スーツ姿のプロダクトマネージャー

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プロダクトマネージャーへの関心が高まりつつある?

NewsPicksにプロダクトマネージャーに関する及川さんへのインタビュー記事が掲載されています。これは必見です!

 

newspicks.com

 

国内のITプロジェクトは受託型SIが中心。基本的にお客様の要件に合わせてシステムを構築するのが主たる仕事です。しかし、それはITが業務効率化の道具、情報管理の土台として脇役だった時の話です。今は、ITがビジネスを創り出すデジタルトランスフォーメーションの時代です。ベンダー・ユーザ企業を問わず、ITで価値を創造することが求められています。

したがって、今後のITビジネスのキーパーソンはSIのプロマネではなく、ソフトウェア・プロダクトを世に送り出すプロダクトマネージャーなのです。

 

国内でもプロダクトマネージャーへの関心が高まっている?

国内では、まだWeb企業にしか目立つポジションがありませんが、私はいつかあらゆる企業で必要なポジションとなると考えています。そして、それはSI中心だった国内IT企業も同じだと思います。

プロジェクトマネージャーに対して皆さんはどの程度関心を持っているのでしょうか? 

Google Trendsで「プロジェクトマネージャー」というワードを調べてみました。

 

以前に調べたときは横ばい傾向でしたが、少しずつ上向きになっているように見えます。国内でも関心が高まっているのかもしれません。

これは良いことだと思います!

 

プロダクトマネージャーは「ミニCEO」

及川さんは、インタビューの中で次のように語っています。

むしろプロダクトマネジャーには、プロダクトの成功にコミットする力こそが不可欠です。私が所属したマイクロソフトGoogleでは、プロダクトマネジャーは、プロダクトのすべてに責任を持つ「ミニCEO」として位置付けられていました。

プロダクトマネージャーは、担当するプロダクトの成功にコミットする存在。様々な意思決定を行い、P/Lに責任を持ちます。まさに、そのプロダクトを背負うミニCEOだと言えるでしょう。

CEOに例えられるということは、それだけ重い仕事であり業務が多岐にわたるということです。カチッとした方法論やノウハウがあるわけではなく、ポジションの定義も難しいですね。以前に、私が考えるポジションのイメージを記事に書きました。

 

プロダクトマネージャーはやりがいがある仕事

このブログでも何度か書いていますが、私はSI中心の国内IT企業に入社したのにプロダクトマネージャーの業務に携われることができました。成長軌道にあるプロダクトを担当し、市場・ビジネスともに急拡大する中で問題も次々と発生し、その対応に追われながらも市場で勝つための戦略を練っていました。

まるでレールのないジェットコースターに乗っているような毎日でした。とても貴重な経験でしたし、何よりも楽しい仕事でした。

では何が楽しかったのか?

思い出補正もありいろいろ思い浮かぶのですが、製品戦略とマーケティングの目線でプロダクトのことを考えつつ、自分の裁量で舵取りできたことだと思います。これは、受託型SIでは得られない経験です。金額規模は大規模SIよりも小さかったのですが、その責任範囲は広い上に自由度が高いものでした。

このときの経験は、自分の仕事に対するマインドセットやスキルの土台となっています。

 

このブログでは、引き続きプロダクトマネージャーに関する記事をアップしていく予定です。

 

【関連記事】

 

もし、「新製品の企画を考えて」と言われたら?

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デジタルビジネスやAIというバズワードの元で、様々な業界・企業で新しいビジネスを考えようという動きが起きています。国内企業がビジネス環境の大きな変化に直面していて、突破口を求めているともいえるでしょう。

このようなとき、スタートアップや異業種に追われる企業では、トップダウンで「AIを活用した新規ビジネス企画」や「デジタルビジネス検討委員会」なるものが立ち上がることがあります。また、大々的に組織が立ち上がらなくとも、事業部や製品開発チーム、また情報システム部門内で検討を行うこともあるでしょう。

 

こんなとき、あなたに新製品の企画を考える仕事がやってきたとします。あるいは、いま開発を担当している製品の競争力を高める戦略を考えることになったとします。

さて、どこから手を付けたらよいでしょうか。

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機械学習の練習にどのような環境を使うか?

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これまでに、機械学習の練習に使えるデータやビギナー向けの入門書について紹介してきました。

 

上の記事でも書きましたが、実際に機械学習スキルを向上させるためには、自分の手を動かしてやってみるのが一番効果的です。そのためにはパソコンやサーバといったIT環境が必要になりますが、職場のリソースを使うわけにもいかないので、自前で用意したくなることもあるでしょう。

今回は、機械学習の練習を自分でやろうとしたときに、どんなIT環境を活用するかということを考えてみます。

 

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SEが機械学習を学ぶためのヒント&おすすめ本5選

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AIをめぐるお祭りが少し落ち着いてきている気がしますが、その一方で、データサイエンスの重要性は高まり続けています。マーケティングWebサービスだけでなく、業務システムに機械学習の機能を取り入れるタスクも増えてきました。

こうしたこともあって、データサイエンティストに対するニーズは高まるばかりです。以下の記事を読むと売り手市場という状況は変わっていないようです。

別の見方をすると、データサイエンス・機械学習のスキルが労働市場で競争力を高めることになります。これは、SEのようなエンジニアだけでなく、プロマネやチームリーダのようにマネジメントにかかわる人も同様だと言えるでしょう。

こうしたこともあり、最近、社内の同僚から機械学習について教えてほしいという相談を受けることがよくあります。仕事だけでなく、個人的に勉強したいので学び方を教えてほしいと相談されることも増えてきました。

そんなとき、以下でご紹介した定評ある機械学習の入門書をおすすめしてきたのですが、なかなか手を出しにくいようで、最近は見直しています。

 

この記事では、まず初めにSEが機械学習を学ぶときにつまずきやすい点を整理します。

その上で、これまで社内のSEや私のチームに新しく配属された新人におすすめして評判が良かった本と、それを使った学び方のヒントをお伝えします。

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SIerのSE キャリアの節目でどうやって次の一手を考えるか?

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「今後のキャリアをどうしたらよいと思う?」

つい先日、友人のSEからこのような相談を持ち掛けられました。SI中心のキャリアを築いてきた彼は、ここ数年で自社や業界を取り巻く環境が大きく変わってきて、いろいろ思うところがあるようでした。

少し前に、キャリアの創造的破壊というテーマで記事を書きましたが、ここ数年で転職について話すことが自然になってきたという印象です。

 

この記事では、SIerのSEが今後のキャリアを考えようとしたとき、初めに何をすればよいか? ということを考えてみます。

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機械学習の練習に使えるデータを探すには?

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機械学習を自分で学ぶためのアプローチはいくつかありますが、手っ取り早く学ぶのであれば、自分で動かしてみるのがよいです。

その時問題となるのが実データの入手です。この記事では練習に使えるデータの入手方法を紹介します。

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キャリアの創造的破壊 (2)破壊的キャリアの狙い

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前の記事で、キャリアの創造的破壊を行って独自のポジションを持っている人を紹介しました。

他人と違うことを選択し、逆張りの戦略をとることで競争力を高めるのがキャリアの創造的破壊につながります。しかし、破壊的なキャリアはユニークさを生むのですが、ユニークであるということは、決まりきったレールがないということを意味します。

ではどうやって破壊的なキャリアを築けばよいでしょうか? ここでは、破壊的なキャリアを築くための戦略を紐解いてみます。

 

 (1)ユニークなキャリアを創る

 (2)破壊的キャリアの狙い ※本記事

 (3)破壊的キャリア4つの原則

 

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