AI時代のプロジェクトマネジメント

はじめに

AI開発では、従来のプロジェクトマネジメントとは異なるアプローチが必要です。何が変わり、何が変わらないのかを理解することが成功の鍵です。

変わること・変わらないこと

変わること

【工数見積もり】
従来：過去の実績から見積もり
AI開発：AIの生産性で劇的に短縮

【スキル要件】
従来：プログラミングスキル必須
AI開発：仕様策定能力が重要

【進捗管理】
従来：コード量やタスク消化率
AI開発：機能の完成度で判断

変わらないこと

【要件定義の重要性】
→ むしろより重要に

【コミュニケーション】
→ ステークホルダーとの調整

【品質管理】
→ テストと確認は必須

【リスク管理】
→ 予期せぬ問題への備え

AI開発のプロジェクト進行

フェーズ1：要件定義（30%）

最も時間をかけるべきフェーズ
- ビジネス要件の明確化
- システム要件への落とし込み
- 仕様書の作成

成果物：
- 要件定義書
- 機能仕様書
- データベース設計書

フェーズ2：実装（40%）

AIによる高速開発
- 仕様書に基づく実装
- 機能単位での確認
- フィードバックと修正

進め方：
仕様提示 → AI実装 → 確認 → 修正

フェーズ3：テスト・調整（30%）

品質の最終確認
- 機能テスト
- 統合テスト
- ユーザー受け入れテスト

重要ポイント：
- 仕様通りに動作するか
- エッジケースの確認
- パフォーマンスの検証

進捗管理の方法

【機能ベースの管理】
□ ユーザー認証
  ☑ ログイン機能
  ☑ ログアウト機能
  ☐ パスワードリセット

□ 学習管理
  ☑ 単元一覧表示
  ☐ 学習記録保存
  ☐ 進捗グラフ表示

完了率：40%（4/10機能）

リスク管理

【AI開発特有のリスク】

1. 仕様の曖昧さ
   → 対策：仕様レビューの徹底

2. AIの誤解
   → 対策：早期の動作確認

3. 一貫性の欠如
   → 対策：コーディング規約の整備

4. 想定外の挙動
   → 対策：テストケースの充実

コミュニケーション

【ステークホルダーへの説明】

「AIで開発するので早くできます」
→ 過度な期待を持たせない

「AIは魔法ではありません。
 明確な仕様があれば高品質な
 システムを短期間で構築できます」
→ 正しい理解を促す

まとめ

AI時代のプロジェクトマネジメントは、仕様の品質管理が中心になります。要件定義に十分な時間をかけ、AIの力を最大限に活かしましょう。

---

次回：「コードレビューからAIレビューへ」