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スキルエンジニアリング（PM）

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tagspm, skill-engineering, workflow-design, ai-skills, productivity

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スキルエンジニアリング（PM）

すぅ AI駆動PM が提唱する概念。PM（プロジェクト・プロダクトマネージャー）が自分の業務をAIスキルとして再現・自動化する力のこと。AIモデルの進化競争を追いかけることをやめ、自身の業務設計力を武器にスキル化を進める姿勢を指す。

定義

「自分の業務をスキル化する力」 = スキルエンジニアリング

AIモデルはどれも十分な水準に達しており、「どのモデルが1番か」は一過性の問題。PM が注力すべきは特定モデルへの習熟ではなく、業務そのものをスキルとして再現可能にすることである。

本質：業務設計力

スキルエンジニアリングは AI 技術の知識ではなく 業務設計力 が本質。

「利用ユーザーが最も使いやすい業務を設計できる力」 ＝ 業務設計力

  • AI技術に詳しくても業務フローを理解していなければ使われないスキルしかできない
  • 逆に AI 技術が浅くても、業務の順序・必要な情報・処理の流れを設計できる人は高品質スキルを作れる
  • PM が日常的に行っている「要件整理 → 関係者整理 → フロー設計」はスキルエンジニアリングそのもの

PM業務の分類：「ヒト」と「コト」

スキルエンジニアリングの出発点となるフレームワーク。

AI化が難しい「ヒト」の業務（人間が担い続ける）

  • メンバーマネジメント
  • 顧客・ユーザーのヒアリング
  • ステークホルダーとのコミュニケーション

スキル化で効率化できる「コト」の業務

  • WBS の作成・進捗管理・チェック
  • メール返信漏れレビュー
  • 要件定義の作成
  • スライド・業務フロー作成
  • 議事録作成

「コト」をスキルで5分で終わらせ、空いた時間を「ヒト」の業務に充てることで プロジェクト全体の品質が上がる。

スキル化すべき業務の見つけ方

反復的に発生するものはすべてスキル化の対象候補とみなす。

頻度例
毎日日次レポート、スタンドアップ準備
数時間に1回メールチェック・返信草案
週1回進捗報告スライド、WBS 更新
月1回月次レポート、振り返り

「これ、スキルにできないかな」という発想を持つかどうかが、生産性向上の分岐点になる。

スキルの品質基準

高品質スキルは 最低2時間以上、複雑なものは数週間かかる。

  • 単純な SKILL.md 100行程度のプロンプト集は「品質が高いスキル」とは言えない
  • Anthropic 公式の skill-creator スキルは5フォルダ・複数ファイル構成で品質基準の参考になる
  • 実務レベルのスキルには経験・判断基準・参照情報が必要であり、抽象的な記述だけでは不十分

スキルは「一気に作り上げる」ものではなく、使いながらAIと共に軌道修正し続けるもの。

業務分割アプローチ

「最初から全部を1つのスキルにまとめる」のではなく、業務を小さな単位に分割してそれぞれをスキル化し、上位のスキルで束ねる設計が有効。

議事録作成の例

[上位スキル]
  議事録作成フロー全体を一連で実行
    ↓
[分割スキル]
  1. Google Drive から文字起こしデータを取得するスキル
  2. 文字起こしを議事録向けに整えるスキル
  3. 出力された議事録を整形するスキル
  4. Notion の該当プロジェクトに登録するスキル

この構造は「ただのプロンプト集」ではなく 業務設計そのもの である。

スキルは自分専用・プロジェクト専用でよい

  • 他の PM が使えるスキルを作る必要はない
  • 自分の属人的な業務を 自分だけが使えるスキルにする ことが出発点
  • チームや組織に横展開できるスキルが生まれれば、それはボーナス

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