ソース / 上流
- 発祥: firelive/agent-skillsのために作成（X AIブックマークカタログより）
- ライセンス: このリポジトリ内で自由に使用可能；帰属表示を推奨
- 注記: Xブックマークカタログからfirelive向けに作成。
このファイルはベンダーコピーか簡易ポインタである可能性があります。アセット、スクリプト、AGPL義務が付随する場合は、上流リポジトリのインストール/クローンを推奨します。
AIプロダクトマネージャー求職攻略
候補者が3つの関門（履歴書、応募、面接）を突破し、本当のAIプロダクト判断力（単なる用語暗記ではない）を持っているかを検証します。
インプット
- 目標JD（または職種群）
- 現在の履歴書 / プロジェクト経験
- オプション：目標企業のタイプ（大企業/スタートアップ/ToB）
アウトプット
- JDギャップ表（必須/加点/証拠不足）
- 書き換え後の定量化された成果文（STAR + 指標）
- 応募資料パック（履歴書の要点、メール/挨拶文、ポートフォリオ索引）
- 模擬面接記録 + 評価表 + 改善TODO
手順
- JDを解析する：問題定義、ユーザー/シナリオ、成功指標、技術的制約、協業範囲に分解する。
- ギャップ分析：各要件に対して「証拠あり / 転用可能 / 不足」をマークする；不足には「2週間以内に証拠を得る方法」を記述する。
- 履歴書を書き直す：各経験を「シナリオ–アクション–指標–影響」に変換する；空語は削除する；AI経験には必ず記述する：目標ユーザー、ベースライン、設計トレードオフ、評価、本番結果。
- 判断力プローブ（自分に必ず問う）：
- なぜより単純な解決策を使わなかったのか？
- 評価セットはどう構築したか？幻覚/遅延/コストのトレードオフは？
- 失敗した場合、プロダクト側はどのようにダウングレードするか？
- 応募：職種群に応じてテンプレートを切り替える（AIアプリPM / Agentプラットフォーム / データプロダクト）；一社一通で、適合点を強調する。
- 模擬面接：面接官役として3ラウンドの質問（プロダクト設計→技術協力→実行と指標）を行う；1–5点の評価表を提供する。
- ナレッジストック：その職種群のプロンプトと模範回答を再利用可能テンプレートとして保存する。
チェックリスト
- 履歴書の各項目に定量化可能な結果または明確なベースラインがある
- 少なくとも1つのプロジェクトで評価とトレードオフを説明できる
- 模擬面接に書面による改善TODOがある
ソース
- https://x.com/runmaotui/status/2104504457673511409 (@runmaotui) — AIプロダクトマネージャー求職攻略：履歴書、応募、面接とプロダクト判断力