Jobs-to-be-Done (JTBD) は、製品やサービスの開発において、顧客が達成したい「ジョブ」（すなわち、特定の目標や課題）に焦点を当てる理論的フレームワークです。JTBD は、製品やサービスが顧客にとってどのような価値を提供するか、そしてそれが顧客のどのような「ジョブ」を解決するかに焦点を当てます。
このフレームワークは、製品開発のプロセスで次のように使用されます：
製品発見とは、新しい製品やサービス、または既存の製品やサービスの改善につながる可能性のあるアイデアや機会を探求するプロセスのことです。このプロセスは、以下のステージで構成されています：
製品発見のプロセスは、成功する製品を作成するために不可欠です。それはユーザーの実際のニーズと課題に製品が対応していることを保証し、無駄な開発労力を避けるためのフレームワークを提供します。
共有言語とは、製品開発チームが同じ理解と目標に基づいてコミュニケーションを取るための共通の語彙や概念のことを指します。これによりチームの理解が深まり、コラボレーションが効果的になります。また、製品のビジョンや目標、ユーザーのニーズや課題、そして提案された解決策についての一貫性と明確性が向上します。
Value Canvas は、共有言語を作り出し、促進するのに役立つツールの一つです。これは、製品やサービスが提供する価値、それが対象とするユーザー、そしてそのユーザーが達成したい目標やジョブを視覚的にマッピングするフレームワークです。これにより、チーム全体が同じページにいることを確認し、製品開発の方向性についての共通理解を形成します。
生成 AI は、人間が作成したデータを基に新しい情報やアイデアを生成する人工知能の一種です。これは製品開発プロセスにおいて、新しいアイデアの生成、既存のアイデアの改善、そしてユーザーのニーズや課題に関する新たな視点の発見を強化することができます。
具体的には、生成 AI は大量のデータを迅速に分析し、パターンを検出し、新たな仮説を提案する能力を持っています。これにより、人間のチームが行うリサーチやブレインストーミングを補完し、製品開発のプロセスを加速させることができます。
AI によって生成された仮説は、そのままでも価値がありますが、さらに価値を最大化するためには、人間の視点と判断が必要となります。これには、仮説のレビューと改良、そして特定の目標や視点に合わせての調整が含まれます。