今や当たり前になったChatGPTをはじめとする生成AIツール。それら生成AIの進歩はPM業務を大きく再定義しています。
まあ、「AIに仕事を奪われる」ということは直近は恐らくなく、むしろPMという職種の重要度はさらに高まるのではないか？とという見方が国内外の調査から浮かび上がってきていますし僕自身もそう思っています。
本記事では、2025年3月という“今”だからこそ押さえておきたい「AI時代のPMに求められる役割・スキル」を最新の調査レポートや企業事例を交えながら解説。
AIがPMの仕事をどう変えているのか？【2025年最新動向】
生成AIがPMの業務を実際にどのように変えたか？
まず、McKinseyが2024年末に発表した調査[1]によると、企業の73%が「AIを使って市場調査やユーザーフィードバック分析のプロセスを大幅に効率化した」と回答しています。
日本でも経済産業省の報告書[2]では「AI活用型プロダクト開発」の事例が増え、PMの役割が“データドリブンな戦略立案者”へ移行しつつあると指摘しています。
一方、「PMの仕事がなくなるのでは？」という不安もちらほら存在。しかし、実際の現場では、AIが得意とする分析・要約・パターン抽出などを任せることで、PMはより高度な判断や戦略決定に時間を割けるようになっているのが実態です。
僕自身（HRテック企業のPM、29歳）も、ドキュメント作成や仕様検討の初稿を生成AIに任せることで、週あたり10時間以上は工数削減ができている実感があります（その時間を使ってさらに先の業務をやるので別に残業は減ってないですが）。空いた時間を使ってユーザーとの対話や現場観察に力を入れることで、「PMの真価が発揮できる状態になった」と実感しています。
2025年に求められるPMのスキルセットと役割
戦略立案とハイスピードな意思決定
AIは「情報を高速で整理し、多角的な分析を提示する」能力に長けています。
例えば、ChatGPTやClaudeに競合情報や売上データを食わせれば1秒で要約と考察を返してくれるため、PMが従来必要としたリサーチ時間を大幅に短縮できます。
この分析実行でAIと張り合っても勝てません。
一方で、「どの戦略を選択し、いつリリースすべきか？」といった最終判断は依然として人間（PM）の責務。AIから膨大な選択肢を提示されても、ユーザーインタビューやプロダクトビジョンを踏まえた決断はPMならではの仕事です。
要するに、作業の実行ではなく、毎日決断すること、方針を決めることが求められている、ということ。
タイミングを逃すと競合に先を越される環境下で、高速な意思決定と説得力ある根拠提示ができるPMが重宝されるでしょう。
手を動かし、足を動かし、行動量を惜しまない
大手企業でもスタートアップでも、AIには拾えない“リアルな熱量”を見抜くためにPMが現場に出向く事例が増えています。
例えば、ある製造業向けSaaSのPMは「AIで解析したユーザーフィードバックと実際の現場感覚に大きな乖離があった」ことに気づき、工場に足を運んで機械操作の流れを徹底的に観察したそう。
結果として、ユーザーが抱いていた課題はドキュメントには書かれていなかった“隠れた操作フロー”に起因していると判明。
こうした“泥臭い”アプローチこそ、AI時代にPMが注力すべきポイントだと多くの先行事例が示唆しています。
僕はセンスで頑張るというよりも、結構このタイプです。
データセキュリティ・AI倫理観の理解
2025年の今、AIの活用に伴うデータプライバシーや情報漏洩リスクへの懸念が高まっています。欧米ではAI規制が本格化し、日本でも個人情報保護委員会が「生成AIへの個人情報入力」にガイドラインを示しました[3]。
PMはこれら規制や倫理観を理解した上で、チームに適切なルールを設定し、顧客データを安全に扱う責任を負います。
ただ開発を進めるだけでなく、法務やセキュリティ担当とも連携しながら、ユーザーに信頼されるプロダクトを作り上げるのが、AI時代のPMに求められる新たな使命です。
マルチステークホルダーの調整能力（チームを強くする力）
生成AIを使って開発効率が上がる一方、開発・営業・マーケ・法務・経営層などステークホルダーは以前として多い。さらにAI自体やAI関連機能の導入に興味を持つ部署やビジネスユニットが増え。ステークホルダーが増える傾向もあります。
PMはこれら多部門の要望を集約し、限られたリソースをどこに投下するかを判断するファシリテーション役でもあります。
特に生成AI関連のプロジェクトは迅速に意思決定を下しつつも、情報漏洩リスクなどに配慮した調整が求められるため、優れたコミュニケーションスキルとビジネス判断能力が必要不可欠。
今後PMが注目すべき3つのトレンド
- LLM内製化や専用モデルの導入
企業が機密情報を扱ううえで、オープンなクラウドAIに依存せず、オンプレミスやプライベートクラウド上に独自LLMを構築するケースが増えています。PMは技術チームと協力し、どの程度のコストやインフラが必要か判断する立場になります。 - リアルタイムデータ連携による動的プロダクト改善
センサーデータやIoTデバイスとAIを組み合わせ、ユーザー行動をリアルタイムに分析→即座にUI変更やプッシュ通知を最適化する流れが加速中。PMはUI/UXデザイナーやデータサイエンティストと密に連携し、pm-ai-insights.comでも紹介していますがライブA/Bテスト手法を活用することが重要です。 - AI＋No-codeツールの拡張
プロトタイプやモックアップをAIとNo-codeツールで瞬時に作り、ユーザーテストを短期間で回す事例が急増。PMが短いスプリントで実験を重ねることで、イテレーション速度を上げることができます。
今日から実践できるアクション
- AI活用ポリシーを整備
プロダクト開発でどこまでAIを使うか、社内データや個人情報をどう扱うかなど、ルールとガイドラインを策定。PMがイニシアティブを取ることでスムーズに導入できます。 - ユーザー接点を増やし、AIのアウトプットを常に検証
AIの分析結果を鵜呑みにするのではなく、実際にユーザー企業や顧客にヒアリングし、齟齬がないか確認。オフラインでの対話や観察が不可欠です。 - ステークホルダーとのクロスファンクショナル連携
AI導入を進める際、開発・セキュリティ・マーケ・営業などと連携する機会が増えます。PMが主体的にファシリテーションし、利害を調整する力が鍵です。 - 最新ツールの検証＆情報収集
ChatGPTだけでなく、Anthropic Claudeの新バージョンやGoogle Geminiなどの進化が目覚ましい時期です。pm-ai-insights.comでも最新情報紹介するのでぜひみてみてください！
Q&A
- Q1: 生成AIがさらに進化したら、本当にPMは不要になるのでは？
- A: 生成AIは戦略提案やデータ分析を高速化しますが、最終的に「何を優先するか」「どんなユーザー体験を実現するか」を決めるのはPMです。意思決定とチームマネジメントは人間ならではの強みが活きる領域です。
- Q2: AI時代に備えてPMが学ぶべき具体的スキルは？
- A: 基本的なデータ分析手法やプライバシー保護の法規制理解が挙げられます。さらにユーザーインタビューや現場観察など、AIでは補えない「生の情報を掴む力」が一層重要です。
- Q3: AIの活用で、どのくらい開発スピードが上がるのでしょうか？
- A: McKinseyの事例調査[1]では、PMのドキュメント作成やリサーチ工数が最大50%削減されるケースがあると報告されています。ただし、これを成果につなげるには適切なAI運用体制とPMの判断力が不可欠です。
参考情報
- [1] McKinsey (2024): “AI and the Future of Product Management”
- [2] 経済産業省 (2024): 「AI導入における事例集とガイドライン」
- [3] 個人情報保護委員会 (2024): 「生成AIに係る個人情報保護ガイドライン」
- Harvard Business Review: “How AI is Changing Product Management”
