プロダクト開発に「第4の軸」を ― 書籍「プロダクト倫理」と無料チェックツールを作りました

「自分がやられたら嫌なことを、他人にしない」

子どものころ、母に言われた言葉です。おそらく多くの方が、似たようなことを親や先生から言われた経験があるのではないでしょうか。あまりにも当たり前のことで、大人になってからはほとんど思い出すこともありませんでした。

でも最近、プロダクト開発の文脈でこの言葉をよく思い出します。

自分がユーザーだったら

こんな通知の嵐は嫌
こんなわかりにくい解約導線は嫌
知らないうちに自分のデータがこんな使われ方をしていたら嫌
AIによって自分の好みを勝手に変えられていたら嫌

でも、作る側に回ると、なぜかそれが見えなくなる。KPIを追いかけ、締め切りを守り、競合に負けないようにスピードを出す。そうしているうちに、「自分がやられたら嫌なこと」をユーザーにしていることに気づかなくなる。あるいは、気づいていても「仕方ない」と思うようになる。

結局、プロダクトの倫理って、突き詰めると母が言っていたあの一言に帰結するんじゃないか。最近、本気でそう思うようになりました。

そんなことを考えながら、書籍「プロダクト倫理」と、無料のWebチェックツールを作りました。

3つの軸だけで大丈夫か

プロダクトマネジメントに関わる方なら、意思決定の3つの軸は馴染みがあるでしょう。

実現可能性（Feasibility）: 技術的に作れるか
望ましさ（Desirability）: ユーザーが求めているか
存続可能性（Viability）: ビジネスとして成り立つか

3つが重なるところに作るべきプロダクトがある。私もあらゆるところで、このように説明してきました。

ただ、正直に言うと、私は長い間この3軸に居心地の悪さを感じていました。私は30年以上にわたりプロダクト開発に携わる中で、「3軸をすべて満たしているのに、何かがおかしい」という場面に出くわすこともありました。納得はしているものの、何か消化しきれない。そんな感情をうまく言葉にできないまま、ずっとモヤモヤしていました。

最近はその環状が微妙な感情というレベルではなく、さすがの（多少道徳観が薄いと自覚もある）自分でさえも、こりゃないだろうというものが、目に余るほどの数で出てきているように感じるのです。

たとえば、Grokの画像生成機能。

2025年12月、GrokにリリースされたEdit Image機能は、瞬く間に「デジタル脱衣」ツールとして悪用されました。ユーザーがSNS上の女性の写真をGrokにタグ付けし、ビキニやランジェリー姿に加工させる。本人の同意は一切ありません。ある分析では、わずか24時間で1時間あたり6,700枚もの性的画像が生成されていました。生成画像の中には未成年者を含むものもあり、アイルランドでは200件の児童性的虐待画像に関する捜査が開始されています。

技術的に生成できる（Feasibility）。ユーザーからの需要がある（Desirability）。Xの差別化要因として競合優位性もあるし、Xはこれによりおそらく収益化にも繋げられる（Viability）。3軸はすべて青信号です。しかも、問題が指摘されてからも数週間にわたって有効な制限がかけられませんでした。止める仕組みがなかったのか、止める意思がなかったのか。いずれにせよ、3つの軸だけを見ている限り「止める理由」は見つからない構造になっていた。

これは極端な例に聞こえるかもしれません。しかし、構造は同じです。程度の差こそあれ、あなたのプロダクトでも起きていませんか。エンゲージメントを最大化するために通知を過剰に送る。コンバージョンを上げるために解約導線をわかりにくくする。ユーザー数を伸ばすためにデフォルト設定を自社に有利にする。3軸だけを見ていると、これらはすべて「正しい判断」に見えてしまう。Grokとの違いは、程度の問題でしかありません。

3軸の枠組みには、この種の問題を検出する仕組みがありません。

第4の軸: 倫理性（Ethicality）

なので、私は3軸に「第4の軸: 倫理性（Ethicality）」を加えるべきだと考えています。

ざっくり言うと、「このプロダクトは誰かを傷つけていないか」と立ち止まるための軸です。法令遵守はその一部にすぎません。法律が追いついていない領域にこそ、この軸が必要になる。

3軸が「作るべきプロダクトを見つける」ための道具であるのに対し、第4の軸は「作るべきでないプロダクトを見極める」ための道具です。

「倫理」という言葉に身構える必要はありません。日々の意思決定の中で、こう問いかけるだけです。

この判断は、ユーザーの権利を損なっていないか
このKPIは、測るべきものを測っているか
この設計は、特定の人々を不当に排除していないか

4つの原則

では、具体的にどう判断するのか。書籍「プロダクト倫理」では、4つの原則を定義しました。

実はこの4原則、ゼロから考えたわけではありません。医療の世界には、人の命に関わる判断を支えるために半世紀以上磨かれてきた生命倫理学の4原則（自律尊重、善行、無危害、正義）があります。これをプロダクト開発の世界に持ってきたのが、本書の4原則です。

自律性（Autonomy）: ユーザーが自分の意思で判断し、行動する自由を尊重する。グロースハックの名の下にユーザーを欺くこと、射幸心を煽って判断力を奪うこと、ダークパターンで意図しない行動に誘導すること。操作や強制によってユーザーの選択を歪める設計は、この原則に反します。

透明性（Transparency）: プロダクトがどのようにデータを収集し、利用しているかを、ユーザーが理解できる形で開示する。利用規約の奥に隠された難解な説明ではなく、ユーザーが自分のデータに何が起きているかを把握できる状態を目指します。透明性は他の3原則が機能するための前提条件でもあります。

公正性（Fairness）: プロダクトの設計やアルゴリズムが、特定のユーザーグループを不当に排除したり不利益を与えたりしないことを求める。AIが過去のデータに含まれる偏見を再生産していないか、推薦アルゴリズムが社会の分断を加速させていないか。意図しないバイアスに目を向けます。

安全性（Safety）: プロダクトがユーザーの身体的・精神的な安全を脅かさないことを求める。ソフトウェアの不具合が人命に関わる領域では当然のことですが、デジタルプロダクトにおいてもメンタルヘルスへの影響や依存性の誘発といった形で問われます。

あなたのプロダクトをチェックしてみませんか

原則はわかった。でも、自分のプロダクトに当てはめるとどうなるのか。

それを確認できるように、無料のWebチェックツールを作りました。

プロダクト倫理チェック: https://productethics.jp

8つのテーマについて、Yes/No式のチェックリストに答えていくだけです。1テーマ約1分、5分あれば数テーマをチェックできます。好きなテーマから始められて、いつでも中断・再開できます。3テーマ以上チェックすると、レーダーチャートで全体像が可視化されます。

このツールはあなたの回答データを一切収集しません。すべてブラウザ内で完結します。倫理を問うツールがユーザーのデータを収集していたら笑えないので。

書籍「プロダクト倫理」

チェックツールの設問は、書籍「プロダクト倫理」のチェックリストから抽出したものです。

チェックツールが「問いを立てる」道具だとすれば、書籍は「考え方を身につける」道具です。全8章、295ページ。各章は実際の事例の構造分析から始まり、判断のためのフレームワークと実務で使えるチェックリストで構成されています。グロースハック、射幸心、ダークパターン、データガバナンス、ソフトウェアの安全性、推薦アルゴリズム、AI倫理、そして倫理を組織に実装する方法まで。

特に、グロースを追いかけながら「これ、本当にユーザーのためになっているのか」と感じたことがある方に読んでほしいと思っています。