徹底解説！【積極採用中】AI プロダクトマネージャー職とは？現場に学ぶキャリアパス
AIで
製品作って
管理する？
ChatGPTに確認したくなるようなふわっとした説明ですよね。どんな毎日を送るのかイメージが沸きづらくないですか？
AIを使った「AIプロダクトマネージャー職」を生の現場の情報を交えてご紹介いたします。
では、早速見ていきましょう！🙌
概要説明：
AIプロダクトマネージャー職とは？
そもそもですが、AIを抜きにした「プロダクトマネージャー職」はご存知ですか？
ここで、サクッとご説明させてください。
担当製品の構想、開発、リリース、成長といった製品ライフサイクル全体で管理・監視を担当するポジションです。プロジェクト展開、製品設計、テクノロジーの三方向から製品に携わることができるポジションです。
ここからが本題です。
AIのついた本職、「AIプロダクトマネージャー職」では、AIや機械学習、データサイエンス、開発ワークフローといった新たな領域が加わります。モデル構築、データ分析、フィードバックループ、デプロイ、性能診断、リスク軽減や倫理的観点の取り入れといった、新たな考察事項も加わります。
実際の求人票で見かける業務例
AI製品の開発に向けたプロダクトビジョンや開発ロードマップの作成
エンジニアやデータサイエンティストとの協業
成功指標の策定
ユーザーフィードバックを取り入れた迅速なイテレーションの実施
業務内容
ここからは、AIプロダクトマネージャー職の求人内容を整理していきます。
※比較的新しい業務枠のため、企業ごとに業務内容の差がある場合があります。
プロダクトビジョン・開発ロードマップ作成
AI駆動製品の機能開発に向けた戦略方針策定：業務課題の特定やAIアシストを実装する箇所の分析、成功指標の策定など
実用場面の順位づけ：社内利用かマーケット開拓か、技術的実現性、製品価値など
2. 機能要件・機能開発
社内外ステークホルダーとの協業：ビジネスユーザー、運用サイド、社外顧客との改善点やマーケット開拓見込みに関する協議の実施
協議結果に基づく要件定義の策定：UX/UIデザイナーやエンジニア、機械学習データサイエンティストとの協業あり。
業務例：ワイヤーフレームの設計、プロトタイプの作成、ユーザーテストの実行
バックログ管理、スプリント・アジャイル開発ワークフローの進捗管理
3. データ分析、モデル診断、性能診断
データドリブンなAI機能開発：ユーザーログ、操作ログ、モデル性能、A/Bテスト、動作分析など
KPI指標の設定・トラッキング：エラー率、製品採用件数、自社事業への影響、ユーザー満足度の集計など
イテレーション：分析データ、ユーザーフィードバック、プロジェクト価値に基づく製品機能向上
4. GTM戦略・スケーリング対応
マーケットリリース対応：リリース戦略、製品採用の推進案策定、インフラ構築・運用・サポート対応を含む運用スケーリング戦略の策定
ステークホルダーマネジメント：ビジネスユニット、エンジニアチーム、法務部との連携調整（稀に社外顧客やパートナー企業対応もあり）
責任あるAI：AIモデルに起因するリスク管理、AIバイアス、AIガバナンスへの対応が求められます。コーネル大学による近年の研究では、AIプロダクトマネージャー職へ倫理観点の取り入れを奨励する業界動向がみられます。
5.チームリーディング・部署間協業
クロスファンクショナルチームの牽引：エンジニア、データサイエンティスト、UX デザイナー、プロジェクトリーダーとの関係調整
チームコンセンサスの形成：優先業務の整理、事業目標に合わせたプロジェクト目標や進捗の管理
混合チームでの円滑なコミュニケーション：技術職メンバー、非技術職メンバー間での業務内容や相互理解の補助
💪 バイリンガルポジションに挑戦したい方へ
〜業務・語学経験を活かした最先端の働き方へ〜
外資系企業をはじめとして、日英両言語での業務対応が可能なバイリンガル求人も盛んです。ここからは、バイリンガルポジションのオススメ理由を4つご紹介いたします。
時代と社会の変革に触れる：AI駆動製品の開発・管理は、まさしく「時代の最先端をいく業種」です。モデル性能管理、リスク処理、新時代のインタラクションや価値の創造が皆さんを待っています。 関連記事がForbesから発表されています。こちらからどうぞ！
次世代製品の包括的な開発：本職では、社内実装だけでなくマーケットリリースなどの社外製品化にも携わることができます。担当製品を構想戦略からプロジェクト牽引までシームレスに見守ることができるポジションです。
英語に自信のある方へ：日本国内へのマーケット参入・拡大を検討している企業が多くあります。皆さんのキャリアと国際的経験を存分に活かせる機会です。デジタルからAIへの移行を最先端から見つめることができます。年収1,000万円を超えるポジションもございます。キャリアと給与を同時にアップしてみませんか？
英語での業務経験を増やしていきたい方へ：現在、世界中の企業でAI駆動製品の開発・リリースが行われており、自社製品のグローバル展開に積極的な国内の日系企業もございます。業務における英語対応や複数言語での業務経験を得られるチャンスになりますよ。
キャリア設計
AIプロダクトマネージャー職は、専門技術や事業収益への高い貢献力が期待されているポジションです。そのため、一般的なプロダクト開発ポジションよりも難易度、年収ともに高くなっている点をご留意ください。
💰年収情報
比較的新しい職種かつ各求人ごとの差が大きため、平均値がお伝えしづらいのが実情です。
…と、いうのも面白みがないですよね。
弊社に寄せられる企業担当者様からのご相談では、下記がポイントになることが多くあります。
給与変動要因：業務の習熟度、AI・プロダクト開発経験、事業貢献度を総合的に評価
年収情報：貴重な人材確保に向けて、企業からも潤沢な資金が用意されています。ハイスキル人材を対象に、800〜1,000万円の求人もございますよ。
🏃♂️ さらなるキャリアへ
AIプロダクトマネージャー職からは、以下のキャリアへの道が開けます。
AIプロダクトマネージャー職としてのレベルアップ（ミドルレベル→シニアレベル→リード・プリンシパルレベル）
CPO (AI領域特化)
💪 スキルアップ
AIプロダクトマネージャー職は、全社規模での製品戦略に携わるポジションです。
以下のスキルを養うことができます。
リーダーシップスキル
事業戦略策定スキル
テクニカルアーキテクチャ設計スキル
AI駆動ソリューション策定スキル
📖 業務における学びと課題
学び：
最先端技術へのアクセス：製造場面でのAI実装、生のユーザーや事業への貢献
最前線からのAI転換トレンド：AI実装に向かう「パイオニア」としての知見獲得
実感できる事業貢献：分析、リリース、スケーリングを通した製品事業への包括的貢献
バイリンガル求人に興味のある方へ：複数言語での業務経験やグローバルな視野を活かした活躍が求められています。
課題：
AI領域特有の複雑さ：モデルごとの制約・限界、データ品質確認、評価内容やベンチマークの精査、倫理的観点や各国での規制内容の考慮
企業種別による開発スピードの違い：日系企業と外資系企業・スタートアップ企業では、ビジネス意思決定の時間配分に大きな違いがあります。
日系企業：80%を意思決定プロセスが占め、残りの20%の時間で実務作業
外資系企業・スタートアップ企業：20%の時間で意思決定プロセスを済ませ、残りの80%の時間を実務作業
近年は、スタートアップ企業を中心としたアジャイル開発の取り入れが盛んです。また、意思決定の迅速化・最適化を目的としたAI、意思決定インテリジェンスが登場しています。詳しくは、こちらのブログをご覧ください。
複数業務の対応：事業部、技術系、製品デザイン設計担当、運用・保守など複数領域のカバー
AI製品のリリースに向けた包括的な調整：ローカライゼーション、ターゲット文化へ配慮した製品調整、データガバナンス、各国で異なる法的規制への対応
ここからは、実際の応募選考に役立つ耳より情報をギュッとお伝えいたします。
👂 応募選考の耳より情報：
AI製品に関するポートフォリオの作成：SaaS製品やエンタープライズ製品プロジェクトのリード経験はありませんか？ポートフォリオを作成して、分析データの実用、技術職チームとの協業・関係調整、事業収益への貢献をしっかりアピールしていきましょう。
AI基礎知識の理解：AIや機械学習に関する基礎知識があれば、業界知識と業務理解へ向けた姿勢を示すことができます。機械学習モデルの仕組みや既存モデルの限界、データパイプライの動作仕様、AI駆動製品の品質について理解を深めるのがいいスタートになります。また、各指標数値の信頼性評価やAI実装によるユーザーインタラクションの変化についても考察を深めておくようにしておきましょう。英語に自信のある方は、こちらの記事も併せてご一読ください。
指標策定やイテレーションの習熟度：KPI指標の設定・トラッキング、リアルデータやユーザーフィードバックを取り入れた迅速なイタレーション実行などの業務習熟度が選考で問われるポイントです。
部署間協業におけるリーダーシップ：本職では、エンジニア、製品デザイン設計担当、事業部、法務部などの様々な部署との協業が必須です。チームワークや士気の高め方、業務選択におけるトレードオフ、不確実性を伴う製品リリースなど、前職での経験が大きな面接テーマになります。しっかりと整理して挑みましょう。
業務方針の共有と率先した実践：「この製品にAI実装できれば…」というアイディアはありませんか？こうしたアイディアを構想としてまとめ、導入支援、スケーリングまでに対応できる人材が重宝されます。
GTM戦略思考の取り入れ：社内AIツールのマーケットリリースに合わせたスケーリングでは、製品リリース戦略の策定や導入支援、フィードバックループの実行、スケーリングなどが担当業務になります。
バイリンガル求人をご検討中の方へ：今回のポジションは、英語での社内連絡調整と日本語でのカスタマーの折衝が求められます。以下の両方に力を入れるのがオススメです。
英語：社内関係調整・折衝スキル、技術職知識
日本語：顧客折衝スキル、技術職知識
ここからは、AIプロダクトマネージャー職についてのよくあるご質問をご紹介いたします。
✈️ 語学スキルを活かした業務経験は積めますか？
もちろんです。外資系企業やスタートアップ企業を中心に、バイリンガル求人も盛んです。
データ分析、指標設定、製品化、スケーリングなど、「アイディアとチームをまとめあげる英語力」と「社外で顧客の声に耳を傾ける日本語力」が求められます。
※🤫「英語は…」な方へ。
弊社では、日本語業務の求人もご紹介しております。グローバル市場展開に注力する日系企業でバイリンガル人材に向けた英語実用経験を積むこと可能です。
💪もし将来的にチャレンジしてみたいという方へ
「外資系で働く英語力」にフォーカスしたこちらのブログを併せてご一読ください。また、近日英語のスキルアップ方法も別ブログにてアップする予定です。お楽しみに！
⤴️ 採用が盛んな業界はありますか？
以下の業界・分野での応募が特に盛んです。
ITコンサルタント企業・SIer：社内向けAIツールの開発や社外リリース時の顧客対応を担当します。弊社のグループ企業である株式会社SHIFTもこのカテゴリーに含まれます。
製造業：B2BやB2C向けのAIツール開発を担当します。企業サイズもスタートアップから大手外資系企業まで多岐に渡ります。
JTC（大手日系企業）：金融・小売業・製造業などの業界で、社内AI改革が積極的に推進中です。本職の需要が高い業界でもあります。
AI関連のスタートアップ企業：AIによる業務自動化、生成AIやAIエージェントテクノロジーにフォーカスした経験が得られますよ。
💰 平均年収を教えてください！
業務経験や企業規模によって、年収が大きくは変動します。
一般的には、
ミドルレベル〜シニアレベル：800万〜2,000万円
よりリーダーシップを問われるプリンシパルレベル以上のポジションでは、2,500万円を超える求人もございます。できる人材の獲得には、企業側も潤沢な資金を準備していますよ。
🎯 特に重要なスキルが知りたいです！
本職では、技術的な専門知識、製品製造における知見、事業手腕の3点が重要です。
ここで特にご注目いただきたいスキルや経験が、以下の5点です。
製品戦略策定やE2Eの製品ライフサイクル対応経験
データドリブンなAIモデル、機械学習モデル、LLMの設計経験
Figma、BIツール、SQL、データ分析ダッシュボードの業務利用経験
部署間協業やステークホルダーマネジメントスキル
反復的思考：性能テスト、性能評価、迅速な性能改善の対応スキル
👀 プロダクトマネージャー職との違いが知りたいです！
製造リリースまで、製品を成功に導くのは共通です。
違いは、AIプロダクトマネージャー職には、AIデータ分析、AIモデル管理や不確実性といった対応事項が増える点です。
AI機能の実装を超えて、開発段階で変化するアルゴリズム・フィードバックループ・性能評価を担当します。
既存ワークフローへのAI統合、AIモデル性能の成功指標の設定、AIモデルの信頼性や公平性を判断する上での専門的知見が求められます。
👔 リモートワークやハイブリッド勤務は可能ですか？
もちろんです！
大手のIT企業を中心にハイブリッド勤務の求人が多い印象です。
一方で、対面での部署関連や顧客対応の必要な職種柄、フルリモート求人はあまり多くはありません。
🏞️ 将来的なキャリアプランが知りたいです！
前職で、プロダクトマネージャー職やビジネスアナリスト職の経験がある方の採用が中心です。前職業務経験を活かしながら、AI・データ関連プロジェクトに移行する流れが主流です。
本職の先のキャリアステップとしては、以下の通りです。
AIプロダクトマネージャー職としてのレベルアップ（ミドルレベル→シニアレベル→リード・プリンシパルレベル）
CPO (AI領域特化)
また、AI専門チームとの協業経験があれば、AI戦略の策定、社内AI改革、AI製品開発コンサルティングの場面で役立ちますよ。
🔥 応募に向けたオススメ準備が知りたいです！
重要ポイントをサクッとお伝えいたします。
AIモデル動作の把握：AI製品を担当するポジションです。概念レベルだけでもAIの仕組みを知っておいてください。
担当プロジェクトの業績：前職での集積業績を数値化しましょう。応募書類への記載と面接での共有を忘れないでくださいね。
技術職チームとの協業調整経験：エンジニア、データサイエンティスト、製品デザイン設計担当など、担当の異なる技術職メンバーとの進捗・業務調整を担当する毎日です。実際の業務に近い経験がある人材は、企業からの期待が大きくなりますよ。
事業収益と技術的専門知識：前職で技術職知識を活かして、収益貢献できた経験をしっかり伝えていきましょう。
バイリンガル求人を検討中の方：英語での部署間協業経験や日本語での顧客折衝スキルがアピールポイントになりますよ。
