プロジェクト管理にAIを活用する方法｜メリット・注意点・おすすめツールも解説

近年、さまざまな業界・職種にAIが広く普及しています。プロジェクト管理でもAIを使用する動きがみられ、作業精度アップや業務改善に繋がるケースは少なくありません。

しかし、AI活用に関して多くの情報があり、「生成AIで業務効率化を進めたいが、PMの実務でどう使うべきか判断できない」と、悩んでいる方は多いのではないでしょうか。

私はSIerで大規模な開発プロジェクトのPMを長く担当し、近年は生成AIを業務に組み込みながら案件を進める機会も増えています。AI活用を適切に組み合わせれば、進捗集計やレポート作成、リスク洗い出しといった定型業務を効率化することが可能です。

本記事では、プロジェクト管理におけるAIの役割や生成AIとAI搭載ツールの違いから、具体的な活用方法、おすすめツールまでを実務視点で解説します。

執筆者：和田匠真

IT業界で20年以上の実務経験を持つプロジェクトマネージャー。プログラマー・SEを経てPMとなり、大手企業のシステム提案からデリバリーまで一貫して従事。PMP/認定スクラムマスター（CSM）保有。ウォーターフォール/アジャイル双方の現場経験をもとに、プロジェクト管理に関する記事を執筆。

 

プロジェクト管理におけるAI活用とは

プロジェクト管理におけるAI活用には、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを業務で使う方法と、AI機能を搭載したプロジェクト管理ツールを使う方法の2パターンがあります。

まずは、それぞれの役割と違いを解説します。

プロジェクト管理におけるAIの役割

プロジェクト管理におけるAIは、PMや現場担当者が行ってきた情報整理や示唆出し、定型業務の自動化を支援する役割を担います。具体的には、次の作業をAIに任せることが可能です。

• 議事録の要約
• タスクの整理
• 進捗データからの遅延予兆検出
• レポートの下書き作成　など

多くの場合、人間の判断を補助する形で機能します。

AIはあくまで業務を支援する手段であり、優先順位付けやステークホルダー調整、最終判断といった役割はPMに残ります。AIに任せる業務と、人が判断する業務を切り分けることが前提です。

生成AIとAI搭載プロジェクト管理ツールの違い

生成AI（ChatGPT、Geminiなど）と、AI機能を搭載したプロジェクト管理ツール（Lychee RedmineのLychee AI、AsanaのAsana Intelligenceなど）は、活用範囲が大きく異なります。

生成AIは、計画書の下書きやリスクの洗い出し、議事録要約や文章作成支援などに広く使えます。プロジェクト管理寄りというよりも、事務作業に近い部分を得意としている点が特徴です。

一方、AI搭載のプロジェクト管理ツールは、ツール内のチケットや進捗データ、コメント履歴などをもとに、タスク整理・スケジュール管理を支援します。生成AIよりも、プロジェクト管理領域の業務サポートに強いといえます。

両者は競合関係ではなく、例えば、「Geminiでドキュメント作成を行い、AI搭載ツールで進捗・タスク管理をする」というように、目的に応じて使い分けるのが大切です。

 

プロジェクト管理にAIを活用するメリット

AIを活用すると、業務の効率化と判断精度の両面で効果が期待できます。代表的な4つのメリットを紹介します。

タスク管理・進捗管理の手間を減らせる

AIをプロジェクト管理に活用するメリットは、タスク管理・進捗管理の手間を減らせることです。たとえば、定型的な進捗集計やステータス更新、報告作業などは、AIによって効率化しやすい業務です。

AI搭載のプロジェクト管理ツールを使えば、ガントチャートの確認や担当者ごとのタスク抽出、進捗率の集計なども効率化できます。PMが、チケット入力やExcel集計に費やしていた時間を削減可能で、専念すべき業務へ注力できます。

遅延リスクを早期に把握しやすくなる

AIを活用すれば、過去の類似プロジェクトのデータや現状の進捗データから、遅延の予兆を検出できます。言語化しにくい作業ではあるものの、PMの経験や勘に依存しがちな進捗管理のばらつきを減らせることが大きなメリットです。

「特定工程の進捗が見積もりに対して遅れが出ている」「特定メンバーへの負荷が偏っている」といった兆候を早期に把握できれば、リスクが顕在化する前に対処できるでしょう。リソース分配や工程の組み替えなどのシーンでも、AIは機能します。

レポート作成や情報共有を効率化できる

ステークホルダー向けの進捗レポートや議事録の要約、定例会議用の資料下書きなどの業務は、AIによる支援効果が出やすい領域です。

生成AIに進捗データや議事メモを渡して下書きを作成させ、人が最終的に整える運用にすれば、報告業務の負担を抑えられます。また、情報を網羅的に共有できるため、伝え忘れや認識のずれなどを抑えられる点も、プロジェクト管理にAIを取り入れる魅力の一つです。

データに基づく判断がしやすくなる

AIには、過去の情報を提供することで、データに基づいた適切な判断を先回りし、アイデアベースで提供できる機能が備わっています。具体的には、過去プロジェクトの工数データや不具合発生履歴などから、ボトルネックになる工程を特定するほか、改善できる箇所を発見できます。

最終的には、人のチェック・判断が必要になるものの、仮説を立てる段階で、AIを活用できる場面は少なくありません。感覚ではなくデータに基づいた判断が容易となり、メンバーから納得を得られるプロジェクト管理をしやすくなるでしょう。

 

プロジェクト管理へのAIの活用方法

プロジェクト管理をする際に、AIを活用できるシーンは多岐にわたります。ここでは、AIを活用できるシーンを、具体的に4つ紹介します。

計画書やドキュメントの作成に活用する

プロジェクト計画書や要件定義書、報告書や設計書のレビュー観点リストなど、ドキュメント作成業務は生成AIの得意領域です。

テンプレートの骨子を作成したり、過去の類似ドキュメントを参考に下書きを生成したりするなど、ゼロから書き起こす時間を短縮できます。データを適切に提供すれば、数値に基づいた計画書やドキュメントを制作することも可能です。

ただし、AIが生成した内容が、必ずしも正しいとは限りません。共有する前に、人がプロジェクトの実情に合わせて修正することが必須です。

リスク洗い出しやアイデア出しに活用する

生成AIを思考整理の補助として使うと、さまざまな視点から情報を分析できます。そのため、観点漏れを防ぎながら、リスクの洗い出しやアイデア出しを進めることが可能です。

たとえば、「このプロジェクトで想定されるリスクを10個挙げてほしい」「このアーキテクチャの懸念点を整理してほしい」といったプロンプトを使えば、思考の幅を広げられるでしょう。

ただし、現実的ではないアイデアが出てくるケースもあるため、AIが提案する内容が実行できるものなのかは、最終的に人の目でチェックする必要があります。

進捗確認やスケジュール調整に活用する

AI搭載のプロジェクト管理ツールでは、担当タスクの抽出や遅れているチケットの検出、負荷の偏り発見、ガントチャートの調整などを支援する機能が備わっています。

チャット形式で「今日やるべきタスクは何か」「遅れそうな案件はあるか」と問いかけると、ツールに蓄積された実データをもとにAIが回答する仕組みです。

たとえば、弊社のサービスであるLychee RedmineのLychee AIも、チケットや進捗情報を活用したプロジェクト管理をサポートできるツールの一つです。

GeminiやChatGPTをチームで活用する

Google WorkspaceのGeminiやMicrosoft 365 Copilot、ChatGPTの法人プランなどを利用すると、チーム単位で生成AIを活用しやすくなります。

社内文書の検索や議事録の自動要約、メール文面の下書き、定型業務のテンプレート化など、複数メンバーが同じAI環境を共有することで、業務全体の効率化につながります。

ただし、生成AIは使い方を誤ると、情報漏洩のリスクが生じます。導入時は、入力する情報のセキュリティポリシーを社内で取り決めることが欠かせません。

 

AIを活用できるプロジェクト管理ツールの選び方

AI機能を備えたプロジェクト管理ツールは選択肢が多く、機能名だけでは違いを把握できないことが珍しくありません。導入するツール選びで失敗しないために、以下では、選定基準を4つの観点から解説します。

既存ツールとの統合性で選ぶ

プロジェクト管理ツールは、Microsoft 365やGoogle Workspace、Slackなど、既存の業務基盤と組み合わせて使うケースが少なくありません。連携が標準でサポートされていれば、各システム間でデータを行き来させる手間を減らせます。

AI機能の内容だけでなく、AIがどの業務データを参照できるか、既存ツールとどこまで連携できるかも確認しましょう。

チーム規模や予算で選ぶ

プロジェクト管理ツールは、チーム規模や予算を踏まえて選ぶことも重要です。機能性を比較する際に、無料プランの範囲やユーザー単価、エンタープライズ機能の有無も確認しておきましょう。

少人数の試験運用なら、無料プランやスタータープランで始められるツールも多くある一方で、本格運用になると、ユーザー数による課金体系がコストに大きく影響します。

AI機能が標準プランに含まれるのか、上位プランや追加オプションが必要なのかをチェックすることも欠かせません。試験導入時の費用だけでなく、ユーザー数が増えた場合の費用も見据えておく必要があります。

プロジェクトデータとAIが連携しているかで選ぶ

AI搭載のプロジェクト管理ツールを選ぶときは、ツール内のチケットやガントチャート、進捗やコメント履歴など、実データとAIが連携しているかどうかも確認しましょう。

汎用の生成AIは広範囲の質問に答えられますが、自社のプロジェクトデータには直接触れません。実データと連携するプロジェクト管理ツールを導入すれば、着手すべきタスクの洗い出し、遅れているチケットの特定を効率化できます。

日本語対応とサポート体制で選ぶ

プロジェクト管理ツールを比較する際は、日本語のUIに加えて、ヘルプドキュメントやサポート窓口の対応言語、導入支援サービスの有無も確認しましょう。

海外製ツールの多くは、日本語化に対応しているものの、AI機能の出力やヘルプの一部が英語中心になるケースもあります。国産ツールであるLychee Redmineのようなツールを選べば、言語が原因で作業が滞るといったトラブルは起こりません。

 

プロジェクト管理に活用できるおすすめAIツール

ここでは、AI機能を備えたプロジェクト管理ツールに加え、プロジェクト管理業務に活用できる生成AI・業務支援AIを紹介します。それぞれ得意とする領域が異なるため、自社の業務に合う製品を選ぶ参考にしてください。

Lychee Redmine（Lychee AI）

Lychee RedmineはRedmineをベースに、ガントチャートやカンバン、工数管理などの機能を強化した国産のプロジェクト管理ツールです。なお、Lychee AIはチケットや進捗情報を活用し、タスク確認や情報検索、進捗把握を支援するAI機能です。

プロジェクト管理ツール内の実データと連携して活用できる点が特徴で、日本語UI・国内サポートが整っており、社内の運用ルールに合わせて導入しやすいことが強みといえます。

Asana（Asana Intelligence）

Asanaは、複数プロジェクトのタスク管理に強みを持つツールです。Asana Intelligenceとして、タスクの整理や進捗状況の確認、優先順位付けなどに活用できるAI機能を提供しています。

社内メンバーだけでなく、協力会社とプロジェクトを進める機会が多くある、複数チームを横断した管理を進めたい組織に向いています。

ClickUp（ClickUp Brain）

ClickUpは、タスク管理やドキュメント、目標管理やホワイトボードなどを1つのプラットフォームで扱えるオールインワン型のツールです。ClickUp Brainは、文書作成や要約やタスクの優先順位付けなどに活用できるAI機能を備えています。

プロジェクト管理に欠かせない複数の業務を、1つの環境にまとめたい組織を中心に取り入れられるケースが増えています。

Notion（Notion AI）

Notionは、ドキュメントやデータベース、タスク管理やナレッジベースを統合的に扱えるツールです。Notion AIは、ナレッジベースを活用した質問応答や、文章の作成補助、要約などに活用できる機能です。

社内文書や運用ルール、プロジェクト情報を一元管理したい組織におすすめのツールといえます。

Microsoft 365 Copilot

Microsoft 365 Copilotは、WordやExcel、PowerPointやTeams、PlannerなどのMicrosoft 365のアプリと連携するAIアシスタントです。

Microsoft Plannerなどのプロジェクト関連機能と組み合わせて活用できるため、すでにMicrosoft 365を業務基盤として導入している組織で活用しやすいことが特徴です。

Gemini in Google Workspace

Gemini in Google Workspaceは、GmailやGoogleドキュメント、Googleスプレッドシート、Google Meetなど、Google Workspaceのアプリと連携するAI機能です。

ドキュメントの下書き作成やメール返信の補助、ミーティングの議事録要約などが可能です。Google Workspaceを軸とした業務環境で、ドキュメント作成やコミュニケーションの効率化に力を入れたい組織に適しています。

 

プロジェクト管理にAIを活用する際のデメリット・注意点

AI活用には業務効率化のメリットがある一方で、注意しておきたい4つのデメリットがあります。導入前に把握しておくことで、運用上のトラブルを未然に防げます。

セキュリティリスクと情報漏洩への対策が必要となる

生成AIに機密情報や個人情報を入力する場合、データが学習に使われたり、外部に漏洩したりするリスクがあります。

社内ポリシーで、AIに入力してよい情報と入力してはいけない情報を明確にすることが欠かせません。機密性の高い情報を扱う場合は、企業向けプランや学習データに使用されない契約形態のサービスを選ぶことが重要です。

責任の所在が曖昧になる恐れがある

AIが提案した内容に従って、プロジェクトを進めたことが原因でトラブルが発生した場合、責任の所在が不透明になる恐れがあります。

前提として、AIはあくまで判断を補助する手段であり、最終的な意思決定とその責任は人間が持つことが基本です。AIが出力した内容を採用する基準やレビュー手順、責任範囲を文書化しておくと、トラブル時の対応がスムーズになります。

業務がブラックボックス化しやすくなる

AIに任せすぎると、業務プロセスがブラックボックス化し、なぜその判断や結果に至ったのかが追えなくなる傾向があります。

AIの提案を採用する際は根拠を確認し、運用記録として残しておくことが重要です。プロセスの透明性を保つことで、メンバー間の引き継ぎや、あとから検証もしやすくなります。

AIの出力結果は人間が最終チェックしなければならない

AIの出力には、事実とは異なる情報が生成されたり、最新の情報が踏まえられていなかったり、組織固有の事情を理解できていなかったりするなどの限界があります。

生成された下書きや提案は、必ず人間が確認し、プロジェクトの実情に合わせて修正することが欠かせません。AIの示唆を踏まえて人が判断する運用を徹底することが、品質を保つうえで重要です。

 

AIプロジェクト管理を導入するステップ

AI活用を業務に定着させるには、段階的にアプローチする方法が効果的です。ここからは、導入を成功させるために必要な3つのステップを解説します。

現状業務の棚卸しと課題定義

AIを導入する前に、現状業務のどこに課題があるかを棚卸しすることが重要です。

「進捗集計に時間がかかる」「議事録作成の負担が大きい」「リスクの早期発見が難しい」など、具体的な課題を言語化しておくと、どの業務でAIを優先的に活用するかが明確になります。すべての業務にAIを使おうとすると、効果検証が分散して結果が見えにくくなるため、最初に課題の優先順位を決めておきましょう。

スモールスタートで効果検証

最初から全社展開をせず、まずは、小規模なプロジェクトや1〜2チームで試行するスモールスタートが現実的です。

試行期間中は、AI活用によって短縮できた時間や削減できたタスク数、現場メンバーの感触などを記録し、効果と課題を見極めます。期待した効果が得られない場合は、活用範囲やプロンプトの見直しを行い、段階的に改善していく姿勢が重要です。

全社展開とKPI測定

スモールスタートで効果が見えた領域から、全社展開を進めます。展開時には、ルールや入力してよい情報の範囲やレビュー手順を文書化し、組織全体で同じ基準で運用できるようにしておきます。

KPIには、定型業務の所要時間やレポート作成にかかる工数、リスク検出から対応までの時間などを設定しましょう。定期的に測定することで、AI活用の効果を継続的に把握できます。

 

AI時代のPM（プロジェクトマネージャー）に求められること

AI活用が広がるなかで、PMの役割は減るのではなく、求められるスキルが変化していきます。AI時代のPMに必要となる3つの観点を具体的に整理します。

AIへの理解とリテラシー

AIを導入するにあたり、得意領域と不得意領域を理解することが重要です。

AIの得意領域

・情報整理 ・要約 ・定型業務の自動化 ・データからの示唆抽出

 

AIの不得意領域

・組織固有の判断 ・ステークホルダーの感情の読み取り ・責任を伴う最終決定

 

作業のような部分は、AIが得意とする領域です。一方で、定量化・言語化しにくい、コミュニケーションや感情的な部分は、PMが担うことを推奨します。AIを過信せず、また敬遠もしないバランス感覚が、活用の質を左右します。

人とAIの協働マインドセット

AIを判断主体にするのではなく、情報整理や下書き作成、リスク観点の洗い出しを支援する手段として業務に組み込む視点が重要です。

AIに依頼する内容とAIから受け取る示唆、人が最終判断する範囲を切り分け、双方の強みを活かす運用設計が求められます。AIに任せる業務は仕組み化し、人が判断する業務には十分な時間を確保するという役割分担を、組織として整えることが重要です。

優先順位付けと最終判断

AIが情報整理や示唆出しを支援しても、優先順位付けやステークホルダー調整、最終判断はPMの役割として残ります。

「複数のリスクのうちどれを優先するか」「品質と納期のバランスをどう取るか」「顧客への報告内容をどう調整するか」といった判断は、組織の文脈と関係者の利害を踏まえて行うものであり、AIに完全に委ねることはできません。

 

Lychee Redmineでプロジェクト管理にAIを活用する方法

国産のプロジェクト管理ツールとAI機能を組み合わせたい組織には、Lychee RedmineのLychee AIが選択肢となります。Redmineをベースに、ガントチャートやカンバン、工数管理などの機能を強化したツール上で、AI支援を受けながらプロジェクト管理を進められます。

Lychee AIで支援できる業務

Lychee AIで支援できる業務は次のとおりです。

• チャットを通じてチケットの作成
• 更新・検索、スケジュール調整
• 今日やるべきタスクの抽出
• 遅れそうなチケットの確認
• チェックリストの提案
• EVM（出来高管理）グラフの解釈　など

日々のタスク確認から、進捗状況の把握、リスクの早期発見まで、PMの実務を幅広くカバーする機能が用意されています。

プロジェクトデータと連携したAI活用の利点

汎用の生成AIとの大きな違いは、Lychee Redmineに蓄積されたチケット、進捗、ガントチャート、コメント履歴などの実データとAIが連携していることです。

「来週遅れそうなチケットはどれか」「Aさんの今月のタスクはどうか」といった質問に対して、現状のデータをもとに具体的な回答を得られます。チケットを開かなくても自然言語で状況を把握できるため、PMの確認作業の負担を抑えられることが特徴です。

無料トライアルで確認したいポイント

Lychee Redmineには、30日間の無料トライアルがあります。トライアル期間中は、ガントチャートやカンバン、工数管理などの操作感を確認し、自社に合うのかを見定めることがおすすめです。

サービス資料や口コミだけでは、わからない部分も多く、無料トライアルを経てから本格的に導入するといった組織は少なくありません。クレジットカード登録不要で始められるため、プロジェクト管理においてAI活用を視野に入れている場合は、ぜひ活用してください。

 

AIプロジェクト管理に関するよくある質問

AIプロジェクト管理の導入や運用について、よく寄せられる質問を紹介します。悩みを一つでも多く減らすことが、AIを活用したプロジェクト管理を成功させる秘訣です。

AIプロジェクト管理ツールは無料で使えますか

無料プランやフリーミアム形式のツールは数多く存在するものの、AI機能は有料プランや追加オプション、上位プランで提供されるケースが多くあります。

利用前に、各ツールの公式料金ページで対象プランを確認しましょう。無料プランで使用感を確かめてから、導入すべきかを判断し、必要に応じて有料プランへ切り替える流れがおすすめです。

GoogleやMicrosoftのAI機能だけでプロジェクト管理できますか

管理対象が限定されており、ドキュメント作成やメール対応が中心であれば、GeminiやCopilotを中心に業務を効率化できる場合があります。

ただし、複数案件のチケット管理やガントチャート、進捗の横断管理を本格的に行うには、専用のプロジェクト管理ツールを併用したほうがよいでしょう。GeminiやCopilotはドキュメント業務のAI支援、専用ツールはプロジェクトデータ管理と役割分担して使うのが効果的です。

生成AIに機密情報を入力しても大丈夫ですか

無料版や個人プランの生成AIに、機密情報を入力するのは避けるべきです。入力データが学習に使用される場合があり、情報漏洩の可能性は否定できません。

機密情報を扱う場合は、企業向けプランや、学習に利用されない契約形態のサービスを選ぶことが重要です。必要に応じて、社内でAI利用ポリシーを整備したうえで運用しましょう。

AIプロジェクト管理を学べる本はありますか

PMの実務とAI活用を体系的に扱う書籍は、多くありません。とはいえ、生成AIの業務活用書籍やプロジェクトマネジメントの定番書籍、AIリテラシー入門書から学びを得ることが有効です。

PMBOKやアジャイル開発の書籍でPM全体像を押さえつつ、生成AIの業務活用書籍で具体的な使い方を補完すると、両者の組み合わせ方を整理しやすくなります。

AIに任せすぎると現場の判断力が落ちませんか

AIに依存しすぎると、現場メンバーが自分で考える機会が減り、判断力が育ちにくくなる懸念は確かにあります。

判断力が低下することを対策するには、AIの提案をそのまま採用するのではなく、「なぜその提案になったのか」をメンバーで議論する場を設けることが有効です。

AIは判断を支援する手段と位置づけ、最終判断は人が行う運用を継続することで、現場の判断力を保ちながらAI活用を進められます。

 

まとめ：AIをプロジェクト管理に活用し、効率と品質を両立しよう

プロジェクト管理におけるAI活用は、生成AIを業務で使う方法と、AI機能を搭載したプロジェクト管理ツールを使う方法の2パターンが挙げられます。それぞれの得意領域は異なるため、目的に応じて使い分けることが効果的です。

導入する際は、現状業務の棚卸しをし、課題に優先順位をつけてからスモールスタートすることが現実的です。一方で、情報漏洩するリスクがある・責任の所在が不透明になりやすいといった課題も存在するため、運用ルールを定めることも欠かせないことを理解しておきましょう。

国産ツールでプロジェクトデータと連携したAI活用を進めたい場合、Lychee RedmineのLychee AIがおすすめです。Lychee Redmine上で管理する案件について、AIアシスタント機能を通じてプロジェクトの設計から運営までを支援できるツールです。

30日間の無料トライアルもあるため、現場改善を進めたい場合は、操作感を確認するところから始めてみましょう。