AIで誰でも速く作れる時代、プロダクトマネージャーは何で尖るのか──jinjer松山CPOが10年分の「固いデータ」に賭ける理由

　AIによってコードを書くスループットは数倍になり、「速く作れること」そのものは優位ではなくなった。ではプロダクトの強さは、そしてプロダクトマネージャー自身の価値は、これから何で決まるのか。統合型人事システムを展開するjinjerの最高製品責任者（CPO）に2026年4月1日付で就任した松山雄一郎氏は、「プロダクトマネージャーという役割そのものが均一化されてきている」と語る。同社が10年かけて積み上げたのは、勤怠の打刻のように業務を回せば自動的に貯まる「固いデータ」だ。その資産をプロダクトと事業に生かす立場から見た、これからの差の付きどころを聞いた。

「役割が均一化する」時代に、何で尖るのか

　「AIの登場によって、プロダクトマネージャーという役割そのものが均一化されてきています。だからこそ、どうやって尖るかがすごく重要だと思うのです」

　統合型人事システムを展開するjinjer（ジンジャー）で最高製品責任者（CPO）を務める松山雄一郎氏は、取材の最後にそう語った。同氏が管掌するプロダクトと開発のチームでは、生成AIの活用によってコーディングのスループットが数倍になっている。作る速さが数倍になる世界では、速いこと自体は誰の優位でもなくなる。ならば、プロダクトの強さとプロダクトマネージャーの価値は、どこに残るのか。

jinjer株式会社 最高製品責任者（CPO） 松山雄一郎（まつやま・ゆういちろう）氏

　松山氏は、エンジニア、営業、事業開発、そして事業責任者と、職種の境界を越えながらキャリアを重ねてきた。2002年に新卒でSIerに入社し、インターネットインフラのエンジニアとして働き始めた。2012年にAWSへ移るが、ここで職種が変わる。テクニカルセールス職としてオファーを受け、面接でも細かい技術の話を聞かれたので、当然エンジニアだと思っていた。

　「オファーを受諾したら、『松山さんは営業です』と」

　AWSでは営業と事業開発のリードを経験し、約10年在籍する。テクノロジーを使った事業変革を自分の手でやりたいと考え、2022年にパイオニアのモビリティサービスカンパニーへ移り、カンパニーのプロダクト全体の責任者、つまりCPOに相当する役割を経てCOOを務めた。在籍は4年間だ。

　そして2026年4月1日付でjinjerのCPOに就任した。その選択の背景には、パイオニアで事業を率いるなかで、人と組織の問題に自ら向き合った経験がある。

「管理職罰ゲーム」を目の前で見て、自分でサーベイを始めた

　事業を率いるなかで松山氏が向き合ったのは、多くの日本企業に共通するマネジメントの難しさだった。人が採れず、マネージャーがいくつもの役割を兼務せざるを得ない。世間で「管理職罰ゲーム論」と呼ばれる構造である。

　そこで同氏は、組織の状態を定点観測する取り組みを自分のカンパニーで独自に始める。ミッション・ビジョン・バリューを作り替え、そのバリューが体現できているかをサーベイで測り、結果をマネージャー一人ひとりに自ら直接フィードバックしていった。当時は知らなかったが、それは今で言うパルスサーベイに近いものだった。

　jinjerから声がかかった当初、松山氏は人事に向き合うことをキャリアとして考えていなかったが、よく考えると自分がやっていることはかなり人事に関することが多いと気づく。自分の取り組みをプロダクトにして世の中に広げられるのではないか、と考えたのが参画の決め手だった。

　この原体験は、そのまま同社のプロダクト戦略に接続する。松山氏の見立てでは、日本企業は人手不足によって採用が難しくなり、その採用を担う人事部門もまた、人手が足りない。だからこそ、限られた人員を勤怠や給与などの定型業務ではなく、人材の配置や育成といった経営に直結する仕事へ振り向ける必要がある。

　「勤怠や給与の部分は、その企業のコアコンピタンスでは決してありません。勤怠、給与をやりたいからその会社をやっている、ということはほとんどないので」

HR SaaSがこれだけ増えても「楽になった感じがしない」のはなぜか

　人手が足りないこの状況で、人事オペレーションを担うSaaSは増え続けてきた。それでも、業務が楽になったという実感は広がっていない。

　「これだけ人がいない状況の中で、たくさんHR SaaSのプロダクトがあっても、あまり皆さん楽になった感じがしないとおっしゃるのです」

　松山氏は、その一因を製品選定の基準に見る。製品を選ぶとき、人はつい機能で比較してしまう。だが本来目指すべきは、機能の多寡ではなく「業務がちゃんと終わること」だ。

　ただし松山氏は、そこで止まらない。業務が終わることは重要だが、それはまだオペレーション削減の域を出ない、と自ら線を引く。

　「本当に人事の方がやりたいことは、経営のゴールを達成したいときにどのように人員を配置するのか、ということです。外から採用するのか、内部で育成するのか、業務委託として入っていただくのか。昨今ではAIを使って人をブーストすることも選択肢になります」

　「ツールを売る会社」ではなく、jinjerが目指す、「成果を届ける会社」へ。jinjerが目指すこの転換の中身は、こうした判断を支えられるかどうかにある。

　判断の質は、人がどう見えているかで決まる。ある職種に応募して、5つの募集要件のうち4つは十分に満たすが1つだけ経験がない、という場合。従来であれば、募集要件を満たさないとして候補から外れがちだったが、AIがその一つを補えるなら、それも可能性の一つになる。

　「チャレンジしたことがなければ適性も分からない、というのが今までだったと思うのです」

　給与も評価も異動履歴も履歴書も一つのデータベースに入っていれば、適性はこれまでとは違う角度からも見えてくる。それが「「ひと」の可能性のすべてが見える世界へ」という同社のビジョンの実務的な意味だ、というのが松山氏の整理である。

　では、その判断を支えるデータは、どこから来るのか。