日曜日は6/12の「DXPO名古屋’25」で講演する「システム開発における見える化」に資料を作っていました。
「見える化」の本質部分は既にできていますが、加えて「見える化」を生成AIで促進する方法を入れたいと思ってます。
システム開発は基本的にプロジェクト形式で進められます。
プロジェクト管理において「見える化」は非常に重要ですが、これまでは多くの手作業と時間を要していました。
しかし、生成AIにより「見える化」が進めやすくなりました。Claude 3.7 Sonnetでの事例を少し紹介します。
例えば、1つ目はリスク管理の「見える化」です。
プロジェクトにおけるリスク管理は成功の鍵を握ります。
これまでリスクの棚卸しや、緊急度と影響度によるマトリックス作成には多くの時間と労力がかかっていました。
生成AIを活用することで、リスクの洗い出しから分類、マトリックス配置までをスムーズに行えるようになりました。
これにより、より質の高いリスク管理が可能になっています。
2つ目は 問題・課題の「見える化」です。プロジェクト中に発生する問題や課題を適切に把握することは容易ではありません。
特に日報やミーティングの議事録など、さまざまな情報源から問題点を抽出し、構造化する作業は骨が折れます。
NotebookLMに日報や議事録の情報を入れこめば、そこから「課題の整理」→「具体的な対応策」といった流れでまとめられます。
これらの「見える化」された情報をもとに考えることで、より効率的かつ質の高い問題解決が可能になります。
3つ目は、スケジュールの「見える化」です。
プロジェクト管理ソフトでスケジュール管理をする場合は多いと思いますが、生成AIの活用で、より多角的な視点から「見える化」できます。
例えば、Excelのスケジュール表を読み込ませることで、特定の担当者の負荷状況や、作業のクリティカルパスなどを視覚的に確認できます。
さらに、日報データと組み合わせることで、今後問題が発生しそうな箇所を予測することも可能です。
4つ目が、要件の確認です。画面のプロトタイプなどは簡単に作成できます。
そのため、ユーザーとの議論に時間を集中させることが可能となります。
生成AIの進化は凄まじいですが、意外と以前からやっていることこそAIを活用すると効果が分かりやすいと思います。
余談ですが、Googleの動画生成AIのVeo2が、ようやくGeminiで直接呼び出せるようになりました。
