プロジェクトマネジメントにおけるAI活用ガイド
このガイドは、実際にプロジェクトマネジメント活動をAIで自動化しようとすると突き当たる以下の課題に対処するため、プロジェクトマネジメント活動でAI活用に適した考え方やフレームワークについてまとめた物です。
これまで複数のプロジェクトをこなして十分な知識と経験を得たPMが、大規模プロジェクトなどで「管理作業そのものをAIに任せることで、プロジェクトのコントロールの自動化を実現しないと、プロジェクトレポートなどの情報におぼれてしまう」といった状況を脱するのに、有効に採用します。
会議開催の自動化といった「プロジェクト活動におけるOA作業の自動化」についてのヒントは、PMIのeLearning「Practical Application of Generative AI for Project Managers」などを受講してください。
当ガイドライン整備活動の課題感
プロジェクトにおける「AI活用シーン」のアイデアについての情報を提供していますが、具体的な方法論や手順については詳細に説明しておりません。
本来、AI活用を実現するために説明されるべき事項
１．具体的なデータ要件
どのようなインプットデータが必要か、どのような帳票（データ項目・形式）で整理・格納するか。
２．具体的な情報処理手法
どのような生成処理指示（プロンプト）や統計・機械学習を使用するか。
３．具体的なツールやプラットフォーム
どのようなツールやプラットフォームを使用するか。
４．具体的なプロセスフロー
データ収集から結果の提示までの具体的なステップや手順で実行するか。
活動の目標
「プロジェクトマネジメント活動にAIを適用するためのガイドライン」として、プロジェクトマネジメント活動をシステムとしてとらえた「PJ-Eng」というフレームワーク（フロー+帳表（データ要件））を元に、情報処理方法をまとめ、公表します。
＜公開資料＞
・「プロジェクト・エンジニアリング（PJ-Eng）概論」
⇒AIをPJに活かすために、情報活用しやすいフレームワークである「PJ-Eng」の概論説明資料です。
・「プロジェクト・エンジニアリング（PJ-Eng）のフレームワークのAI適用における有効性検証」
⇒PJ-EngのフレームがAI適用に有効か、実際に検証した活動報告です。検証時の実例も掲載しています。本ガイドは、当該検証における気づきなどを基に、整理したものとなります。
AI活用方法の解説
＜説明資料＞
⇒各プロジェクト局面の概念と原理並びにAI活用法を解説しています。
1.「立上」フェーズ
抽象的であったプロジェクトの目的や目的達成に活用できる資産やアクション、起きうるリスクと対応策について、プロジェクト憲章としてより具体的にしていきます。
プロマネの指示のもと、プロジェクトエンジニアが作業していくEngineering作業をPJ-Engフレームに沿って、生成AIを活用して処置していきます。
（１）Requirementの整理
Requirementの整理は、プロジェクトの目的ならびに目的達成活動に影響する、外部環境・内部環境に起因する「前提・制約条件」や、ニーズや期待といった「希望」を整理にすることで、「成果物（製品・サービス・PJ活動）」並びにそれらの成功基準や、留意すべき「ハイレベルリスク」を導き出すことが目的です。世間で認知度が高いPESTELやSQCDといったフレームに沿って整理することがコツとなります。
利用プロンプト
立上計画Prompt１「Requirementを整理し、ハイリスクレベルを導出する」
（２）実現戦略の立案
実現戦略の立案は、整理したRequirementをもとに、目的達成に必要となる「成果物構成（PBS；Product Breakdown Structure）」を洗い出すことが目的です。
利用プロンプト
（３）実行方案の計画
ただいまガイドラインを整備中です。
2.「実行」「監視・コントロール」フェーズ
ただいまガイドラインを整備中です。
3.「終結」フェーズ
ただいまガイドラインを整備中です。