AIエージェント基盤づくりの現場から

AIエージェント基盤づくりの現場から｜inao

Ai WorkforceのPdMが、AIエージェント基盤を育てる際の顧客案件との向き合い方を振り返る。個別業務を深く試し、他の案件でも使える機能へ整理する実務過程を紹介する記事。

DSが顧客の期待とAI・人の役割を調整し、FDEがワークフローやエージェントを試す体制を説明。PdMは新規性や不確実性のある案件を選んで関わり、得た知見を基盤の機能や優先順位へ戻している。

学習・案件への関与：新しく不確実なユースケースを選び、現場で深く検証する。／確認 2026-09-15／https://note.com/t170/n/n00945b4e55ab

学習・基盤への反映：案件の学びをチームで読み合わせ、共通機能として扱える範囲を考える。／確認 2026-09-15／https://note.com/t170/n/n00945b4e55ab

対象：AIの開発・導入・活用を検討する担当者。形式：企業・著者による公開記事。言語：日本語（公開本文で確認）。利用条件：公開記事（本文をログインなしで確認）

確認事項（編集部）：プロダクト管理の実践記事であり、エージェントの設計コードや全顧客に共通する性能保証は掲載されていない。

出典：inao「AIエージェント基盤づくりの現場から」／公開・更新情報：2025-12-24／確認日：2026-09-15／https://note.com/t170/n/n00945b4e55ab

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