プロジェクト管理にAIを活用！リスク傾向を把握し円滑に案件を進行する方法を紹介

プロジェクトを円滑に進めるためには、過去の知見から事前にリスクを予測し、対策を打つことが重要です。
しかし、案件は管理していても、そのデータの振り返りや分析を行い、次の案件の際の改善に活用するところまでは手が回っていないという企業さまも多いのではないでしょうか。

そんなときAIを活用すれば、過去の案件データを収集･分析し、新規プロジェクトのリスクを事前に把握してトラブルを防止することができます。
この記事では、プロジェクト管理にAIを活用するメリットや注意点、おすすめツールと実践例までを詳しく解説します。

この記事でわかること

• プロジェクト管理にAIを活用する際の注意点
• AIを活用してプロジェクトのリスクを事前に把握する手順

こんな人におすすめの記事です

• 起こり得るリスクを事前に把握し、プロジェクトを円滑に進めたい方
• 過去の案件データを今後のプロンプトに活かしたい方

プロジェクト管理にAIを導入するメリット

プロジェクト管理にAIを取り入れることで、チームの動きを見える化し、効率的にタスクを進めることができます。
以下では、AI導入によって得られる主なメリットを紹介します。

リスクを早期発見できる

AIは、過去のプロジェクトデータをもとに分析を行い、遅延やトラブルの予兆を早めに見つけることができます。
たとえば、新規プロジェクトや現在進行中のプロジェクトの計画を過去の似たパターンと照らし合わせ、「この進め方は遅れる可能性が高い」と判断してアラートを出すこと等が可能です。

人間では気づきにくい小さなサインもAIなら見逃しません。
これにより、トラブルが大きくなる前に対策を打つことができ、スムーズなプロジェクト進行が可能になります。

過去データをもとに精度の高い予測ができる

AIは大量の過去データをもとに、どのようなタスクでどれくらい時間がかかったのか、どんな課題が発生しやすいかを学習します。
この学習により、「この作業は予定よりも時間がかかる可能性がある」など、具体的な予測を行うことが可能になります。

プロジェクトリーダーの経験のような定性的な判断基準ではなく、過去データという定量的な予測に基づいて、スケジュールやリソース配分を最適化できることが大きな強みです。
結果として、無理のない計画立案や人員配置ができ、プロジェクト全体の生産性が向上します。

意思決定のスピードが上がる

AIは情報を即座に分析し、必要な情報を整理して提示することが得意です。
たとえば「進捗状況に問題があるチームはどこか？」といった質問に、AIはすぐに答えを出してくれます。

その結果、会議での議論がスムーズになり、意思決定のスピードが格段に向上します。
データ分析や仮説立案をAIが行うことで、プロジェクトマネージャーは戦略的な意思決定に集中することができるのです。

AIによるプロジェクト管理で注意すべきポイント

AIは非常に便利なツールですが、実務で活用する場合にはすべてを鵜呑みにするのは危険です。
プロジェクト管理にAIを活用する際は、以下の点に注意しましょう。

学習データの質が結果に大きく影響する

AIの分析や予測の精度は、学習させるデータの量や質によって大きく左右されます。
もし情報が不正確だったりデータ数が少なかったりすれば、AIの出す結果も信頼性の低いものになります。

そのため、AIを活用する前段階として、プロジェクトの記録や実績データを蓄積し、正しく整理しておくことが重要です。
最新で正確なデータを使うことで、AIの効果を最大限に引き出すことができます。

プライバシーやセキュリティ面の配慮が必要

プロジェクト管理では、社内外の機密情報を扱うことが多いため、AI導入時にはセキュリティ対策が不可欠です。
クラウド型のAIサービスを使う場合、情報が外部に出るリスクもあるため、適切なアクセス制限や暗号化が必要となります。

特に顧客情報や個人情報を含むデータを扱う際は、利用範囲を明確にしたり、利用時は承認制にするなど、ルールを設けて厳重に管理しましょう。

最終的な判断は人間が行う

AIはあくまでサポートツールであり、最終的な意思決定は人間が行う必要があります。
AIの提案が常に正しいとは限らず、状況に応じて判断する力は人間にしかありません。

「AIがこう言っているから」と鵜呑みにせず、情報を吟味する力を持ちましょう。
チームでのコミュニケーションや合意形成も、AIにはできない人間ならではの役割です。

最終的に人間が意思決定を行うことで責任の所在が曖昧にならず、プロジェクトの推進力も上がります。

プロジェクト管理にAIを活用するならkintoneとの連携がおすすめ

プロジェクト管理にAIを活用する際、より正確なアウトプットを出すためには、過去の案件データがしっかりと蓄積されている必要があります。
AIとの連携を想定した案件管理には、kintone(キントーン)がおすすめです。

kintoneは、業務アプリを簡単に作れるクラウドサービスで、プロジェクト管理にも多く使われています。
タスク管理、進捗管理、ファイル共有など、プロジェクト運営に必要な機能がすべて揃っているため、そこにAIを組み合わせることでさらなる効率化が可能になるのです。

kintoneを活用した案件管理の事例は以下をご覧ください。
▼kintoneを活用した案件管理事例

AI × kintoneでプロジェクトのリスク管理を行う手順

ここからは、実際にAIとkintoneを組み合わせてプロジェクトのリスク管理を行う手順をプロンプト付きで紹介します。

まず、過去の案件内容をインプットさせるため、担当者･顧客名･トラブルの有無といった案件管理アプリを用意します。
普段から案件管理をkintoneで行っていれば、これらの情報は日々蓄積されているため、あらためてデータを用意する必要はありません。

次にkintoneとAIツールを連携して、AI設定アプリに参照元アプリやプロンプト(指示文)を登録します。
以下はプロンプトの一例です。

AIからは、以下のような形でアウトプットが出力され、起こり得るトラブルの傾向だけでなく、改善のためのアドバイスも提示してくれます。

最終的な意思決定は人間が行う形になりますが、過去データから情報が体系的にまとめられるため、プロジェクト進行の参考になるでしょう。

プロジェクト管理にAIを活用してリスクを抑え、案件の精度を高めよう

AIを活用したプロジェクト管理は、もはや一部の先進企業だけの話ではなく、すべてのビジネスパーソンにとって身近な存在になりつつあります。
データ収集や分析といった作業はAIに任せて効率化し、意思決定や合意形成といった人間が行うべきより高度な業務に集中し、プロジェクトを成功に導きましょう。

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