【4つの具体例】薬局向けプロダクトで実践！ユーザー理解を爆速化する生成AI活用術 - KAKEHASHI Tech Blog

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misshiki “生成AIやさまざまなツールを活用しながらユーザー・プロダクト理解を実現する取り組みを紹介”

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2025/05/16 リンク

bufferings PdMの梶さんがDify、Cursor、Databricks Genieとかで仕様書やデータを上手に扱ってるのすごいなーと思ってみているー

2025/05/16 リンク

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【4つの具体例】薬局向けプロダクトで実践！ユーザー理解を爆速化する生成AI活用術 - KAKEHASHI Tech Blog

ユーザー理解って大変こんにちは。データが好きすぎる梶村です。カケハシで薬局向けの在庫管理発注シ... ユーザー理解って大変こんにちは。データが好きすぎる梶村です。カケハシで薬局向けの在庫管理発注システムである「AI在庫管理」というプロダクトのPdMをしています。プロダクト開発ではユーザー理解が一番大事だと分かっていても、実際に取り組むのは本当に大変です。薬局向けのプロダクトでは、店舗によって医薬品の在庫管理の運用や発注判断はさまざまであり、定性的にさまざまな店舗の方にヒアリングさせていただきながら、定量的に機能の利用状況を調査していくのは大変な作業です。一方でPdMがヒアリングできる店舗や業務は限定的なので、営業やCSが認識している薬局の温度感とずれが生じてしまうと、「開発チームはユーザーを理解しているのか？」という信頼感にも影響してしまいます。そんな中で生成AIやさまざまなツールを活用しながらユーザー・プロダクト理解を実現する取り組みを紹介したいと思います！（PRD/PBIの自

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triceratoppo2025/05/17
yug12242025/05/17
taka_m552025/05/17
comb_81072025/05/17
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quodius2025/05/16

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