AIプロジェクト・リスク予兆検知システム【総合SIベンダー】 
過去の膨大なプロジェクトデータ（進捗報告、バグ曲線、勤怠、メールの文面等）をAIに学習させ、進行中のプロジェクトの「炎上予兆」を早期に検知するシステムを構築する施策です。PMの主観的な「順調です」報告に頼らず、客観的なデータから「来月遅延する可能性が高い」と警告を出し、PMOが早期介入できるようにします。SIerにとって赤字プロジェクトの発生は経営に直結する最大のリスクであり、これを未然に防ぐための切り札となります。メリットは、数億円規模の損失回避と、組織的なプロジェクトマネジメント品質の底上げです。
 職種 |
情報システム |  施策難易度 |
★★★★★ |
|---|---|---|---|
 業界① |
IT・情報通信 |  目的 |
リスク管理 |
| 業界② |
総合SIベンダー |  対象 |
PMO 経営層 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 過去の赤字プロジェクトのデータを収集・クレンジングする
- 炎上シグナル（勤怠の急増、仕様変更の頻発等）を定義する
- PMOへのアラート通知ワークフローを構築する
期待できる効果
過去の膨大なプロジェクト資産を多角的に解析し、PMの主観に頼らない炎上の科学的予兆検知を実現。早期のアラート発報によりPMOの迅速な介入を可能にし、赤字プロジェクトの発生を未然に防ぎます。数億円規模の損失回避に加え、組織全体のPMリテラシー向上と経営の安定化に直結します。
躓くところ
過去データの蓄積形式が現場ごとに異なるため、学習用データのクレンジングと構造化に膨大な工数を要します。また、アラートの精度が低いと現場の形骸化を招き、厳しすぎるとPMへの心理的圧迫やデータ改ざんを誘発する恐れがあるため、判定ロジックの透明化が不可欠です。
おすすめのKPI
狙えるチャネル
