■ いま、企業のなかで起きていること
企業のなかで、「仕組みとして人を育てる」ことは、まだ発展途上のテーマかもしれません。

小さな成功体験を積み、少しの自信と周囲からの信頼を得て、また一段大きな挑戦をする——この成長のスパイラルに自力で乗れる人は、どんな環境でも伸びていきます。一方で、意欲を持って入社したのに成果を出せず、「環境が合わなかった」と言って去っていく人が、どの会社にもいます。もともと持っているスキルの水準も、置かれた環境も、人によって違うからです。

この差はこれまで、個人の資質や環境との相性の問題として語られることが多かったように思います。けれど私たちは、成長を仕組みで支える手段が、そもそも存在しなかったことのほうが大きいと考えています。

本来なら成果を出せたはずの人が、その機会に出会えないまま終わってしまう。ここを解きたいと考えています。

■ なぜ、いま解けるようになるのか
では、なぜその手段が生まれてこなかったのか。私たちは、教育コンテンツをつくるコストがネックだったと考えています。
人が成長するには、疑似的な経験をし、フィードバックを受け、復習して補強し、また挑戦する——という学習サイクルを回す必要があります。それを支える教材が必要です。学校教育においては、数学・英語・国語といった普遍的な科目に、専門家が集まってようやく教科書をつくってきました。それを仕事ごとに用意することは、現実的に不可能でした。結果として、配属された環境でたまたま学べた人は伸び、そうでない人は伸びない——という状態が続いてきました。誰かが手を抜いていたわけではなく、打つ手がなかったのだと思います。
生成AIによって、その前提が崩れます。教材をつくる限界コストがゼロに近づき、普遍的な科目にしか存在しえなかった「教育」が、一つひとつの仕事という具体的な目的に対して、初めて成立します。
また、研修の意味も変わります。これまで研修は、生産性に直接つながらないコストの一部と見なされてきました。成果を出せなかった人が出せるようになるのなら、それは投資です。ここから市場そのものの意味合いが変わると見ています。
ただし、AIに指示すれば教材ができる段階ではありません。現場ごとのチューニングと、その企業に埋もれた暗黙知をどう取り込むか。私たちがいま手をかけているのは、まさにその部分です。

◆企業向け従業員教育プログラムについて
業務習得AIシステム Sketto（スケット）｜atama plus株式会社
https://offers.atama.plus/employee_training

【業務内容】
・顧客企業への訪問や商談への同席を通じた一次情報の収集・課題発見
・定性・定量データをもとにしたユーザー課題・仮説発見
・AIを活用したモック・プロトタイプの作成と高速な仮説検証
・プロダクト戦略・ロードマップ・MVP設計の検討
・エンジニア・デザイナー・営業・カスタマーサクセスと連携した開発推進
・リリース後の利用状況分析・効果検証・改善サイクルの推進
・顧客理解や市場理解をチーム全体へ共有し、事業の方向性や価値提供のあり方を議論・推進

【チーム体制】
本ポジションは事業責任者直下のプロダクトマネージャーです。
※ 事業責任者自身も、プロダクトマネージャー経験者であり、プロダクト・ビジネス双方の観点を持った上で事業全体をリードしています。

担当領域については、何を解くかの定義からロードマップまで、実質的に方向性をリードしていただく想定です。

atama plusでは、PdMの横断組織があり、定例のプロダクトレビュー／勉強会など、知見を共有する場を通じて相談・共有ができる環境です。当社ではB2B/B2Cを超えて多角的に事業を展開しており、各事業に即したプロダクトマネジメントを身に着けることができます。

【開発の進め方】
週に一度、事業責任者・PdM・営業・CS・エンジニアが集まり、顧客の一次情報をもとに何を解くべきかと優先順位を見直しています
ロードマップと優先順位はPdMが起案し、プロダクト責任者を兼任している事業責任者が意思決定を行う体制です
開発は1スプリント2週間のスクラムです。ディスカバリー（何を解くか）とデリバリー（どう作るか）を並走させています。

【ポジションの魅力・やりがい】
◎AI時代の新しい市場を、自らつくる経験
市場もプロダクトもまだ完成形はありません。誰にどんな価値を届けるのかを探索しながら、事業・プロダクト・市場を同時につくっていく経験ができます。

そのうえで私たちは、ゼロから手探りで始めているわけではありません。一人ひとりの理解度に合わせて学ぶ順番を組み替える、つまずきの原因まで遡って学び直す——AI教材「atama+」で培ってきた学習設計の考え方は、社会人の学びにも活かせると考えています。「学んだことが本当に身についたのか」をどう確かめるかについても、教育の現場で長く向き合ってきました。

◎顧客理解を起点に、プロダクトと事業をつくるPdM
私たちが最も重視しているのは、顧客の一次情報です。

PdMも営業やカスタマーサクセスと同じように顧客企業を訪問し、商談にも同席します。実際の利用シーンを観察し、ユーザーインタビューや定量データだけでは見えない課題や文脈まで理解しながら、プロダクトの方向性を決めていきます。

また、PMFを目指すフェーズだからこそ、「何をつくるか」だけでなく、「どの市場へ、どんな価値を届けるか」といった事業の方向性から議論に関わることができます。

◎AIを活用した高速な仮説検証と、職種を超えたプロダクト開発
私たちは、仕様を長く議論するよりも、AIを活用してまず動くモックやプロトタイプをつくり、顧客から学ぶことを大切にしています。

atama plusでは、PdM自身が顧客提案用のプロトタイプを生成AIで実装します。
エンジニアの手が空くのを待ってから検証するのではなく、自分で作って迅速な検証に持ち込める環境です。企画検討、仮説整理、業務設計、プロトタイピングまで、職種の境界を超えてAIを使う文化があります。

※利用ツール：PdMが日常的に使っているのは Claude(Desktop/Design含む)／Figma／Jira／Confluence（Atlassian）／Cursor／Miro などです。
開発チームでは GitHub Copilot ／ Devin ／ Takumi なども使われており、技術の進化を前提に、使うツールは固定していません。

【もっと知りたい方へ】
note記事「3週間実践してみてわかった「生成AIでスクラムによる開発はどう変わるか」」 https://note.com/n_m_ta/n/nb7a534eab7c1
AI教材「atama+」 https://product.atama.plus/
学習塾向けAI質問対応サービス（日経新聞） https://www.nikkei.com/article/DGXZQOUC1566W0V10C26A1000000/

【選考について】
atama plusでは、選考を「相互理解の場」と位置づけています。書類選考通過後にご参加いただく面接では、対話を通じて、ぜひatama plusのカルチャー、事業、プロダクト等について理解を深めていただければと思います。