プロダクトマネージャーのAI活用　PRD・ユーザーインタビュー・試作のプロンプト例と注意点

この記事で扱うツール

値は TRAIL のファクトパック（2026年11月6日時点）と、各ツールの使い方の記事による。

料金の通貨は、ChatGPT と NotebookLM が円、ほかの3つは米ドルだ。v0 の個人向けの Premium（月$20）は新しくは契約できない。NotebookLM は2026年7月16日に名前が Gemini Notebook に変わったが、この記事では検索で使われることの多い旧名で呼ぶ。

この記事は PM の仕事の場面に絞る。コードを書く作業はエンジニアのAI活用、スライドの資料づくりは企画・資料作成のAI活用、画像やデザインはデザインのAI活用、データの集計の詳しい頼み方はデータ分析のAI活用で扱う。

場面ごとの使い方

ここでのプロンプトは各ツールにこう頼めるという例だ。[ ] の中を自分の内容に差し替えて使う。TRAIL は出力を確かめていないので、できたものは必ず自分で確かめる。

PRD の下書きを作る

新しい機能の PRD（製品の要件をまとめた文書）を、決まった形で書き始めたいときだ。Claude のプロジェクトでは資料をナレッジに入れ、プロジェクトの中だけで効く指示も書いておける（Anthropic ヘルプセンター）。claude.ai/projects で「+ 新規プロジェクト」をクリックし、社内の PRD のひな形や製品の概要をナレッジに入れる。「プロジェクト指示を設定」に次のように書く。

あなたは[製品名]の PRD の下書きを手伝う担当です。
PRD はナレッジの[ひな形の名前]の見出しと順番で書いてください。
製品の仕様や数字はナレッジの資料から引用し、資料にないことは書かずに「要確認」と書いてください。
書く前に、目的や対象のユーザーで分からない点があれば質問してください。

そのうえで、会話で「[機能名]の PRD を下書きしてください。背景：[背景を数行]」と頼む。プロジェクトに入れた資料はキャッシュされ、同じ資料を毎回アップロードするより、上限に数えられる量が少なくなる。Free で作れるプロジェクトは5つまでだ。手順は Claude の使い方にある。

PRD の抜けと食い違いを洗い出す

書いた PRD がユーザーの声や依頼元の要望に答えているかを確かめたいときだ。NotebookLM はソースについての質問に、ソースのどこを使ったかを示す引用付きで答え、回答に使うのはソースに含まれるデータだけだ（Google の NotebookLM ヘルプ）。PRD、インタビューのまとめ、要望の一覧をソースに入れ、チャットで次のように頼む。

「[PRD の名前]」の要件と、「[インタビューのまとめ]」「[要望の一覧]」を照らし合わせてください。
1. ユーザーの声にあるのに PRD で触れていない点
2. PRD の要件のうち、ソースに根拠が見つからないもの
3. ソースどうしで食い違う点
それぞれ、どのソースのどこの記述かを添えてください。

ヘルプはソースが多いとき、資料の名前を入れて具体的に聞くよう勧めている。引用を選ぶとソースの該当箇所に移れるので、指摘は元の箇所で確かめる。ノートブックは独立しているので、機能ごとに分けて作る。手順は NotebookLM の使い方にある。

ユーザーインタビューを記録する

オンラインでユーザーに話を聞き、あとで見返せる記録を残したいときだ。Granola はパソコンのマイクとシステム音声から文字に起こし、会議に Bot は参加しない。会議が終わると、文字起こしと自分のメモをもとにノートを作る（Granola のヘルプセンター）。デスクトップ版のホーム画面のワークスペースのメニューから「Manage templates」を開き、次のようなテンプレートを作る。

これは[製品名]のユーザーインタビューだ。PM が要件を考える材料として記録を残したい。
回答者の言葉はできるだけそのまま残し、聞き手の推測は書かない。
## 回答者の状況
- 仕事の内容、[製品名]を使う頻度と場面
## 困っていること
- 発言ごとに1行で書く
## 今のやり方と回避策
- ほかのツールや手作業で補っていること
## 製品への要望
- 要望と、その理由として話されたこと
## 確かめきれなかったこと
- 次のインタビューで聞くべきこと

Granola のヘルプは、使う前に参加者の同意を得るのは利用者の責任だとしている。インタビューの案内と冒頭で、記録することとその目的を伝えて同意を取る。知らせる方法として、会議のチャットに自動でメッセージを送る機能と、カメラ映像に記録中の印を出す「Granola Watermark」があり、どちらも「Settings」→「Preferences」→「Transparency」で設定する。Granola は音声を保存しないので、録音を聞き直すことはできない。対面のインタビューはスマホのアプリで記録する。

インタビューの発言を分類する

何人ものインタビューから、困りごとや要望の傾向をつかみたいときだ。Granola Chat は1つの会議、フォルダ、すべての会議を相手に質問でき、よく使う頼み方は Recipes として保存できる（Granola のヘルプセンター）。インタビューのノートを1つのフォルダにまとめ、フォルダのチャットで次のように頼む。

このフォルダのインタビューから、回答者が挙げた困りごとと要望を集めてください。
似た内容はまとめて名前を付け、話した人数が多い順に並べてください。
それぞれに、どのインタビューで出たかと、代表的な発言をそのまま添えてください。
どの分類にも入らない発言は「その他」にまとめてください。

分類の名前や人数は AI がまとめたものなので、要件に使う前に元のノートと文字起こしで確かめる。ノートの各項目は、横の虫めがねのアイコンで文字起こしのどこから書いたかを確かめられる。無料の Basic のチャットが参照できるのは直近30日分のノートだけだ。手順は Granola の使い方にある。

問い合わせや要望を分類して数える

サポートに届いた問い合わせや、営業が集めた要望を、テーマごとに数えたいときだ。ChatGPT は Excel や CSV のファイルを読み込んで集計し、表やグラフにできる（OpenAI のヘルプセンター）。顧客の名前や連絡先の列を消した CSV を添付して、次のように頼む。

添付した[ファイル名]は、[期間]に届いた[問い合わせ／機能の要望]の記録です。1行が1件です。
[本文の列名]の内容から、次の分類のどれに当たるかを判定し、新しい列に入れてください。
分類：[不具合]、[使い方の質問]、[機能の要望]、[料金・契約]、[その他]
分類ごとの件数を表にし、[月]ごとの推移を棒グラフにしてください。
判定に迷った行は、[ID の列名]を一覧にしてください。

ヘルプは使ってほしい列、計算、まとめ方、グラフの種類を指定するよう勧めている。判定は1件ずつ元の記録と照らせるよう、ID の列を残しておく。無料版のファイルのアップロードは1日3ファイルまでだ。集計の詳しい頼み方はデータ分析のAI活用にある。

競合の公開情報を出典つきで調べる

競合の製品の料金や機能、直近の発表を、出典を付けて並べたいときだ。ChatGPT の deep research は複数のオンラインの情報源を読み、引用付きのレポートにまとめる（OpenAI のヘルプセンター）。ツールメニュー（+）から deep research を選び、次のように頼む。

[製品の分野]で[対象のユーザー]向けに提供されている、次の製品を調べてください。
[競合の製品名1]、[競合の製品名2]、[競合の製品名3]
各製品の料金プラン、主な機能、直近1年の発表を表にし、公式のページを出典として URL と日付を付けてください。
公式のページで確かめられない点は「不明」と書いてください。

調べる先を絞るときは、「Sites」から「サイトを管理」を開き、各社の公式サイトを指定できる。ChatGPT が出す調査計画は、始める前に確認して直せる。プロンプトには自社の未発表の計画を書かず、公開された情報の調べものにとどめる。手順は ChatGPT の使い方にある。

画面の試作を作る

PRD の画面の流れを、関係者が触れる形で見せたいときだ。v0 は作りたいものを文章で伝えると、動く Web アプリを作る（v0 の公式ドキュメント）。公式の解説（v0 の Text Prompting）は、複数の機能や、複数の役割の利用者がいるアプリは計画から始めるよう勧めている。入力欄の「+」から「Instructions」の「Plan Mode」を選ぶと、v0 はコードを変える前に計画を作り、承認を求める。次のように頼む。

次の PRD の画面の流れを確かめるための試作を作って。本番では使わない、見せるためのものです。
中心の画面は[画面1]と[画面2]だけにし、データは架空のサンプルにして。
ボタンを押したときの動き、入力が空のときの表示、エラーの表示も入れて。

[PRD の画面に関わる部分を貼る]

できたものはプレビューで動きを確かめ、直したいことを会話で頼む。v0 のよくある質問は、出力が不完全だったり、バグを含んだりすることがあるとしている。試作のコードを本番に使うかどうかは開発チームと決める。開発での AI の使い方はエンジニアのAI活用にある。手順は v0 の使い方にある。

優先順位を決めるための論点を整理する

次の開発の候補が並び、どれから手を付けるかを話し合う前に、論点をそろえたいときだ。Claude は PDF、Word、CSV、Excel などのファイルを読み込み、内容への質問や要約を頼める（Anthropic ヘルプセンター）。候補の一覧と、要望の件数や開発チームの見積もりを添付して、次のように頼む。

添付した[ファイル名]は、次の四半期の開発の候補の一覧です。
候補ごとに、[要望の件数]、[開発チームの見積もり]、[関係する目標]を表に整理してください。
そのうえで、優先順位を話し合うときに確かめるべき論点と、データが足りない点を挙げてください。
どれを選ぶべきかの結論は書かないでください。

AI に順位を決めさせず、判断の材料をそろえるところまでを頼む。順位を決めて関係者に説明するのは PM だ。ヘルプは複雑な依頼を小さな段階に分けるよう勧めているので、表の確認と論点の洗い出しを分けて頼んでもよい。

リリースノートの下書きを作る

リリースのたびに、変更点を利用者向けの文に書き直したいときだ。ChatGPT のプロジェクトは関連するチャット、ファイル、指示をまとめ、プロジェクトの指示はそのプロジェクトの中だけで使われる（OpenAI のヘルプセンター）。サイドバーの「新しいプロジェクト」で作り、過去のリリースノートをファイルとして入れ、指示に次のように書く。

あなたは[製品名]のリリースノートを書く担当です。
入れたファイルの過去のリリースノートと同じ見出しと言葉づかいで書いてください。
読み手は[製品の利用者]です。社内の用語やチケットの番号は、利用者に分かる言葉に直してください。
渡された変更点にないことは書かず、分からない点は最後に質問してください。

そのうえで、開発チームがまとめた変更点の一覧を貼って下書きを頼む。プロジェクトに入れられるファイルは、Free が5個、Go と Plus が25個、Pro、Business、Enterprise、Edu が40個までだ。公開の前に、記載した変更が実際に出ているかを開発チームと確かめる。

社内の情報を入れる前に

未発表の製品の情報、ユーザーの個人情報、社内のデータは、入れる前に会社のルールと会社向けプランを確かめる。各ツールの公式の説明は次のとおりだ。

Claude

Free、Pro、Max などでは、会話をモデルの学習に使うかを利用者が設定で選ぶ（Anthropic のプライバシーセンター）。止めるときは「設定」→「プライバシー」を開き、「AIモデルの改善を支援する」をオフにする。安全のための分類器がフラグを付けた会話は、オフにしても安全の研究などに使われることがある。Team、Enterprise、API などの商用の製品では、初期設定で入力と出力を学習に使わない。

ChatGPT

無料版、Plus、Pro の個人用ワークスペースでは、初期設定で会話がモデルの改善に使われる。止めるときは「設定」→「データコントロール」で「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにする。オフにしても、回答に「いいね」や「よくないね」を付けると、その会話全体が学習に使われることがある。Business、Enterprise、Edu のワークスペースの内容は、初期設定では学習に使われない（OpenAI のヘルプセンター）。

NotebookLM

個人のアカウントでは、フィードバックを送らない限り、ノートブックの内容が Google の基盤モデルの学習に直接使われることはない。高評価や低評価のフィードバックを送ると、プロンプト、ソース、出力などが集められ、訓練を受けたチームが確認する。Google Workspace のアカウントでは、フィードバックを送っても、人による確認にも学習にも使われない（Google の NotebookLM ヘルプ）。

Granola

初期設定で、匿名化したデータをサービスの改善に使うことがある。オフにするには、デスクトップ版の「Settings」→「Preferences」で「Use my data to improve models for everyone」を切る。Enterprise は初期設定で学習から外れ、管理者が全員に強制できる。データは米国の AWS のサーバーに保存され、文字起こしは1日から1年の期間を選んで自動で消せる（Granola のヘルプセンター）。

v0

v0 は利用者の指示や作った内容を、製品の改善のために外部の提供元のモデルに使うことがある。学習に使わせない設定は Business と Enterprise だけにあり、Free と Plus にはない。Business では初期設定で学習から外れる（v0 のよくある質問）。試作に実際のユーザーのデータを入れず、架空のサンプルを使う。

気をつけること

回答が間違っていることがある

AI が事実と違う内容をもっともらしく答えることをハルシネーションという。OpenAI のヘルプは、ChatGPT が誤った情報や、存在しない引用や出典を出すことがあると説明し、回答を初稿として使うよう勧めている。Anthropic の利用規約も、出力は正確とは限らないとしている。Granola のヘルプは、名前や細部の聞き違いや要約の欠けがあると説明している。PRD に書く数字、競合の料金、インタビューの分類と件数は、元の記録や公式のページで確かめてから使う。

個人情報や顧客の情報の扱い

インタビューの記録や問い合わせの記録には、ユーザーの名前や連絡先、利用の状況が含まれる。集計に使う表は個人を特定できる列を消してから添付する。Granola のヘルプは、録音や文字起こしの法律は地域で違うので、迷ったら自社の法務や IT の担当に確かめるよう案内している。インタビューの途中で話が機密に移ったときは、文字起こしを一時停止し、記録された部分はあとで消せる。この記事は法的な助言ではない。同意の取り方や記録の保存期間は、社内の担当と決める。

社内ルールの確認

会社が許可していない AI を仕事に使うことをシャドーAIという。会社のアカウントで使うときの条件は、ツールごとに違う。Claude の Team と Enterprise では、組織のオーナーが使える機能を決める。NotebookLM を仕事用のアカウントで使うと Google Cloud 利用規約が適用され、使えるかどうかは Workspace のエディションと管理者の設定で決まる。Granola の Enterprise では、管理者が学習のオフや文字起こしの保存期間を全社で決められる。v0 の Enterprise では公開前の承認の流れを使える。

よくある質問

次に読む

• Claude の使い方
• ChatGPT の使い方
• Granola の使い方
• v0 の使い方
• Claude と ChatGPT の違い
• AI議事録とは