「GOALだけ伝えれば、AIが勝手に仕事を進めてくれる」
AIPO（AI Product Owner） は、Jeff Pattonが定義するプロダクトオーナーの思考プロセス Sense → Focus → Discover → Deliver をAIが再現し、再帰的にタスク分解・実行を行う汎用問題解決システムです。
| 従来のAI利用 | AIPOなら |
|---|---|
| ❌ 途中でコンテキストを忘れられた | ✅ Context Cascadeで文脈継承 |
| ❌ 長いチャットで前の話を覚えていない | ✅ layer.yaml/context.yamlで永続化 |
| ❌ 一つ一つはやってくれるが全体の一貫性がない | ✅ フラクタル構造で一貫した分解 |
| ❌ 結局「次これやって」と指示し続けるのが大変 | ✅ GOALだけ伝えれば自動で進む |
AIPOシステム紹介 「GOALを伝えれば、AIが勝手に仕事を進める」 (12.1K Views)
| タイトル | 内容 |
|---|---|
| Cursorエージェント講座 超入門＋実践編 | ノンエンジニア向け。Prompt・Ruleの使い方から実務活用まで (562K Views) |
| Cursorエージェント講座 超応用編 | AIエージェントに「心」を理解させる高度な設計 (276K Views) |
| ノンエンジニアのCursor活用術 | Cursorで人生が変わった話 (140K Views) |
| 令和トラベル Dify講座 | 生成AIワークフロー構築の実践 (746K Views) |
# リポジトリをクローン
git clone https://github.com/miyatti777/aipo.git
cd aipo
# Cursor用にインストール
./install.sh .cursor
# または Claude Code用にインストール
./install.sh .claude┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. PO思考の再現 │
│ Sense → Focus → Discover → Deliver サイクル │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 2. Fractal Decomposition（フラクタル分解） │
│ 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（文脈の滝） │
│ 親から子へ文脈を継承・拡張（途中で忘れない） │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 4. Self-Describing Executable Task │
│ タスク自体が実行命令を内包（何をすべきか明確） │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 5. Feedback Loop │
│ Deliver → 次のSenseへ学習をフィードバック │
└─────────────────────────────────────────────────────────┘
┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────┐ ┌──────────┐ ┌───────────┐
│ SENSE │ → │ FOCUS │ → │ DISCOVER │ → │ DELIVER │ → │ OPERATION │
│ Goal設定 │ │ 調査分解 │ │ 計画生成 │ │ 実行 │ │ 運用 │
└──────────┘ └──────────┘ └───────────┘ └──────────┘ └───────────┘
| コマンド | フェーズ | 役割 | 出力 |
|---|---|---|---|
/aipo/01_sense |
Sense | Goal設定・コンテキスト収集 | layer.yaml, context.yaml |
/aipo/02_focus |
Focus | 調査とGoal分解 | tasks.yaml, SubLayerフォルダ |
/aipo/03_discover |
Discover | 計画・コマンド生成 | Commandsフォルダ |
/aipo/04_deliver |
Deliver | タスク実行・成果物生成 | Database, 運用Commands |
/aipo/05_operation |
Operation | 運用コマンド実行 | 成果物（量産） |
/aipo/01_sense を実行してください
Goal: Palma v1.0をリリースする
/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
/aipo/01_sense を実行してください
Goal: カレーパーティをEXPLAZAで懇親会として開く
「60人規模のカレーパーティを、GOALを伝えるだけで企画から運用DBまで1日で構築」
- 参加者管理DB: 60名の参加可否・アレルギー・好みを管理
- 物資管理DB: 13プロパティ、4ビュー、初期データ21件
- イベント企画書（日程・予算・参加者分析）
- メニュー設計書（4種類のカレー×60人分のレシピ）
- 食材リスト・購入計画書・調達チェックリスト
📁 カレーパーティ懇親会/
├── 📄 layer.yaml ← /aipo/01_sense で生成
├── 📄 context.yaml ← /aipo/01_sense で生成
├── 📄 tasks.yaml ← /aipo/02_focus で生成
├── 📁 Context/ ← 4件の調査ドキュメント
├── 📁 sublayers/
│ ├── 📁 SG1_イベント企画/
│ ├── 📁 SG2_物資調達/
│ └── 📁 SG3_当日運営/
├── 📁 Commands/ ← 20個の実行コマンド
└── 📊 [実際のDB] ← 動くDatabase！
親LayerのContext
↓ 継承
SG1, SG2, SG3のContext
↓ さらに継承
各タスクのコマンド実行時にも参照
→ 途中でコンテキストを忘れない！
- 「コマンド」として構造化
- HITL（Human In The Loop）で人間と協働
- 過去のテンプレートを参照・再利用
- どの階層も同じパターン
- 無限に分解可能
- フラクタル構造
AIPOとClaude Codeは独立に開発されたにも関わらず、同じアーキテクチャパターンに収斂しています。
| AIPO | Claude Code | 役割 |
|---|---|---|
| command-templates + Discover | Skills | ドメイン知識 + タスク分解 |
| 04_deliver | Subagents | 確実な実行 |
| 01_sense / 02_focus | Slash Commands | ワークフロー開始 |
aipo/
├── SKILL.md ← メタデータ
├── README.md ← このファイル
├── install.sh ← インストールスクリプト
├── commands/ ← 5つのコアコマンド
│ ├── 01_sense.md
│ ├── 02_focus.md
│ ├── 03_discover.md
│ ├── 04_deliver.md
│ ├── 05_operation.md
│ └── README.md
└── skills/ ← スキル・テンプレート
├── execution-rules.md
├── session-rules.md
├── abstract-mode.md
├── next-action-rules.md
├── command-templates/ ← 89テンプレート（18カテゴリ）
├── roles-templates/ ← 36ロール
├── troubleshoot.md
├── sync_progress.md
├── task_completion_rules.md
└── README.md
AIPOはGoalの性質に応じて最適な専門家視点（Role）を選択し、その視点からタスクを分解します。
| カテゴリ | ロール例 | 代表フレームワーク |
|---|---|---|
| ビジネス/経営 | 業務分析、戦略コンサル、グロースハック、業務改善 | As-Is/To-Be, MECE, AARRR |
| デザイン/UX | UXデザイナー、サービスデザイナー | Double Diamond, Blueprint |
| エンジニアリング | システムアーキテクト、DevOps、QA、セキュリティ | C4 Model, Test Pyramid |
| データ/AI | データサイエンティスト、ML/AIエンジニア | CRISP-DM, MLOps |
| マーケ/セールス | マーケティング、セールスオペレーション、CS | STP/4P, Customer Lifecycle |
| プロジェクト管理 | プロダクトマネージャー、スクラムマスター、プログラムマネージャー | Dual Track Agile, Scrum |
| 専門職 | リサーチャー、コミュニティマネージャー、HR、法務 | Mixed Methods |
| ライフ | ライフコーチ、キャリアアドバイザー、FP、旅行、学習 | GROW Model, Will-Can-Must |
| クリエイティブ | 作家、ゲームデザイナー、ストーリーテラー、トレーナー | Three-Act, MDA Framework |
/aipo/01_sense を実行してください
Goal: 新規事業の市場参入戦略を立てる
Role: Strategy Consultant ← 明示指定も可能
💡 ロールを指定しない場合、AIPOがGoalの性質から自動判定します
AIPOはタスクの性質に応じて最適なテンプレートを選択し、高品質な成果物を生成します。
| カテゴリ | 数 | 内容 |
|---|---|---|
| プロジェクト管理 | 21 | 憲章、ステークホルダー、WBS、バックログ、OKR、スクラム |
| 調査・分析 | 13 | ペルソナ、課題定義、仮説マップ、競合調査、市場規模、業務分析 |
| 技術 | 13 | アーキテクチャ、DB設計、API、CI/CD、テスト、データパイプライン |
| コンテンツ/プレゼン | 14 | 記事企画、スライド作成、LT準備、技術仕様書 |
| コミュニケーション | 10 | 議事録、日報、Slack分析、スプリントゴール |
| 専門職/ライフ | 14 | イベント企画、採用、お悩み相談、キャリア、旅行、学習 |
| デザイン/マーケ | 4 | UXリサーチ、サービス設計、マーケ戦略、CS |
# Discoverフェーズで自動選択
/aipo/03_discover を実行
# または直接参照
@CMD_prj_01_プロジェクト憲章.md を参照してタスクを実行
詳細: skills/command-templates.md
| ファイル | 用途 |
|---|---|
troubleshoot.md |
困ったときの相談 |
sync_progress.md |
進捗同期 |
task_completion_rules.md |
タスク完了ルール |
@troubleshoot.md 次に何をすればいい？
@sync_progress.md L001
@task_completion_rules.md
AIPOは AIPMシステム の一部として開発されました。AIPMは、AIを用いてプロダクトマネジメント（PM／PO）の思考・プロセスをアップデートするためのフレームワークです。
- 仮説の言語化
- MVP設計支援
- 週次RYGレポート
- PRD／バックログ雛形作成
詳細: note.com/miyatad
MIT License
株式会社エクスプラザ 生成AIエバンジェリスト / CPO
「AIを使ったワークショップや内部勉強会、講座を通じて、AIエージェントを含むツールの社内・社会実装に取り組んでいます」
- X (Twitter): @miyatti
- note: note.com/miyatad
- Docswell: docswell.com/user/miyatti
- Podcast: Product AI Talks
| タイトル | Views |
|---|---|
| 令和トラベル Dify講座 | 746K |
| Cursorエージェント講座 超入門＋実践編 | 562K |
| Cursorエージェント講座 超応用編 | 276K |
| Dify講座 超入門 | 159K |
| ノンエンジニアのCursor活用術 | 140K |
| AIPOシステム紹介 | 12K |
- 本ソフトウェアは「現状のまま」提供され、明示的または黙示的な保証はありません
- AIによる自動生成結果の正確性・完全性・有用性について、作者は一切の責任を負いません
- 本ソフトウェアの使用によって生じたいかなる損害についても、作者は責任を負いません
- 重要な意思決定や業務利用の際は、必ず人間による確認・検証を行ってください
- AIの出力内容は参考情報として扱い、最終判断は利用者の責任で行ってください
Issue・Pull Requestは大歓迎です。
作成日: 2025-11-27
最終更新: 2026-01-20