概要
Claude Codeを活用し、プロダクトマネージャーの要件定義とデータ分析を「Skill」として型化することで、ドメイン知識の補完と業務効率化を両立した実践事例の紹介。
詳細内容
TalentXのPMが、AI（Claude Code）との対話における出力品質のばらつきを解消するため、繰り返し使う知識や型を「Skill」として定義した実践記録です。
### 1. 要件定義のSkill化
「形式選択・問題フレーム・調査・執筆・レビュー」の5フェーズからなる型をAIに持たせました。特に、解決策を提示する前に「誰が何に困っているか」を固めるフェーズを強制することで、安易な解決策への飛びつきを防止しています。また、既存コードからプロダクト間の依存関係を調査するステップを組み込み、考慮漏れを削減しました。
### 2. データ分析のSkill化
DBのテーブル定義や命名背景をまとめた「DB辞書」をSkillの土台とし、最新のコード（マイグレーションファイル）との差分を自動チェックする仕組みを構築しました。これにより、PM自身がエンジニアに頼らず、精度の高いSQLを生成・実行できる環境を実現しています。
### 結論と課題
Skill化により「点」の作業は高速化されましたが、AIに依存しすぎるとプロダクト全体を「線」で捉える力が弱まるリスクも指摘されています。浮いた時間を一次データの確認や深いレビューに充てることで、PMとしての判断力を養う重要性が強調されています。