AIPO - プロダクトオーナーの仕事をAIが再現するシステム

https://www.docswell.com/s/miyatti/5DWR6D-2025-12-25-231637

参考ドキュメント

🎯 これは何？

「AIPMを使いこなすのが難しい」 「GOALだけあたえて勝手にAIPMすすめてほしい」 「仕事の進め方考えるのが面倒くさい」

そんな悩みを解決するのが、aipo（AI Product Owner）です。Jeff Pattonが定義するプロダクトオーナーの思考とタスク実行プロセスを、AIが再現してGoalに向かって解決していきます。

全部をPOがやるのではなく、部下のPMに仕事を振るような形で、再帰的にタスク分解、仕事を依頼し、AIチームで細部まで実行を行なっていく汎用問題解決システムです。

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核心コンセプト: プロダクトオーナーの仕事をAI化

「GOAL」を伝えれば、AIが**Sense（検知）→ Focus（焦点化）→ Discover（発見）→ Deliver（提供）**のサイクルを自動実行。

各SubLayerのなかで、今度は部下としてのAIPMが同じパターンを再帰的に展開し課題解決していく。

結果的に、全AIがMiniPO的に再帰的に動く仕組みを自動生成しながら、実際にタスクを遂行する。

経営でも、プロダクト開発でも、学習計画でも、イベント運営でも——同じ仕組みで対応。

5つのコア原理

  1. PO思考の再現: Sense/Focus/Discover/Deliverサイクルの自動実行
  2. Fractal Decomposition：どの階層も同じパターンで分解（全員がPO的に動く）
  3. Context Cascade：文脈の段階的継承・拡張（親POから子POへ）
  4. Self-Describing Executable Task：タスク自体が実行命令を内包
  5. Feedback Loop：アウトカム測定と学習（Deliverから次のSenseへ） </aside>

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モデルは自動ではなくClaude SonetかOpus推奨です。

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🧬 PO思考を再現する5つのコアコマンド

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プロダクトオーナーの思考プロセスをコマンド化。

aipoの本質は「どの階層でも同じPOパターン」。5つのコマンドがSense/Focus/Discover/Deliverサイクルを完全カバー。

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コマンド 役割 入力 必須出力
CMD_aipo_01_sense Sense:
プロジェクト/Layer初期化（統合）
コンテキスト調査 Goal + Mode layer.yaml + context.yaml + Contextフォルダ + variables.yaml（abstract時）
‣ Focus:
調査とGoal分解 Layer tasks.yaml + SubLayerフォルダ + Documentsフォルダ
CMD_aipo_03_discover Discover:計画を立てる（コマンド生成） tasks.yaml 実行用コマンドページ（Commandsフォルダ）
CMD_aipo_04_deliver Deliver:コマンドを実行してタスク実行 Task + Command Database + 運用Commands
‣ 運用コマンド実行 Variables 成果物（量産）

🚀 使い方の例

例1: プロダクト開発

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CMD_aipo_01_sense を実行してください

Goal: Palma v1.0をリリースする

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→ AIが自動で期限、チーム、制約を検索・提案

例2: 学習計画

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CMD_aipo_01_sense を実行してください

Goal: 3ヶ月でPythonをマスターする

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