- Whatnot の CPO Tom Verrilli が、自社の採用哲学「プロダクト管理の存在を遺憾とする」という異例の方針を語る回。
- PM の過剰配置がエンジニアやデザイナーの意思決定能力を弱体化させ、政治的調整者になり下がる PM が増えている問題を指摘。
- AI の浸透で「仮説を立てる」コストは下がるが、検証とデータ構造への投資がより重要になり、少数の優秀な IC（Individual Contributor）型 PM を重視する戦略を展開している。
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PM の過剰配置がもたらす弊害 — エンジニアと デザイナーの自律性が奪われる
スタートアップが成長する過程で「エンジニア6人に PM1人」といった人員配置のルールが無意識に形成され、その結果 PM が本来不要な場所にまで配置される傾向が生まれた。これにより、本来は優秀な判断ができるエンジニアやデザイナーが「PM に見守られる対象」に矮小化してしまう。Tom は 31,832 人が応募してわずか 1 人しか採用しなかった背景として、PM 職への漠然とした憧れではなく「実際に必要な場所にのみ配置する」原則を厳密に守っているという。
PM に求められるスキルの変化 — 技術理解より政治的調整者が増えている危機
採用面接で「ステークホルダー管理」や「アライメント」を強調する候補者が増えている傾向を指摘。これは問題で、多くの PM が技術的判断より政治的な役割に特化してしまっている。理想の PM は実際に何かを作ったり、データを読んだり、ユーザーと向き合ったりする筋肉をつけた人。政治的調整の話ばかりしている候補者は、本来PM が補うべき判断の空白を埋めるのではなく、組織の摩擦を減らすだけの装置になっている。
IC 型 PM への転換 — 優秀な人材を管理職へ昇進させる無駄
従来、成功した PM は昇進のため「ディレクター」などの管理職に進む。しかし Tom の見方は逆で、Messi をアカデミー育成に回すより試合で活躍させるべき、という戦略をとる。Whatnot では優秀な PM をあえて Individual Contributor として留める仕組みを整備。小規模チーム、コア・フォーカス（集中した目標）を持つ組織構造で、最高のプレイヤーが常に最前線で判断と実行を担当できる環境を築いている。
AI と データ科学の民主化における検証の重要性の増加
AI ツールで仮説生成や簡易的なデータ分析ができるようになったが、それは責任を軽減しない。むしろ「正しい追跡とアトリビューション」「データ構造の整備」といった基礎的な投資が過去以上に重要になる。データ科学者の役割も変わり、ツールの出力を盲目的に信じるのではなく、組織全体のデータリテラシーと構造を健全に保つ責任が増す。結果として PM や DS が「実装者」としての筋肉をつける必要性がより高まっている。