PMでも生成AIに頼りたい！

「PMでも生成AIに頼りたい！AI駆動PMに向けた大いなる助走」

発表者・概要
- 発表者：藏原これはる（NCDC株式会社）
- 発表場面：AI/MLなんでもLT会（2025年6月20日）
- テーマ：PM（プロジェクトマネジメント）業務の生成AI活用実験について

主要な内容構成

- 実験の動機
- エンジニアは生成AI（GitHub Copilot等）で効率化が進んでいるが、PMワークは手作業から脱却できていない状況
- PMワークも生成AIで自動化できるのではないかという仮説検証

検証範囲
- 要件定義・仕様整理
- タスク管理・進捗確認
- 議事録作成・資料整備
- レビュー・テスト

使用ツール
- 一般向け：Gemini、NotebookLM
- 開発者向け：GitHub Copilot、Cline（Claude 3.5 + MCP）、Amazon Q Developer

実験結果（3つの分類）
① 自動化できたこと（作業系タスク）
- 議事録の要約・整理
- 要件の整理・分解
- ソースコードからの仕様調査
- テスト仕様書の作成
- コードレビューサポート

② 自動化できなかったこと（合意形成タスク）
- リスクの判断・優先順位付け
- 仕様未確定部分の相談
- 要件の合意形成
- ステークホルダー調整
③ もうちょっとでできそうなこと（技術的課題）
- 見積もり（プロジェクト固有の制約を汲み取れない）
- E2Eテスト（実現可能だが遅くて不正確）

考察
「作業の自動化は実現したが、次の課題は人間同士のコミュニケーションのイノベーション」

- 明確な入力→明確な出力の作業は自動化可能
- しかし、複数の利害関係者の納得が必要なタスクは困難
- 次のフェーズでは人間同士の合意形成やコミュニケーション効率化が重要

今後への示唆
- PMに求められるスキルの変化：革命的コミュニケーション能力、AI活用による交渉プロセスの再発明
- 作業効率化の次は、人間同士のコミュニケーションの効率化が新たな開拓領域

Transcript

1. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. PM でも生成AI に頼りた い！ AI 駆動PM に向けた大いなる助走 AI/ML なんでもLT 会 LT 初心者歓迎！#3 2025/06/20 藏原これはる (NCDC)
2. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. 目次 自己紹介 概要：実験の動機 やりたかったこと PM の仕事を分解してみる 使用したツール・サービス 結果①②③：できたこと vs できなかったこと vs もうちょっとでできそうなこと 核心：次の課題は人間同士のコミュニケーションのイノベーション まとめ・今後への示唆
3. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. 自己紹介 藏原　これはる （Kura-Colle ） 所属 NCDC 株式会社 IT コンサルタント 略歴 2021/04 建設系企業（情シス） 2023/11 現職 趣味など ポケモンGO AWS re:Invent ラスベガス会場を北から南まで歩いて探検 好きなAWS サービス Amazon Bedrock
4. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. 概要：実験の動機 仮説：2025 年の生成AI なら、PM 業務も自動化できるはず？ 🤖 エンジニアの場合 GitHub Copilot Claude Code 実装タスク・設計タスクをどんどん効率化 📋 PM の場合 会議、調整、資料作成… なぜか手作業から脱却できない 疑問：PM ワークも生成AI で効率化できるのでは？
5. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. やりたかったこと PM ワークを本気で自動化したい！ 🎯 目標 PM が日常的に行う作業を、可能な限り生成AI に任せたい 🔍 検証範囲 要件定義・仕様整理 タスク管理・進捗確認 議事録作成・資料整備 レビュー・テスト 💭 期待 コーディングが生成AI で生産性爆上がりしたように、PM も楽になりたい生産性を上げたい！ そもそも、PJ 遂行の現場ではPM がボトルネックになる場面が多すぎる！ どんなスキルの人でもPM ができる世界（PM の民主化）を目指しましょう
6. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. PM の仕事を分解してみる 🤖 個人作業 = 自動化可能？ 議事録の整理・要約 機能実装タスクの分解、イシュー作成 仕様書の調査・整理 ドキュメントの生成 PR レビュー、結合テスト 👥 対人作業 = 自動化困難？ 要件の合意形成 スケジュール調整 リスク対応 仕様の交渉 ステークホルダー間の意見調整 仮説：作業は自動化できても、人間同士のコミュニケーションが次の課題？
7. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. 使用したツール・サービス 💬 一般向けツール Gemini 汎用的なタスク処理 コミュニケーション meet 会議の議事録作成 NotebookLM プロジェクト固有のドキュメント分析 🛠️ 開発者向けツール GitHub Copilot - 開発管理タスク(github 上で実施) Cline - Claude 3.5 + MCP 連携 利用したMCP サーバー github 作成したイシューのレビュー イシューとコードの整合性確認 Playwright - E2E テスト Amazon Q Developer - AWS リソース操作 🎯 検証アプローチ 実際のプロジェクトで、できるだけ色々なPM 業務をAI に任せてみる
8. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. 結果① 自動化できたこと = 作業系タスク ✅ ドキュメント作業 議事録の要約・整理 要件の整理・分解 ソースコードからの仕様調査 ✅ タスク管理 要件定義漏れのチェック テスト仕様書の作成 テスト項目漏れのチェック ✅ コード関連 リポジトリ横断の仕様調査 コードレビューサポート 📈 効果 ドキュメントのアウトプット速度の向上 PM の頭の中にしかない情報を効率よく外出し できた 人的ミスの削減 一貫性のある出力 誤字・脱字の自動チェック 💡 共通点：明確な入力と定型的な出力があるタスク 💡 調査やチェックなど、後工程への影響が限定的なタスク
9. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. 結果② 自動化できなかったこと = 合意形成タスク ❌ 意思決定を伴うタスク リスクの判断・優先順位付け 仕様未確定部分、品質水準の相談 非機能部分の調整 矛盾のないイシューの自動生成 ❌ ステークホルダー調整 要件の合意形成 予算・リソースの交渉 チーム間の意見調整 ⚠️ AI に任せてややこしくなった共通点 出力の過剰生成 文字ばっかりになり、確認作業がかえって負担 文脈を考慮しない提案 話していないこと、決めていないことをさも決 まっているかのように記述 PJ の背景や意図に即していない 責任の所在が不明確 最終的にPM が内容を説明できないと使えない 💡 共通点：複数の利害関係者の納得が必要なタスク 💡 却ってPJ 遂行の邪魔になる結果に
10. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. 結果③ もうちょっとでできそうなこと = 技術的課題 🔄 見積もり 現状の課題 一般的な知見に基づく工数予測は実現 ソースコードをもとに改修箇所を想定することも 可能 しかし、PJ メンバー構成や既存仕様に基づく精度 良い見積もりは困難 プロンプトの工夫次第でなんとかなりそう… ？ 最終的な判断は人間のKKD （経験・勘・度胸） AI の限界 プロジェクト固有の制約や文脈をよしなに汲んで くれない 明示的な入力方法が課題 チームのスキルレベルを正確に評価できない リスクの重み付けが機械的 🧪 E2E テスト 現状の課題 テストケース生成は部分的に成功 Playwright + MCP で自動化の実験はできた でも、とても遅い 人間が操作した方が早い Playwright スクリプトを生成しても、大体間違っ ていた 人間が操作した方が確実 AI の限界 言語化していないUI 操作を直感的に実行できない 「ログイン操作」だけでもフォームを探して1 分くらいかかる 「なんとなくこの機能をテストして」ができない トークンを大量消費 💡 共通点：技術的には実現可能だが、専門的な知識が必要なタスク
11. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. 核心：次の課題は人間同士のコミュニケーションのイ ノベーション 🎯 2025 年時点での発見 ✅ AI で飛躍的に効率化 明確な入力 → 明確な出力 ルーチンワーク・データ処理 大量情報の要約・整理 フォーマットの決まったドキュメントの生成 → 「作業の自動化」は達成 ⚠️ 次のフェーズの課題 ドメイン知識・暗黙知の表現 人間同士の合意形成の効率化 ステークホルダー間のコミュニケーションの改善 意思決定プロセスの再発明 生成AI で信頼関係構築の新しいアプローチを探 る？ → 「コミュニケーションのイノベーション」が必要 🚀 次のステップ：作業効率化の次は、人間同士のコミュニケ ーションのイノベーションが課題
12. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. まとめ・今後への示唆 🎯 2025 年時点での到達点 ✅ 作業の自動化は実現 ドキュメント作成・整理 データ分析・パターン抽出 定型タスクの自動化 情報収集・要約 📈 次のフェーズへ 人間同士のコミュニケーションが重要に 合意形成プロセスのイノベーション 意思決定の質とスピードの両立 🚀 PM の進化の方向性 🤖 AI との協働深化 作業はAI 任せで大幅効率化 AI を用いてコミュニケーションを改善 意思決定の可視化・構造化の新手法 🎪 求められるスキル 革命的コミュニケーション能力( ？) ステークホルダー調整の新しいアプローチ AI 活用による交渉プロセスの再発明 💡 作業効率化の次は、人間同士のコミュニケーションの効率 化が新たな開拓領域
13. NCDC.co.LTD All Rights Reserved. ご清聴ありがとうございました これからももっと、生成AI を用いていろんなことを効率化しまし ょう！ 星新一, 『肩の上の秘書』 (1971) より イラストは生成AI を用いて作成しています このスライドは Cline + Claude Sonnet 4 が作成しました
14. END