急成長AIスタートアップで40代プロダクトマネージャーが2年間走り続けて見た景色

2025年12月31日 14:22

対話型音声AI SaaS「IVRy（アイブリー）」でプロダクトマネージャーをしている山田（@yaman）です。IVRyには2年前に入社しました。

この2年間、会社もプロダクトも、ずっと走り続けてきた感覚があります。年末なのでいったん立ち止まって、プロダクトマネージャーとして感じた難しさや面白さ、「これは大事だな」と思ったことをまとめてみます。40代になってからのスタートアップでしたが、かなり濃い2年でした。

簡単に自己紹介すると、これまでの経歴は以下の通りです。
・新卒でエンジニアとして、エンタープライズ向けSaaSの開発
・その後、大規模メディア運営会社やSMB向けの決済／ECプラットフォームで、プロダクトマネージャーやマネジメントを担当

この2年で起きたこと

つい先日、IVRyは累計50,000アカウント数突破のプレスリリースを出しました。私が入社した当時は8,000アカウントくらいだったので、この2年で多くの方に使っていただけているのだなとしみじみ感じています。

入社した2023年秋頃は、ChatGPTが出て1年近くが経とうとしていた頃でした。IVRyは電話自動応答サービスとしてはPMFしていて、まさに対話型音声AIサービスとして進化し始めているタイミングだったと思います。

2024年にプロダクトはAI対話のプロダクトへ進化し、2025年はSMBだけでなく、エンタープライズのお客様にも価値を届けられるようになりました。社員数も、入社したときは50人程度でしたが、今や300人近く。数字だけ見ると、いかにも「急成長」といった感じです。

ただ、振り返ってみると派手さよりも、「日々の判断と決断を積み上げてきた2年だったな」という感覚のほうが残っています。

急成長AIスタートアップでプロダクトマネージャーをやる難しさと面白さ

急成長だから難しい、だけではないです。IVRyのプロダクトマネジメントには、特有の難しさや面白さもあると感じています。

SMB〜エンタープライズ×ホリゾンタル×業務システム

1つ目は、SMBからエンタープライズまで、同じプロダクトで価値を届けていることです。本質的な価値は変わらない一方で、SMBのお客様には「とにかく簡単に使える」が重要です。エンタープライズには、既存の業務オペレーションに組み込める柔軟さが求められ、両方を成立させる必要があります。

2つ目は、ホリゾンタルであることです。SMB〜エンタープライズ×あらゆる業種の問い合わせ業務に対応する。つまり、バーティカルな業務の差分を、ホリゾンタルなプロダクトで解けるようにする。そのために、あらゆる要素を抽象化して設定に落とし込む必要があります（もちろん、ここはAIによって別の解き方も見えてきましたが）。

3つ目は、私たちはメディアではなく業務システムを提供している、という点です。アップデートで業務フローを変更してもらったり、設定をやり直してもらったりするのは基本的に難しい。だから「後から大きく構造を変えないと進化できない」状態は、できるだけ避けたい。この制約はずっと効いています。

ロードマップの広がりによる選択肢の増加

IVRyが扱うのは、電話の問い合わせという、これまで非構造でデータ化されにくかった領域です。これを構造化してデータにできると、提供できる価値が一気に増えます。AIによって今まで解決できなかったことを解決できる余地も大きい。ここを起点にロードマップが大きく広がりました。

スタートアップはPMF/GTMの領域を広げていきます。一つのPMFが見えたら終わり、ではなく、そこから「広げ方」の意思決定が始まります。PMFした領域を育てながら、次のPMFも進める。このバランスを取り続けるのが、現実的な前進になります。

ただし、選択肢が増えるほど判断に使う変数も増えます。何にベットするか。どこに時間を使うか。どの順番でやるか。しかも、全部が確定してから進めるわけではない。事業の成長速度を意識し、走りながらアップデートする。変数が増えるほど迷い方も増える。単に忙しい、ではなく、判断の質が問われ続ける感じになります。

AI時代ならではの難しさ

さらに、先ほどの変数に加えて「AIをプロダクト化する」という要素が組み込まれます。

IVRyはプロダクトのコアな体験がAIです。従来のSaaSは、設定すれば挙動をかなり直接的に決められます。一方で、LLMの設定は「振る舞いを抽象化して設定する」必要がある。要件定義して実装しても、挙動が確定しません。必ず評価を行い、改善が生まれる。開発プロセスが、最初からループ前提になります。

この「評価が終わって初めて価値が出たと言える」感じは、スケジュール感にも影響します。機能を作って終わりではなく、期待した結果が出ているかまで含めて完成に近づく。なので、どこをもって一旦出すのか、どこから先は改善として回すのか。ここを切り分けるという判断も必要になりました。

さらに、AI/LLM自体が日々進化し続けています。進化によって突然、解けるユースケースが拡大することもある。逆に、現時点での最適化が数ヶ月後には不要になることもある。だから、仕様に落とし込むときも「いま最適」だけでなく、「前提が変わったときに大きな手戻りにならないかにならないか」を見ながら決める必要がありました。

ロードマップは必要ですが、「この通りやればこの通り進む」にはなりにくい。前提が動くからです。だからこそ、ロードマップは確定した計画というより、フェーズの仮置きに近いです。

不確実性と変数の中で、判断と決断を回す

急成長で変数が増える。AIで前提が揺れる。結果として、判断と決断の回数が増えます。大きく言うと、この構図です。

この状況でやらないようにしているのは、早さを優先して雑に決めてしまうことです。とはいえ、全部を深く考えすぎると前に進まない。なので、「問題はできるだけシンプルに解く。ただし、全体の変数は片隅に置いておく」を意識しています。

目の前の論点を単純化しないと前に進めない。でも単純化しすぎると、後で別の変数が効いてきて崩れる。だから、いま解く問いは絞りつつも、事業状況や顧客、組織、技術の制約みたいな大量の変数は、大量のまま捨てずに持っておく。そんな感覚です。

その上で「深く考えるべきところを深くする」ために、普段から仕込みをしておく必要があるなと思いました。私が意識しているのは、だいたい2つです。

1つ目は、判断の前提を揃えることです。議論が噛み合わないときは、だいたい前提がズレています。なので、まずは「いま分かっている事実」と「まだ仮説でしかない部分」を分けて書き出す。

2つ目は、不可逆かどうかで思考の深さを変えることです。後から戻せる判断は、ある程度の情報で決めて前に進む。戻せない判断（構造、データ、顧客の運用に影響するもの）は、時間を取ってでも深く考える。全部を同じテンションで考えない。ここを意識するだけで、判断のスピードと質の両方が上がりやすくなります。

そして、この2つをちゃんとやるためには、プロダクトマネージャー自身が事業状況とテクノロジーに対して、適切な解像度を持っていることが前提になります。解像度が低いと、そもそも前提が揃わないし、不可逆な論点の見極めも外れる。逆に、事業がいまどこにいて何がボトルネックで、技術的に何が「できる／できない／まだ怪しい」のか。このあたりをちゃんと掴めていると、「解くべきIssue」を良い形で置きやすくなります。判断と決断を回す土台として、ここが一番効いている気がしています。

未来のプロダクトの状態に責任を持つ

短期のIssueを解くことも大事です。ただ、短期だけを見ていると、いつの間にかプロダクトの構造が後で苦しくなる形になりがちです。業務システムだと、後からの大改修はお客に負担をかけますし、開発スピードも大きく影響を及ぼします。

だから、どの時間軸でどんな状態になっているべきかを描いておく。例えば、x年後にどういう提供価値になっていて、そのために今どこまで仕込んでおくべきか。仮説の積み重ねでもいいので、置いておく。短期の問題を解きつつ、頭の片隅に中長期を残す、みたいな感覚です。

外部環境も技術状況も変化するので、頭の中でリビルドし続けることになります。それでも「未来の状態にも自分は責任を持つ」と腹を括ると、判断が変わる瞬間があります。

迷いが消える、というより、迷い方が変わる。決めるための問いが立つ。判断と決断を繰り返しながら未来の状態に責任を持つ覚悟があると、最終的に決めきる力が残るんだと思います。

おわりに

書きながら「結局何が言いたいんだろう」と一瞬思いましたが、2年経って残った感覚はわりとシンプルでした。不確実性と変数に向き合いながら判断と決断を繰り返すのは大変。でも、かなり楽しいです。

来年も変化しか見えていません。たぶんまた前提は動くし、ロードマップも更新され続けます。その中で、雑に考えず、深く考えるべきところは深く考える。未来のプロダクトの状態に責任を持つ。地味ですが、これを続けていこうと思います。

あと、IVRyは急成長「中」なので、絶賛一緒にプロダクトを作ってくれる人を募集しています（プロダクト以外の職種も含めて）。興味がある方、ぜひお話しさせてください！