プロジェクト管理にAIを活用するには？PM業務別の使い方と、最初に試す業務の選び方

活用例の多くは、AIで何ができるかを機能ごとに並べたものだからです。自社で効くかどうかは、その業務がどれくらいの頻度で発生するか、元の資料がそろっているか、出力を誰が確かめるかで変わります。一覧を読むだけでは、その条件が見えません。

個人の工夫としては始められます。ただ、それだと部長に報告できるのは「使っている人がいる」までです。どの業務で、確認にどれだけ手間がかかり、判断に役立ったのかは分かりません。組織として続けるかを決めるには、試す業務と確かめ方をそろえる必要があります。

そこは分けて考えてください。今回調べているのは、業務改善やDXの案件を進めるPMが、管理の仕事にAIを使う話です。AIを開発する案件の管理とは、確認すべきリスクも関係者も違います。

業務ごとに、AIが担える作業と、人に残る確認・判断を並べると次のようになります。AIが得意なのは、文章に散らばった情報の整理と、たたき台づくりです。事実かどうかの確認と、何を優先するかの判断は人に残ります。

残ります。資料にない事実や、口頭だけで決まったことはAIには分かりません。古い資料を渡せば、古い状態を前提に整理します。人の確認を省けると考えて始めると、最初の誤りで使われなくなります。

会議の記録からのタスク整理は議事録のタスク管理にAIを使う方法、進捗の把握は報告を増やさず進捗管理を効率化する方法、複数案件の横断確認は複数プロジェクトの管理にAIを使う方法で、指示文の例と一緒に説明しています。

次の4つの条件で候補を比べてください。4つとも満たす業務から始めると、効果も問題も早く見えます。

たとえば、ふたばさんの部署で候補が4つあるとします。以下は説明用の仮例です。

気持ちは分かります。ただ、そこは誤ったときの影響が大きく、確かめられる人も限られます。最初の試行で数字の誤りが一度出ると、「AIは使えない」という結論になりかねません。小さい業務で確認の手順を固めてから広げるほうが、結果として早く届きます。

1つの業務と、協力してくれるPMを決め、同じ手順で数回まわします。週次定例なら4回ほどあると、初回の慣れの影響を除いて比べやすくなります。進め方は次のとおりです。

必要です。担当者や期限、完了したかどうかが資料にないとき、AIはもっともらしい値を入れることがあります。「記載なし」と書かせる規則を最初から入れておくと、確認する人が空欄を見て、何を聞けばよいか分かります。

項目を絞れば数分で済みます。記録がないと、5で部長が判断する材料がなくなります。次の項目で足ります。

利用が認められているAIサービスはどれか、入力した内容がAIの学習に使われる設定になっていないか、議事録に含まれる顧客名や個人の情報を入力してよいか、出力をどこに保存して誰に共有するかです。社内に生成AIの利用規定があれば、まずそれを読みます。

その場合は、社外秘を含まない資料だけで試す範囲を決め、情報システム部門の了承を得てから始めます。規定づくりの参考になる公開資料には、日本ディープラーニング協会が組織向けのひな形として公開している生成AIの利用ガイドラインや、IPAのサイトで公開されているテキスト生成AIの導入・運用ガイドラインがあります。

業務の資料を個人契約のAIに入れるのは避けてください。便利さを確かめる前に、情報の扱いが問題になって試行そのものが止まります。

広げるときに配るのは、指示文だけでは足りません。どの手作業をやめてAIに置き換えるのか、出力を誰がどこまで確認するのか、確認した結果をどの資料に戻すのか。この3つを一緒に決めて渡します。

決めないと、今までの手作業の上にAIの確認作業が乗ります。PMから見ると仕事が増えただけなので、使われなくなります。たとえば議事録のタスク整理なら、「書記が議事録の末尾に宿題一覧を手で書く作業」をやめる、と明確にします。

利用率は、使われているかの目安にはなります。ただ、部長が知りたいのは、PMの負担が減ったか、案件の状況を早く正確に把握できるようになったかのはずです。試行で記録した確認時間、誤りの件数、判断に使えたかを報告の中心にしてください。

PMI日本支部がプロジェクトマネジメントにおけるAI活用ガイドを公開していて、プロジェクトの立ち上げ段階で使うプロンプトの例などを載せています。自社の業務に当てはめるときは、先ほどの4つの条件で試す業務を選んでください。