生成AI時代のPM/PdM・事業開発に求められる力とは？AIで代替されない「人間ならではのスキル」

生成AIによって、プロジェクトマネージャー(PM)やプロダクトマネージャー(PdM)、事業開発者の仕事は大きく変わり始めています。市場調査、競合調査、ユーザーインタビューの要約、ペルソナ作成、PRDのたたき台、営業資料の初稿作成。これまで時間をかけていた多くの業務は、AIによって短時間で一定水準まで進められるようになりました。

その一方で、「AIを使えば誰でも似たようなアウトプットを出せるなら、自分の価値はどこに残るのか」と不安を感じる人も増えています。

これからのAI時代、PMや事業開発者に求められるのは、AIを使えることだけではありません。むしろ、AIを使いこなしたうえで、人間にしか扱いにくい情報に向き合う力です。顧客の不条理な行動、現場の違和感、言葉にならない不満、そして「どうしてもこの課題を解きたい」という執念。こうした“人間臭いスキル”の価値が、これからさらに高まっていきます。

この記事の要点

• 生成AIで高速化されるほど、PMや事業開発には「問いを立てる力」が求められます。

• これから価値が上がるのは、整理力そのものより、現場の違和感を見つける力です。

• 顧客への深い共感、不条理を受け止める力、非言語のサインを読む力は、AIが模倣しにくい領域です。

• AIは仮説を広げる役割、人間は一次情報で仮説を深める役割を担うと強みが出ます。

• AI時代に差がつくのは、効率化の量ではなく、空いた時間をどこに投資するかです。

生成AIでPM・事業開発の現場はどう変わるのか？

「調べる」「まとめる」「それらしく書く」業務の価値は下がる

生成AIが得意なのは、すでに言語化された情報を整理し、それらしい形にまとめることです。市場の概要を調べる、競合サービスを比較する、顧客インタビューを要約する、仮説のたたき台を作る。こうしたPM業務は、AIによって大きく高速化されます。

もちろん、これらの仕事が不要になるわけではありません。ただし、「情報を集めて整理する」だけでは、PMが事業開発の専門性を示しにくくなります。AIを使えば、誰でも短時間で一定レベルの資料や企画案を作れるようになるからです。

これからのPMや事業開発の価値は、AIを操作する能力そのものではなく、AIで生まれた余白を使ってどれだけ深く顧客と事業に向き合えるかで決まります。

AI時代に沈むスキルと跳ねるスキルは何か？

AI時代には、価値が下がる仕事と、むしろ価値が高まる仕事が分かれます。違いは、言語化された情報を処理する仕事か、まだ言葉になっていない課題を見つける仕事かにあります。

AIが得意な「言語化された情報の整理」では専門性を示しにくくなる

AIは、レビュー、アンケート、議事録、営業メモ、問い合わせ履歴、競合情報のような、すでに文字になっている情報の処理に強みがあります。そのため、今後は「情報を整理できる人」だけでは価値を出しにくくなります。

現場の「違和感」を掴む力が差になる

一方で、AI時代に価値が上がるのは、まだ言語化されていない情報を見つける力です。

ユーザーは「問題ないです」と言いながら、実際には操作中に何度も迷っているかもしれません。新システムのほうが効率的でも、現場では古いExcel運用が残り続けることがあります。便利な機能をリリースしたのに、なぜか利用率だけが伸びないこともあります。

こうした情報は、ダッシュボードや要約文だけを見ていると見落としやすい情報です。しかし、プロダクト改善や事業開発のヒントは、こうした小さなズレの中に潜んでいます。

そのため必要になるのは、AIが出した整理結果をそのまま受け取るのではなく、「この整理は本当に現場の実態を表しているのか」「この平均値の裏に、どんな例外が隠れているのか」と問い直す力です。

AIが模倣しにくい「人間のみのスキル」とは何か？

AIが進化しても、模倣しにくい領域は残ります。特にPMや事業開発で差がつきやすいのは、共感、矛盾の理解、非言語の観察の3つです。

1. 顧客への深い共感

ここでいう共感は、単に「顧客の声を聞く」ことではありません。ユーザーがなぜその行動を取るのか、なぜ不便だと分かっていても今のやり方を続けるのか、なぜ既存の解決策では足りないのか、なぜその課題は長く放置されてきたのかまで掘り下げる力です。

AIは「このような課題がありそうです」と推測することはできます。しかし、その課題が本当に切実なのか、どの程度の痛みなのか、事業として解くべきかを見極めるには、一次情報に触れる必要があります。

2. 不条理や矛盾を受け止める力

人間は、いつも合理的に動くわけではありません。データ分析の観点では「この画面遷移を短くすれば業務時間を削減できる」と見えても、現場のユーザーは「長年慣れた入力順が変わるのが嫌だ」「テンキーの位置が少し違うだけで作業しづらい」と感じ、新しい仕組みを拒むことがあります。

一見すると非合理です。しかし、事業やプロダクトを動かすうえでは、この不合理こそ重要です。便利な機能があっても使われない。コストが高いと分かっていても既存のやり方を続ける。面倒だと言いながら、変化すること自体を避ける。こうした矛盾を「ユーザーが悪い」で終わらせず、「なぜそうなるのか」と掘り下げられる人材が、AI時代にはより重要になります。

3. 沈黙や非言語のサインを読む力

ユーザーインタビューで重要なのは、発言内容だけではありません。一瞬の沈黙、言い淀み、ため息、苦笑い、視線の動き、操作中の迷い。こうした言葉にならない情報の中に、本当の課題が隠れていることがあります。

文字起こしをAIに要約させれば、発言内容はきれいに整理できます。ただ、その場の空気や、ユーザーが言い切れなかった本音まで読み取るには、人間の観察が欠かせません。特にBtoBや業務システムでは、利用者本人も自分の課題をうまく言語化できないことがあります。だからこそ、発言だけでなく行動を見ることが重要になります。

明日から実践すべき「AI×足を使う」ハイブリッド仕事術

これからのPMや事業開発は、AIを積極的に使うべきですが、AIは答えそのものではなく仮説を広げる道具として使うほうが強みを出しやすくなります。そしてPMは現場に積極的に出て顧客の声にならない問題課題を拾うことが重要になります。

AIで仮説を量産し、現場で検証する

AIで市場調査を行い、競合情報を整理し、インタビュー項目を作り、仮説を大量に出す。この使い方自体は、これから多くの人ができるようになります。

差がつくのはそのあとです。人間が現場に入り、実際のユーザー行動を観察し、仮説を検証し、ズレを見つけて問いを磨く。この往復があるからこそ、AIの出す一般論が、事業に効く具体策へ変わります。

AIは「平均」を出し、人間は「例外」を見る

AIが得意なのは、一般的な傾向や平均的なパターンを見つけることです。しかし、新しいプロダクトや事業のヒントは、平均ではなく例外にあることが少なくありません。

異常にプロダクトを使い込んでいるユーザー、逆にまったく使ってくれないユーザー、想定外の使い方をしているユーザー、競合に乗り換えたユーザー、不便なのに使い続けているユーザー。こうした極端な行動を観察することで、AIが出す一般論では見えない発見が得られます。

ユーザーの「発言」ではなく、実際の行動から課題を見つける

ユーザーに「何に困っていますか」と聞くだけでは、本当の課題が見えないことがあります。本人にとっては当たり前になっている不便さや、無意識に行っている回避行動は、言葉として出てきにくいためです。

だからこそ、PMや事業開発は、ユーザーが実際に業務やプロダクトを使っている場面を観察する必要があります。どの画面で手が止まるのか。どの入力項目で迷うのか。どの作業をExcelやメモで補っているのか。本来の手順とは違う独自のやり方で進めていないか。こうした行動を観察することで、インタビューだけでは見えない構造的な問題が浮かび上がります。

結論：AI時代に価値を持つのは、より人間臭く仕事ができる人

生成AIによって、PMや事業開発者の仕事がなくなるわけではありません。なくなりやすいのは、既存情報をきれいに整理し、それらしく見せることだけで価値を出していた仕事です。

これから重要になるのは、AIで効率化しながら、人間にしかできない仕事の密度を高めることです。より深く顧客に向き合い、現場に入り、違和感を拾い、問いを立て、意思決定する。そのためにAIを使える人ほど、これからの時代に強くなります。

つまり、AI時代に価値を持つのは、AIに詳しいだけの人ではありません。顧客や社内の関係者と向き合い、相手の言葉にならない不安や違和感を汲み取りながら、泥臭く前に進められる人です。人と人とのコミュニケーションを通じて事業を動かせる、いわば「人間臭く仕事ができる人」の価値が高まっていきます。

生成AI時代に価値を持つPM・事業開発者とは、AIで効率化するだけの人ではありません。AIで空いた時間を使って、より人間臭く、顧客と事業に向き合える人だといえます。

FAQ

PMの仕事は生成AIでどう変わりますか？

PMの仕事の価値の出し方が変わります。調査、要約、たたき台作成のような業務はAIで速くなりますが、何を優先し、どの課題を解くべきかを決める仕事は残ります。特に一次情報から問いを立てる役割は、今後も重要です。

事業開発でAIに任せやすい業務は何ですか？

市場調査、競合比較、営業メモの要約、仮説の洗い出し、提案書の初稿作成はAIに任せやすい領域です。ただし、その出力をそのまま意思決定に使うのではなく、現場の実態と照らし合わせて検証する前提で使うことが重要です。

AI時代に若手PMが伸ばすべきスキルは何ですか？

若手ほど、AIで速くできる作業を増やすより、顧客観察、インタビュー、ログ分析、仮説検証の往復回数を増やすほうが伸びやすいです。特に、ユーザーの発言と行動のズレに気づく力は、早い段階から鍛えやすい差分になります。

PMや事業開発において人間臭いスキルが重要になるのはなぜですか？

例えばBtoBのソフトウェアでは、現場の運用、社内事情、権限構造、慣習の影響が強く、ユーザー本人も課題を言語化できないことが少なくありません。そのため、発言だけでなく、実際の業務フローや例外運用を観察しながら課題を掘る力が重要になります。BtoCサービスでは、ユーザーの意思決定が必ずしも合理的に行われるとは限りません。価格や機能だけでなく、「なんとなく不安」「自分には難しそう」「失敗したくない」といった感情が、利用や購入を左右します。データ上では同じ離脱に見えても、その背景には、情報不足、選択肢の多さ、操作への不安、企業への不信感など、異なる理由があります。

「違和感を拾う」観察を、担当者の勘だけに頼らず仕組みにできると、AIで空いた時間の投資先はもっと明確になります。株式会社STANDSのOnboardingは、機能活用レポートでガイド利用率・ログイン頻度・機能活用状況を可視化し、「どの画面で手が止まるか」「どの機能が使われないか」をデータで捉えたうえで、ツアーやヒントをタグ1行で後乗せして改善まで一気通貫で行えます。現場観察とプロダクト改善をつなぐ手段として、まずは資料でご確認ください。