シリーズAのtoCプロダクトでPMをしている者です。 最近、経営企画に新たに入ったメンバーと一緒に、株主に向けた1年後までの事業計画（PL）を作るように指示されました。 この事業計画では、「いつ・どの数値を・どのくらい上げるか」を、過去の施策で得た学びをもとに描いてほしいと言われています。これまで数年サービスをやってきているなら数字を見通せない訳はない、シリーズA以降はこのやり方でやらないとダメと言われました。 理想のPMは、一年後までどの数字をどの施策でどのくらい上げられるかを見通しているのでしょうか？ 根拠のない数字を掲げても、達成できてもできなくても誰も責任を取らないから、と、PMが計画と共に策定することが重視されています。 この方針自体は一理あると思うし、計画づくりにPMが巻き込まれるのはありがたいことだと感じています。（上から謎の数字が降ってくるより、コミットしやすい計画になると思います。）が、これまでやったことがない動き方なので大変戸惑っています。今の私は「今後やる施策の結果を見て、次に何をやるか決める」ような探索的なサイクルでしかプロダクトを動かした経験がなく、「この数字を上げるためにこれをやる」と1年分のロードマップを先に描いたことがありません。 自分たちのアウトプットがどのくらいの結果を出せるかの学習が少ないのが原因かなと思っているのですが、全然その辺の感覚がなく、できることはやって結果が上振れることも下振れることもあって、どうしたらいいのだろうと思っています。 このような経験は、Akiさんにもあったでしょうか？ ・PMとして事業計画に対してどのようにコミットされたか ・どのようにして「施策と数値の関係性」への理解を深めていったのか ・事業計画を引くときに、どこまで仮説で描き、どこから柔軟性を持たせているのか など、何かご経験や考えがあれば教えていただけると嬉しいです。 どうぞよろしくお願いします。

ハードウェアプロダクトのPM的な役割になりました。ハードウェアと言えどソフトウェア部隊はいますし、今後AIや社内の業務改善で生成AIを扱っていくケースが増えていきますし、その知見を得るためのスキルを身に付けたいと考えています。 そこでの質問なのですが、以下のいずれを選択をするのが望ましいと考えますか？またその理由を教えていただけるとありがたいです。 選択肢① Python独学→AIコース（例. TechAcademy）をスクールで受講 選択肢② 生成AI特化コース（例. DMM 生成AIキャンプ）をスクールで受講 前者は原理から抑えるやり方、後者はアウトプット方法を手っ取り早く学ぶ方法と捉えています。 自分がエンジニアでない場合に、原理を抑えにかかるのとアウトプット作れるようにしていくのとはどちらが良いのかアドバイスをいただけらばと思います。 追伸. 社内でAIがそんなに盛んな訳でもないので一定小さなアウトプットが作れると啓蒙になるかなという気持ちで元々原理抑える流れで考えていたのが揺らぎ始めてます。

いつもポスト拝見しています。 転職活動を経て複数社内定しており、①やりたい仕事×非希望勤務地×年収減（手取り維持）、②やややりたい仕事×希望勤務地×年収微減（手取りやや減）、2択で悩んでいます。 ①の仕事内容で関東圏勤務であれば即決なのですが、、パートナーと遠距離になり、婚期が後ろに倒れることを懸念しています。 将来的に①の仕事で関東圏勤務を狙って数年働く→再び転職活動するという動きを考えているのですが、転職活動は1回目と2回目でハードルって変わりましたでしょうか？ また、仕事と結婚を両立する上では②を選択すべきでしょうか？ ご意見伺えると嬉しいです。

プロダクトマネージャーは会議やチャット、作業が多い中で、目の前のイシューではなくプロダクトの未来のことなど、緊急ではないけど重要なことを深く思考する時間はどのように確保されていましたか？ 以前、残業等も基本的にはしなかったとツイートされていたので、どういった時間管理をされていたのか、気になりました！

シリーズAのtoCプロダクトでPMをしている者です。 最近、経営企画に新たに入ったメンバーと一緒に、株主に向けた1年後までの事業計画（PL）を作るように指示されました。 この事業計画では、「いつ・どの数値を・どのくらい上げるか」を、過去の施策で得た学びをもとに描いてほしいと言われています。これまで数年サービスをやってきているなら数字を見通せない訳はない、シリーズA以降はこのやり方でやらないとダメと言われました。 理想のPMは、一年後までどの数字をどの施策でどのくらい上げられるかを見通しているのでしょうか？ 根拠のない数字を掲げても、達成できてもできなくても誰も責任を取らないから、と、PMが計画と共に策定することが重視されています。 この方針自体は一理あると思うし、計画づくりにPMが巻き込まれるのはありがたいことだと感じています。（上から謎の数字が降ってくるより、コミットしやすい計画になると思います。）が、これまでやったことがない動き方なので大変戸惑っています。今の私は「今後やる施策の結果を見て、次に何をやるか決める」ような探索的なサイクルでしかプロダクトを動かした経験がなく、「この数字を上げるためにこれをやる」と1年分のロードマップを先に描いたことがありません。 自分たちのアウトプットがどのくらいの結果を出せるかの学習が少ないのが原因かなと思っているのですが、全然その辺の感覚がなく、できることはやって結果が上振れることも下振れることもあって、どうしたらいいのだろうと思っています。 このような経験は、Akiさんにもあったでしょうか？ ・PMとして事業計画に対してどのようにコミットされたか ・どのようにして「施策と数値の関係性」への理解を深めていったのか ・事業計画を引くときに、どこまで仮説で描き、どこから柔軟性を持たせているのか など、何かご経験や考えがあれば教えていただけると嬉しいです。 どうぞよろしくお願いします。

ハードウェアプロダクトのPM的な役割になりました。ハードウェアと言えどソフトウェア部隊はいますし、今後AIや社内の業務改善で生成AIを扱っていくケースが増えていきますし、その知見を得るためのスキルを身に付けたいと考えています。 そこでの質問なのですが、以下のいずれを選択をするのが望ましいと考えますか？またその理由を教えていただけるとありがたいです。 選択肢① Python独学→AIコース（例. TechAcademy）をスクールで受講 選択肢② 生成AI特化コース（例. DMM 生成AIキャンプ）をスクールで受講 前者は原理から抑えるやり方、後者はアウトプット方法を手っ取り早く学ぶ方法と捉えています。 自分がエンジニアでない場合に、原理を抑えにかかるのとアウトプット作れるようにしていくのとはどちらが良いのかアドバイスをいただけらばと思います。 追伸. 社内でAIがそんなに盛んな訳でもないので一定小さなアウトプットが作れると啓蒙になるかなという気持ちで元々原理抑える流れで考えていたのが揺らぎ始めてます。