整然としたデータ基盤はゴールではなくスタートライン
データ基盤さえ適切に整えれば、先ほどの冬のジャケット問題は解決します。AIエージェントは、正確で構造化された、意味の通ったデータに基づいて動くようになる。その結果、AIが自信満々に誤った答えを返す場面は減っていきます。
しかし、それだけでは、構築したAI機能がユーザーに受け入れられているかどうかは分かりません。これはまったく別の問題であり、従来の測定フレームワークでは見落とされがちな点でもあります。AIの究極の評価基準は、あなたのユーザーにあります。ユーザーがその出力を有用と感じたか、もう一度使ったか、その機能によって働き方が変わったか。いずれも行動シグナルであり、プロダクトアナリティクスが捉えるものです。
これは正しい出発点です。ただしプロダクトチームには、その先に第二の問いが待っています。整えた基盤の上に何かを構築したとして、それが機能しているかどうかを、どうやって判断すればよいのでしょうか。
AIネイティブなプロダクト思考を実践するには、適切なインフラを備えるだけでは足りません。いつ開発サイクルを回すべきか、そのとき何を改善すべきか。そして、データ上は問題なく見えても、実際のプロダクトの中でユーザーを失望させている箇所はないか。これらを教えてくれるフィードバックループが、インフラと同じくらい重要になります。
あなたのチームですべきこと
AI分野で最も速く前進している企業は、他社より優れたモデルを持っていたからその地位を得たわけではありません。AIによって緊急性が生じるずっと前から、データ基盤を「いずれ取り組むべき後回しの作業」ではなく「競争上の優位性」として扱ってきた。だからこそ、先頭に立てたのです。こうした取り組みは今や必須条件ですが、ラウ氏が示したとおり、すべてを手作業で行う必要はもうありません。
整ったデータ基盤は、あくまでスタートラインに立つためのものです。そのAI機能が実際に働いているかどうかは別の問題であり、データウェアハウスは答えを持っていません。
答えを持っているのは行動シグナルです。ユーザーがその機能を有用だと感じたのか、繰り返し使ったのか、それとも離れていったのか。データだけでは分からないことを、行動シグナルが教えてくれます。
Mixpanel AIのようなプロダクト分析ツールは、より優れたプロダクトの構築と測定を支えてくれます。それを足がかりに、「AI-Ready」なプロダクトチームへと成長していけるはずです。
