AIでプロジェクトの赤字リスクを洗い出す方法｜進捗・課題・変更・顧客状況から観点を引き出す

「AIに案件データを入れて赤字リスクを出してくれ」と言われて困っているPMは、結構多いはずです。
AIは赤字リスクを当てる魔法のツールではありません。が、PMが自分では気づきにくいリスク観点を引き出す相棒としては、十分に役に立ちます。

本記事では、AIをリスク分析の補助として使う実務手順と、機密情報・顧客情報の扱いの注意点を整理します。

AIに「赤字を予測させる」のは間違い

PMがやってしまいがちな失敗が、AIに案件データを入れて「赤字になるか教えて」と聞くことです。
これでは、AIは確率論的な答えを返すだけで、案件特有の事情を踏まえた回答にはなりません。

AIの正しい使い方は、PMが気づいていない観点を引き出すための問いかけツールとして扱うことです。

AIに渡すのは、生の案件データではなく、PM自身が整理した案件サマリーです。

これらをA4一枚にまとめてから入力します。生データを丸ごと渡しても、AIは判断材料を取り出せません。

「赤字リスクを教えて」ではなく、観点別に質問します。

観点を切ると、AIは具体的な観点を返しやすくなります。

AIが出してきた観点には、的を射ているものと外れているものが混在します。
判断はPMの仕事であり、AIに任せない。
「これは確かに見落としていた」「これは案件特有でAIが想定できていない」を仕分けます。

AIで引き出した観点のうち、自分で判断しきれないもの、上長判断が必要なものを、週次レビューに持ち込みます。
AIの出力をそのまま会議資料にしないでください。PMが自分の言葉で再構成してから持ち込みます。

AIにリスク分析を手伝わせる際、以下は絶対に守ってください。

サマリー入力では、顧客名は「A社」、金額は「数千万円規模」など、抽象化したうえで入力します。

リスク洗い出しだけでなく、議事録要約・課題分類・変更影響整理・進捗報告などをAIで運用設計したい方は、AI Toolkit を活用してください。
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