【Live配信 or アーカイブ配信 11/26】生成AIの活用によるプロジェクトマネジメントの効率化と導入・運用のポイント

＜セミナー　Ｎｏ 611505＞

【Live配信 or アーカイブ配信】

生成AIの活用による

　プロジェクトマネジメントの効率化と

導入・運用のポイント

★プロジェクトの立ち上げから終結までの各プロセスでの活用ポイントを詳解！
★PMOの高度化、AIガバナンス、情報セキュリティ、導入・運用の実践ポイント！

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■講師
アクシスインターナショナル(株) 代表取締役　中谷 公巳氏

■聴講料

１名につき ４９,５００円（消費税込、資料付）

１社２名以上同時申込の場合のみ１名につき４４,０００円

〔大学、公的機関、医療機関の方には割引制度があります。詳しくはお問い合わせください〕

プログラム                                                                                    

【講座の趣旨】
生成AIの活用は「試してみる」段階から、プロジェクトの成果・品質・リスク管理を高める実務手段として使いこなす段 階へ移りつつあります。 本セミナーでは、プロジェクトの立上げ・計画・実行・監視・終結の各プロセスで生成AIをどう活用するか を、要件整理、WBS作成、議事録、課題・リスク管理、進捗報告、教訓の抽出など、明日から使えるプロンプトの「型」とともに具体 的に解説します。 講師によるデモンストレーションと演習で「作業をAIへ、判断を人へ」という仕分けの考え方を体感いただくとと もに、PMO機能の高度化、ハルシネーション対策や機密情報の取り扱いを含むAIガバナンスと情報セキュリティ、スモールスタートか ら組織定着までの導入・運用ロードマップを取り上げ、安全かつ着実に成果へつなげる実践的なポイントを紹介、解説します。

【講座内容】　
１．はじめに ― AI時代のプロジェクトマネジメント概論
　　1.1　プロジェクトを取り巻く環境変化と生成AIのインパクト
　　1.2　生成AIの利用シーン ― 議事録・書類入力・資料作成・データ分析・エージェント
　　1.3　従来型PMとAI駆動型PMの違い ―「作業をAIへ、判断を人へ」
　　1.4　PMBOK?ガイド第8版とAI ― 原則・パフォーマンス・ドメイン・フォーカス・エリアとの対応

２．生成AIの基礎とプロジェクト適用の勘所
　　2.1　生成AI・LLMの仕組み ―「流暢＝正しい」ではない
　　2.2　生成AIの得意なこと・不得意なこと・必ず人が確認すべきこと
　　2.3　ハルシネーション等の限界とリスクの理解
　　2.4　プロンプト設計の基本
　　　　 ― 5つの要素（役割・依頼内容・前提材料・出力形式・制約条件）と実務用共通テンプレート

３．プロジェクト各プロセスへの生成AI活用（1）― 立上げ・計画
　　3.1　フォーカス・エリア別活用マップ ― 立上げから終結までの使いどころ
　　3.2　立上げ：打合せメモからの要件整理とプロジェクト憲章の骨子・確認事項リストの生成
　　3.3　計画：WBSのたたき台生成と「漏れやすい作業」の指摘
　　3.4　計画：スケジュール案の作成 ― AIと人の分担、楽観的な期間への補正
　　3.5　計画：リスクの初期洗い出しと対応案のたたき台（評価は人が行う）
　　3.6　講師デモ「AIタイムマシン」― 失敗の未来を先に見るプレモータム分析
　　3.7　デモの種明かし ― AIに自分の回答を監査させる（根拠の引用と「推測」の明示）

４．プロジェクト各プロセスへの生成AI活用（2）― 実行・監視・終結
　　4.1　実行：会議議事録の作成自動化 ― 決定事項・未決事項・宿題の抽出
　　4.2　実行：要件・設計文書、報告資料、社外向け文書の作成支援と人の役割
　　4.3　監視：課題管理表の棚卸し ― 重複整理・優先度案・滞留課題の抽出
　　4.4　監視：リスク兆候の抽出とリスク定例の事前準備
　　4.5　監視：週次進捗報告のドラフト作成 ―「材料にある数値のみ使用」の徹底
　　4.6　終結：教訓（Lessons Learned）の抽出とナレッジ蓄積の好循環

５．ミニ演習 ― 自分の業務での生成AI活用ポイントの洗い出し
　　5.1　業務の棚卸しと5つの観点による仕分け（定型的・時間・品質のばらつき・情報整理・人の判断）
　　5.2　「最初に試す作業」と「最後まで人に残す判断」を決める
　　5.3　解説 ― AIに任せやすい作業と、人に残すべき判断の特徴

６．PMO機能の高度化
　　6.1　PMOの役割再設計 ―「集める・催促する」から「気づく・支援する」へ
　　6.2　プロジェクト横断のデータ集約・可視化と注意プロジェクトの抽出
　　6.3　標準プロンプト集・文書テンプレート・ナレッジベースの仕組み化
　　6.4　PMO進化の3ステップと組織のAI活用成熟フェーズ ― 経営関与の分水嶺

７．導入・運用のポイント（1）― AIガバナンスと情報セキュリティ
　　7.1　生成AI利用ルール・利用範囲の設計 ― 禁止一辺倒がシャドーAIを生む
　　7.2　入力してよい情報／入力してはいけない情報の区分
　　7.3　機密情報・個人情報の漏えい経路（入力・出力・運用環境）と対策
　　7.4　成果物の品質保証と責任分界点 ― 用途のリスクに応じたチェック体制
　　7.5　ハルシネーション対策の3層防御とAI出力レビューチェックリスト
　　7.6　プロンプト記録・教育・監査の仕組みと生成AI利用ルールのひな型（10条構成）
　　7.7　関連ガイドライン（AI事業者ガイドライン等）と社内規程整備の考え方

８．導入・運用のポイント（2）― 実践的な推進とロードマップ
　　8.1　スモールスタートと段階的展開の原則 ― 小さく始めて効果を測る
　　8.2　生成AI導入ロードマップ ― 個人・チーム・部門・統制・改善の5段階
　　8.3　組織への定着と人材育成 ― 推進役の配置、事例共有、抵抗感への対応
　　8.4　AI活用を阻む3つの壁と乗り越え方
　　8.5　AI時代のPM人材に求められる「AIマネジメント能力」
　　8.6　明日から実践するためのアクションプラン

９．まとめ・質疑応答
　　9.1　本講座のまとめ ― 5つの要点と今日から実践する3つの行動
　　9.2　質疑応答

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