プロダクト企画 「ウザい」と言わせないプッシュ通知の科学。開封率ではなく「LTV」を最大化する3つの条件
この記事の要約 プッシュ通知はプロダクトとユーザーを繋ぐ最強の架け橋であると同時に、一歩間違えれば即座にアンインストールを招く「諸刃の剣」 「開封率」という虚栄の数字を追うのをやめ、ユーザーの文脈（コンテキスト）に寄り添った「Right T...
UI
プロダクト企画 
プロダクト企画 PRDを書いたらAIに「ユーザーの日常」を演じさせよう。機能要件を“超具体的な生活シーン”に落とし込み仕様を磨く
この記事の要約 【課題】 機能要件（Function）は決まったが、それが「いつ、どんな状況で、どんな感情で」使われるかの解像度が低く、リリース後に「使いにくい」と言われてしまう。 【解決】 PRDをLLMに入力し、「特定のペルソナがその機...
未分類 ユーザーは論理で動かない。「ナッジ理論」で非合理な離脱を防ぎ行動変容を促すプロダクト設計
この記事の要約 ユーザーは機能の優劣や論理的な正しさではなく、直感的な「見せ方」や「初期設定」に依存して意思決定を行う非合理な生き物である。 強制ではなく自発的な行動を促す「ナッジ」は、デフォルト設定やフレーミングといった小さな仕掛けで、C...
プロダクト企画 なぜユーザーは離脱するのか？エラーメッセージ1つで変わるUX
この記事の要約 ボタンやエラーメッセージなど数文字の違いが、フレーミング効果や損失回避バイアスを通じてユーザーの心理的ハードルを左右し、登録率や購買率に直結する 「今すぐ登録」を「無料で試す」に変えるだけでクリック率10%向上など、小さな文...
プロダクト企画 なぜユーザーは不合理な選択をするのか？認知バイアスを理解してプロダクト設計に活かす
この記事の3行要約 人間の思考はシステム1（直感的・高速）とシステム2（論理的・低速）の二重過程で動き、95%の意思決定は無意識のシステム1が担っている 確証バイアスやアンカリング効果などの認知バイアスを理解し、プロダクト設計に組み込むこと...
ユーザーリサーチ ユーザーインタビューで「非言語情報」からユーザーの「本音」を見抜く行動観察
この記事の要約 ユーザーインタビューでは「理想の自分」を語るため本音が見えないが、行動観察なら実際の使い方や無意識の困りごとを発見できる シャドーイング、エスノグラフィー、日記法など7つの観察手法を使い分けることで、言語化されない潜在ニーズ...
プロダクト企画 LLMを使った機能のUXパターンをまとめてみた
ChatGPTやMidjourneyの登場から数年が経ち、生成AIはもはや「面白いおもちゃ」ではなく、プロダクトのコアバリューを左右する重要な技術になりました。一方で以下のような問題も。 「とりあえずAIチャットを載せてみたけど、全然使われ...
PM関連本 【要約】『Lean UX』 – チームのUX向上を加速させるための一冊
この記事の要約 Lean UXは、デザイナーだけでなくPM・開発者・マーケなど多職能チームが協働し、小さな仮説検証サイクルでユーザー体験を継続的に改善する手法 ワイヤーフレームやクリックモックで早期にユーザーテストを実施し、定性・定量データ...
ユーザーリサーチ 「プロトペルソナ」の考え方で、新規事業・リニューアル・新機能でハズレを最小化する
この記事の要約 新規事業やリニューアル時に詳細なペルソナを作り込むと方向修正が困難になるため、仮説ベースの「プロトペルソナ」で複数のユーザー像を並行検証することが成功の近道 プロトペルソナは5分程度で作成し、5〜10名のインタビューとプロト...
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 PdMがv0でプロトタイピングし要求レベルを上げる：フォークとプロンプトエンジニアリング
この記事の要約 v0でプロトタイピングを加速させるコツは、フォーク機能とプロンプトエンジニアリング 「とにかくフォークする」「コードをGPTに渡してコードベースのプロンプトを作成する」ことで、プロトタイピングの効果を最大化できる PdMがv...
ユーザーリサーチ ログ分析→ユーザーインタビューの流れで、「本当に解くべき課題」を明確にする
この記事の3行要約 定量データで仮説を特定し定性で深掘りする循環構造：ログ分析で「どこで・いつ・どのくらい」の問題を発見し、ユーザーインタビューで「なぜ・何を考えていたか」の背景や動機を深掘りすることで、数字と理由の両面から説得力のある改善...
ユーザーリサーチ インタビューでプロトタイプに対する評価が低い時にどうするか？
この記事の3行要約 明確な撤退基準で迅速な意思決定を実現：既存プロダクトよりもNPSが下回る・コアバリューが否定される・想定ユーザー層に響かない・根本的な要件見直しが必要な場合は、早期ピボットを検討する客観的基準を設定 定量データと定性イン...
プロダクト企画 “Just Noticeable Difference”を理解し、ユーザーが違いを感じ取れる最小の変化量を届ける
この記事の要約 小さな変化をユーザーが感知できる最小値を心理物理学ではJust Noticeable Difference（JND・弁別閾）と呼ぶ レスポンス時間では100ミリ秒の遅延がコンバージョン率を7%下げることもある 「View P...
生成AI 新卒プロダクトマネージャーは活躍できる？現役PMが調査データや事例を交えながら考察
新卒でプロダクトマネージャー（PM）としてキャリアを始めるのはハードルが高いのか？それとも、若いからこその強みを活かして大きな成果を出せるのか？本記事では、29歳でHRテック企業のPMを務める立場から考察してみます。調査データや事例を交えな...
ユーザーリサーチ ChatGPTでユーザービリティテストのログにラベル付けして効率化する
今回はユーザビリティテストで集まる大量のログや発話データを効率的に処理する方法を紹介します。ChatGPTなどLLMを活用する背景ユーザビリティテストを行うと大量のログが発生します。例えば被験者の音声や画面操作の録画、文字起こし（発話データ...
ユーザーリサーチ ユーザビリティテストの分析手法「Lostness」「タスク間連関分析」を解説
本記事では、ユーザービリティテストの測定指標について少し深ぼって行きます。具体的には「成功率」や「操作時間」だけでは見えづらい、Lostness、タスク連関分析を解説します。UI全体のナビゲーション構造を定量的に把握し、根深い課題を浮き彫り...
ユーザーリサーチ GPTs Builderでプロトタイプをすることで、仮説検証を高速にする
主にソリューション仮説を検証するインタビューにおいて、GPTのGPTs(BPT Builder） を用いるメリットや方法を解説します。なぜGPT Builderが新しいMVPになり得るのかエリック・リースの『The Lean Startup...
ユーザーリサーチ 「Usability Benchmark」を理解して、ユーザービリティも守備範囲なPdMになる
記事の要約 ユーザービリティテストのフレームワークである「Usability Benchmark」 Lostnessなどの先進指標を取り入れて、より深いナビゲーション構造の課題を浮き彫りにする 競合比較や継続モニタリングのコツも紹介Usab...
ユーザーリサーチ 「ユーザビリティテスト」と「ユーザーインタビュー」って何が違うの？
「ユーザビリティテスト（Usability Test）」と「ユーザーインタビュー（User Interview）」は、いずれもユーザーリサーチの代表的な手法。 両者がどう違うのか 実務でどのように使い分け/組み合わせれば良いのかそのあたりに...
プロダクト企画 UIライティングでもっと分かりやすいプロダクトへ
UIライティングの重要性UI上の文言は、ユーザーが最初に触れる「プロダクトの声」。どんなに高機能なプロダクトでも、ボタンラベルやメッセージが分かりづらいだけで、ユーザーは「使いにくい」印象を持ちます。例えばエラーメッセージが曖昧で原因不明な...