生成AIでプロジェクト管理を行う際の5つのポイント!企業の活用事例も紹介
生成AI(生成型人工知能)は、近年注目が高まり、急速にさまざまな分野での活用が進んでいます。その中でも、生成AIをプロジェクト管理に利用する使い方が注目されています。
生成AIは、大量のデータを迅速に解析することで予測や提案を行い、効率的なプロジェクト進行をサポートします。
本記事では、生成AIを活用したプロジェクト管理で押さえておきたい5つのポイントを詳しく解説します。さらに、具体的な企業の活用事例を紹介し、生成AIの市場規模や成長予測についても解説を行いますのでぜひ参考にしてください。
生成AIの市場規模について
生成AIの市場規模は年々増加してます。ディープラーニングやニューラルネットワークの技術進歩が生成AIの性能向上に貢献しており、実業務への活用が可能になったという背景があります。
生成AIは、画像生成やテキスト生成から広告やエンターテインメント、教育などさまざまな業界での応用が成されています。
医療や製造業などの分野でも利用開始され、これらの分野での導入が進むことで、さらなる市場規模の拡大が期待されているのです。
世界の生成AI市場規模
生成AI市場は、さまざまな業界での利用が拡大しており、世界的に急速な成長を遂げています。
一般社団法人電子情報技術産業協会によると、2023年時点で、世界の生成AI市場規模は約106億ドルと推定されています。この市場規模はさらに拡大が見込まれ、2030年には約20倍の106億ドルに達すると予測されています。
生成AI導入により、急速に拡大が見込まれる分野が製造業です。製造の現場では生成AIによる業務支援や製品開発支援など、さまざまな活用方法が見出されていることから年平均 54.6%で成長し、2030 年には 507 億ドルへと拡大する見通しです。
他にも金融や公共、通信・放送分野などにおいて、作業の効率化や創作活動への活用などで生成AIがさらに使われる予測です。
日本の生成AI市場規模
日本国内でも生成AIを活用する動きが広がっています。
一般社団法人電子情報技術産業協会によると、日本における生成AI関連の需要額は、2023年で1118億円、2030年には15倍となる1兆7774億円にまで成長する見通しです。
日本の生成AIの活用状況は世界的に見ると低調である一方、今後の利用に前向きな姿勢を示した企業は7割程度あり、潜在的なニーズが高いことがうかがえます。
さらに2024年4月、総務省の情報通信白書令和6年版にて「AI事業者ガイドライン」が策定・公表されました。
今後、AIに関するさまざまなリスクやガイドラインなどのソフトローと、法律などのハードローに関する国際的な動向等も踏まえ、制度の在り方について検討が進んでいくと予想されます。
生成AIでプロジェクト管理をする際の5つのポイント
生成AIでプロジェクト管理をする際のポイントを5つ紹介します。
1.学習データを適切に選定する
生成AIを活用する際に、学習データを適切に選定することは重要です。
なぜなら生成AIの性能は、与えられたデータに大きく依存するからです。質の高いデータを使用することで、AIはより正確で有用な予測や提案を行えます。
プロジェクト管理で必要なデータは、過去のプロジェクトデータや人員などのリソース配分状況、進行中のプロジェクトの進捗データなどです。これらのデータを準備段階で適切に収集し、整理することが重要です。
また、データの整合性を保つためには、統一されたフォーマットで、定期的に更新することが推奨されています。
2.プロジェクトの目的に応じたプロンプトを作成する
生成AIを効果的に活用するためには、プロジェクトの目的に応じた適切なプロンプトを作成しなければいけません。
プロンプトとは、AIへの指示や質問です。プロンプトが具体的で明確であるほど、より適切な回答や提案を受けられます。
例えば、プロジェクトの進行状況を把握したい場合には、「現在の進捗を教えてください」や「次の工程でのタスクは何ですか」といった具体的なプロンプトを設定します。
また、プロンプトの設定には柔軟性も求められます。プロジェクトの進行状況や目標が変化した場合には、プロンプトを見直し、必要に応じて調整すると効果的です。
3.人間が主体となり生成AIを活用する
生成AIを有効活用するためには、生成AIを使う人間が主体的になることが重要です。
AIはデータ解析や予測の面で非常に優れていますが、その結果を解釈し、活用するためには人間の指示が欠かせません。
プロジェクト管理では、生成AIから提供された情報や提案を基に、プロジェクトマネージャーが意思決定を行います。AIの結果をそのまま鵜呑みにするのではなく、人間の知識や経験を加味して最適な判断を下すようにしてください。
生成AIを利用する前に定期的なトレーニングや教育を受け、生成AIの利用方法を理解することで効果的に活用しましょう。
4.著作権などリテラシー管理に注意する
生成AIを利用する上で、著作権や個人情報などのリテラシー管理にも十分注意する必要があります。
生成AIが生成するコンテンツや提案には、第三者の著作権が絡む場合があり、適切に管理しないと法的な問題を引き起こす可能性があります。
プロジェクト管理を行う場合は、生成AIが使用するデータや生成されたアウトプットに対する権利関係を明確にし、使用する際には適切な使用許諾を得ることが重要です。
また、個人情報や機密情報を取り扱う場合には、データの匿名化や暗号化などのセキュリティ対策を徹底することが求められます。リテラシー管理の一環として、社内全体に対してデータ利用のガイドラインを提供し、遵守するように指導することが効果的です。
生成AIの活用に伴うリスクを最小限に抑え、安全かつ効果的な運用を目指しましょう。
5.セキュリティ面に注意する
最後に、生成AI利用時には、セキュリティ面に十分注意を払う必要があります。
特に、プロジェクト管理のデータには、社内の重要情報なども多く含まれているため、データの保護とアクセス管理は重要な課題です。
可能な限りデータの暗号化を実施し、不正アクセスやデータ漏洩を防止するための対策を講じましょう。また、アクセス制御を厳格に行い、データにアクセスできる権限を必要最低限のメンバーに限定することが推奨されます。
さらに、定期的なセキュリティ監査を実施し、セキュリティポリシーの遵守状況を確認することも重要です。
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プロジェクト管理業務における生成AIの活用事例
プロジェクト管理業務における生成AIの活用事例を3つ紹介します。
日立製鉄所|生成AIにより数億円コスト削減
日立製鉄所の製造プロセス最適化の例を紹介します。
生成AIで製造ラインのデータをリアルタイムで解析し、効率的な生産計画を立案しました。これにより、製造ラインの稼働時間やリソースの削減により、数億円規模のコスト削減ができました。
また、遅延相関分析による将来予測のAIも導入し、今後起こり得る事象予測にも活用しています。
AIの導入では、従来の手法では見落としがちな細かな調整を行い、生産効率の大幅な向上に貢献しています。さらに、AIの提案に基づく予防保全の実施により、予算超過や開発の手戻りの削減に寄与し、プロジェクトマネージャーやPMO支援による運営効率を飛躍的に向上させました。
参考:https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/mag/nc/18/090700312/090700001/
日本マイクロソフト|生成AIでプロジェクトを進行
日本マイクロソフトは、生成AIツールであるTeam Copilotをプロジェクト管理に導入しました。Team Copilotは、会議のファシリテーターとして議事録の作成やタスクの自動割り当ての機能があります。
ツールを用いてリアルタイムでの進捗把握が可能になったため、迅速な意思決定の効果が得られました。
また、生成AIはプロジェクトのリスクを予測し、適切な対策を提案することでプロジェクトの成功率を高めています。
さらに、Team Copilotはデータの収集と分析を自動化し、プロジェクトの成果物を効率的に管理しています。プロジェクトメンバーは意思決定や創造的な作業に集中できるようになり、全体の生産性が向上しました。
参考:https://www.publickey1.jp/blog/24/team_copilotai.html
イオングループ|企画立案や店舗運営に生成AIを活用
イオングループ90社の内、約1000人が生成AIを活用し、店舗運営や商品企画、IT開発に活かした事例を紹介します。イオングループは、Exa Enterprise AIのexaBase 生成AIを導入し、生成AIの利用を促進するための情報交換掲示板を設置しました。
情報交換掲示板では、生成AIの技術動向や便利なプロンプト、失敗事例などの情報の共有が可能で、メンバーの生成AIの理解や活用方法推進に貢献しました。
また、利用者のリテラシー向上を目的としたレベル別の勉強会も定期的に開催され、グループは全体で後押ししています。他にも、店舗運営の効率化や商品企画の精度向上を実現し、新規ビジネスの創出にもつなげることができました。
参考:https://it.impress.co.jp/articles/-/25957
生成AIを活用するPMに求められるスキル
ここでは生成AIを活用するプロジェクトマネージャー(PM)に求められる5つのスキルを紹介します。
1.生成AIに関する知識
生成AIを活用するためには、まずその基本的な仕組みを理解することが必要です。
生成AIは大量のデータを解析し、予測などを生成する技術です。意図した結果を得るためにPMはデータの収集や解析、出力された結果を理解し、適切に評価する能力を持つ必要があります。
生成AIに関する知識を深めるためには、専門書やオンライン講座などさまざまな方法があるため、自分に合った方法で学びましょう。
2.技術進歩に対応する柔軟性
生成AIは新しい技術やツールが次々と登場するため、プロジェクトに取り入れた時点の手法よりもより効率的かつ迅速な手法が続々と登場します。
その際には適用方法やメリットなどを理解し、プロジェクトに取り入れる姿勢が求められます。
PMが生成AIの技術進歩に対応するためには、柔軟な対応が欠かせません。
技術ブログやニュースサイトを定期的にチェックし、新しい技術についての知識をアップデートする習慣をつけることが大切です。また、社内外の勉強会やワークショップに参加することも、最新の技術動向を把握するための有効な手段です。
3.継続的に学習する姿勢
生成AIを活用するうえで、継続的な学習は欠かせません。
生成AIをはじめとするIT技術は日々進化し続けており、利用者側であるPMも変化に対応し、常に学習を続ける姿勢を持つ必要があります。生成AIに関する最新の研究や技術トレンドを把握し、自らの知識を更新し続ける姿勢を持ちましょう。
継続的な学習には、専門雑誌やオンライン講座などの活用が効果的です。
4.コミュニケーションスキル
生成AIを効果的に活用するためには、ミュニケーションスキルが不可欠です。
PMは、生成AIの活用法の提案や出力された結果をチームやステークホルダーに正確に伝え、その意図や背景を理解させる必要があります。特に、生成AIに出力された結果を実際に業務に反映するためには、関係者に同じ認識をもってもらうことが重要です。
コミュニケーションスキルを向上させるためには、上司や部下、同僚に定期的なフィードバックを受け、コミュニケーションスキルの向上を図りましょう。
5.ソフトスキル
生成AIを活用するPMには、ソフトスキルも求められます。
ソフトスキルとは、人間関係構築やリーダーシップ、問題解決能力などのスキルです。ソフトスキルは生成AIを効果的に導入し、プロジェクトを円滑に進行するために重要です。
ソフトスキルを向上させるためには、自らのリーダーシップを振り返り、改善を繰り返してみましょう。また、チームビルディングや問題解決のトレーニングを受けることも効果的です。
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プロジェクト管理におすすめの生成AIツール
プロジェクト管理におすすめの生成AIツールを3つ紹介します。
NotionAI
Notion AIは、Notionに搭載された生成AI機能です。Notion AIでは、質疑応答や文章作成、会議設定、データのインサイト生成などが可能です。
他にも会議後のフォローアップやプロジェクトの進捗報告を自動化することで、チームの生産性を向上させることができます。
Notion AIの導入により、PMは戦略的な意思決定に集中することが可能になり、AIが生成する提案や回答を通じてチーム全体のコミュニケーションを円滑にする効果があります。
Chat GPT
Chat GPTは、OpenAIが提供する対話型生成AIで、質問などを繰り返して情報を提供し、回答を行います。
プロジェクト管理では、チームメンバーのサポートや進捗状況のモニタリング、リスクの予測などができます。
また、疑問点などにリアルタイムで回答するため、迅速な意思決定が可能です。さらに、Chat GPTは24時間稼働しており、時間に縛られずに利用できます。
Canva AI
Canva AIは、グラフィックデザインツールのCanvaに統合された生成AI機能です。
Canva AIは、デザインテンプレートの提案やビジュアルコンテンツの生成、デザインの自動補完などを行います。プロジェクト管理では、資料作成やプレゼンテーションの準備に活用されることが多いです。
Canva AIを導入すると、資料のデザインにかかる時間と体力を削減できるため、他の重要なタスクにリソースや時間を集中させることが可能になります。
リスクに強い生成AI人材を育成するなら
生成AIを効果的に活用するためには、AI人材の育成が欠かせません。
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まとめ
生成AIはプロジェクト管理で活用できますが、効果を最大限に引き出すためには、適切なツール選定とAIを使いこなせるスキルを持つことが重要です。
そのため、生成AIを導入するだけでなく、AIを活用できる人材の育成も欠かせません。
侍エンジニアのAI人材育成研修を活用すれば、企業へのAI導入を行える実践的なスキルを身につけることが可能です。今後も生成AIの技術は進化が期待されるため、最新の情報を収集しながら学習を続けましょう。