プロダクトディスカバリーは、「何を作るべきか」を作る前に確かめる活動です。ユーザーインタビュー、観察、検証を通じて、思い込みを事実に変えていく。うまくいく現場でも弱点は同じ場所にあります——せっかくのインサイトが、決定につながる前に消える。このページはディスカバリーの手法と、発見を「追跡できる決定」に変えるところまでを扱います。
インタビューは 文字起こし して素材化するところから。ただし文字起こしはゴールではなく、統合と決定への出発点です。
ディスカバリーの成果は、インタビューの発言そのものではなく、そこから下した決定です。多くのチームは発見をスライドにまとめて満足し、決定とその理由がどこにも残らない。Draftlize は発言→決定→要求を一本の線でつなぎます。
インタビューのハイライトは Notion のページや議事録に散らばり、次のスプリントには誰も見返しません。決定の「なぜ」が発見と切り離されるからです。
Draftlize では、ユーザーの一言を、それが生んだ決定と、そこから導かれた要求にリンクします。後の検証がその前提を覆すと、依存先が自動で stale に。
ディスカバリーの決定は MCP 経由で Claude Code・Cursor が読むコンテキストに。次の仕様は「ユーザーがこう言った、だからこう決めた」を踏まえて書けます。詳しくは 意思決定ログ。
ディスカバリーの価値は、集めたインサイトの量ではない。そこから下した決定が、半年後もまだ辿れるかどうかだ。発見を決定につなぎ、前提が変わったら知らせる。それが Draftlize。
ディスカバリーは「正しいものを作るか」を確かめる活動、デリバリーは「正しく作る」活動です。両輪ですが、ディスカバリーの決定が残らないとデリバリーが的を外します。
厳密な数より、新しい発見が出なくなる（飽和する）まで、が目安です。大事なのは件数より、各発言をどの決定に結びつけたかです。
発言をテーマごとにまとめ、意思決定に足るパターンを見つけます。Draftlize なら各パターンを決定カードにし、元の発言にリンクできます。
ディスカバリーの発見を、Draftlize で発言→決定→要求のカードに。前提が変われば自動で stale、AI エージェントも読めます。
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