コラム・お知らせ
IT企画、プロジェクト管理、AX推進など、プロジェクトの成功に役立つ実践的なナレッジと、エキスパート（Xpert）からのお知らせをお届けします。
生成AIの成果が出やすい部門はどこ？海外調査に見る順番と投資設計
生成AIの成果は部門によって出やすさが大きく異なります。海外調査では価値がソフト開発・カスタマー対応・マーケ/セールスに偏ります。成果が出やすい部門の順番と、その傾向を自社の投資順序に翻訳する設計の考え方を、海外の一次調査をもとに解説します。
プロジェクトの教訓を組織の資産にするには？AI時代のPMO標準とナレッジ管理【連載最終回】
プロジェクト完了時の教訓が次に活かされないのは、ナレッジが「人が読む前提」で死蔵されるからです。AIが参照できる形での教訓の蓄積、PMO標準の継続更新、AI活用のガバナンスまで、連載の総括として解説します。
生成AIの効果測定はどう設計する？経営に示せる成果の作り方と報告のコツ
生成AIの効果測定でつまずく主因は、測る指標を後から決めることにあります。導入前に決める定量指標と定性効果の扱い、経営に伝わる報告のまとめ方、次の業務へ横展開する判断基準を、AX推進の実践知をもとに解説します。
経営向け報告はAIでどう変わる？ステークホルダー別コミュニケーション術【連載第9回】
同じプロジェクトの事実でも、経営・現場・ベンダーでは伝えるべき形が異なります。AIを使って相手別に報告を翻訳する方法、ステアリングコミッティ資料の作り方、エスカレーションの整理術を、PMO支援の実践知をもとに解説します。
プロジェクトはキックオフからの30日で決まる？潰しておくべき5つの火種
プロジェクトの成否は、キックオフからの最初の30日で大きく決まります。立ち上げ期に埋め込まれる5つの火種と、キックオフまでに固めておく項目、予兆を先読みするPMOが立ち上げ期に果たす役割を、PMO支援の実践知をもとに解説します。
成果物レビューはAIとどう分担する？ドキュメント品質チェックの実践【連載第8回】
要件定義書や設計書のレビューは、AIとの分担で網羅性と効率を両立できます。AIが得意な整合性・網羅性のチェックと、人にしかできない妥当性の判断の分け方、レビュー観点の標準化まで、PMO支援の実践知をもとに解説します。
2027年度のIT予算にAI投資をどう組み込む？予算編成前にやるべき3つの準備
2027年度のIT予算でAI投資を成果につなげる鍵は、従来の枠組みの見直しと予算編成前の準備にあります。AI投資が既存のIT予算枠に収まらない理由、予算化の3パターン、9月中に整えておくべき3つの準備を、IT企画の実践知をもとに解説します。
積み上がる課題管理台帳をAIで捌くには？優先順位づけと変更管理の実践【連載第7回】
数百件に膨らむ課題管理台帳は、AIによる分類・優先度づけ・放置検出で捌けるようになります。課題管理が破綻する構造と、AIを組み込んだ台帳運用、変更要求の影響分析まで、PMO支援の実践知をもとに解説します。
米国企業のAIエージェント活用はどこまで来たか？先行事例から逆算する日本企業の準備
米国企業のAIエージェント活用は「実験」から一部「実運用」へ進みました。金融・保険とソフトウェア開発が先行する現在地と、日本との差を生む構造的な3要因、先行事例から逆算する準備3ステップを、海外の一次調査をもとに解説します。