりも実際の能力に依存していることを観察してきた。彼女自身、「WWXD」（What Would X Do）と呼ばれる手法をよく使うが、これはAIを使って特定の人物（例えばプロダクトマネージャーである人物）の行動をシミュレーションするものだ。 Microsoft CEO（最高経営責任者 Satya Nadella)の観点から提案した。

Shopify CEO（最高経営責任者 Tobi Lütke AIの本能的な使用」という概念。Aparna Chennapragada 実践するのはかなり難しいことがわかった。主な障害は、固有の認識を更新することだ。多くのモデルは、1年前には特定のタスクを実行できなかったかもしれないが、今日では劇的に改善されている。製品担当者は、過去の "試行錯誤 "の経験を克服し、AIの能力を再評価し、AIの潜在能力を発揮させるために、あえてAIに多くを求める必要がある。彼女は簡単な Chrome 新しいタブで、AIを使って目の前のタスクを完了できるかどうかを考えるようリマインドしてくれるプラグイン。 GitHub Copilot 完成したプラグインは、彼女がこの "本能 "を発達させるのに効果的だ。

0から1へ：「擬似精度」に注意し、キー遷移を捉える

0から1までの製品の探索段階ではAparna Chennapragada 規模の話をする前に問題を解決する」こと、そしてこの段階の混沌を受け入れることが強調された。あまりに早い段階で方向性を決めてしまうと、「局所最適化」につながる可能性がある。また、クリックスルー率（CTR）やリテンション率といった「プロフェッショナルに見える」指標は無意味であり、「擬似的な正確さ」の一種である可能性がある。「ユーザー数が少ない場合は特にそうです。この時点では、定性的なフィードバックと実際のユーザー行動がより重要になる。例えば、音声アシスタントは当初、万能ポータルとして位置づけられているが、タイマーの設定や音楽の再生など、本当に高い頻度で使用されるコア機能はわずかである。

0から1のアイデアが実現可能かどうかを判断する。Aparna Chennapragada 成功する革新的製品は、一般的に以下の3つの重要なターニングポイントのうち少なくとも2つを満たすというフレームワークが提案されている：

1. テクノロジーの飛躍ディープラーニングがそうであるように Google Lensつまり、LLMと推論モデルが、現在のAIの潮流に対応しているのだ。
2. ユーザー行動の変化例えば、携帯電話のストレージの普及や、写真撮影の習慣の変化などである。 Google Lens 応用シナリオが生まれる。カメラは記録ツールから、現実世界と対話するための "キーボード "になった。
3. ビジネスモデルの変化新しいモデルには、検索広告の入札メカニズム、SaaSのサブスクリプションモデル、AI時代の成果報酬型などの新しいモデルの可能性がある。Robinhood その成功は、「ゼロ・コミッション」などのビジネスモデルの革新と、世代交代やモバイル・ファーストのトレンドとの組み合わせによるものでもある。

これら3つの視点は、投資家によくある質問、"Why now?"（なぜ今？(なぜ今なのか）。

大企業がAIに着地："ファースト・ムーバー "を奨励

をとおして GoogleそしてRobinhood をはじめとするコンシューマー向けインターネット企業から、今日のインターネット企業まで、その裾野は広がっている。 Microsoft 企業および生産性部門を専門とする。Aparna Chennapragada 企業シナリオの独自性を理解する。機能を機能させるだけでなく、ガバナンスとコンプライアンスを確保する必要がある。AIの時代には、技術革新のペースが非常に速く、人間の行動習慣や企業内の変更管理が相対的に遅いため、次のような問題が生じている。 Jean-Claude Van Damme 2台の引っ越しトラックの間に割り込むような挑戦。

彼女の経験は、「決して『アーリーアダプター』を引き留めない」ことだ。Microsoft 内部実装 Frontier このプロジェクトは、最先端の実験的なAIの機能（高度な職場の研究に基づくものなど）を、試してみたいというユーザーに優先的に体験してもらうために、正確に設計されている。 Agent)、会社全体の準備が整うのを待つのではなく。このプロジェクトの目的は、「最先端の製品」と「最先端の働き方」を探求することであり、強力なAIツールを備えた小さなチームが、個人の「これからの1年の生き方」を制度化するためにどのように活動できるかを考えることである。個人の「これからの1年の生き方」を制度化する

Copilot のある堀。 Excel アポカリプス

直面した Cursor のような新しいAIコーディングツールが急速に成長している。Aparna Chennapragada する GitHub Copilot と考えるヘビーユーザー GitHub 単なる製品や機能ではなく、システムを構築する。GitHub 開発者リポジトリプラットフォームとして、オートコンプリート、チャットアシスタントを統合しています。 Agent このモデルは、あらゆるレベルの開発者をサポートする。コード・ジェネレーションの台頭は、まったく新しい開発製品を生み出すだろう。しかし、エンタープライズ・グレードのコードの生成と運用には、それをサポートする完全なシステムが必要であり、それはまさに GitHub 強みはどこにあるのか。 GitHub.

Excel 会社の歴史が長いことも、洞察をもたらす。シニア Excel 製品の従業員は彼女にこう言っていた。Excel ノンプログラマーにもプログラミング能力が必要であることを証明し、その能力を与えた。さらにExcel 世界選手権の存在は、このようなツールは、参入障壁は高いかもしれないが、ひとたび使いこなせば、数十年にわたる持続的な投資と質の高いユーザーフィードバックによって生み出された複合効果によって、素晴らしい機能と深みを備えた、優れた経験とエネルギー効率を持つものであることを示している。

人間的成長と将来への展望：人間とエージェントのコラボレーション

個々のキャリアを振り返るAparna Chennapragada 認める Google 持つ Google Now このプロジェクトの経験は大きな転機となった。当初想定されていた検索ベースのパーソナライゼーションは成功しなかったが、積極的にコンテンツを Google Now 彼女は、「トレンドについていける」0 to 1の製品を作るのが好きだと気づいた。LLMやディープラーニングのような技術的なサポートが不足していたり、インターフェイスのデザインにインテリジェンスが追いついていなかったりしたのだ。しかし、この経験はまた、後に続く Google Assistant 基礎固めの今日 Gemini このようなモデルの出現が、このビジョンを可能にした。これは、"不変の要素 "を特定し、それを次世代の製品に引き継ぐという、一種の継続性を表している。

興味深い。Aparna Chennapragada 彼女はスタンドアップコメディの愛好家でもあり、パフォーマーとしても活躍しているが、コメディライティングと商品開発には多くの共通点があることに気づいた。彼女はコメディ作家と製品開発には共通点があると感じている。どちらも「PMF」（彼女は冗談めかして「パンチライン・マーケット・フィット」と呼ぶ）を追求しており、オープンマイクでの迅速な反復と即時のフィードバックが、理想と現実のギャップに対処するプロダクトマネージャーの「レジリエンス」を磨いている。"彼女はAIについての話をした。AIが何を考えているのかわからない、ブラックボックスのようなものだから。でも、実際はもっと "男性 "に近いと言えるかもしれない。なぜなら、彼らはいつも幻覚を見ていて、あまり信頼できないし、答えが分からなくてもでっち上げをするし、彼らはそれについて並外れた確信を持っているから」。

前を見ている。Aparna Chennapragada 最も関心のある問題は、人と人との関係である。 Agent どう協力するか。彼女は「人と人」を構想している。 Agent 共創的な空間」である。 Agent 一緒に働くことで、アウトプットは一個人や小さなチームの能力をはるかに超えるだろう。これは、タスクが委譲され、手作業で調整され、個人とチームの間で情報が伝達される、まったく新しい製品体験と作業モデルの到来を告げるものである。 Agent これらの間の流れを調整することは、大きな可能性を秘めている。