OpenAIの製品責任者Miqdad Jafferは個人ブログで2925年の従来の製品の市場適合性(PMF)フレームワークがすでに無効になっていると指摘しました。いわゆるAI PMFパラドックスとは、AIが製品のPMFを達成しやすくする一方で、達成が難しくなるというものです。彼は、体系的な成功に向かうためのAI PMFフレームワークの4つの段階を提案し、本文にはAI製品PRDテンプレートも添付しました。
AI PMFと従来のフレームワークには3つの重要な違いがあります
プロダクト・マーケット・フィット (PMF 製品市場適合度) は業界用語であり、製品の市場需要を意味します。ミクダッド・ジャファーは、製品市場適合度がかつては非常にシンプルであると述べています：人々が望むものを作り、需要を検証し、その後スケールを拡大すること。しかし、AI時代において、すべてが変わりました。反復の速度、ユーザーの期待の複雑さ、そして技術の進歩の急速なペースは、従来の製品市場適合度フレームワークを時代遅れにしました。
人工知能におけるPMFには、3つの重要な側面で根本的な違いがあります：
ユーザーが人工知能と対話し、新しいワークフローを発見するにつれて、問題も進化します。
モデル、プロンプト、トレーニングデータの柔軟性により、ソリューション空間は無限です。
ChatGPTなどのトップレベルの人工知能の登場により、ユーザーの期待値は指数関数的に増加しています。
これらの違いは、迅速な反復、確率的行動、および進化し続ける成功の定義を採用する新しいフレームワークが必要であることを意味します。
AI PMF パラドックス：人工知能が PMF をより簡単にする一方で、より困難にもする
彼は AI PMF パラドックスを提起しました。AI は PMF の達成をより容易にし、( より迅速な反復、よりパーソナライズ、より強力な分析を可能にしますが、同時に PMF の達成をより困難にします。) ユーザーの期待が高まり、比較基準は ChatGPT となり、許容誤差が低下します。(
彼は授業の中で次のように述べました：「私はAI創業者が犯した最大の誤りは、PMFをチェックボックスのように扱うことだと思います。AIの世界では、PMFは常に変化する目標です。ユーザーが他の優れたAIシステムを体験するにつれて、彼らの「十分に賢い」とされる定義は毎月変わっています。」これが彼が言うところのAI PMFパラドックスです：ますます高まるAI能力への要求と絶えず変わる期待を持つ市場に対応しなければならないということです。
伝統的なPMFがもはや適用されない理由は何ですか？
AI時代は、ユーザーの学習に伴い、問題が絶えず進化しています。従来の製品は既知の問題を解決するのに対し、人工知能製品は通常、ユーザーが未知の問題を解決したり、彼らが想像したこともない新たなワークフローを創出したりします。
解法空間は無限大です：AI製品の出力は予測が難しく、従来のソフトウェアは開発リソースや技術的複雑性に制約されます。一方、人工知能の制約は、トレーニングデータ、モデルの能力、迅速なエンジニアリングに関わっています。これは、あなたのMVPが特定の領域では非常に強力である一方で、他の領域では驚くほど制限されている可能性があり、その結果、予測不可能なユーザー体験をもたらすことを意味します。
ユーザーは爆発的な成長を期待します：一度ユーザーが特定のシーンで優れたパフォーマンスを発揮する人工知能を体験すると、すべてのシーンでそれが応用されることを期待します。ChatGPTが微妙なリクエストを理解できるのであれば、なぜあなたの業界特化型人工知能ツールはできないのでしょうか？ChatGPTのような画期的な製品は、PMFにおいて絶えず向上する基準を設定しています。
OpenAIのプロダクトマネージャーがAIプロダクトのPMFフレームワークを再構築し、四段階でシステム化された成功に向かう
Miqdad Jafferは、成功の4つの段階を体系的に示す新しいAI PMFフレームワークを提案しました。
機会を発見し、人工知能のネイティブな痛点を探る。
彼は、AI創設者の最大の誤りは、既存の作業フローにAIを追加することだと考えています。これは革新ではなく、AIを使ってプロセスを改善することです。本当のAIプロジェクト管理フレームワーク)PMF(は、AIの独自の能力によってのみ解決できる痛点を特定することから生まれます。
彼は、最良の人工知能の機会は往々にして解決する必要のない問題のように見えると指摘しています。過去には、ユーザーが複雑な解決策を開発して対処していた問題を、人工知能は簡単に解決できるのです。これらの摩擦は現在のワークフローに根深く存在しており、ユーザーはそれが問題であることをもはや意識すらしていないのです。例えば、あるスタートアップでは、ほとんどの開発者が日常のプログラミングタスクに40%の時間を費やしていますが、彼らはこれを問題だとは思っておらず、単に仕事の一部だと考えています。
AI PMFの基礎は厳密な痛点分析です。以下の5つの質問を使用して、どの痛点を解決する価値があるかを順位付けし、AIの視点から各質問を分析します:
規模：どれくらいの人がこのような痛点に直面していますか？ AI考量：この痛点はAIを横展開できるさまざまな産業に存在しますか？
頻度：彼らはどのくらいの頻度でこのような痛点に直面しますか？AI考慮：この痛点が発生する頻度は、AIが学習し改善するために必要なデータを生成するのに十分ですか？
深刻度：この痛点はどのくらい深刻ですか？ AIの考慮：この痛点は認知負荷、パターン認識、またはAIが得意とする意思決定を含んでいますか？
競争：他にこの痛点を解決しているのは誰ですか？ AI の考慮：現在の解決策は人間の制約を受けているか、それとも人工知能がその制約を超えることができるのか？
対比：あなたの競争相手はこの痛点を解決する方法で悪評を受けていますか？人工知能の考慮：ユーザーは既存のソリューションがパーソナライズ、速度、またはインテリジェンスに欠けていると不満を持っていますか？
一つのケースは、Klarnaが発表したAIアシスタントです。彼らは最初、「AIでカスタマーサービスを改善しよう」とは考えていませんでした。むしろ、顧客が平均して11分待たなければならないという見えない痛点を発見しました。これらの問題は実際には人の手を介さずに、アカウント情報にアクセスし、標準プロセスに従うだけで解決できるものでした。今、彼らのAIアシスタントはすべてのタスクを2分以内に完了でき、毎月230万回の対話を処理し、その効率は700人のフルタイムカスタマーサービス担当者に相当します。これがAIネイティブな機会の発見です。
AI 製品要件ドキュメントを使用して MVP を作成する )PRD(
AIが解決できる痛点を見つけたとき、従来の製品要求仕様書は場違いに感じられます。最も多くの人が犯す間違いは、従来のフレームワークを直線的にAIに適用することです。AI製品は本質的に確率的なモデルに基づいて機能しており、同じ入力から異なる出力を得る確率があります。私たちはAIが各状況においてどのように行動するかを正確に予測することはできませんが、一貫性のある価値のある出力を得るためのフレームワークを作成することができます。
ミクダッド・ジャファーとプロダクト・プロフェッサーは共同でAI製品要件書を作成しました。前述のように、従来の製品要件書は行動が決定論的であると仮定しています。一方、AI製品要件書は行動が確率論的であると仮定しています。したがって、AI製品要件書は単なる文書ではなく、AIが発生する可能性のあるすべての失敗方法を考えるための強制関数です。
重要なのは：AI製品には二重の成功指標が必要であり、従来のユーザー指標)、例えばエンゲージメント、リテンション率、コンバージョン率(と、AI専用の指標)、例えば正確性、幻覚発生率、応答品質(が含まれる。両者が欠けてはならず、本当に製品市場適合（PMF）を達成することができる。
戦略フレームワークを活用してスケールを拡大する
ほとんどの人工知能スタートアップは、スケールアップを試みる際にボトルネックに直面します。彼らのMVPは初期のユーザーには非常に効果的ですが、より広範な市場での適用は停滞しています。これは、彼らが戦略的な観点から製品のリリース準備を総合的に考慮していないためです。AI製品の拡張は、単により多くのユーザーを処理するためだけではなく、大規模なAIのパフォーマンスを維持し、異なるユースケースのデータ品質を管理し、モデルがエッジケースに遭遇したときに一貫した体験を提供することにも関係しています。Miqdad Jafferは、スケールアップの準備状況を四つの次元で評価します：
クライアント
ターゲット市場のセグメントの規模と成長率
顧客保持率とオーガニック使用頻度
解決されている痛点の程度とユーザーの支払い意欲
積
あなたの不平等な優位性 )データ、モデル(の強度
商品のカバレッジとウイルス的な拡散の潜力
本来のAI能力は競合他社と比べて独自性がある
固い
AIインフラの拡張における技術的実現可能性
上場の実現可能性と販売プロセスの検証
急速な成長とAIの複雑さに対処するチームの能力
争う
あなたの分野の競合他社の数と実力
新しいAI競合他社の参入障壁
供給者の力 )は OpenAIなどのモデル提供者に依存しています(
彼は、AI製品の最大の拡張課題は技術的な側面ではなく、より多様なユースケースに直面したときに品質を維持する方法であると指摘しました。あなたの人工知能システムは初期のユーザーに対して完璧に機能するかもしれませんが、新しいユーザーが異なる文脈、語彙、または期待を持ち込むと、深刻なパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
持続可能な成長サイクルの構築
ミクダッド・ジャッファーは、従来の製品がコンバージョンファネルとユーザーエンゲージメントの最適化に重点を置いていると考えています。一方、AI製品はモデルのパフォーマンス、データの品質、ユーザーの信頼を最適化する必要があります。これにより、AI製品は新しいユーザーを引き付けると同時に、実際には既存のユーザーのユーザーエクスペリエンスを改善するという独自の機会が生まれます。
彼はAI成長フレームワークを提案しました：
データネットワーク効果：ユーザーの相互作用ごとにAIが学習し、モデルがより賢くなります。フィードバックループを実施してモデルのパフォーマンスを向上させ、ユーザーの修正から応答を微調整し、成功したユーザー結果から学習するシステムを構築します。
知恵の防壁：製品の競争優位性はAIのパフォーマンスそのものであり、競合他社が複製できない独自のデータセットを開発し、特定の分野で独自の価値を持つAIワークフローを構築し、ユーザーがよりアクセスしやすいユーザーインターフェースを作成することを試みます。
信頼の複利効果：ユーザーがあなたのAIに信頼を寄せると、AIの有機的成長が促進されます。したがって、拡張プロセスでは一貫した品質基準を維持し、拡大のために品質を低下させないようにする必要があります。そうしないと、ユーザーの信頼レベルが低下してしまいます。
彼は創業者に言った：「私が見てきた最も成功した人工知能製品は、単に問題を解決するだけでなく、時間が経つにつれて、それらの問題を解決する能力がますます強くなるものです。これこそがあなたの最終的な競争上の優位性です。」真にPMFを実現した人工知能製品は、従来のソフトウェアでは比類のない複合的な優位性を生み出すことができます。
ユーザーとのインタラクションは毎回、モデルが学ぶための機会となります。あなたが処理するすべてのエッジケースは、あなたの人工知能をより堅牢にします。成功した結果はすべて、ユーザーの信頼を高め、有機的な成長を促進します。これが、人工知能のPMFがうまくいけば、ほぼ揺るぎない競争地位を創造できる理由です。
この記事 2025 なぜあなたが再び AI PMF を学ぶべきか？Open AI の製品責任者が人工知能 PMF フレームワークを再構築するための 4 つのステップが最初に登場したのは、Chain News ABMedia です。
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2025 なぜあなたは AI PMF を再学習するべきなのか？Open AI プロダクトマネージャーの4つのステップで人工知能 PMF フレームワークを再構築する
OpenAIの製品責任者Miqdad Jafferは個人ブログで2925年の従来の製品の市場適合性(PMF)フレームワークがすでに無効になっていると指摘しました。いわゆるAI PMFパラドックスとは、AIが製品のPMFを達成しやすくする一方で、達成が難しくなるというものです。彼は、体系的な成功に向かうためのAI PMFフレームワークの4つの段階を提案し、本文にはAI製品PRDテンプレートも添付しました。
AI PMFと従来のフレームワークには3つの重要な違いがあります
プロダクト・マーケット・フィット (PMF 製品市場適合度) は業界用語であり、製品の市場需要を意味します。ミクダッド・ジャファーは、製品市場適合度がかつては非常にシンプルであると述べています：人々が望むものを作り、需要を検証し、その後スケールを拡大すること。しかし、AI時代において、すべてが変わりました。反復の速度、ユーザーの期待の複雑さ、そして技術の進歩の急速なペースは、従来の製品市場適合度フレームワークを時代遅れにしました。
人工知能におけるPMFには、3つの重要な側面で根本的な違いがあります：
ユーザーが人工知能と対話し、新しいワークフローを発見するにつれて、問題も進化します。
モデル、プロンプト、トレーニングデータの柔軟性により、ソリューション空間は無限です。
ChatGPTなどのトップレベルの人工知能の登場により、ユーザーの期待値は指数関数的に増加しています。
これらの違いは、迅速な反復、確率的行動、および進化し続ける成功の定義を採用する新しいフレームワークが必要であることを意味します。
AI PMF パラドックス：人工知能が PMF をより簡単にする一方で、より困難にもする
彼は AI PMF パラドックスを提起しました。AI は PMF の達成をより容易にし、( より迅速な反復、よりパーソナライズ、より強力な分析を可能にしますが、同時に PMF の達成をより困難にします。) ユーザーの期待が高まり、比較基準は ChatGPT となり、許容誤差が低下します。(
彼は授業の中で次のように述べました：「私はAI創業者が犯した最大の誤りは、PMFをチェックボックスのように扱うことだと思います。AIの世界では、PMFは常に変化する目標です。ユーザーが他の優れたAIシステムを体験するにつれて、彼らの「十分に賢い」とされる定義は毎月変わっています。」これが彼が言うところのAI PMFパラドックスです：ますます高まるAI能力への要求と絶えず変わる期待を持つ市場に対応しなければならないということです。
伝統的なPMFがもはや適用されない理由は何ですか？
AI時代は、ユーザーの学習に伴い、問題が絶えず進化しています。従来の製品は既知の問題を解決するのに対し、人工知能製品は通常、ユーザーが未知の問題を解決したり、彼らが想像したこともない新たなワークフローを創出したりします。
解法空間は無限大です：AI製品の出力は予測が難しく、従来のソフトウェアは開発リソースや技術的複雑性に制約されます。一方、人工知能の制約は、トレーニングデータ、モデルの能力、迅速なエンジニアリングに関わっています。これは、あなたのMVPが特定の領域では非常に強力である一方で、他の領域では驚くほど制限されている可能性があり、その結果、予測不可能なユーザー体験をもたらすことを意味します。
ユーザーは爆発的な成長を期待します：一度ユーザーが特定のシーンで優れたパフォーマンスを発揮する人工知能を体験すると、すべてのシーンでそれが応用されることを期待します。ChatGPTが微妙なリクエストを理解できるのであれば、なぜあなたの業界特化型人工知能ツールはできないのでしょうか？ChatGPTのような画期的な製品は、PMFにおいて絶えず向上する基準を設定しています。
OpenAIのプロダクトマネージャーがAIプロダクトのPMFフレームワークを再構築し、四段階でシステム化された成功に向かう
Miqdad Jafferは、成功の4つの段階を体系的に示す新しいAI PMFフレームワークを提案しました。
機会を発見し、人工知能のネイティブな痛点を探る。
彼は、AI創設者の最大の誤りは、既存の作業フローにAIを追加することだと考えています。これは革新ではなく、AIを使ってプロセスを改善することです。本当のAIプロジェクト管理フレームワーク)PMF(は、AIの独自の能力によってのみ解決できる痛点を特定することから生まれます。
彼は、最良の人工知能の機会は往々にして解決する必要のない問題のように見えると指摘しています。過去には、ユーザーが複雑な解決策を開発して対処していた問題を、人工知能は簡単に解決できるのです。これらの摩擦は現在のワークフローに根深く存在しており、ユーザーはそれが問題であることをもはや意識すらしていないのです。例えば、あるスタートアップでは、ほとんどの開発者が日常のプログラミングタスクに40%の時間を費やしていますが、彼らはこれを問題だとは思っておらず、単に仕事の一部だと考えています。
AI PMFの基礎は厳密な痛点分析です。以下の5つの質問を使用して、どの痛点を解決する価値があるかを順位付けし、AIの視点から各質問を分析します:
規模：どれくらいの人がこのような痛点に直面していますか？ AI考量：この痛点はAIを横展開できるさまざまな産業に存在しますか？
頻度：彼らはどのくらいの頻度でこのような痛点に直面しますか？AI考慮：この痛点が発生する頻度は、AIが学習し改善するために必要なデータを生成するのに十分ですか？
深刻度：この痛点はどのくらい深刻ですか？ AIの考慮：この痛点は認知負荷、パターン認識、またはAIが得意とする意思決定を含んでいますか？
競争：他にこの痛点を解決しているのは誰ですか？ AI の考慮：現在の解決策は人間の制約を受けているか、それとも人工知能がその制約を超えることができるのか？
対比：あなたの競争相手はこの痛点を解決する方法で悪評を受けていますか？人工知能の考慮：ユーザーは既存のソリューションがパーソナライズ、速度、またはインテリジェンスに欠けていると不満を持っていますか？
一つのケースは、Klarnaが発表したAIアシスタントです。彼らは最初、「AIでカスタマーサービスを改善しよう」とは考えていませんでした。むしろ、顧客が平均して11分待たなければならないという見えない痛点を発見しました。これらの問題は実際には人の手を介さずに、アカウント情報にアクセスし、標準プロセスに従うだけで解決できるものでした。今、彼らのAIアシスタントはすべてのタスクを2分以内に完了でき、毎月230万回の対話を処理し、その効率は700人のフルタイムカスタマーサービス担当者に相当します。これがAIネイティブな機会の発見です。
AI 製品要件ドキュメントを使用して MVP を作成する )PRD(
AIが解決できる痛点を見つけたとき、従来の製品要求仕様書は場違いに感じられます。最も多くの人が犯す間違いは、従来のフレームワークを直線的にAIに適用することです。AI製品は本質的に確率的なモデルに基づいて機能しており、同じ入力から異なる出力を得る確率があります。私たちはAIが各状況においてどのように行動するかを正確に予測することはできませんが、一貫性のある価値のある出力を得るためのフレームワークを作成することができます。
ミクダッド・ジャファーとプロダクト・プロフェッサーは共同でAI製品要件書を作成しました。前述のように、従来の製品要件書は行動が決定論的であると仮定しています。一方、AI製品要件書は行動が確率論的であると仮定しています。したがって、AI製品要件書は単なる文書ではなく、AIが発生する可能性のあるすべての失敗方法を考えるための強制関数です。
重要なのは：AI製品には二重の成功指標が必要であり、従来のユーザー指標)、例えばエンゲージメント、リテンション率、コンバージョン率(と、AI専用の指標)、例えば正確性、幻覚発生率、応答品質(が含まれる。両者が欠けてはならず、本当に製品市場適合（PMF）を達成することができる。
戦略フレームワークを活用してスケールを拡大する
ほとんどの人工知能スタートアップは、スケールアップを試みる際にボトルネックに直面します。彼らのMVPは初期のユーザーには非常に効果的ですが、より広範な市場での適用は停滞しています。これは、彼らが戦略的な観点から製品のリリース準備を総合的に考慮していないためです。AI製品の拡張は、単により多くのユーザーを処理するためだけではなく、大規模なAIのパフォーマンスを維持し、異なるユースケースのデータ品質を管理し、モデルがエッジケースに遭遇したときに一貫した体験を提供することにも関係しています。Miqdad Jafferは、スケールアップの準備状況を四つの次元で評価します：
クライアント
ターゲット市場のセグメントの規模と成長率
顧客保持率とオーガニック使用頻度
解決されている痛点の程度とユーザーの支払い意欲
積
あなたの不平等な優位性 )データ、モデル(の強度
商品のカバレッジとウイルス的な拡散の潜力
本来のAI能力は競合他社と比べて独自性がある
固い
AIインフラの拡張における技術的実現可能性
上場の実現可能性と販売プロセスの検証
急速な成長とAIの複雑さに対処するチームの能力
争う
あなたの分野の競合他社の数と実力
新しいAI競合他社の参入障壁
供給者の力 )は OpenAIなどのモデル提供者に依存しています(
彼は、AI製品の最大の拡張課題は技術的な側面ではなく、より多様なユースケースに直面したときに品質を維持する方法であると指摘しました。あなたの人工知能システムは初期のユーザーに対して完璧に機能するかもしれませんが、新しいユーザーが異なる文脈、語彙、または期待を持ち込むと、深刻なパフォーマンスの問題が発生する可能性があります。
持続可能な成長サイクルの構築
ミクダッド・ジャッファーは、従来の製品がコンバージョンファネルとユーザーエンゲージメントの最適化に重点を置いていると考えています。一方、AI製品はモデルのパフォーマンス、データの品質、ユーザーの信頼を最適化する必要があります。これにより、AI製品は新しいユーザーを引き付けると同時に、実際には既存のユーザーのユーザーエクスペリエンスを改善するという独自の機会が生まれます。
彼はAI成長フレームワークを提案しました：
データネットワーク効果：ユーザーの相互作用ごとにAIが学習し、モデルがより賢くなります。フィードバックループを実施してモデルのパフォーマンスを向上させ、ユーザーの修正から応答を微調整し、成功したユーザー結果から学習するシステムを構築します。
知恵の防壁：製品の競争優位性はAIのパフォーマンスそのものであり、競合他社が複製できない独自のデータセットを開発し、特定の分野で独自の価値を持つAIワークフローを構築し、ユーザーがよりアクセスしやすいユーザーインターフェースを作成することを試みます。
信頼の複利効果：ユーザーがあなたのAIに信頼を寄せると、AIの有機的成長が促進されます。したがって、拡張プロセスでは一貫した品質基準を維持し、拡大のために品質を低下させないようにする必要があります。そうしないと、ユーザーの信頼レベルが低下してしまいます。
彼は創業者に言った：「私が見てきた最も成功した人工知能製品は、単に問題を解決するだけでなく、時間が経つにつれて、それらの問題を解決する能力がますます強くなるものです。これこそがあなたの最終的な競争上の優位性です。」真にPMFを実現した人工知能製品は、従来のソフトウェアでは比類のない複合的な優位性を生み出すことができます。
ユーザーとのインタラクションは毎回、モデルが学ぶための機会となります。あなたが処理するすべてのエッジケースは、あなたの人工知能をより堅牢にします。成功した結果はすべて、ユーザーの信頼を高め、有機的な成長を促進します。これが、人工知能のPMFがうまくいけば、ほぼ揺るぎない競争地位を創造できる理由です。
この記事 2025 なぜあなたが再び AI PMF を学ぶべきか？Open AI の製品責任者が人工知能 PMF フレームワークを再構築するための 4 つのステップが最初に登場したのは、Chain News ABMedia です。