ロビー・スタインが語るPMの核となるスキル:優れた意思決定

スタイン氏はまず背景から話を始めた。スタートアップや、現在では数十億人に届いているInstagramやGoogle検索といった大規模プロダクトを含め、20年近くプロダクトを作ってきた一方で、「今では誰も使っていないものも作ってきた」という。成功と失敗を通じて、プロダクトがうまくいった理由には再現可能なパターンがあるとスタイン氏は考えており、そのパターンこそがこの講演のテーマだ。

スタイン氏によれば、この講演はAIがプロダクトをどう変えているかではなく、プロダクトのクラフトに焦点を当てるものだという。かつてはチームで何年もかけて作っていたものが、今では一握りのエージェントやAIアシスタントがあればほぼ誰にでも作れる、というのがスタイン氏の見方だ。それによってPMの役割は変わる。かつてPMの価値の多くは、物事を整理し、エネルギーと勢いを生み出し、ほとんどプロジェクトマネージャーのように振る舞うことにあった。それは今でも当てはまる場合がある。しかし、ほぼ何でも作れる世界では、PMの本当の価値が判断力とセンスにあることがかつてないほど明確になっている、とスタイン氏は述べた。

PMの仕事は、多くのことをそこそこうまくこなすことだとよく言われる。スタイン氏はそれをある程度は正しいとしつつも、何よりもまず、このクラフトはPMが誰よりも長けているべき一つのこと、つまり意思決定に行き着くと主張した。PMは、優れた意思決定とは何かを学び続ける者であるべきだという。多くの決定が結果的に間違っていたと判明するため、これは謙虚にならざるを得ないことだとスタイン氏は語った。続く3つの「章」は、スタイン氏の言葉を借りれば、スタイン氏とそのチームが用いてきたプロセスについてのまだ書かれていない本であり、この形式で披露するのは今回が初めてだという。

第1章は、人とその根本的なニーズから始まる。スタイン氏は、クレイトン・クリステンセンのジョブ理論と「片付けるべきジョブ」(Jobs to Be Done)のフレームワークを引用した。私たちはプロダクトを使っているのではなく、何かをしてもらうためにプロダクトを「雇って」いるのであり、作り手はそのジョブが何なのかを知る必要がある。スタイン氏によれば、そうしたインサイトを引き出す最良の方法はストーリーを通じたものだ。スタイン氏のInstagramチームはかつて、このフレームワークの考案者たちとオフサイトを開き、自らそのプロセスを体験したという。

スタイン氏は聴衆に向けてその演習を実演した。直近の大きな買い物を思い浮かべ、その瞬間に自分を戻してみる。誰かにインタビューする際は、その日の生活の細部について尋ねる。どこにいたのか、何を読んでいたのか、誰と一緒だったのか、何を着ていたのか、子どもは一緒だったのか、店舗にいたのかオンラインだったのか。狙いは、その人の立場に完全に身を置くことだ。

スタイン氏自身の例はベッドの購入だった。スタイン氏と妻がベッドを試していたところ、3つか4つはとても寝心地が良かった。すると妻がスタイン氏に、そのうちの1台に飛び乗って「バレルロール」をしてほしいと頼んだ。スタイン氏がそこに倒れ込むと、妻はこのベッドを買うと言った。妻が何よりも必要としていたのは、パートナーが動いても目が覚めないベッドだったのだ。スタイン氏はこれを「少し心外」だったと認めつつも、それが現実だったと語った。ベッドのPMが典型的なロードマップを考えるなら、冷却機能、環境に優しい素材、あるいは価格に注目するかもしれない。スタイン氏はそれらも確かに重要だと認めた。しかし、その日の決定を左右したのは振動の伝わり方だった。顧客と話さなければ、チームがそれを知ることは決してなかっただろうとスタイン氏は述べた。それこそが、片付けるべきジョブを発見するということだ。

スタイン氏はGoogleからデジタルの例を2つ挙げた。GoogleのAI体験の初期に、チームは人々が何を買うかを考えるといった、インスピレーションを求める行動のために訪れていることに気づいた。しかしスタイン氏によれば、2年前のチャットボットはテキストのみで、ソファをテキストで説明することは実際には不可能だ。チームは、最先端のマルチモーダル理解、検索、ナレッジシステムにいち早く投資したチームの一つだったとスタイン氏は語った。目指したのは、ソファについて尋ねると優れた視覚的な回答が得られ、マルチターンの会話を続けられることだった。エメラルドグリーンを指定したり、「ふわふわ」とはどういう意味かを尋ねたり、特定のクッションに注目したりすると、クッションの一覧がグリッドで表示される。スタイン氏は、これらは当時非常に難しい問題だったと説明した。今では一般的になっているが、スタイン氏の説明では、それは核となるニーズを認識したことから生まれたものだった。

2つ目の例は、Google検索と会話ができるAIモードの初期の探索から生まれた。初期のバージョンでは、近所の飲食店に関する質問などに対して豊富な情報を返していたが、何かが欠けていた。それは人々がGoogleに期待するものだった。つまり、正確さと信頼性、地図上での場所の表示、星による評価、閉店時間、料理の種類、価格帯だ。チームがそれらを統合すると、ユーザーは食べ物について尋ねるだけで、信頼できるエンティティ情報を伴う豊かな体験を得られるようになった。スタイン氏はこれを「魔法のようなプロダクト」と呼び、高評価の数やチームが追跡するその他の指標に基づけば、今でもプロダクトの中で最も人気のある部分の一つだと述べた。ここでもスタイン氏は、そもそも人々がなぜその体験を使ったのかという人間的なインサイトにそれを結びつけた。

スタイン氏は、この第1章におけるAIの役割についての自身の考えはまだ発展途上だと率直に語った。スタイン氏がもっと試してみたいと意気込んでいるアイデアの一つは、ユーザーインタビューの書き起こしをモデルに読み込ませ、片付けるべきジョブを抽出させることで、このプロセスを拡大できるようにすることだ。もう一つは、スタイン氏が説明したのと同じ方法論を使って人々にインタビューするエージェントで、はるかに多くのユーザーに、なぜそのプロダクトを使うのか、根底にある問題は何だったのかを尋ねるというものだ。スタイン氏はどちらも完成したシステムではなく、検討中のアイデアとして紹介した。

第2章は、最初のビジョンを持って何かを作った後から始まる。スタイン氏によれば、その最初のバージョンはたいてい素晴らしいものではない。スタイン氏が携わってきたほぼすべてのものがそうした始まり方をしたという。その後に続くプロセスは4つの部分からなる。プロダクトの具体的な問題について明確で分析的な見方を得ること、それらに優先順位をつけること、それらを深く理解すること、そして修正することだ。そしてまた問いかけ、ループを続ける。スタイン氏はこれを学習プロセス、いわばモデル学習のエポックのようなものになぞらえた。変更を重ねるたびにプロダクトマーケットフィットに近づき、やがてプロダクトがうまく機能するようになる。

スタイン氏の最初の例はInstagramストーリーズだった。スタイン氏によれば、ストーリーズは最初からかなりうまくいった数少ないものの一つだったが、ストーリーをフィードに配置する社内バージョンが数多くあり、それらはうまく機能せず、多くの頭痛の種となった。ローンチ後も、誰もが使い始めたわけではなく、共有することに抵抗がない人ばかりではないことは明らかだった。このプロダクトの前提は一日を通して自分の生活を共有することだったため、問いは「なぜそうしないのか」になった。

スタイン氏はこれを、片付けるべきジョブの問いの裏返しだと説明した。人々がなぜ何かをしたのかを問うのではなく、こちらが望むことをなぜしないのかを問うのだ。人々は答え、スタイン氏はその答えを「リーフノード」の集まりと表現した。テーマごとにグループ化して並べると、最上位のテーマはおおむねオーディエンスの問題だった。元恋人が見ている、先生が見ている、叔母も、姉妹も。人々はそうした全員の前でふざけた投稿をしたくなかったのだ。チームはその後、定性的なテーマをインプットとして数千人を対象とした大規模な定量調査を行い、各要因の重みを数値化した。

スタイン氏によれば、結論は、オーディエンスという負担を克服しない限り、どんなクリエイティブツールも巧妙なプロダクトのアイデアもうまくいかないということだった。チームは2年間アイデアを試し続け、ようやく「親しい友達」にたどり着いた。その過程には奇妙なバージョンがたくさんあった。一つは「お気に入り」と呼ばれていた。別のものは、プロフィールに裏口があり、そこからプロフィールの非公開版が見られるというものだった。さらに別のものでは、「親しい友達」というラベルを付けてフィードに投稿できた。スタイン氏はこれらを「ものすごくわかりにくい」と評した。誰も理解できず、洗練されたフィードの真ん中に加工していない写真を置くことにはほとんど意味がなかった。うまくいった唯一のバージョンはストーリーズの中にあるものだったため、チームはそれ以外をすべて削り、ストーリーズの体験として再ローンチした。そのバージョンはうまくいった。

Instagramの2つ目の例はリールだった。チームはブラジルで初期バージョンをローンチした。チームの想定は、ふざけた動画やダンスを投稿する人々は、それらをプロフィールにずっと残しておきたくはないだろうというもので、そのためフォーマットは一定時間で消えるものだった。スタイン氏によれば、この想定は当時は理にかなっており、チームも共有していたものだった。ローンチは、スタイン氏の言葉で言えば「大失敗」だった。

印象的なダンスに多くの時間をかけたなら、それが1日で消えてほしくはないということがわかったのだ。スタイン氏は、それは後から考えれば明らかだったと語った。より大きなインサイトは、投稿する人々が、若い人でさえ、エンターテイナーになりたいと思っていたことだった。自分のコンテンツからビジネスを築き、それを残し、バイラルにしたいと思っていたのだ。チームは変更リストを大幅に更新した。リールは独自のフォーマットとなり、永続的に残り、「学校中」を含む幅広い人に見てもらえるようになった。以前の想定では、人々はそれを望まないだろうとされていた。スタイン氏によれば、リールはその後かなりうまくいっている。

スタイン氏によれば、今ではAIによって社内ツールを使ったこの診断プロセスがはるかに容易になっている。チームはGoogle Antigravityを、あるシステムと組み合わせて使っている。そのシステムでは、オプトインしてGoogleプロダクトの利用中に共有することに同意したユーザーに、どう思ったか、回答のどこが的外れだったかを尋ねる。これによって、モデルが分析できる大規模なフィードバックのライブラリが生まれる。

スタイン氏の例はリュックサックの買い物だった。あるユーザーは、Googleは正規の製品情報を持っているので、それぞれのリュックサックとそのサイズを把握していたのは素晴らしかったが、息子さんのことや身長について尋ねるべきだったと述べた。そうしないと、リュックサックが子どもにとって重すぎるかもしれないからだ。チームがフィードバックを順位付けしたところ、この種のコメントが頻繁に上がってきた。そこから得られたインサイトは、ユーザーは目標を達成するために知る必要があることを必ずしもすべて知っているわけではないため、プロダクトは協働的で、会話ができる必要があるということだった。スタイン氏は、これがユーザーに回答を高く評価してもらうために極めて重要だったと述べ、これへの投資がエンゲージメント、利用状況、有用性においてチームが目にしてきた最大の成果の一つになっていると語った。

第3章は、プロダクトが本格的なお披露目の準備ができたときに当てはまる。すべての顧客に向けてローンチし、一斉メールを送る段階だ。これは仕上げと完成度に関するもので、スタイン氏によればしばしば見過ごされている。スタイン氏は、作り手がプロダクトを大切にしていたかどうかを人々は感じ取れると考えている。その印象を左右するのは2つのこと、つまりプロダクトがユーザーに痛みを与えることなく完璧に機能するかどうかと、喜びや興奮といった感情を人々にどう感じさせるかだ。

痛みについて、スタイン氏は、従来のアプローチはチームが自らのプロダクトの熱狂的なパワーユーザーになることだったと述べた。今ではAIによってこれを拡大できる。スタイン氏は、Antigravityを使って社内で構築したツールを紹介した。このツールは大量の想定クエリを受け取り、エージェントのようにプロダクトを使う。Googleにアクセスし、質問を入力し、AI体験に入り、追加の質問をし、結果を記録してスクリーンショットを撮り、包括的な評価基準に照らして評価するのだ。

スタイン氏によれば、モデルは非常に有能であることがわかった。数学や宿題の質問であれば、数式やLaTeXが正しくレンダリングされているか、余計な文字が紛れ込んでいないかを確認できた。生物発光についての質問であれば、視覚的なトピックであるため回答に画像のトレイが含まれているべきところ、それが含まれているか、それともテキストだけかを確認できた。これにより最良の回答が浮かび上がり、不具合も簡単に見つけられる。スタイン氏によれば、チームはその後、不具合や仕様からの逸脱を検知し、次第に自ら修正するエージェントにも投資している。スタイン氏の見方では、かつてチームはQAチームや、プロダクトのあらゆる部分を熱心に使い込む人々に頼っていたが、そうした時代の多くはもう終わった。プロセスをよりエレガントに拡大できるようになったからだ。

クラフトの第2の部分は喜びだ。スタイン氏の例は、刷新されたGoogleの検索ボックスだった。Googleが約20年ぶりに再発明し、I/Oで発表したものだ。問いは、AIベースの検索ボックスはどうあるべきかということだった。スタイン氏によれば、それはユーザーとともに成長し、文脈としてファイル、動画、写真のアップロードを受け付けるべきもので、チームはそれがどれほど敷居の高いものに感じられうるかを考慮しなければならなかった。目指したのは、GoogleがGoogleらしさを保ちつつ、アップグレードを感じさせ、内部のAIがユーザーを助けていると伝えることだった。デザインでは、プロダクトの背後にあるAIの力を表現するためにカラーグラデーションが使われている。

スタイン氏はデザインチームによる細部を挙げた。点滅するカーソルはGoogleのカラーを順番に切り替わり、それに気づいてXに投稿する人の多さに驚かされているという。検索ボックスをタップすると、まるで興奮しているかのように少し飛び出し、その後リングを読み込み、触覚フィードバックもある。スタイン氏はこれを、動き、色、感触、触れ心地、そして意図が、プロダクトの背後にある人間らしさを伝え、プロダクトに魂を与えうることを示す小さな一例だと説明した。スタイン氏は、多くの人がクリエイティブなプロセスのこの部分を見過ごしていると考えている。

スタイン氏は最後に、AI時代のPMのためのプレイブックをまとめた。その多くは新しいものではないが、AIがそれに新たな光を当てているとスタイン氏は述べた。人を深く理解し、その核となるニーズと問題に迫ること。プロダクトが人々のために機能し、目的を達成するために何を直す必要があるかについて、厳密かつ分析的であること。シンプルで、うまく機能し、使っていて気分が良くなるように作ること。スタイン氏は、PMのクラフト、そして優れたプロダクトにつながる意思決定を下すスキルが、今ほど重要だったことはないと語った。

スタイン氏はまた、これは一つのアプローチにすぎないことも認めた。聴衆はおそらくその日、同じくらい妥当な別のアプローチを10は聞いただろうし、何が自分にとって理にかなっているかはそれぞれが判断すべきだという。スタイン氏の最後の願いは、次に自分のプロダクトについて考えるとき、唐突に思いついた機能や、問題に投入するテクノロジー、新しい流通戦略に費やす時間を減らし、画面の向こう側にいる人々について考える時間を増やしてほしい、というものだった。