AIエージェントは、たとえるなら「優秀だが、あなたの会社の文脈を知らない部下」だ。すごい速さで動くが、「このへん、いい感じにやっといて」は通じない。曖昧な指示は、超高速で技術的負債に変わる。
だから、AI時代のPdMには、新しい工程が一つ増える。委任の設計だ。
人間の部下なら「依頼する→やってもらう→確認する」の3ステップで足りた。文脈を汲んでくれるからだ。AIには、それがない。だから 「何を任せ、何を任せないか」「どこで止めるか」「ミスしたら誰がどう直すか」を、先に設計する。これが委任の設計だ。
責任は、渡せない
DevOpsの先駆者Gene Kimは、この変化を「料理長（Head Chef）」にたとえた。あなたはもう、自分で全部を作る料理人ではない。厨房を設計し、スタッフ（AI）に役割を与え、連携を組む料理長だ。
肝心なのは、料理長の責任は絶対だということ。自分で全部作らなくても、テーブルに運ばれる料理の味には全責任を負う。「ソースが分離しているのはAI副料理長のせいです」は、通用しない。AIが書いたコードに穴があっても、プロダクトの品質の最終責任は、PdMにある。作業は委任できる。だが、責任は委任できない。 だからこそ、「どこまで任せるか」の線引きが要る。
線引きは、2つの軸で
判断は2つの軸で決まる。影響度（失敗したら事業にどれだけ響くか）と、AIの精度（今のAIがどれだけ正確にこなせるか）。これで4つに分かれる。
- 影響 大 × 精度 低 → 人間が判断する。 セキュリティ設計、個人情報、課金ロジック、戦略の最終決定。ここをAIに丸投げすると、事故る。
- 影響 大 × 精度 高 → 監視付きで任せる。 機能実装、データ設計。AIに作らせ、必ずレビューする。できれば“別の”AIに監査させる——書いた本人は、人もAIも、自分の粗に甘いからだ。
- 影響 小 × 精度 高 → 積極的に任せる。 UIの微調整、テスト生成、要約。ここを人間がやるのは時間の無駄だ。
- 影響 小 × 精度 低 → 試してみる。 失敗しても痛くない領域で、AIの実力を測る。
象限は、動く
大事なのは、同じタスクでも時間とともに象限が動くことだ。今日は「試してみる」だったプロトタイプが、ユーザーテストで好評なら「監視付きで任せる」へ。本番リリースが決まれば「人間が判断する」要素が加わる。固定で考えず、プロダクトの段階に応じて委任レベルを動かす——ここがPdMの腕の見せどころだ。
あなたは、もう土台を持っている
委任の設計は、新しい魔法ではない。要件定義は「AIへの仕様の伝達」に、優先順位づけは「何を任せ、何を持つか」に、リスク管理は「停止条件の設計」に——あなたが10年かけて磨いたPdMスキルが、そのまま翻訳できる。AIに何かを任せるたびに、こう問えばいい。「この仕事で、自分は何を判断すべきか？」
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