プロダクトディスカバリーは、AIがまだ手を付けていないソフトウェア開発の最後の工程なのか？

Reddit r/artificial / 2026/4/5

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要点

この記事では、AIがソフトウェア開発の「どのように作るか（how to build）」の側面を大きく改善してきた一方で、「何を作るべきか（what should we build）」を決めるプロダクトディスカバリーは、意味のあるAI主導の改善があまり見られていないと主張しています。
エンジニア向けのAI支援（例：Cursor）やデザイナー向けのAI支援（例：AI支援のFigmaプラグイン）と、PMが依然として大量のサポートチケットを手作業で確認し、AmplitudeやNotionといったツールを使い分け、PRD（プロダクト要件定義書）を手書きしている現状を対比しています。
著者は、なぜAIがディスカバリーのプロセスを実質的に変えていないのかを疑問に思い、チームがディスカバリーの際に最も時間を費やしているのはどこなのかを読者に問いかけています。
コアとなる問いはコミュニティへの投げかけで、AIによってディスカバリーの成果を改善するのに実際に役立ったツールやアプローチがあるかどうかを尋ねています。

先週の火曜の夜から、この問題についてずっと考えていて、本当に強く心に刺さっています。

エンジニアにはCursorがあります。デザイナーにはAI支援のFigmaプラグインがあります。ですがPMは今でも、50件のサポートチケットを手作業で読み進め、AmplitudeとNotionを行き来し、PRDを書き手で作っています。

私は、「なぜAIが、プロダクト開発の発見（ディスカバリー）側――『私たちは何を作るべきか』という問い――を意味のある形で改善できていないのか」と考えていました。AIは「それをどうやって作るか」という側面を劇的に加速させているのにです。

このコミュニティのみなさんがどう考えているのか気になります。あなたのチームは、発見プロセスの中で実際に最も時間を使っているのはどこですか？そして、何か実際に役立ったものはありますか？