新しい環境でコンテキスト理解をAIに手伝ってもらうための工夫

こんにちは。estieでプロダクトマネージャー（PM）を務めているtamakenです。
このブログは「PM Blog Week」第6弾・2日目の記事です。3月24日、27日に開催予定のMeetupに向けた連載の一部としてお届けしています。
≪過去の PM Blog Week の記事はこちら ≫

私は3か月前にestieに入社しました。これまでのキャリアを活かして、現在はエンタープライズ領域で企画フェーズのプロジェクトに携わっているのですが、顧客やプロジェクト固有のコンテキストを理解することに特に苦労しました。本稿では苦労を軽減するためにAIを活用した工夫を紹介します。

コンテキスト理解に関する課題に直面

転職や異動など新しい環境に参画する際、事業ドメインやプロダクト、プロジェクト、役割などがこれまでと変わります。特にエンタープライズ顧客向けのプロジェクトでは一般論だけでなく、コンテキストを理解することがより良い議論や判断につながります。私がつまずいたのは、まさにその部分でした。

「顧客社内で使われるこの用語は何を指しているのか」「過去にキーパーソンは何を気にしていたか」といったコンテキストはインターネットで検索しても出てこない上に、社内の様々なツールに散らばっています（Slack, Confluence, SharePointなど）。これらの断片情報を拾い集め、頭の中でつなぎ合わせることに割く時間が長く、また心理的な負荷も大きかったことが入社直後の課題でした。
（estieにはドキュメント文化がありますが、今回はプロジェクトの特性上コンテキストの理解が重視されること、企画フェーズゆえに少人数で進み情報整理に十分なコストを割くタイミングでないこともあり、私はこうした課題にぶつかりました）

AIを大きく使おうとしてもうまくいかなかった

私は最初、AIにコンテキストを与えてワークフローを組むことで、私が抱える課題を回避しつつ、さらにタスク実行も任せることができると考えました。しかし、タスク実行までを含めるこの使い方では期待していたほどの価値を得られませんでした。

企画フェーズのプロジェクトでは扱うトピックの優先度が頻繁に変わるため、AIがタスク実行するための前提情報として、過去はもちろん最新の情報や将来的な論点を含め、漏れなく提供し続ける必要がありました。また、膨大な情報から今のタスクに必要な情報のみを拾ってもらうことが難しいと感じました。

小さく使うとうまくいった

そこで私は「コンテキストは私自身に集約していくものだ」と割り切り、AIには集約するまでの過程を伴走してもらうように考えを改めました。やったことはシンプルで、スレッドや議事録、資料などを集め、社内の情報セキュリティガイドラインに基づいて精査した上でChatGPTのProjectsに取り込み、Instructionsを設定しました。なお、他サービスのコンテキスト管理機能を使っても、同様の取り組みができます。

上記のように「過去を中心にある程度の情報が蓄積されていて、チャットを通してコンテキスト整理を手伝ってくれれば十分」とAIの役割を小さくした結果、私が抱えていた課題が軽くなりました。例えば「この論点はどこから生じたんだっけ」といった疑問にスムーズに答えられるようになりました。また、時間経過とともに私のコンテキスト理解が進むので「ChatGPTの当該Projectsを使う期間は3か月間、ユーザーは自分のみ」といわば使い捨てるくらいに考えたことも、プロジェクトのフェーズに合っていて仕組みを楽に運用できたポイントでした。

本稿をまとめると、本ケースではAIをコンテキスト理解の伴走役として活かすことができました。特に新しい環境下においては、焦る気持ちをグッと堪え「AIを小さく活用するとうまく回る。いわば使い捨てるくらいの気持ちでもOK」というのが、私の学びです。

一方で「AIを使って長期間にわたる顧客やプロジェクト固有のコンテキストを管理すること、そこから最新のプロジェクト状況に即したアウトプットを得ること」は簡単ではないな、と感じています。技術発展や私のスキルによってできることは広がっていくので、今後も上記の実現方法を模索していきます。