【エッセイ】 考える・書く・つくる──ChatGPT・Cursor・Claudeと組む、僕の“器用貧乏のその先”の働き方

はじめに

「一段読書」は、“1行でも読めば意味がある”という思想から生まれた、読書習慣アプリ。このプロダクトを立ち上げるにあたり、僕は「全部自分でやる」ことをやめた。代わりに、3人のAIパートナーとチームを組んだChatGPT、Cursor、Claude。彼らの力を借りて、僕はPMとして「問いを立てる」「判断する」ことに集中できるようになった。

ChatGPT：プロダクト設計の上流を支える“対話の相手”

最初に向き合うのはChatGPT。このプロジェクトでは、UIやAPIを設計する以前に、「誰に、どんな価値を、どの順番で届けるべきか？」という上流の問いが重要だった。

投稿率が伸びない理由をどの構造で捉えるか

「読む→考える→次に活かす」のどこが詰まっているか

ネタバレや公開範囲をどう設計すれば心理的安全性が保たれるか

今リリースすべきなのは機能なのか、導線なのか、メッセージなのか

そうした構想レベルの問いを、ChatGPTとひたすら言語化していく。
僕が散らかしたアイデアを構造化し、対話のなかで意思決定を促してくれる。これがPMアシスタントとしてのChatGPTの役割。

CursorとClaude：2人のエンジニアとしてレビューし合いながら実装する

Issueが固まると、次に登場するのがCursorとClaude。彼らは2人のエンジニアとして動いている。現時点でこの2人の得意領域を明確に使い分けているわけではない。むしろ、それぞれに開発を依頼し、アウトプットを比較しながら精度を上げていくスタイル。※ ややClaudeを利用するケースが増えてきている。

一方のコードをもう一方にレビューさせる。あるいは、別解を出させてみる。その間に立って僕が意図のズレを調整し、方針を定めていく。自分は、いわば両者の間にいる“通訳者”のような立ち位置。

このやり方によって、コードを書くことよりも、開発そのものをデザインすることに集中できている。

PMとして集中しているもう一つの仕事：タスク管理・デプロイ・ドキュメントの推敲

開発と並行して、僕が集中している仕事がもうひとつある。それがタスク管理、プロトタイプのデプロイ、リリースドキュメントの最終推敲。

タスク管理：GitHubで“無料”のプロダクトマネジメントを実現

Backlogを利用する機会がこれまでは多かったけれど、無料枠には制限がある。だから今は、GitHubのIssueとProjectsをフル活用している。スマホアプリからIssueを起票し、PCに向かえるときにプロジェクト機能でステータス管理。コストをかけずに、プロジェクトマネジメントを回せる環境をつくった。

デプロイ：Netlify・Render・Supabaseによる高速なプロトタイプ展開

フロントエンドはNetlify、バックエンドはRenderでホストし、DBにはSupabaseを使っている。これでプロトタイプの即時公開とフィードバック取得ができる体制が整っている。無料。この構成だけで、迅速にユーザーに公開できできている。

リリースノートの推敲と公開：ChatGPTと共に“伝わる言葉”を探す

リリースノートの最終ライティングは、僕の手でやっている。ただし、初稿はChatGPTにも書いてもらう。僕が雑多にインプットを渡し、ChatGPTに書かせ、noteに貼り付け、読み返す。この過程で、“自分が本当に伝えたかったこと”が見えてくる。ライティングそのものが、自分の思考を深める工程になっている。

おわりに：器用貧乏な僕が見つけた、生き方のプロトタイプ

この体制は、プロダクトのためだけのものではない。むしろこれは、器用貧乏だった僕がようやく見つけた「生き方のプロトタイプ」でもある。

なんでもそこそこはできるけれど、突出した技術や専門がない。そんな自分にずっとコンプレックスがあった。けれど今、AIと役割を分け、間に立つことで「問いを立てる」「判断する」「伝える」という、自分にしかできない形が見えてきた。

このやり方を見出せたのは、大好きな先輩や後輩たちから教わった姿勢があったから。「全部一人でやらなくていい」「課題は何」「自信を持て」──そう教えてくれた彼らの背中が、今の自分を支えている。

僕はもう、コードを書かない。
でも、誰よりも深く、プロダクトと向き合っている。
それが、僕のこれからの仕事であり、これからの生き方だと思っている。
もちろんプロダクトが成長したら、データと向き合う。
僕は指導教官が導いてくれた、データサイエンティストという職種に誇りを持っている。

最後までお読みいただき、ありがとうございました。