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NTTテクノクロス、「AI-PMO」構想第1弾のプロジェクト分析ソリューション「PromanAIde」を提供
資料精査の工数を削減し迅速な意思決定を支援
2026年10月9日 10:30
NTTテクノクロス株式会社は、システム開発プロジェクトの各種報告書やコミュニケーション履歴などをAIが分析し、遅延や品質低下などのリスク兆候を可視化するプロジェクト分析ソリューション「PromanAIde（プロマネイド）」を10月8日から提供開始した。同日に行われた新製品発表会では、NTTテクノクロスが提唱する「AI-PMO」構想の展望およびその第1弾となる「PromanAIde」の開発背景や製品概要について説明した。
近年、クラウド活用やレガシーシステム刷新、AIを活用した開発の普及に伴い、システム開発の大規模化・複雑化が進む一方、現場を統括する熟練PM（プロジェクトマネージャー）やPMO（プロジェクトマネジメントオフィス）の不足が深刻化している。多くの企業では、プロジェクトの抱えるリスク兆候の把握を膨大な報告資料の精査や属人的な判断に頼らざるを得ず、対応の遅れにつながるケースも出てきているという。
NTTテクノクロス 取締役 クロスプラットフォーム事業部 事業部長の小西史和氏は、企業が直面しているプロジェクトの課題について、「市場環境が変化し続ける時代の中で、経営層には、変革を成果へと結び付ける力が求められている。これには、各プロジェクトの成功率向上が重要になるが、プロジェクトの数や情報量が増えると、経営層が判断すべき変化の指標が見えにくくなり、変革を進めることが難しくなる。また、持続的な企業成長や人的資本の活用、組織知の継承、変化に対応できる事業運営といった大きな企業課題に向けては、業務に根差したプロジェクトを一つずつ積み重ねていくことが重要となる。これらの課題を見据え、『攻め』の経営に転じるためには、プロジェクトの実行を支えるPMOの進化が必要不可欠になる」と指摘した。
こうしたプロジェクトの課題に対して、同社が提唱しているのが「AI-PMO」構想だ。同社 クロスプラットフォーム事業部 第二ビジネスユニット ビジネスユニット長の岡下広行氏は、「『AI-PMO』は、AIにより複数プロジェクトの状況やリスクを横断的に可視化し、原因分析や対応策の提示を通じて、現場のPMやPMOだけでなく管理部門から経営層まで迅速かつ質の高い意思決定を支える仕組み。これによって、経営層は、素早い判断・対応で的確にリスクを回避し、事業の変革・価値創出に注力することが可能になる」と説明する。
「AI-PMO」構想の展開については、1）可視化、2）リスク兆候の検知・予測、3）対応策の提示、4）AI主導の開発への対応、5）組織マネジメントの可視化と高度化――の5つのステップで「AI-PMO」を進化させていくロードマップを示す。
そして、「まずステップ1からステップ3で、AIがリスクの兆候を先読みして対応策を提示し、最適案を人が判断する『AI for Management』を実現する。ステップ4では、AI主導の仕様駆動開発プロジェクトにおけるマネジメント高度化を支援する『Management for AI』を目指す。最後のステップ5では、個々のプロジェクトだけでなく組織全体に対象を広げ、これまで属人的にPMやPMOに蓄積されてきた経験や知見を企業の資産へと変えていく」との計画を明らかにした。
そして今回、「AI-PMO」構想を具現化する第一弾として、「PromanAIde」をリリースする。同製品は、「AI-PMO」ロードマップのステップ2とステップ3を担うもので、プロジェクト内における複数の資料や履歴をAIが整理し、判断すべき変化を見極めやすくすることで、プロジェクト管理の効率化と意思決定の高度化を支援する。
「PromanAIde」の開発背景について、岡下氏は、「これまで当社は、大規模プロジェクトのマネジメント経験や大規模システム開発を通じて、『リスク管理』『先回りして対処する力』『プロジェクトを成功に導く力』を培ってきた。こうした実践知を結集し、より多くの企業に活用してもらうべく『PromanAIde』を開発した。『PromanAIde』には、熟練PMの判断観点（勘所）が反映されており、複数プロジェクトを横断して状況を読み解くことができる。また、現場に過度な負担をかけないプロジェクト管理を実現し、顧客ごとのマネジメント知見や価値観も反映できるようにしている」と述べた。
「PromanAIde」の製品概要については、同社 クロスプラットフォーム事業部 第二ビジネスユニット 統括マネージャーの奥地優雅氏が紹介した。
奥地氏は、「PromanAIde」の主な機能として、1）既存の成果物・管理情報をAIの分析対象に取り込み、2）5軸・100以上の観点でAI分析、3）プロジェクトの状況を数値化し根拠まで提示、4）複数プロジェクト横断で可視化、5）現場に負荷をかけない運用、6）各社固有の開発ルールに適応――の6つをピックアップ。「AIが各プロジェクトの状態を監視・分析し、意思決定の支援まで行う。これにより、PMO人材の時間を『資料を読む』から『意思決定』へとシフトさせていく」と訴えた。
具体的には、進捗報告書、課題管理表、WBS、試験関連資料、バグ記録票、議事録やコミュニケーション履歴など、プロジェクト運営で作成・使用する資料をAIが分析。同社が長年培ってきた熟練PMの知見や判断ノウハウを再現し、トラブルにつながるリスクの兆候を早期に発見・可視化するという。
また、各プロジェクトの分析結果をダッシュボードで一覧表示し、リスクの高いプロジェクトをひと目で把握することが可能。状態の変化（回復・悪化）も継続的に追跡できるため、複数の案件を抱える環境でも優先的に対応すべきプロジェクトや課題を的確に判断できる。
分析結果については、スコア表示にとどまらず、根拠やリスク要因、推奨される改善策をあわせて提示する。さらに、AIチャットを通じて詳細を確認できるため、課題の背景や影響を具体的に把握しながら、関係者への共有や対応方針の検討を効率的に行えるとした。
加えて、プロジェクトで利用しているフォーマットの資料をそのまま分析するため、製品導入に伴う新たな報告作業や追加入力は不要。現場の業務負荷を増やすことなく導入でき、実際のプロジェクト資料に基づく客観的なデータによる状況把握を実現するとのことだ。
「PromanAIde」の導入効果について奥地氏は、「5人体制で3カ月程度のソフトウェア開発プロジェクトが5件並走した場合の試算では、通常PMOが状況確認に割く工数が週25時間かかるところを、『PromanAIde』の導入後は週10時間まで短縮できると想定される。また、組織をまたがった複数プロジェクトの横断監視効率向上やリソース配分などの意思決定品質の向上、早めに手を打つことでの炎上プロジェクトの減少、およびマネジメントノウハウの形式知化も期待できる」としている。
「PromanAIde」の利用料金は月額15万円から。SaaS形式で、テナント環境をパブリッククラウドで提供する。