AIプロジェクトリスク予兆検知・不採算防止システム【SIer】 
過去10年のプロジェクトデータ（工数推移、バグ発生率、進捗率、担当者属性）をAIが学習し、現在進行中の案件が「不採算（炎上）」化する確率をリアルタイムでスコアリングするシステムです。SIerにとって不採算案件の防止は利益率改善の最優先事項です。本システムは、週次の進捗報告の「わずかな遅延」や「特定のネガティブ語句」を検知し、経営層やPMOへ早期警告を発信します。社内SEは、プロジェクト管理ツール（Jira/Backlog等）とERPをAPI連携させ、現場の負担なくデータを集約。属人的な「大丈夫です」という報告を排し、科学的なデータに基づいて早期にリソース投入や仕様調整の意思決定を行うための経営インフラです。
 職種 |
経営企画 |  施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
リスク管理 収益最大化 |
| 業界② |
SIer |  対象 |
収益管理 |
 費用 |
500〜3000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 過去の正常・異常（赤字）プロジェクトデータの構造化
- リスク判定アルゴリズム（機械学習モデル）の構築と検証
- PMOによる介入フローとアラート通知システムの統合開発
期待できる効果
赤字案件の50%削減。会社全体の営業利益率を数％底上げ。PMの精神的負荷軽減。
躓くところ
現場による正確な工数入力の徹底。AIの判断根拠（説明性）への納得感。
