【生成AI×プロジェクトマネジメント】10年後まで生き残るPMの働き方を紹介

プロジェクトマネージャーのみなさん、エクセルやパワポだけでなくAIも活用していますか？イオン銀行など各社で、AIを使ったマネジメントの自動化が進んでいます！

もし現段階でAIが使いこなせていないなら、あなたが請け負うプロジェクトの過半数は失敗に終わってしまうでしょう……

スタンディッシュ・グループの研究によると、時代おくれのITツールのせいで、プロジェクトの65%が頓挫しているとのこと。マネジメントにも革新的なAIを取り入れていかなくてはいけません。

そこで当記事では、Harvard Business Reviewの論文「AIはプロジェクトマネジメントをどう変えるか」を参考に、AI時代のプロジェクトマネジメントの形態を紹介。AIの活用方法や必修のスキルも取り上げています。

最後まで読むだけで、AI時代に向けた「具体的な対策」がとれるようになります。

現在と生成AI時代のプロジェクトマネジメントの違い

まずはプロジェクトマネジメントの「現在」と「生成AIが普及した時代」とで違う点を5つ、以下の表で大まかにみていきましょう。

生成AIの導入に伴い、プロジェクトマネージャーの業務内容は激変します。

まず本来プロジェクトマネージャーが担っていた、プロジェクトの計画立案・管理・振り返りについては、AIによる自動化が普及。人間の手を介したプロジェクトマネジメントが、ほぼ不要になります。

ただAI時代からはプロジェクトチームの編成・管理、つまり「対人のマネジメント」が業務の中心に。さらに新しいビジネスツールである、AIへの深い理解も求められてくるのです。

ここからは、上表で示した5つの変化について、より詳しく解説していきます。

プロジェクト計画の立案・策定

AIが普及した時代では、次々と新規プロジェクトの立ち上げが行われるでしょう。人力で計算せずとも各プロジェクト計画案の将来性が把握でき、現在と比べて軽いフットワークで有望なプロジェクトから始められるのです。

まずAIなら人間を圧倒する処理速度で、プロジェクト開始に要するリソースや新規プロジェクトの成功率が見積もれます。さらに各プロジェクト計画に対し、開始の優先順位を自動決定。打ち合わせの手間が省けます。

次いで人間による計画立案・策定とは違って、先入観なく意思決定してくれるのもAIの魅力。従来なら日の目を見なかったプロジェクト計画が、AIによって再評価されるかもしれません。

参考記事：プロジェクトマネジメントの6つの側面における破壊的変革

プロジェクトチームの編成・管理

AIが普及するにつれて、プロジェクトチームでもAIを使った業務が当たり前になっていきます。とはいえ現状、スプレッドシートやスライドしか扱えないプロジェクトチームがまだまだ多いのも事実です。

そこでAI時代を前に、メンバー全員に「学び直し」の機会が必要不可欠。さらにプロジェクトマネージャーについては、メンバーの「ITでの苦手分野」を熟知して対策を講じなくてはいけません。

じつはもうすでに、AI時代に先んじて社員の学び直しを推進している企業もあります。たとえば空調メーカーのダイキン工業は「ダイキン情報技術大学」を始動。若手年配関係なくAI人材の育成に励んでいます。

参考記事：プロジェクトマネジメントの6つの側面における破壊的変革

参考記事：2年かけて新卒を“AI人材”にした結果　“積極的社内教育”に乗り出したダイキンが見た課題とその乗り越え方

プロジェクトの管理

AI時代にはプロジェクトの方向転換が、より容易になるでしょう。たとえば現在普及が進む「アジャイル型」のプロジェクトは、AIの導入によって管理体制が万全となります。

まずAIならリスクの予測が瞬時に可能。そして具体的なリスク対策をスタッフに提案してくれます。さらに技術発展の速度によっては、今後「プランを自動調整してくれるAI」も期待できるでしょう。

また予定変更がつきものの「アジャイル型」プロジェクトは、AIとの相性が抜群。フィードバックの収集から関係者への変更の周知まで、AIなら自動化が可能です。AI時代には「アジャイル型」が、プロジェクトの標準仕様になってくるでしょう。

参考記事：プロジェクトマネジメントの6つの側面における破壊的変革

評価及びレビュー

AI時代になると実行中のプロジェクトは規模の大小問わず、高度な評価・レビューが受けられるでしょう。

まずAIならシステムやソフトウェアのテストから、スタッフのヘルスチェックまで、振り返りの自動化が可能。すでに海外ではAIによる自動化が進んでいて、システム効率・コスト効果の改善が実証されています。

たとえばイギリス・ロンドンの地下鉄「エリザベス線」では、入り乱れる路線と電車の管理にAIを導入。年中無休で厳正な安全テストを実現しています。

またAIならプロジェクトの総合的・大局的な振り返りが可能です。項目の異なるチェックリストを横断しながら、先入観のない評価・レビューを提供してくれるでしょう。

参考記事：プロジェクトマネジメントの6つの側面における破壊的変革

AIへの深い理解

AI時代のプロジェクトマネージャーは、人材の管理にはあまり労力を割きません。それ以上にAIをうまく活用しながら、プロジェクトの改善に勤しむことになるでしょう。

したがってこれからのプロジェクトマネジメントには、AIの知識が欠かせません。

まず「AIにできること／できないこと」を熟知していないと、根本の課題設定が不可能。「AIは何かすごいことができる」など漠然とした理解では、プロジェクト計画の立案すら難しいのです。

さらに学習データに潜む「文化的な偏見」への理解も必要。コンプライアンスを遵守しながらAIを活用するためには、このような「AI倫理」も学ばなくてはいけません。

参考記事：プロジェクトマネジメントの6つの側面における破壊的変革

ちなみに学習データの管理・加工にはデータベースが必要不可欠。そのデータベースだけでも、いくつかの種類に分かれています。

詳しくは以下の記事をご覧ください。

WEEL

【院生が徹底解説】ChatGPTのベクトルデータベースとSQLの比較 | WEEL ChatGPTのベクトルデータベースについて、Pinecone焦点を当てて、概念やPythonによる実装方法を解説します。さらに、リレーショナルデータベースのSQLを比較しています。Ch…

プロジェクトマネジメントにおけるAIの活用方法

ここからはより具体的に、プロジェクトマネジメントにおけるAIの活用方法を5つ紹介していきます。

各活用方法については「Harvard Business Review」の内容を参考にするだけでなく、日本国内での事例もいくつかピックアップ。海外の論文を読むよりも、AI活用の感覚が容易に掴めるはずです。

プロジェクトポートフォリオ管理の最適化

プロジェクトポートフォリオ管理（PPM）にAIを導入すれば、各プロジェクトについて段取りを考える手間が省けます。AIは「プロジェクトの優先順位付け」に長けており、人間よりも迅速な意思決定が可能なのです。

まずAIを使えば、「成功の見込めるプロジェクト」や「今すぐ開始可能なプロジェクト」が容易に特定できます。実例を挙げると「スガキコシステム株式会社／スガキヤ」や「春日井製菓株式会社」ではノーコードAIツール「UMWELT」を導入。生産計画の立案から在庫管理まで自動化を進めているのです。

さらにAIなら先入観なく、事実ベースでの意思決定が可能。都合の悪い情報を無視する「確証バイアス」が生じません。

参考資料：UMWELT｜ノーコードAIクラウド｜TRYETING Inc. (トライエッティング)

プロジェクトマネジメントオフィスのサポート

プロジェクトの円滑な進行には、それを補佐するプロジェクトマネジメントオフィス（PMO）が欠かせません。このPMOにAIを導入すれば、各プロジェクトに対するバックアップ体制が強化できるでしょう。

AIなら各プロジェクトに対する監視体制が強化可能。プロジェクトの進捗やコンプライアンス遵守など、AIが自動できめ細かなチェックを実施してくれるのです。

たとえば国内だと「株式会社イオン銀行」が、FRONTEOの「KIBIT」を使ってコンプライアンスチェックを自動化しています。

またAIは、PMOの業務に対するアシストも可能。フィードバックの収集・ステークホルダーの分析・リスク評価など雑多な業務を代行してくれます。

参考資料：営業対応のコンプライアンスチェック

リスクマネジメントの効率化

AIなら人間が見落とすようなリスクも検出可能。さらには具体的なリスク対策まで示してくれます。近い将来プロジェクトマネージャーに代わって、AIが行動計画の調整を担うでしょう。

まずリスクを洗い出すには、ユーザーからのフィードバックや現場の行動計画など、データが必要。AIならそれらの収集を自動でこなしてくれます。

さらにAIなら明確な基準がない「リスク因子」の特定も可能。先入観を挟まず、過去のデータだけを参照にリスクを洗い出してくれます。

また将来的に生成AIの技術が発展すれば、行動計画の調整まで自動化していくでしょう。ユーザーや現場から集めたリアルタイムの声をもとに、AIがより安全な行動計画を生成してくれるのです。

参考資料：2018 No.4 リスクマネジメント最前線

プロジェクトマネジメント用AIアシスタントの出現

プロジェクトマネージャーと現場スタッフの間に生成AIを挟むだけで、スムーズな進捗管理が実現できます。

まずプロジェクトマネージャー側はAIを活用することで、適切なタスクの割り当てが可能に。たとえばGPT-4を搭載した「PMOtto.ai」は人間の出した無茶なタスク案に対して、現場のキャパシティを踏まえた代替案を出してくれます。

そして現場側もAIを活用すれば、音声やチャット経由でスピーディーにタスクの進捗報告が可能に。実際「Oracle Project Management」など、現場でのAI活用が進んでいます。

参考資料：PMOtto.ai

参考資料：Oracle Fusion Cloud Project Management

テストの効率化

AIを導入すればプロジェクトの規模を問わず、複数のシステム&ソフトウェアに対して事前のテストが可能です。AI時代では中小・ベンチャー企業でも大企業と同等の検証を経て、サービスがリリースできているでしょう。

なお現状として、全テストの自動化までは実現していません。ただソフトウェアのGUI（グラフィカルユーザインタフェース）については、AIによる操作テストが実用化済みです。

その実例としては、TechMatrixのUIテスト自動化ツール「Ranorex」が挙げられます。Ranorexなら、デスクトップアプリ・Webアプリ・モバイルアプリに対して画面上での検索やマウス操作などの「パフォーマンス測定」が可能です。

参考資料：UIテスト自動化ツール Ranorex – プロジェクトを成功へと導くテスト自動化ツール

AIによる業務効率化は日進月歩。新たなAIツールが出てきては、SNSで「バズって」います。
詳しくは以下の記事をご覧ください。

WEEL

【最新AIツール一覧】生成AIツールをフル活用した最先端の仕事術 | WEEL TwitterでバズったおすすめAIツールをご紹介します！ 商品写真から背景画像やモデルを自動生成させたり、ChatGPT最新機能の「Code Interpreter」を使って簡単に高精度なデ…

生成AI時代のプロジェクトマネージャーに求められること

ここからはプロジェクトマネージャーに向けて、「生成AI時代に欠かせないスキル」とその「身につけ方・身につけるべき分野」を紹介していきます。

AIを活用して単純作業を自動化するには、当然その知識が必要です。

ただAIの知識だけでは不十分。単純作業に反比例して増える「対人業務」を円滑に遂行するスキルが求められてくるのです。

したがって以下、生成AI時代のプロジェクトマネージャーに欠かせないスキルを4つピックアップ。まずは基本の基本、「AIへの深い理解」から詳細をみていきましょう。

AIへの深い理解

プロジェクトマネジメントにAIを取り入れるなら、「AIの得手不得手」や「学習データの扱い方」については最低限必修。この2つへの理解が欠けていると、AIが「コンプライアンス違反」や「ハルシネーション」を起こしてしまうかもしれません。

まずAIは「人間にもできる作業」を素早くこなすのが得意。ですが作業の意味を全く理解していません。したがって人間による、適切な課題設定が必要不可欠なのです。

さらにAIを形作る「学習データ」についても、扱い方を学ばなくてはいけません。たとえば商用利用の場合は10万件を超えるデータに対して、ラベリングや外れ値の除去など適切な加工が求められます。

参考資料：ＡＩへのデータ利用の状況

参考資料：仕事ではじめる機械学習 第2版

ソフトスキル

AIの導入に伴って、プロジェクトマネージャーは今まで以上に複雑な業務に取り組むこととなります。したがってAIの知識などハードスキルだけでなく、経験知つまり「ソフトスキル」も身につけなくてはいけません。

ただ「ソフトスキル」と呼ばれるものは、コミュニケーション能力や問題解決力など、多岐に渡ります。

その中で1つだけを挙げるなら、企業文化を上手に伝える「ストーリーテリング」のスキルが最重要。プロジェクトを円滑に進めるためには、企業の良い文化・理念を伝えて現場スタッフを感化する必要があるのです。

一例を挙げるとスタッフ全員が企業文化に愛着をもつだけで、コンプライアンス違反が防げます。

参考資料：日本のリーダーには「ソフトスキル」が圧倒的に足りない

参考資料：【LinkedIn独自分析】日本でのAI人材採用は2016年から24％増加　APACの経営層の7割が「ソフトスキル」を重要視

関連書籍：コトラーのマーケティング3.0

リーダーシップ能力

各プロジェクトの保守・管理、つまり「マネジメント」はほぼAIで代替可能。したがってAI時代のプロジェクトマネージャーには、他者を巻き込んで組織を成長させていく「リーダーシップ能力」のほうがより求められます。

AI時代に必要なリーダーシップは決して「他者に指示を出して管理するもの」ではありません。むしろその逆で「他者を手助けして、自主性を発揮してもらうもの」となります。

そこで1つ身につけたいリーダーシップの要素が、相手の話を共感・肯定しながら聞く「傾聴力」です。他者を巻き込むには、相手との信頼関係が肝要。普段から相手の話に耳を傾け、適宜手助けができるプロジェクトマネージャーになりましょう。

参考資料：リーダーシップを発揮しよう

戦略的思考

ロングスパンで物事を考えていく「戦略的思考」も、成長を重んじるプロジェクトマネジメントには欠かせません。この戦略的思考の具体的な手法はさまざまですが、当記事では「SWOT分析」を紹介します。

「SWOT分析」は、自社の内外からプラス要因とマイナス要因を洗い出す分析手法。列挙した各要因を以下の表に当てはめるだけで、「社内の何を変えるべきか」や「社外の何が利用できるか」などが理解できます。

• 内部環境｜自社内のコントロール可能なものごと／人材・商品・サービス
• 外部環境｜自社外のコントロールできないものごと／社会・市場・競合他社
• 強み（S）｜自社の長所
• 弱み（W）｜自社の短所（改善すべき箇所）
• 機会（O）｜自社に好ましい社会・市場の変化
• 脅威（T）｜自社に悪影響をもたらす社会・市場の変化

またリソースが概算できる「フェルミ推定」や、細かな戦術まで考えられる「マインドマップ」など、学ぶべき手法はほかにもあります。どの業務にも活かせるので、AI時代に関係なく身につけておきたいものです。

参考資料：SWOT分析とは？目的や分析方法、DX戦略における事例も紹介

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生成AI時代のプロジェクトマネジメントチェックリスト

ここからはプロジェクトマネジメントに携わるみなさんが「どこまで生成AI時代への備えができているか」をチェックしていきます。

以下にHarvard Business Reviewから引用したチェックリストを掲載。当てはまる箇所にチェックを入れて、リスト下部の結果をみてみましょう。

AI時代に向けた準備のチェックリスト（引用）

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最新ステータスの更新を含め、すべてのプロジェクトの正確な一覧を作成する時間を取ることはできるか。
プロジェクトのデータを収集し、クリーニングし、構造化するためのリソースに数カ月間の投資ができるか。
月例の進捗状況報告書など、旧来のプロジェクトマネジメントの習慣を捨てる覚悟はあるか。
プロジェクトマネジャーたちにこの新しいテクノロジーをトレーニングするという投資の準備はできているか。
プロジェクトマネジャーたちはこれまでの安全地帯を離れて、プロジェクトの管理方法を根本的に変えることに前向きであるか。
新しいテクノロジーを受け入れて採用し、リスクの大きい意思決定においてもテクノロジー主導で実施する覚悟が組織にあるか。
このテクノロジーが組織のためによりよいパフォーマンスを学習する間、誤りを許容する覚悟があるか。
プロジェクトマネジメントにAIを適用するという、このプロジェクトのエグゼクティブスポンサーは、組織の中で変革を主導する能力と信用を有しているか。
上級リーダーは、自動化のメリットが目に見えるようになるまで、数カ月から1年間は待つという意志を持っているか。

引用：AIはプロジェクトマネジメントをどう変えるか

チェックリストの結果確認

• チェックの数が9個 → AI時代への準備は整っています。これからも気を抜かずにソフトスキルやリーダーシップを磨いていきましょう。

• チェックの数が7〜8個 → AI時代への準備がまだ済んでいません！チェックがなかった箇所を改善してから、AI導入・DXに取り掛かりましょう。

• チェックの数が6個以下 → 準備以前に、「AI時代の肌感覚」を身につけなくてはいけません。当メディア「WEEL」の他記事を参考に、AI時代の予習をしておきましょう。

AI時代は目と鼻の先。アメリカ・中国だけでなく、日本でも「AIとの共存」に向けた戦略会議が行われています。

国内の詳しい動向は、以下の記事をご覧ください。

WEEL

日本のChatGPT規制を決める”AI戦略会議”とは？+各業界規制動向をまとめてみた | WEEL 皆さん、”AI戦略会議”ってご存知ですか？日本政府が開催する、AIの利活用方向性を見据えた重要な会議です。第1回目が5/11、2回目は5/26に開催されました。第1回目はなんと…

プロジェクトマネジメントにAIを活用して「対人業務」に移行しよう

AI導入に伴うプロジェクトマネジメント業務の変化を、もう一度以下の表で振り返ってみましょう。

AIはプロジェクトそのものに対するマネジメントを、あらかた代行してくれます。各プロジェクトでは、計画段階での「予測」や実行段階での「リスクマネジメント」が自動化。さらにはプロジェクトの最終局面、アプリなどの「ソフトウェアテスト」についてもAIに任せられるのです。

ただプロジェクトマネージャーの仕事がなくなるわけではありません。対プロジェクトの業務が減る分、対人業務の割合が増えていくのです。したがってこれまで以上に、他のスタッフを巻き込む「リーダシップ能力」など人間力が求められるでしょう。

最後に

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