PMはスキルエンジニアリングを極めるべし
すぅ | AI駆動PM による note 記事（2026-03-13 公開）。AIモデルの進化競争を追いかけることをやめ、PM がすべき「スキルエンジニアリング」に集中せよという主張。
要旨
- AIモデルはどれも一定水準を超えており、「その時の1番」を追いかけても一過性。PM がモデル競争に巻き込まれる必要はない
- PM が極めるべきは スキルエンジニアリング = 自分の業務をスキル化する力
- スキルエンジニアリングの本質は「AI技術力」ではなく 業務設計力
- PMが日常的に行っている要件整理・フロー設計こそがスキルエンジニアリングの核心
PM業務の「ヒト」と「コト」分類
PMの業務を2種類に分けることが重要。
AI化が難しい「ヒト」の業務（人間が担う領域）
- 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
AI化で効率化できる「コト」の業務（スキル化対象）
- WBSの作成・進捗管理
- メール返信漏れのチェック
- 要件定義の作成
- スライド作成
- 議事録作成
「コト」を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を目指す。
- 毎日やっている業務
- 数時間に1回発生する作業
- 1週間に1回の定期タスク
- 1ヶ月に1回のルーティン
「これ、スキルにできないかな」と考える発想があるかどうかで差がつく。
実例：業務フロー作成スキル
- draw.io で2〜3時間かかっていた業務フロー作成が、Claude Code スキルで5分で高品質生成可能に
- 「多分できない」という心理的な壁をなくし、まず試してみることが重要
スキルの品質について
- 高品質なスキルを1つ作るには最低2時間、物によっては1週間〜1ヶ月
- 公開されているスキル集の多くは「SKILL.md 100行の抽象的なプロンプト集」に過ぎない
- Anthropic 公式の
skill-creatorスキルは「スキルを作るためのスキル」。5つのフォルダ・複数ファイルで構成され、品質の高いスキルの参考例 - 実務で使えるスキルは経験・文脈・判断基準を含み、単純な要約では表現できない
スキルエンジニアリングの本質 = 業務設計力
「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技術の深さより、業務の流れと使う人の状況を理解している方が高品質スキルを作れる
- 要件整理・関係者の動きの考慮・最適フロー設計 ——これはスキルエンジニアリングそのもの
具体例：議事録作成業務のスキル分割
「一気に全部スキル化する」のではなく小さく分割する考え方。
- Google Drive 上の文字起こしデータを見つけるスキル
- 文字起こしを議事録向けに整えるスキル
- Gemini に渡すための依頼文を組み立てるスキル
- 出力された議事録を整形するスキル
- Notion の該当プロジェクトレコードに登録するスキル
↓ これらを束ねる「業務フローを一連で実行するスキル」を上位に作る。
この構造が「ただのプロンプト作り」ではなく「業務設計そのもの」。
関連エンティティ・サービス
- ネコノテキャリア (sunaneko.jp/nekonote-career) — PM・PdM 転職専門エージェント。同記事で紹介