AIプロダクト開発の特殊性
LLMプロダクト開発は従来の開発手法とは異なるアプローチが必要であるという認識が広まっている。従来のソフトウェア開発と異なり、AIプロダクトは機能の不確実性が高く、ユーザー体験の予測が困難である。そのため、より探索的で反復的なアプローチが不可欠となる。
プロダクト開発において、AIを活用する場合は特に初期段階での仮説検証が重要になる。AIの振る舞いは確定的ではなく、確率的であるため、実際に動かしてみないと価値が判断できない。この特性が、従来とは異なる開発フェーズの必要性を生み出している。
4つの開発フェーズ
Discovery（発見・探索）フェーズ
このフェーズはプロジェクトには「仮説立案・合意フェーズ」と「仮説検証・評価フェーズ」があり、仮説立案が最も労力がかかるという原則に基づいている。AIプロダクトにおいては、技術的な可能性と市場ニーズの交差点を見つけることが目的となる。
具体的には以下の活動が含まれる：
- ユーザーの潜在的なニーズの発見
- AIで解決可能な課題の特定
- 競合分析と差別化ポイントの明確化
- 初期的な実現可能性の検証
ユーザーインタビューでは目的に応じて新規ジョブ発見と仮説検証を明確に区別する必要があるという原則に従い、この段階では新規ジョブ発見に重点を置く。
Prototype（プロトタイプ）フェーズ
AIを用いたプロトタイプの迅速な作成とイテレーションが、このフェーズの中核となる。AIプロダクトの特性上、実際に動くものを作らないと価値判断が困難であるため、素早くプロトタイプを作成し、検証することが重要である。
プロトタイプフェーズでは：
- 最小限の機能を持つAIモデルの構築
- ユーザーインターフェースの簡易実装
- 実際のユーザーフィードバックの収集
- 機能の明確化と優先順位付け
MVPの開発プロセスの考え方を取り入れながら、AIの不確実性を考慮した反復的な改善を行う。PoCとMVPの明確な区分はプロジェクトの成功を左右するため、このフェーズではPoCレベルの検証に留め、過度な作り込みは避ける。
Architect（設計）フェーズ
プロトタイプで機能が明確になった後、本格的な設計に移行する。このフェーズでは、PRD（Product Requirements Document）とUIデザインを通じて、誰が見てもブレない仕様を定義することが目標となる。
設計フェーズの重要な要素：
- システムアーキテクチャの決定
- AIモデルの選定と最適化戦略
- スケーラビリティの考慮
- データフローとAPI設計
- UIデザインの詳細化
デジタルプロダクトデザインは要素・インタラクション・意匠の三層構造を持ち、反復的なプロセスを必要とするという原則に基づき、AIプロダクト特有の不確実性を考慮した柔軟な設計を行う。
Delivery（納品・出荷）フェーズ
最終的な実装、品質保証、そしてリリースを行うフェーズである。AIプロダクトにおいては、通常のソフトウェア開発以上に品質保証が重要となる。
このフェーズでの主要活動：
- 本番環境での実装
- AIモデルの精度検証
- エッジケースのテスト
- パフォーマンスの最適化
- モニタリング体制の構築
製品開発における当たり前品質の重要性を踏まえ、AIの不確実性がもたらすリスクを最小化する。
フェーズ間の移行と反復
これら4つのフェーズは必ずしも直線的に進むわけではない。クリエイティブな仕事は最低5回の反復サイクルを経ることで質が向上するという原則は、AIプロダクト開発にも当てはまる。
特にPrototypeフェーズとArchitectフェーズの間では、頻繁な往復が発生する。プロトタイプで新たな発見があれば設計を見直し、設計の制約からプロトタイプを修正することもある。
昨今のデジタルプロダクト開発でアジャイルが大切な理由は迅速かつ柔軟な対応が求められるためであるという背景から、これらのフェーズも柔軟に運用される必要がある。
AIプロダクト開発の成功要因
AI時代のクリエイティブワークフローは反復的かつ探索的なアプローチへと変化しているという認識の下、以下の要因が成功の鍵となる：
- 探索的マインドセット：最初から完璧な仕様を決めようとせず、発見を重視する
- 高速な反復：タスクの初期モメンタムを活かし、ネクストアクションの設定により持続的な進捗を実現できる
- ユーザー中心の検証：技術的な可能性だけでなく、実際の価値を常に検証する
- 柔軟な計画：戦略は適度であるべきであり、過剰な計画は失敗を招く
まとめ
AIプロダクト開発における4つのフェーズは、従来の開発手法を基礎としながらも、AI特有の不確実性と可能性に対応するために進化したものである。Discovery、Prototype、Architect、Deliveryの各フェーズを通じて、探索的かつ反復的なアプローチを取ることで、革新的なAIプロダクトの創出が可能となる。
プロダクト開発の成功は顧客ジョブの理解と仮説検証にかかっているという原則は、AIプロダクト開発においても変わらない。むしろ、技術の不確実性が高い分、より徹底した検証と柔軟な対応が求められる。これらのフェーズを効果的に運用することで、技術的な革新性と市場価値を両立したAIプロダクトの開発が実現できる。