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。
工数見積の「勘と経験」をAIでどう補正する？楽観バイアスを防ぐ見積術【連載第3回】
工数見積が外れる主因は、根拠の言語化不足と楽観バイアスです。AIを使って見積の根拠を可視化し、楽観の偏りを補正し、ベンダー見積の妥当性を確かめる実践的な方法を、PMO支援の実践知をもとに解説します。
生成AI利用ガイドラインが形骸化する理由と、シャドーAIを防ぐ実務
生成AI利用ガイドラインが形骸化するのは、厳しすぎ・曖昧・更新されないという3つのパターンに陥るからです。禁止だらけを卒業し、安全に使える環境を整えてシャドーAIを防ぐ考え方と、ガイドライン見直しの実務ステップを実践知をもとに解説します。
AIの業務削減効果は本当か？公表数字を鵜呑みにしない見極め方
「AI導入で月◯時間削減」といった公表数字は、そのまま自社に当てはまるとは限りません。数字の裏にある前提と、自社に効果が出るかを見極める視点、正しく効果を測る方法を、伴走支援の実践知をもとに解説します。
プロジェクト計画書とWBSはAIとどう作る？抜け漏れを防ぐ計画立案術【連載第2回】
プロジェクト計画書とWBSの作成は、AIをドラフト役に使うことで抜け漏れを減らし大幅に効率化できます。AIと作る計画立案の手順、タスク漏れの検出方法、人が精査すべきポイントを、PMO支援の実践知をもとに解説します。
BtoBサイトのリニューアルで問い合わせが増えない理由とブランド体験設計
BtoBサイトをリニューアルしても問い合わせが増えないのは、見た目の刷新にとどまり体験を設計していないからです。導線・コンテンツ・技術を一体で設計する「ブランド体験」の考え方と、成果につながる刷新プロジェクトの始め方を実践知をもとに解説します。
外部ベンダーへの丸投げはなぜ炎上する？発注側に必要な目利き力とは
外部ベンダーへの丸投げがプロジェクト炎上を招くのは、発注側が判断を放棄してしまうからです。炎上の構造と、発注側に必要な「目利き力」の中身、それを発揮する体制の整え方を、PMO支援の実践知をもとに解説します。
PMO業務はAIでどこまで変わる？業務マップで見るAI活用の全体像【連載第1回】
PMO業務のどこにAIが効くのかを、計画・実行・監視・報告・終結の業務マップで体系的に整理します。AIが得意な業務と人が担うべき業務の見極め方、最初の一歩を、連載「PMOのためのAI活用ガイド」の総論として解説します。
AI人材は「採る」より「育てる×借りる」── 内製化とパートナー活用の設計法
AI人材は採用だけで確保するのが難しくなっています。鍵は社内で育てる機能と、外部の実践知を伴走で借りる機能を切り分ける設計です。採用が難しい構造的な理由と、内製化とパートナー活用の設計、移行期の体制例を実践知をもとに解説します。
プライバシーポリシーおよび情報セキュリティ基本方針を改訂しました
2026年8月1日付で、プライバシーポリシーと情報セキュリティ基本方針を改訂しました。生成AI利用時の個人情報の取り扱い、外国にある第三者への提供、Cookie等の外部送信に関する記載を新たに加えています。