プロダクト推進 プロダクトマネジメントのKPI設定｜追うべき指標の正しい選び方と「多すぎる」弊害
この記事の要約1. 指標の乱立は「自信のなさ」の表れであり、チームの思考停止を招く多くのPdMは測定漏れを恐れてあらゆるデータを可視化しようとするが、数十もの指標が並ぶダッシュボードは、重要なシグナルをノイズで覆い隠してしまう。結果としてチ...
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PM関連本 『FACTFULNESS』要約｜プロダクトマネージャーが知るべき10の本能と思い込みを排除する実践法
この記事の要約 『FACTFULNESS』が説く分断本能・ネガティブ本能・直線本能など10の思い込みは、プロダクトマネージャーやマーケターがユーザーを二極化させたり、リスクばかり見て機会を逃したり、トレンドを単純な直線で捉える原因になる 過...
ユーザーリサーチ なぜ「インタビューで絶賛された機能」が使われないのか？行動ログ分析でユーザーの「本音」を暴くデータ分析の切り口
この記事の要約 ユーザーインタビューで聞いた「欲しい」は、願望や建前にすぎないことが多い。ログデータでユーザーの「実際の行動」を把握しよう。 「感覚で優先順位を決める」のはギャンブルと同じ。自分でSQLを叩き、事実を確認する習慣が意思決定の...
プロダクト企画 文系プロダクトマネージャーでもわかる「近傍探索」 – “似ているデータの見つけ方”
おすすめの動画や楽曲、関連商品がスムーズに提示されるレコメンド、自然に会話が進むチャットボット、必要な情報がサッとヒットする検索機能など──私たちが日常的に利用するAIサービスの多くは、データ同士の「似ている度合い」を判定しています。その裏...
プロダクト企画 文系プロダクトマネージャー向けに、レコメンドシステムでよく使うオフライン評価指標を解説
この記事で得られること レコメンドシステムのオフライン検証で必ず名前が挙がる 7 指標（Precision / Recall / F1 / MAP / NDCG / Hit Rate / Coverage）を、文系出身のプロダクトマネージャ...
ユーザーリサーチ RFM分析の実践ガイド｜顧客を3軸でスコアリングしてロイヤル層と休眠層を特定する方法
この記事の要約 RFM分析は顧客を最終利用日（Recency）・利用頻度（Frequency）・購入金額（Monetary）の3軸でセグメント化する手法 各指標を1-5点でスコアリングして「R=5,F=5,M=5のロイヤル層」から「R=1,...
プロダクト推進 『A/Bテスト実践ガイド』要約｜早期打ち切りで誤判定50%増など実務で使える7つの教訓 – 『A/Bテスト実践ガイド 真のデータドリブンへ至る信用できる実験とは』
本記事の要約 『A/Bテスト実践ガイド』は「A/Bテストを実験として厳密に扱う」重要性を説き、早期打ち切りが誤判定リスクを50%高めるなど、統計的妥当性を欠いた運用の危険性を具体的データで示している サンプルサイズの事前計算・無作為割り当て...
プロダクト企画 推薦システムを支える「エンべディング(embedding)」を非エンジニア向けに解説
この記事では主にプロダクトマネージャーやBizDev、マーケターなど非エンジニア向けにエンべディング（Embedding）について取り上げ、次の内容を解説します。 エンべディングの基礎と推薦システムにおける役割 「数値ベクトル」「ユークリッ...
プロダクト企画 ユーザーインタビューで未来を聞いても無駄な理由｜ファクト重視のプロダクト開発
この記事の要約 顧客は認知的限界とバイアスにより未来の行動を正確に予測できないため、「欲しい機能」を聞いても実際の利用とは乖離する ファクトとは客観的に観測できる行動データや過去の具体的エピソードであり、推測や願望とは明確に区別して収集する...
プロダクト企画 後輩PdMへの構造的なレビュー — レバレッジポイントを特定し、集中すべき場所を示す技術
この記事の要約 経験の浅いPdMは「どこがレバーか」を見抜けず影響力の小さい施策に時間を浪費してしまう。先輩PdMの役割は問題の構造を可視化し、最大の効果を生むレバレッジポイントを特定して示すこと 構造的レビューとは、PRDを1行ずつ添削す...
ユーザーリサーチ コホート分析でリテンションを高める方法：手順と読み解き方【Amazon仮想例付き】
この記事の3行要約 コホート分析は「登録時期や属性でユーザー群を分け、一定期間の継続を追う」ことで離脱の発生タイミングと対象を特定できる 進め方は「コホートのキー定義 → 追跡イベントと期間の決定 → コホート表の作成 → ドロップの山の原...
PM関連本 【要約】『確率思考の戦略論 USJでも実証された数学マーケティングの力』：確率思考でプロダクト/事業の成功率を上げる
この記事の要約 "確率思考"とは不確実な状況で「起こりやすさ」を数値化し、期待値計算により合理的な意思決定を行うフレームワーク プロダクト開発では機能の成功確率×インパクトで優先順位を決め、複数シナリオを想定してリスクを最小化できる ベイズ...
プロダクト企画 データで証明できない意思決定はどうすればいいのか？
この記事の内容 データ不足下での意思決定は避けられない現実であり、特に革新的な価値創造や長期戦略においてデータ検証は困難 データへの過度な依存は相関と因果の混同やローカル最適化の罠を生み、むしろ顧客との直接対話・専門家の知見・小規模実験によ...
PM関連本 プロダクト開発における測定史上主義を越える ー 『測りすぎ – なぜパフォーマンス評価は失敗するのか？』
この記事の要約 数値評価はプロダクトを前進させる大きな武器である一方、測定ミスや過剰測定が思わぬ副作用を生む危険性がある 「測定できるものが重要とは限らない」という姿勢を持ち、質的な情報や文脈を踏まえた指標設計が欠かせない 北極星指標を中心...
プロダクト企画 Netflixのレコメンドシステムから学ぶ：PdMが押さえておくべき仕組みと進化
この記事の要約 Netflixは視聴履歴や類似ユーザーの行動だけでなく、視聴時刻やデバイスといった文脈まで拾い上げることでパーソナライズを行う 2025年には新しいホーム画面が登場し、リアルタイム推論や生成AIによる自然言語検索が導入。Hy...
プロダクト企画 レコメンドシステムを “ユーザビリティテスト＋インタビュー” で評価する【ResQue活用＆トップ5スコア法】
この記事の要約 レコメンドシステムの評価を、ユーザビリティテストとインタビューで行う ResQueフレームワークで信頼感や満足度を測定 さらにトップ5アイテムを1～5点で評価→理由を深掘りするレコメンドシステム評価は定性でも行う僕はテック企...
プロダクト企画 ユーザーインタビュー好きがSQLを覚えると“課題設定”が超シャープになる理由
「ユーザーインタビューは得意だけれど、ログ分析やSQLは苦手かも…」そう感じているプロダクトマネージャーの方は一定数いるのではないでしょうか？実は僕自身もSQL書くことを避けてきた派でした。しかし、いざ自分でログを引いてみると、インタビュー...
キャリア 新しいプロダクトを担当した時にSQLで押さえるべきデータ
「新しく担当したプロダクトの現状を知りたいけれど、数字でどうなっているかがわからない....」こういった悩みを感じたことがあるPdMの方は多いのではないでしょうか？特に文系バックグラウンドのPdMだと、数値分析が得意なエンジニアやアナリスト...