hiro | PM/PdM | AIプロダクト

AIプロダクトPdM(いまここ) ←大企業、大企業内ベンチャー、スタートアップで新規事業中心にPdM ←デザイナー、少しエンジニア←美容師｜美容と犬と音楽が好き

[hiro | PM/PdM | AIプロダクト @hiroxxxtk]

最近claude codeがcompacting conversationしてこない。コンテキスト（ctx）が100%のままになって会話続けられちゃうんだがこれは一体...

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PdMは同じ機能の話をしていても、
- 営業には「売上への影響」
- CSには「運用がどう変わるか」
- エンジニアには「技術的な制約」
で語っている。

正確に伝えることと、相手が受け取れる形にすることはたぶん別の作業。

後者の方が難しいし、意識しないと
「正確だけど伝わらない」

になったりする。

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PdMの仕事は「プロダクト価値の最大化」だったり、「何を作るか決めること」だったりする。

ただ一方で、

「同じ情報を、違う人に、
違う言葉で伝え直す」

時間が多かったりもする。
例えば、

CS「お客さんがxxで困ってます」
↓これを
エンジニアには要件���して、
経営にはNRRへの影響として渡すような。

PdMの仕事の本体は翻訳であり、
「決める���はその結果にすぎない場合も多い。

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「AIはマネジメント対象になった」
ほんとにそう実感してる。

[前田��ロ ⭐ALL STAR SAAS FUND ⭐ @djtokyo]

オートメーションは嘘、CLIは終わり？、今すぐSaaS株を買え。AIネイティブなスタートアップEveryのDan Shipper氏の予測が面白かった。

1.オートメーションは嘘、すべてのエージェントには世話をする人間が要る。 何かを自動化するたびに、その自動化がちゃんと回っているかを見���る人間が上に必要になる。だからEveryはAIに最も前のめりな会社でありながら、この1年で社員を15人から約30人へと倍増させた。エージェントは「自分のことを気にかけてくれる人間」とのつながりがあって初めて有用になり、その接続を断った瞬間に使い物にならなくなる。AIは仕事を奪うものではなく、マネジメントの対象になった、という捉え方だ。

2.パーソナルエージェントは敗れ、「スーパーエージェント」が勝った。 Dan氏は「全員が自分専用のエージェントを持つ」という考えから「会社に1つのエージェント」へと完全に意見を翻した。Open Claw周りの個人エージェント熱が冷めたのは、しょっちゅう壊れる上に、サーバーにSSHして面倒を見る手間が重すぎたからだ。すでにShopifyはRiver、Rampも社内エージェントを持っており、まずは全社共通の汎用エージェント（たとえばデータ問い合わせ用）を上に置き、モデルが自律的になるにつれて下へ専門特化させていくのが定石になりつつある。

3.SaaSは死なない、むしろ今すぐSaaS株を買う。 最も逆張りな主張が「SaaS終焉���はバカげている」だ。エージェントはSaaSを消すのではなく、SaaSのユーザー数をむしろ増やす。実際、全員がエージェントを使っているEveryでさえ、SaaSへの支出は前年比で増えている。Dan氏は今後数年でSaaS株は大きく上がると予測する（投資助言ではない、と本人は念押ししていた）。

4.自分のAIをSaaSに持ち込むと、トークンの経済性がひっくり返る。 ProofやPostHogのようなアプリを自分のエージェントの中で動かすと、消費されるのはベンダーではなく自分のトークンになる。これは、AIを抱き合わせた瞬間に潰れると思われていたSaaSの利益率を、逆に守る。これからのプロダクトは「人間とエージェントが同時に同じ作業を協働する」前提で作る必要があり、エージェントは数秒で膨大なリクエストを飛ばせるため、承認用のインボックス、ログ、即座のロールバックが欠かせない。

5.CLIの時代は終わった、ただし完全には��えない。 「CLIの時代を一気に駆け抜けた」とDan氏は言う。Claude Codeが効いた理由をCLIという形だと勘違いした人が多かったが、本当の決め手は「エージェントが自分のコンピュータ上で動く」ことだった。実際にGUIに移ると、人類がなぜGUIを作ったのかを思い出す。Everyの技術者の大半は、もはやCLIをメインの作業面としては使っておらず、ときどき切り替えて使う程度になっている。

6.唯一の生き残り戦略は「モデルに乗る」こと。 自分の仕事が何であれ新しいモデルを使い、リリースのたびに「今ならできるか」と岩をひっくり返して試し、FOMOではなく好奇心と楽しさから動くこと。そして見落とされがちなのが、AIの最前線はサンフランシスコではなく「AIが現実の人間の営みと出会う場所」にあるという視点だ。だからこそブルックリンに拠点を置くEveryは、自分たちの方が先を行っていると考える。最先端モデルは今や、少しのお金さえあれば誰にでも手が届くからだ。

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重要なのは
「何が繋がっているか理��した上で、
今どこまで開くか」

を制御することなんだよなと。

Claude Codeでも、
強い人ほど単にrepo分けてるんじゃなく、

・何を共有文脈にするか
・何を切り離すか
・何を永続記憶にするか
・何を一時思考で捨てるか

を設計してるよね。

それもAIが担保するようになるかはわからんけど、現状は人間側の“文脈設計能力”が可視化されるフェーズともいえるかも。

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AI活用してると、
「どうプロンプトを書くか」以上に、

“どこまでを同じ文脈として扱うか”

の方が重要なんじゃないかと思い始めてる。

Claude Code触ってると特にそう。
セッシ��ン管理とかディレクトリ管理って、
単なる整理術じゃなく、
かなり“思考そのもの”に近い。↓

[hiro | PM/PdM | AIプロダクト @hiroxxxtk]

ハイレイヤーの仕事って、
そもそもずっとハイコンテキスト。
この実装判断が、実は採用戦略や組織スケールに繋がってたり、このUI議論が、営業やPLG思想と繋がってたりする。

一見別の話が、
裏では繋がってる。

でもそれを毎回全部同時に開くと、
人間もAIも崩壊する。
だから、

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@hosoyu_konkatu ぜひ！おもしろいので試してみてください

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GPT Image(要はchatGPT)を使ったMBTI相性診断遊び。カップルとかでやるの楽しくてオススメです。ポイントは元画像の顔をかなり精度高く再現する調整ができること。chatGPTで���画像添付してもけっこう顔変わっちゃうのがアレだったんですが、プロンプトでいい感じに追い込めます。
誰でも手軽に使えるプロンプトは↓

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画像添付はこんな感じでやるといいです！※ ちなみに私は本人ですがISTPなnanaちゃんは架空の人物

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以下の画像を使用して編集・生成してください。

画像①：ユーザー本人（全身 or バストアップ）
画像②：相手の人物（全身 or バストアップ）
画像③：ユーザー顔アップ参照（任意）
画像④：相手顔アップ参照（任意）

---

【入力情報（ユーザーが記入）】

・ユーザーMBTI：〇〇（例：ENFP）
・相手MBTI：〇〇（例：INFP）
・表示名（ユーザー）：〇〇
・表示名（相手）：〇〇

---

【目的】

ユーザーと相手の
前向きな相性診断ポスター（MBTIカルテ風）を作成する。

・SNSでシェアしたくなるおしゃれなビジュアル
・関係性の魅力・相性の良さを伝える
・ネガティブではなく“前向きな理解”に寄せる

---

【最重要制約（絶対厳守）】

■ 顔の再現
・人物の顔は画像①②③④を元に完全に維持すること
・目、鼻、口、輪郭、肌質、表情、顔の角度を一切変更しない
・顔の再生成、美化、別人化は禁止
・顔領域はピクセル単位で同一性を維持する

■ 編集ルール
・このタスクは新規生成ではなく「既存人物の編集」である
・衣装変更やデザインよりも顔の維持を最優先する

---

【人物に関する制約】

・体型、骨格、身長バランスは変更しない
・ポーズ、構図、カメラアングルは自然な範囲で調整可（2人並び構図）
・髪型・髪色は維持

---

【ビジュアルコンセプト】

■ テーマ
「違うからこそ惹かれる、補完関係」

■ 構図
・2人を並べた構図（左右 or 中央）
・中央または上部にキャッチコピー
・下部に相性要素

■ カラー
MBTI公式トーンが違う場合
・MBTI公式トーンの違いを反映
(例：緑系+黄色系、緑系+紫系など)
・タイプ間の違いを"色と衣装デザイン"で表現
MBTI公式トーンが同じ場合
・MBTI公式トーンに寄せたカラーで統一
（例：緑系など）
・タイプ間の違いは“色ではなく衣装デザイン”で表現

---

【衣装デザイン（MBTI反映）】

・各MBTIの性質をもとに衣装をデザインする
・MBTIに応じて色を別々もしくは統一し、差は以下で表現する：

- シルエット（構造的 / 柔らかい）
- 素材感（硬質 / ナチュラ���）
- モチーフ（自然 / 幾何 / 知性 / 活動性 など）

※衣装のみ変更し、それ以外は変更しない

---

【テキスト構成】

■ タイトル
「〇〇（ユーザーMBTI） × 〇〇（相手MBTI） 相性カルテ」

■ キャッチコピー
2タイプの特性をもとに自然な言葉で生成

■ 相性コア
・2人の関係性を一言で表す
・補完関係や相互作用をポジティブに表現

■ 各人物の特徴
・MBTI特性をベースに3つ程度で要約

■ 相性の良さ
・お互いがどう補い合うか
・役割の違いがどうプラスに働くか

■ 一言まとめ
短く印象的なフレーズ

※すべてポジティブ表現のみ

---

【デザイン要件】

・スタイリッシュ、ナチュラル、洗練
・文字は読みやすく大きめ
・余白をしっかり確保
・SNSで映える完成度

---

【品質要件】

・人物の同一性を最優先
・顔が崩れた場合は修正を優先
・衣装は自然にフィットさせる
・リアル寄せ（イラスト化禁止）

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無駄なトークン消費しちまった
私環境だとclaude codeがこんなこと言うの��しかった故

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毎日実際の仕事でclaude codeなりAIツールを使いまくってて、とにかく世の中激変したしまだまだそれが続いてく感覚も感じてる。でも資本主義の匂いは何も変わってないよね。そりゃそうなんだけどさ。そこは恣意的なんだ、みたいな。そういう意味ではブロックチェーンのがまだその類の改革感は感じ���気もする。

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AIに血液検査を評価させたら、勢いのあるスタートアップのプロダクトみたいな状態評価されて吹いた

[hiro | PM/PdM | AIプロダクト @hiroxxxtk]

前置きからの本命、興味深かったです
まず前置きにあるようなエッジケース対処ってほんとよくあるよなぁと。他人のエッジケースソリューションを自分で作り替えて己のエッジケースソリューションにしてしまうというのは増えそうだし、そのAI時代感おもろい

@delphinus35
https://t.co/nBZiQaMREr

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「いい提案はその間にあると思う」ってほんとそう思うんだよな。たまに尖り切りまくって勝つパターンもあるはあるんだろうけど。前から個人的に考えてる、「IQとEQの間を取る生き方したい」という想いもあってちょっと共感。

[小島 雄一郎 @you1026]

https://t.co/LZqJCYYjpP

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下田美咲さん、確か10代の頃からオモロかった気がするんだが未だにオモロいのすごい

[下田美咲@エッセイスト @shimodamisaki]

https://t.co/D6N14T8gVf

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コンテキストって、開発以上に企画や戦略、前述検討においてとっても大事。AI活用でも同じで、ビジネス職のコンテキスト管理(+付随するそのトークン管理)は自分の環境に合わせてしっかり構築しないと、AIの価値をなかなか活かせなくなっちゃうかもです

[hiro | PM/PdM | AIプロダクト @hiroxxxtk]

claude codeのコンテキスト引き継ぎ問題やトークン消費問題にみんなぶち当たると思うけど、githubで人気のスキルとかじゃなく、claude.mdにコンテキスト保存ルールやそれ用のディレクトリ構造記載→セッション中に「コンテキスト保存しといて」と指示→セッション切り替えて保存したコンテキスト指定して継続or派生
とかやるのが1番ストレスない気がしてます。それを自動でやるフックを作るくらいはやってもいいかも。

[hiro | PM/PdM | AIプロダクト @hiroxxxtk]

claude codeのTeamプラン。会社が試しに稼働させてくれたので参加して運用してみたが、個々への5時間制限がきつすぎてすぐにlate limitになる。なので会社アドレスでのMaxプランへ切り替え、個人アドレスのMaxプランを保険とし、ターミナルのプロファイルから2アカウント分けて運用できる形にした。グローバルな設定は共通とし、MCP経由でアクセスするツールは個人、会社で分けられるようにしてる。