AIロードマップとは丨プロダクトマネージャー用語集
最終更新日:
2025年5月8日
ライター:
PM Career編集部
プロダクト開発
この記事の監修者
佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。
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① AIロードマップの定義
AIロードマップは、企業や組織が データ基盤整備 → PoC → MVP → 全社展開 → 継続的ガバナンス という段階を踏みながら、AI（特に生成AIを含む）を戦略的に導入・スケールさせるための時系列計画図です。Gartner は「優先タスクと成熟度マイルストーンを可視化し、投資・リソース・リスクを一元管理するツール」と位置づけています。(ガートナー)
② AIロードマップの重要性／目的
効果 | 説明 | 代表データ |
|---|---|---|
経営と現場のアラインメント | ビジョン⇄ユースケース⇄OKR が一枚でつながり、部門間の優先度衝突を最小化 | McKinsey 調査：AI導入企業の 73 % が「経営層の関与がROIを左右」(McKinsey & Company) |
投資リスクの抑制 | PoC→MVP→スケールと段階ゲートで ROI／リスクを検証 | Deloitte ロードマップは「取締役会による段階ゲート」が鍵と指摘(Deloitte United States) |
ガバナンスと責任あるAI | データ倫理・バイアス対策・監査をロードマップに組み込み、規制対応を前倒し | OECD は“分類-リスク枠組みを計画初期に組み込む”と提言(OECD) |
競争優位の確立 | 2025 年時点で AI予算がIT全体の20 %を超える企業は成長率＋11 pt | 企業予算調査より(coherentsolutions.com) |
③ AIロードマップの実務例：３-Horizon AIロードマップ（24 か月）
Horizon | 期間 | 主ゴール | 主要イニシアチブ | 成功指標 |
|---|---|---|---|---|
1. Foundation | 0-6 か月 | データ＆MLOps基盤を整備 | - データレイク＋ガバナンス |
- Model Registry
- AI倫理ポリシー策定 | ・データ取得率 95 %
・モデル再現率 100 % |
| 2. Acceleration | 7-15 か月 | 事業部PoC→MVP | - CSチャットボット（RAG＋LLM） - 需要予測モデル
- AIコパイロット（生成AI） | ・PoC→MVP転換率 60 %
・CS一次解決率 +20 pt |
| 3. Scale & Govern | 16-24 か月 | 全社横展開と自律最適化 | - MLOpsパイプ全社共通化 - モデル監査ダッシュボード
- CoE設立 | ・AI関連収益比率 ≥ 25 %
・モデルドリフト検知 < 24 h |
ポイント
- フェーズ移行の ゲート条件（ROI・リスク審査・法規対応チェック）を事前に明文化。
- Horizon 3 以降は 生成AIの継続学習コスト と 規制変動 を監視し、ロードマップを四半期ごとに更新する。
- 必ず 廃止／棚上げ候補 を “Won’t Have (this cycle)” として記載し、リソース分散を防止。
④ 関連用語
⑤ 外部参考リソース
- Gartner “AI Roadmap: Plan and Progress the Priority Tasks”(ガートナー)
- Deloitte “AI Governance Roadmap for Boards”(Deloitte United States)
- McKinsey “State of AI 2025” & “AI-Driven Enterprise Path to 2030”(McKinsey & Company, McKinsey & Company)
- Quiq “AI Adoption in 2025: Implementation Tips”(Quiq)
- OECD “National AI Strategies and Policies Overview”(OECD)
