AIプロジェクト管理

報告会議なしの進捗把握

🔄 前のレッスンでAI会議ツールの3レイヤー（キャプチャ→分析→配信）を学び、不要な会議を非同期に置き換える方法を実践した。ここではその先——AI会議から抽出されたアクションアイテムがプロジェクト管理に流れ込む仕組みを構築する。

AIプロジェクト管理の4本柱

タスク記録の自動化

レッスン3で学んだAI会議アシスタントと連携：

会議のアクションアイテムをプロジェクト管理ツールに
自動登録するワークフローを設計してください。

各アクションアイテムに以下を含める：
1. 担当者（明確な1名）
2. 具体的なタスク内容（曖昧な「フォロー」ではなく詳細）
3. 期限（日時指定）
4. 関連プロジェクトとタグ
5. 依存関係（他のタスクのブロック有無）

ツール：[Asana / Monday / ClickUp / Notion等]

✅ Quick Check: AIがアクションアイテムを抽出しても実行されない最大の理由は？議事録に留まってPMツールに流れないから。AI→PMツール→リマインダー→ステータスチェックの自動パイプラインが必要。

週次ステータスの自動化

以下の情報源から週次ステータスレポートを
自動生成するシステムを設計してください。

データソース：
- [PMツール名]のタスクデータ
- 金曜15時の非同期3問プロンプト回答
  （完了・進行中・ブロッカー）

レポート構成：
1. 今週の完了項目
2. 進行中項目（進捗%）
3. ブロッカー（詳細と影響範囲）
4. 来週の重要期限
5. リスクハイライト（遅延・未着手・負荷偏り）

ワークロードの可視化

AIにチーム全体のワークロードを分析させ、偏りを事前に検出：

✅ Quick Check: AIタスク自動割り当てで最も大切なルールは？AIは「提案」し人間が「承認」すること。なぜAIがその割り当てを提案したか（ワークロード、スキル、空き状況）の透明性が信頼を築く。

Key Takeaways

• AIプロジェクト管理の4本柱：タスク記録の自動化、ステータス自動追跡、ワークロード監視、リスク事前検出
• AI会議からPMツールへの自動パイプラインがアクションアイテムの実行率を劇的に向上させる
• 週次ステータスはPMツールデータの自動取得＋最小限の非同期入力で、4時間の作業を15分に
• AIタスク割り当ては「提案＋承認」モデルが最善——完全自動化ではなく透明性と人間の判断を組み合わせる
• ワークロードの偏りは事後発覚ではなくAIによるリアルタイム監視で事前に対処する

Up Next

レッスン5：チームナレッジベースの構築では、意思決定・プロセス・暗黙知を検索可能・常時最新・誰でもアクセス可能にするAIナレッジベースを構築する。