AIがあなたの右腕に！生成AIでプロジェクトマネジメントを劇的に変える5つのテクニック

プロジェクトマネージャーのみなさんは、日々の進捗管理や資料作成に、どのようなツールを使っているでしょうか。

多くのプロジェクトが、遅延や予算超過、スコープ未達といった課題を抱える背景には、要件定義の曖昧さ、ステークホルダー間のコミュニケーション不足、そしてITツールや管理プロセスの成熟度など、複数の要因が複雑に絡み合っているのが実情です。こうした状況の中で、従来型の管理手法やツールに加え、生成AIをプロジェクトマネジメントに取り入れることは、成功率を高めるための有力な選択肢のひとつとして注目されています。

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。生成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、生成AI時代に向けた「具体的な対策」がとれるようになります。

プロジェクトマネジメントで生成AIを活用する意義

2022年末に話題を呼んだChatGPTの登場以降、国内外・業界を問わず「生成AI」が急速に普及中。テキスト・コード・画像等新しいコンテンツを生成できるこのAIモデルは、すでにさまざまな業務での導入が進んでいます。

そんな生成AIは、ビジネス上の目的を達成するためにそのプロセスを管理する業務「プロジェクトマネジメント」においても期待の星です。

プロジェクトマネジメントの領域は計画立案からリソース&スケジュールの管理まで「臨機応変・人間的な判断」がしばしば求められ、従来のITソリューションでは効率化が困難でした。また、コスト・人的リソース・納期等、確認しなくてはいけない要素が多岐に渡るのもこの領域特有の課題といえます。

そこで注目を集めているのが生成AI（厳密にはLLM / 大規模言語モデル）です。自然言語（人間の言葉）ベースで情報を処理・加工できるこのAIモデルは、以下を通じてプロジェクトマネジメントの最適化を実現します。

プロジェクトマネジメント×生成AIでできること

• 各種ドラフト・プロトタイプ作成
• テキストコミュニケーション・情報共有の効率化
• プロジェクトの進捗の監視・分析
• ガントチャート・業務フロー図の生成
• 案出し・壁打ち・リスクの洗い出し
  …and more！

来る「生成AI時代」に、プロジェクトマネジメントでもこれを活用しない手はないでしょう。

生成AIプロジェクトマネジメント

生成AIプロジェクトマネジメントとは、生成AI（大規模言語モデル：LLM）をプロジェクトの計画・実行・監視・終結といったライフサイクル全体に組み込み、意思決定や管理業務を高度化・効率化するマネジメント手法を指します。

従来のプロジェクト管理が、人の経験や手作業に大きく依存していたのに対し、生成AIを活用することで、データに基づいた判断や自動化を前提とした進め方が可能になります。

これまでのプロジェクトマネジメントでは、ExcelやPowerPoint、タスク管理ツールを使いながら、進捗把握や報告、リスク管理を人間が逐一行う必要がありました。

一方、生成AIプロジェクトマネジメントでは、情報整理・要約・分析といった負荷の高い作業をAIが担い、プロジェクトマネージャーは判断や調整といった本質的な役割に集中できる点が特徴です。

従来のプロジェクトマネジメントとの違い

以下は、従来型のプロジェクトマネジメントと、生成AIを活用したプロジェクトマネジメントの違いを整理したものです。

項目	従来のプロジェクトマネジメント	生成AIプロジェクトマネジメント
計画立案	過去事例や経験に基づき、人手で作成	複数案をAIが生成・比較し、意思決定を支援
進捗管理	手動入力・定期報告が中心	進捗データをもとに自動で要約・分析
リスク管理	想定リスクを人が洗い出す	過去データや状況からリスクを網羅的に提示
コミュニケーション	会議・メール・資料作成に工数がかかる	議事録作成や報告文をAIが自動生成
レポーティング	担当者ごとに品質や粒度がばらつく	一定のフォーマットで安定したアウトプット

このように、生成AIプロジェクト管理では、属人化しやすかった業務を標準化・自動化できる点が大きな違いとして挙げられます。

「AIに任せる領域」と「人が担う領域」の切り分けが重要

生成AIプロジェクトマネジメントは、人間の役割をすべて置き換えるものではありません。スケジュール案の作成やリスクの洗い出し、進捗レポートの要約といった作業はAIが得意とする一方で、最終的な意思決定や利害関係者との調整、チームメンバーへの配慮といった部分は、引き続き人間が担う必要があります。

つまり、生成AIプロジェクトマネジメントの本質は、「AIに任せられる業務はAIに任せ、人間は判断・調整・対話に集中する」体制をつくることにあります。

こうした考え方を前提に、次章では、プロジェクトマネジメントの現場で生成AIを活用する意義や、具体的にどのような業務が変わるのかを詳しく見ていきます。

プロジェクトマネジメントにおける生成AIの活用術8選（プロンプト付き）

生成AIは、プロジェクトマネジメントのさまざまなフェーズで活用できます。ここでは、実務で特に効果が高い活用シーンを整理し、それぞれ「どの業務に効くのか」「どう使うのか」を具体的に解説します。

プロジェクト計画書のドラフト作成

プロジェクト計画書は、目的・スコープ・スケジュール・体制などを整理し、関係者と共通認識を持つための「設計図」のような資料です。特に立ち上げフェーズでは、計画の説明や承認を得るために欠かせません。

しかし、白紙から構成を考えて文書化するには、情報整理力とドキュメントスキルの両方が必要となり、時間もかかります。ここで生成AIを活用することで、計画書の「たたき台」を素早く作成できるというわけです。

該当業務	計画立案／スコープ定義
使いやすいツール	ChatGPT、Gemini、Copilot
プロンプト例	新規ECサイト開発プロジェクトの計画書ドラフトを作成してください。目的、スコープ、体制、主なマイルストーンを含めてください。
実務メリット	・白紙から考える時間を削減 ・関係者レビューに回す初稿を即座に用意できる

実際に生成されたプロジェクト計画書のドラフトがこちらです。

箇条書きや表などを使いながら、見やすい形でまとめられていますね！

タスク分解とWBS（Work Breakdown Structure）の草案作成

WBS（Work Breakdown Structure）とは、プロジェクト全体の作業を階層的に分解して整理する手法を指しています。プロジェクトの全体像を把握しやすくなり、タスク漏れや見積もりミスを防ぐうえでも有効です。

生成AIを使えば、プロジェクト概要を伝えるだけで主要なタスクをフェーズごとに自動で整理してくれるため、初期案作成の時間を大幅に短縮できます。

該当業務	スケジュール管理／作業分解
使いやすいツール	ChatGPT、ClickUp、Asana
プロンプト例	社内向け業務支援アプリ開発プロジェクトのWBSを作成してください。要件定義からリリースまでをフェーズごとに整理してください。
実務メリット	・タスク漏れの防止 ・初期見積もりの精度向上

実際に生成されたWBSがこちら。

プロジェクトを進めるうえで必要なタスクが、しっかり段階的にまとめられていますね！

リスクの洗い出しとリスクマネジメント案の提案

プロジェクトには、納期遅延・品質不良・リソース不足など、さまざまなリスクが潜んでいます。これらを事前に洗い出し、対策を講じておくことで、トラブル発生時の被害を最小限に抑えることが可能です。

なお、生成AIを活用すれば、プロジェクトの概要を入力するだけで、想定されるリスクとその回避・緩和策をリストアップしてくれます。リスク管理計画のたたき台として有効です。

該当業務	リスクマネジメント
使いやすいツール	ChatGPT、Claude
プロンプト例	中規模の業務システム刷新プロジェクトにおける主なリスクと、それぞれの回避策・緩和策を表形式でまとめてください。
実務メリット	・見落としがちなリスクの可視化 ・リスク管理計画の初期案作成を効率化

それぞれのリスクとその対策が表形式でわかりやすくまとめられていますね！

提案のためのプロトタイプ作成

クライアントや社内関係者への提案時には、完成イメージを具体的に伝えるためにプロトタイプが必要です。実際の機能を備えていなくても、操作画面や画面遷移の雰囲気が伝わるだけで、合意形成がスムーズになります。

生成AIは、画面構成案や画面コピーの草案、UIワイヤーフレームの設計方針などを素早く提示できるため、初期プロトタイプの作成支援に役立ちます。

該当業務	ステークホルダーマネジメント
使いやすいツール	ChatGPT、Copilot
プロンプト例	経営層向けに、現在のプロジェクト状況と課題をA4一枚分で簡潔にまとめてください。
実務メリット	・説明資料作成の負担軽減 ・読み手に合わせた表現調整が容易

実際にできたプロトタイプがこちらです。

出力された構成案は、HTML形式などのお好みの形式に出力し直せます。

プロトタイプ作成を効率化したい方は、ぜひ真似してみてください。

ガントチャート・スケジュール調整案の作成

プロジェクトでは、タスク間の依存関係やリソース制約によって、スケジュールの遅延が発生しやすくなります。とくに進行中に仕様変更や人員調整が入ると、全体スケジュールの見直しが必要になり、調整作業に大きな工数がかかります。

こうした状況において、生成AIを活用すれば、タスク一覧や前提条件を入力するだけで、無理のないガントチャート案や代替スケジュール案を複数提示することが可能です。初期計画だけでなく、遅延発生時のリカバリープラン検討にも活用でき、スケジュール調整のたたき台として有効です。

該当業務	スケジュール管理
使いやすいツール	ChatGPT、ClickUp、Motion
プロンプト例	以下のタスク一覧をもとに、無理のないスケジュール案を作成してください。
実務メリット	・スケジュール再調整の迅速化 ・過度な属人判断の回避

プロトタイプ・画面構成案の作成支援

プロジェクトの初期段階では、関係者間で完成イメージの認識が揃っていないことが原因で、手戻りや認識齟齬が発生しがちです。文章だけの説明では、画面構成や操作イメージが十分に伝わらないケースも少なくありません。

生成AIを活用すれば、システムやアプリの概要を入力するだけで、画面構成案やUI要素の整理、画面遷移の考え方などを言語化して提示できます。

プロトタイプ作成の前段階として、関係者との認識合わせや合意形成を円滑に進めるための材料として役立ちます。

該当業務	要件定義／合意形成
使いやすいツール	ChatGPT、Gemini
プロンプト例	社内申請システムのダッシュボード画面構成案を提案してください。
実務メリット	・合意形成のスピード向上 ・認識齟齬の防止

ステータスデータの分析とボトルネック検出

プロジェクトが進行するにつれ、タスク数や関係者が増え、どこに問題が潜んでいるのか把握しづらくなります。進捗遅延や負荷集中が起きていても、表面的な報告だけでは見逃されてしまうこともあります。

生成AIを活用すれば、タスクの進捗データやステータス情報をもとに、遅延傾向やボトルネックとなっている工程を自動的に整理・可視化できます。

問題が顕在化する前に兆候を把握できるため、早期対応や優先順位の見直しにつなげやすくなります。

該当業務	進捗分析
使いやすいツール	Asana、ClickUp、ChatGPT
プロンプト例	以下は現在進行中のプロジェクトのタスク一覧と進捗状況です。この情報をもとに、遅延リスクが高い工程やボトルネックになっている可能性のある箇所を指摘し、優先的に対応すべきポイントを整理してください。 ・タスク名 ・担当者 ・進捗率 ・期限 ・依存関係（あれば）
実務メリット	・問題の早期発見 ・フォロータスクの優先順位付けが容易

アイデア出し・壁打ち・意思決定支援

プロジェクトマネージャーは、複数の選択肢を比較しながら、限られた情報の中で意思決定を行う場面が多くあります。しかし、一人で考えていると視点が偏ったり、検討漏れが生じたりすることもあります。

生成AIを活用すれば、課題や前提条件を入力するだけで、代替案の洗い出しやメリット・デメリットの整理、論点の可視化が可能です。

壁打ち相手として活用することで思考を整理しやすくなり、判断材料をそろえたうえで、最終的な意思決定に集中できます。

該当業務	課題解決／意思決定
使いやすいツール	ChatGPT、Claude
プロンプト例	以下の前提条件を踏まえて、プロジェクトの進め方について考えられる選択肢を整理してください。それぞれについて、メリット・デメリットと想定されるリスクもあわせて示してください。 【前提】 ・プロジェクトの目的： ・現在の課題： ・制約条件（納期・予算・人員など）：
実務メリット	・思考の整理が加速 ・判断の抜け漏れ防止

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。

	現在	生成AI時代
プロジェクト計画の立案・策定	将来性の見積もりから打ち合わせまで時間がかかる	瞬時に成功が見込める計画を選出、続々とプロジェクトが立ち上がる
プロジェクトチームの編成・管理	–	「学び直し」でチームをAIに適応させる
プロジェクトの管理	予定変更からフィードバック収集まで人力で行う	予定変更からフィードバック収集までAIで自動化、アジャイルな進行ができる
評価及びレビュー	先入観が混じる評価・レビューのため、振り返る項目が限られる	異なる項目を横断しながら大局的な振り返りが可能で、先入観が混じりにくい
AIへの深い理解	–	AIの得手不得手、AI倫理への理解が求められる

生成AIの導入が進むことで、プロジェクトマネージャーの役割は大きく変化しつつあります。

計画立案や進捗管理、リスク分析といった定型的な業務の多くは自動化が進み、人間は例外対応や重要な意思決定に集中する形へとシフトしていくと考えられます。

一方で、プロジェクトチームの編成やメンバーのモチベーション管理、利害関係者との合意形成など、人間ならではの判断や対話が求められる領域の重要性は、むしろ高まっていくでしょう。

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。

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。例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。※1

プロジェクトの管理

特に変化への柔軟な対応が求められるプロジェクトでは、アジャイル型の進め方と生成AIの相性は良いとされています。

AIによる進捗データの分析やリスク予測を活用することで、計画の見直しや優先順位の調整が行いやすくなり、アジャイルは今後、プロジェクトマネジメントにおける主流のアプローチの一つとして位置づけられていく可能性があります。

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。

例えばイギリス・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。

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。

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。

プロジェクトマネジメントにおけるAIの活用事例

生成AIは、業界ごとに異なる課題を持つプロジェクトマネジメントの現場で、さまざまな形で活用が進んでいます。ここでは、既存事例をそれぞれ「どんな課題に対して、どのAIを導入し、どのような効果があったのか」を分かりやすくまとめます。

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。※3

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。

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。

例えば国内だと「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。※4

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。

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。※5

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。例えば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。※6

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。※7

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。※8

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。

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。※9

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。例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。※10

こうしたAI活用に関する知識を体系的に学びたい方には、「人工知能プロジェクトマネージャー試験」の受験も選択肢のひとつです。この試験では、AI技術そのものに加え、AI導入プロジェクトの企画・実行・ガバナンスなど、マネジメント視点での知識が問われます。

AIを安全かつ効果的にプロジェクトに導入するために、こうした資格を通じて基礎から学ぶのも有効です。

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。※11

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。※12

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。

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。

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。※14

	プラス要因	マイナス要因
内部環境	Strength＝強み	Weakness＝弱み
外部環境	Opportunity＝機会	Threat＝脅威

• 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。

生成AIプロジェクトマネジメント導入ステップ

生成AIをプロジェクトマネジメントに取り入れる際は、ツールを導入するだけでは十分とは言えません。プロジェクトデータの整備や人材育成、ガバナンス設計を含め、段階的に進めることが成功の鍵となります。

ここでは、Harvard Business Reviewが強調する「データ」「人材」「リソース」の論点を踏まえながら、生成AIプロジェクトマネジメントを導入するための5つのステップを整理します。

1. 現状のプロジェクトマネジメントプロセスを棚卸しする

最初に行うべきは、現在のプロジェクトマネジメントプロセスや利用ツールの整理です。どの業務に時間がかかっているのか、属人化している作業はどこかを明確にしなければ、生成AIの効果は最大化できません。

PM視点	・プロジェクト一覧や進捗情報は最新状態で管理されているか ・計画書、議事録、報告書の作成にどれだけ工数がかかっているか
生成AI視点	・データが分散していないか ・テキスト情報として整理可能な業務がどこにあるか

この段階では、「どこに生成AIを使うか」を決めるというより、使いどころを見極めるための土台作りが目的です。

2. プロジェクトデータの収集・整理・構造化を行う

生成AIは、入力されるデータの質に大きく左右されます。過去のプロジェクト計画書や進捗レポート、課題管理表などが整理されていない状態では、期待したアウトプットは得られません。

取り組むべき内容	・プロジェクト関連ドキュメントの集約 ・表記ゆれや重複データの整理 ・AIが扱いやすい形式への構造化
注意点	・個人情報や機密情報の取り扱いルールを明確にする ・AIに入力してよいデータ・禁止するデータを定義する

このステップは地味ですが、生成AI活用の成否を左右する最重要工程といえます。

3. 小規模プロジェクトでPoC（パイロット導入）を実施する

いきなり全社展開を行うのではなく、まずは小規模なプロジェクトでPoC（概念実証）を行うことが重要です。計画書作成や進捗報告など、影響範囲の限定された業務から試すことで、リスクを抑えながら効果を検証できます。

PoCで確認すべき観点	・どの業務で工数削減効果が出たか ・現場メンバーが無理なく使えるか ・出力結果の品質に問題はないか

PoCの結果をもとに、生成AIの適用範囲や運用ルールを調整していきます。

4. ガバナンス・セキュリティ・AI利用ルールを整備する

生成AIを業務で利用する以上、ガバナンス設計は欠かせません。とくにプロジェクトマネジメントでは、契約情報や未公開情報など、機密性の高いデータを扱う場面が多くあります。

整備すべき主なルール	・利用可能なAIツールの範囲 ・入力してよい情報・禁止事項 ・出力結果の確認 ・責任の所在

また、AIの出力をそのまま採用せず、最終判断は人間が行うという原則を明文化しておくことも重要です。

5. 全社展開と人材育成を並行して進める

PoCで効果が確認できたら、対象プロジェクトやチームを段階的に広げていきます。同時に、プロジェクトマネージャーやメンバーに対する教育・学習機会の提供も欠かせません。

取り組み例	・生成AI活用に関する社内ガイドラインの共有 ・PM向けの活用事例・プロンプト集の整備 ・定期的な振り返りと改善サイクルの実施

生成AIプロジェクトマネジメントは、一度導入して終わりではなく、継続的に改善していく取り組みとして位置づけることが成功につながります。

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

生成AIをプロジェクトマネジメントに取り入れる際、「ツールは触っているが、本格導入できているか分からない」という状態に陥るケースは少なくありません。

ここでは、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」で示されたチェックリストをもとに、自社がどの段階にあるのかを客観的に把握するための視点を整理します。※15

まずは以下のチェックリストに目を通し、当てはまる項目にチェックを入れてみてください。

AI時代に向けた準備のチェックリスト（引用）

• 最新ステータスの更新を含め、全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

チェックの数によって、生成AIプロジェクトマネジメントの成熟度は大きく異なります。

以下では、スコア別に「現在の状態」と「次に取るべきアクション例」を整理します。

スコア	現在の状態	次にやるべきアクション例	ポイント
9点	全社展開・高度化フェーズ	・プロジェクト横断でのAI活用ルール ・ベストプラクティスの整理 ・PMO機能と生成AIを連携させた高度化（進捗予測・リスク分析など） ・ツール構成やコストの最適化	「使えている状態」から一歩進み、AI活用を競争力や再現性のある仕組みに昇華させる段階
7〜8点	PoC・部分導入フェーズ	・小規模プロジェクトでのPoCを継続し、効果を定量化 ・PM向けのプロンプト集や活用ガイドの整備 ・利用ツールや入力データに関する運用ルールの明文化	成功事例を属人化させず、横展開できる形に整理することが重要
6点以下	準備・検討フェーズ	・プロジェクト一覧 ・進捗管理方法の棚卸し ・AIに入力してよい情報／禁止情報の整理・経営層 ・PM層向けの生成AIリテラシー共有	ツール導入を急がず、データ・体制・ルールという土台づくりを優先する段階

チェックリストを活用する際の注意点

このチェックリストは、点数の高低を競うものではありません。重要なのは、現在地を把握し、次に何をすべきかを明確にすることです。生成AIプロジェクトマネジメントは、一度導入して終わるものではなく、データ・人材・ルールを継続的に更新していく取り組みになります。

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。

生成AIプロジェクトマネジメントに役立つツールマップ（2025年版）

生成AIをプロジェクトマネジメントに活用する際、「どのツールを選ぶべきか分からない」という課題に直面するケースは少なくありません。生成AI関連ツールは大きく性質が異なるため、目的に応じた整理が不可欠です。

本章では、生成AIプロジェクトマネジメントに役立つツールを①汎用LLM、②PMツール内蔵AI、③日本企業の事例型ツール、の3カテゴリに分けて整理します。

汎用LLM（大規模言語モデル）でできること

汎用LLMは、文章生成・要約・分析など、幅広い業務を柔軟に支援できる点が特徴です。プロジェクト計画書のドラフト作成や議事録要約、リスク洗い出しなど、思考整理やたたき台作成に向いています。

ツール名	主な用途	強み	価格帯（目安）
ChatGPT	計画書作成、要約、壁打ち	汎用性が高くPM業務全般に対応	無料〜月額数千円
Gemini	文書作成、データ整理	Google Workspace連携	無料〜月額数千円
Claude	長文整理、要件整理	文脈理解力の高さ	月額数千円程度

まず生成AIを試してみたい、特定ツールに縛られず柔軟に使いたい、PMの思考整理・補助を中心に使いたいといった場合に使用するのがおすすめです。

プロジェクト管理ツール内蔵の生成AI

PMツール内蔵AIは、タスク管理や進捗データと直接連携できる点が強みです。実行フェーズの自動化・可視化に適しています。

ツール名	主な用途	強み	価格帯（目安）
Asana（AI機能）	タスク管理、進捗分析	遅延リスク検知、負荷可視化	月額数千円〜
ClickUp Brain	タスク・文書生成	情報を横断した分析	月額数千円〜
Jira（Atlassian Intelligence）	開発プロジェクト管理	課題分類・要約に強い	月額数千円〜

既にPMツールを導入している、タスク・進捗データを活かしたい、チーム全体でAI活用を進めたい時に向いています。

本企業の事例型AIツール

日本企業向けに開発されたAIツールは、業務フローや日本語対応、ガバナンス面での安心感が特徴です。特定用途に特化した業務自動化・支援型として活用されます。

ツール名	主な用途	強み	価格帯（目安）
KIBIT（FRONTEO）	コンプライアンスチェック	日本語解析に強い	要問い合わせ
UMWELT	生産・計画支援	ノーコードAI	要問い合わせ
PMOtto.ai	PM支援	PM特化設計	月額制

日本語・国内業務に最適化したい、コンプライアンス要件が厳しい、特定業務に特化したAIを使いたい時に使用するのがおすすめです。

ツール選定時のポイント

生成AIプロジェクトマネジメントのツール選定では、以下の観点で整理すると失敗を防ぎやすくなります。

学習コスト	現場が無理なく使えるか
価格	PoCから全社展開まで耐えられるか
連携	既存ツール（Slack、Google Driveなど）と接続できるか

すべてを一度に導入する必要はなく、汎用LLM → PMツール内蔵AI → 特化型ツール、の順で段階的に検討する方法も有効です。

プロジェクトマネジメントにおすすめの生成AIツール

プロジェクトマネジメントで生成AIを利用するなら、以下ツールの導入がおすすめです。

• ChatGPT
• Gemini
• Copilot
• ClickUp
• Asana

以下では、ツールの概要や具体的な活用方法まで、詳しく紹介していきます。

ChatGPT

ChatGPTは、OpenAIが開発したチャット型のAIツールです。自然言語での対話を通じて、文章の生成・要約・アイデア出し・プログラミング支援など、幅広い業務に対応できます。

プロンプト次第で柔軟な対応ができるため、プロジェクト計画書のドラフト作成や、会議議事録の要約、アイデアブレストのファシリテーションにも活用可能です。

特にプロジェクトマネージャーが資料作成や進捗報告を行う際、効率よくアウトプットを得る手段として使えます。

Gemini

Geminiは、Googleが開発したマルチモーダルなAIツールです。テキストだけでなく画像やコードなどの処理にも対応しています。

Google Workspaceとの連携にも強みがあり、GmailやGoogle Docs、Google Sheetsと統合した業務支援が可能です。

プロジェクトマネジメントでは、進行管理の自動レポート化、Googleカレンダーとの連携によるスケジュール調整支援、Googleスプレッドシートでのデータ分析補助などに活用できます。

Copilot

Copilotは、MicrosoftのAIアシスタント機能で、Word・Excel・PowerPoint・TeamsなどのMicrosoft 365製品との連携に強みがあります。

プロジェクト管理の現場では、Excelを使った進捗データの要約、Wordでの報告書作成、PowerPointでの提案資料の自動生成など、日常業務を効率化できるのが特徴です。

特にTeamsと連携することで、会議メモの要約や、アクションアイテムの抽出にも役立ちます。

ClickUp

ClickUpは、タスク管理・ドキュメント作成・目標管理などを一元化できるオールインワン型のプロジェクト管理ツールです。

AIアシスタント「ClickUp AI」を搭載しており、会議メモの要約、ステータスレポートの自動生成、ドキュメントの構成提案などを支援します。

プロジェクトマネジメントにおいては、WBSの作成や進捗レポートの自動作成、メンバーとのコミュニケーション効率化に大きく貢献できます。

Asana

Asanaは、チームのタスク・プロジェクトの進捗を可視化・管理できる人気のワークマネジメントツールです。

AI機能「Asana Intelligence」が搭載されており、タスク優先度の提案、リスクの自動検出、プロジェクトのボトルネック分析などに対応。プロジェクトマネージャーはこれを活用して、チームの負荷を可視化し、早期の問題発見と対策が可能になります。

プロジェクトマネジメントに生成AIを活用する際のリスク・注意点

生成AIは便利ですが、プロジェクトマネージャーが使用する際は、以下のようなリスク・注意点が存在します。

• 入力内容が学習されて機密情報が漏れる恐れがある
• 誤情報や偏った情報を生成するリスクがある
• 人間のチェックが疎かになる恐れがある

以下でそれぞれのリスクや注意点を解説していくので、ぜひ利用前に目を通しておいてください。

入力内容が学習されて機密情報が漏れる恐れがある

商用のAIツールの中には、ユーザーからの入力を学習データとして再利用する仕様のものもあります。これを知らずに、機密情報を入力すると、情報漏洩してしまうリスクがあるため注意しましょう。

特にプロジェクトマネジメントの現場では、未発表の製品情報・外部ベンダーとの契約条件・人員配置など、外部に漏れてはならない情報を扱う機会が多くあります。

社内規定で生成AIの利用を制限する、API版などセキュリティ設定が可能な環境を使用する、個人や機密に関する情報は入力しないなど、明確なルール作りと運用が重要です。

誤情報や偏った情報を生成するリスクがある

生成AIは、大量のデータをもとに回答を生成しますが、常に正確な情報を出力するとは限りません。誤った知識や、特定の偏った視点に基づいた情報が混在することがあり、そのまま鵜呑みにすると判断ミスを招く恐れがあります。

例えば、プロジェクトマネジメント手法や工程の進め方に関するアドバイスをAIに求めた際、組織の文化や業界特性に合わない提案を受け取る可能性があります。

また、リスク評価やスケジュール見積もりなど、重要な意思決定にAIの出力を使う場合には、人間の専門的な知見による確認が不可欠です。

AIの出力を参考情報として活用しつつ、最終判断は必ず人間が行うという原則を徹底することが、安全で効果的な活用につながります。

人間のチェックが疎かになる恐れがある

生成AIは便利で即応性も高いため、ドキュメント作成や分析などの業務を効率化できますが、その利便性ゆえに人間の確認や判断を省略してしまうリスクもあります。

特にプロジェクトマネジメントでは、スケジュール・リソース配分・リスク評価などに関して人の判断が重要であり、AIの提案を無条件に採用することは危険です。

例えば、進捗報告や会議資料の要約をAIに任せすぎると、微妙なニュアンスや現場特有の事情が抜け落ちる可能性があります。結果として、誤解を招いたり、関係者の信頼を損なったりするので注意しましょう。

AIはあくまで「支援ツール」であり、最終的な確認と判断はプロジェクトマネージャー自身が責任を持って行うべきです。使い方を誤れば、生産性を上げるどころか、プロジェクトの精度を下げる要因になりかねません。

生成AIの導入リスクについて詳しく知りたい方は、以下の記事もご覧ください。

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。

	現在	生成AI時代
プロジェクト計画の立案・策定	計画の将来性の見積もりから打ち合わせまで時間がかかる	瞬時に成功が見込める計画を選出、続々とプロジェクトが立ち上がる
プロジェクトチームの編成・管理	–	「学び直し」でチームをAIに適応させる
プロジェクトの管理	予定変更からフィードバック収集まで人力で行う	予定変更からフィードバック収集までAIで自動化、アジャイルな進行ができる
評価及びレビュー	先入観が混じる評価・レビュー、振り返る項目が限られる	異なる項目を横断しながら、大局的な振り返りが可能、先入観が混じりにくい
AIへの深い理解	–	AIの得手不得手、AI倫理への理解が求められる

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

いかがだったでしょうか？

生成AIを使いこなせるかどうかが、プロジェクト成功の分かれ道。今こそ、時代に合った一歩を踏み出すチャンスです。