PMに必要なのは“実装力”よりも、ユースケース設計・リスク管理・品質評価の考え方です。
4週間プラン：基礎 → プロンプト&UX → RAG → 評価（テストセット/閾値/監視）。
PRDや調査ノートを学習素材にして、Lernix AI で クイズ と フラッシュカード を作ると、用語や指標が定着します。
PM向けAI機能スコアカード（会議で使える）
「AIを入れたい」と言われたら、まずこれを埋めます。
- **ユーザー価値：**何が速く/簡単に/可能になる？
- **リスク：**プライバシー、安全、規約、誤用、幻覚、偏り
- **根拠の源：**事実はどこから来る？（ドキュメント/DB/ポリシー）
- **品質定義：**良い/悪い例は？（文章ではなく例）
- **コスト/遅延：**許容範囲は？
- **フォールバック：**不確実なときの挙動は？（聞き返す/知らないと言う）
指標チートシート（PMが押さえるべき）
- **有用性：**意図に合い、次の行動ができるか
- **正確性：**事実/手順が正しいか
- **根拠性：**許可されたソースに基づくか
- **一貫性：**似た入力で挙動がブレないか
- **価値到達時間：**役立つ結果までの時間
- **エスカレーション率：**人に回す割合
- **タスク単価：**1リクエストあたりの総コスト
最小評価テンプレ（スプレッドシート推奨）
- Prompt
- Context/Source（RAGの場合）
- 期待する特徴（厳密な文言ではなく“含むべき要素”）
- 失敗パターン（幻覚/漏れ/規約）
- スコア1〜5＋メモ
20例でも比較と改善が可能になります。
実務ドキュメントで最短学習
PMは既に教材を持っています（PRD、リサーチ、チケット、社内Docs）。
- 構造化要約を作る
- 理解確認クイズを15問作る
- 用語/指標/制約をフラッシュカード化
- “ソースのみ”で回答できるか（RAG前提）をチェック
FAQ
Q：モデル学習の仕組みまで必要？
最初は不要。grounding、UX、評価ができれば十分に強いです。
Q：PMがやりがちな失敗は？
評価を飛ばすこと。測れないと改善できず、議論が感覚論になります。