2025年のGoogle DORAによると 報告現在、開発者の 90% が AI を日常的に使用しており、AI によってワークフローがより効率化されることに同意しています。ただし、同じレポートでは、AI はデフォルトで成長を促進するのではなく、ビジネス プロセスにすでに存在するものを拡張するだけであると述べています。コードが安価になるにつれて、適切な品質評価なしで新しいアイデアをすべてテストすることがはるかに簡単になります。ここで製品の決定が重要になり、解決すべき適切な問題を選択し、アイデアを早期にテストし、製品を保守し、新機能の使用をいつ停止するかを知る必要があります。

生産量から判断を守るために、ビジネスリーダーは 5 つの基本原則に頼ることができます。

情報 CB Insights の調査では、400 社を超える閉鎖されたベンチャー支援スタートアップ企業を対象としており、43% が市場適合性の欠如により失敗していることが示されています。彼らのほとんどにとって、本当の問題はエンジニアリング能力ではなく、何を構築すべきかを明確に理解することでした。

顧客が機能を尋ねるとき、彼らは通常、彼らにとって良さそうな簡単な解決策を説明し、本当の問題を解決します。サポート チームが顧客のすべての情報を 1 つの画面に表示するボタンを必要としている場合、本当の問題は単にデータの検索に時間がかかりすぎることかもしれません。リクエストを受け入れる前に、主な問題点を述べ、質問者に確認してください。現在問題にどのように対処しているかを簡単に電話して確認すると、通常、リクエスト自体よりもはるかに多くのことが明らかになります。

スタックオーバーフロー開発者 研究 2025 年には、開発者の 66% が「ほぼ正しい」 AI コードのデバッグに余分な時間を費やしていることが示されています。現在、GitClear 分析された AI ツールが主流になるにつれ、2 億行を超えるコードが見つかり、反復回数が 8 倍に増加しました。多くの場合、新機能を試すかどうかは価格の問題でした。 AI のおかげで開発のコストが安くなった今、適切に検討するために意図的に作業を遅らせれば、悪いアイデアも良いアイデアと同じくらい速く進みます。

アマゾン 学んだ 2025 年 12 月、社内 AI アシスタント Kiro との困難な道のり。 AWS 請求ダッシュボードの軽微なバグを修正するための広範なアクセス権を備えた Kiro は、最もクリーンな解決策は実稼働環境全体をクリーンアップして再構築することであると判断しました。結果？休憩は13時間。この混乱により、アマゾンはAIツールが人間の許可なしに変更できる内容を90日間凍結することを余儀なくされた。

命令に従って 報告機能の約 80% は、平均的な製品ではめったに使用されないか、まったく使用されません。ただし、未使用のボタンには、維持にコストがかかる、読み込みが困難になる、バージョン アップデートで修正する必要があるなど、多くの問題が伴います。 AI のスピードにより、あらゆる技術的な可能性を本番環境に送信するのは簡単です。さらに、これらは正しく動作しない可能性があります。しかし、優れた製品とは機能の多さではありません。新しいものを構築する前に、それがコア製品を強化するのか、それとも単に雑然とするだけなのかを考えてください。

2026 年、Google は静かに 始めました Firebase Studio を中止し、ユーザーと主要な機能をより広範な AI 開発ツールのセットに移行します。 Google はリソースを複数のプラットフォームに分散するのではなく、主要かつ最も効果的なツールを倍増させることを選択しました。

新しい機能をすぐに構築できるからといって、ユーザーが本当にそれを望んでいるかどうかについて何もわかっているわけではありません。 MIT 2025 年のビジネスにおける AI の現状 読む AI パイロットの 95% は目に見える経済的利益を生み出さず、固定コストで生産を達成したのはそのうちの 5% だけでした。製品はうまく機能しましたが、企業はその影響を測定し、そのデータを学習する方法を知りませんでした。

重要なのは、再考することです。 figmaです 使用する Figma Make は完全にインタラクティブなプロトタイプを開発し、製品コードを 1 行記述する前に実際のユーザーとコンセプトを検証します。これにより、製品の発見が意思決定段階にまで引き下げられ、失敗のコストが低くなり、測定可能性も低くなります。各スプリントでどれだけ多くの機能がロードマップに反映されるかによって、チームの成功を測定します。作成する前に、変更したいビジネス指標を正確に選択してください。新しいリリースが期待どおりに動作しない場合は、損失を削減し、AI によって構築が簡単になったからといって倍増しないでください。

ガートナー プロジェクト 2027 年までに、AI 担当チームを削減した企業の半数が、パフォーマンス指標とサービス品質の間のギャップに直面した後、同じ役割でチームを再雇用する予定です。

目標は、ビジネスをどれだけ自動化できるかを確認することではありません。それは、信頼、配慮、感情的な関与がどこで最も重要かを推測することです。機械的なルーチンはすべて機械に任せて、重要な人間関係を維持します。この節約された容量は、間違いなく、より良いフローとより良いエクスペリエンスの両方をもたらします。

AI によって優れた製品戦略の必要性がなくなるわけではありません。戦略がない場合にそれが強調されるだけです。ソフトウェアの構築がはるかに安価になるにつれて、最終的なボスはスピードではなく、戦略への信頼です。よりスマートなテストを実現するにはスピードを重視しますが、人間の判断の重要性を決して忘れないでください。

2025年のGoogle DORAによると 報告現在、開発者の 90% が AI を日常的に使用しており、AI によってワークフローがより効率化されることに同意しています。ただし、同じレポートでは、AI はデフォルトで成長を促進するのではなく、ビジネス プロセスにすでに存在するものを拡張するだけであると述べています。コードが安価になるにつれて、適切な品質評価なしで新しいアイデアをすべてテストすることがはるかに簡単になります。ここで製品の決定が重要になり、解決すべき適切な問題を選択し、アイデアを早期にテストし、製品を保守し、新機能の使用をいつ停止するかを知る必要があります。

生産量から判断を守るために、ビジネスリーダーは 5 つの基本原則に頼ることができます。

情報 CB Insights の調査では、400 社を超える閉鎖されたベンチャー支援スタートアップ企業を対象としており、43% が市場適合性の欠如により失敗していることが示されています。彼らのほとんどにとって、本当の問題はエンジニアリング能力ではなく、何を構築すべきかを明確に理解することでした。