プロダクト思考 Product thinking

技術的な判断と、ユーザーのニーズ、使いやすさ、プロダクトの受け入れられ方との関係。

少人数のチームに分厚い規則は要りません。使ってよい、先に相談、禁止の3列、やさしい言葉で書く4段階のデータ、責任者、事故のときの手順を1ページにまとめます。そのまま貼れるひな形、6人チームの例、チェックリスト付きです。

うまくいったAI機能は、使われた回数だけでは決まりません。この記事は、品質、費用、信頼の3つの層で測ることを提案し、9つの指標の1ページの表、レビューの手間を含めた成功した結果あたりの費用の式、受け入れ率に惑わされない読み方、よくある落とし穴を示します。

コードの行数は、最も数えやすく、最も誤読しやすい数字です。AIが数秒で千行を書く今は特にそうです。この記事は理由を説明し、マイナス2000行の話を紹介し、チーム単位の代わりの指標と害のない使い方を示します。

バイブコーディングは1日で動く試作を作れますが、セキュリティの穴や技術的負債への近道にもなります。この記事は、使ってよい場面、止める場面、1日の計画、試作を製品にする前のチェックリストを示します。