AI活用による 次世代プロジェクト マネジメント
本コースを通じて、「合意形成の論理的な型」を習得し、AIを参謀にステークホルダーの期待値を管理することで、権限に依存せず周囲を動かしプロジェクトを成功に導く方法を学びます。
貴社はこのような課題を抱えていませんか？
手戻りと認識のズレ
関係者の特定と合意形成が不足しているため、成果物完成後の「手戻り」が常態化し、修正作業が頻発している。
重要人物（キーパーソン）の特定が遅れ、プロジェクト終盤で「ちゃぶ台返し」が起きる。
部門間調整の難航
複雑な利害関係とサイロ化によって、コミュニケーションコストが増大している。また部門や立場によって評価指標が異なり、合意形成に膨大な時間がかかっている。
誰に、どのタイミングで、何を根回しすべきかが属人化しており、若手・中堅が疲弊している。
権限なきリーダーシップの限界
正式な役職権限がない中では影響力と推進力が不足し、他部門の協力を仰ぐことができずにプロジェクトが停滞している。
スケジュールやタスク管理（To-Do消化）に終始し、ステークホルダーの「満足度」を管理できていない。
問題が発生している原因とプロジェクトマネジメントの要
手戻りの正体は、
期待値の把握不足
プロジェクトの真の成功は「タスクの完了」ではなく、「ステークホルダーの満足」にあると定義すること。初期段階で「誰が何をもって満足とするのか」という目に見えない期待値を科学的に特定し、管理の主軸に据える必要があります。
調整難航の原因は、
形式的な組織図への依存
形式的な組織図ではなく、実質的な人間関係と利害の構造を可視化すること。複雑に絡み合う部門間の利害関係を構造化し、誰を味方につけ、誰の懸念を先に払拭すべきかの優先順位を明確にする必要があります。
リーダーシップの限界は、
説得ロジックの画一化
「正しいことを言う」のではなく、「相手にとって価値あるロジックを提示する」こと。相手の評価指標や関心事に合わせた個別具体的な「刺さるシナリオ」を構築し、心理的バイアスを考慮した戦略的アプローチを行う必要があります。
なぜ問題が発生しているか（従来の研修の限界）
従来のプロジェクトマネジメント研修の課題
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WBSや工程管理など、形式的な「管理手法」の学習に偏重している。
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経験や勘に頼った属人的なステークホルダー特定により、キーパーソンの抜け漏れが発生する。
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一般的なコミュニケーション論に終始し、複雑な利害対立や政治的な交渉に対応できない。
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座学中心で、実際のトラブルや交渉の場で使える「実践力」が身につかない。
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個別のフィードバックを得る機会が少なく、自身の思考や振る舞いの改善点が曖昧なまま終わる。
本コースの特長
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「ステークホルダーの満足度」を最優先指標とする、プロジェクト推進の原則を確立。
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AIを活用して組織構造と利害関係を可視化する、「科学的な分析アプローチ」を習得。
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相手の特性や状況に合わせて、AIが「刺さる説得
ロジック」とシナリオを瞬時に生成。
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実際の業務課題を用いた「AIプロンプト演習」
で、現場ですぐ使える解決策を創出。
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AIトレーナーが24時間365日、作成したプランに対して客観的かつ「即時フィードバック」を提供。
AI活用で「タスク管理」から
「ステークホルダー・ファースト」のプロジェクト推進へ
AIによる多角的な分析
組織図や業務プロセスをAIでスキャンし、ステークホルダーの構造を可視化。見落としがちなキーパーソンを特定し、事前にリスクを検知。
各関係者の期待値や懸念点をAIで先回りして分析し、プロジェクトのリスクを最小化します。
満足度を起点とした管理
スケジュール通りにタスクを進行するだけでなく、ステークホルダーの期待値と満足度をKPIに設定。「完了」ではなく「満足」をゴールにする。
状況変化に応じた動的なエンゲージメント戦略を構築し、手戻りのない推進力を養います。
AIによるコミュニケーション戦略
「誰に」「いつ」「どう伝えるか」。AIを壁打ち相手に、最適な伝達手段と相手に刺さるメッセージを高速で生成し、コミュニケーションコストを削減。
複雑な利害関係の中でも、納得感の高い合意形成プロセスをAIがサポートします。
UMUが提供する
AI活用による次世代プロジェクトマネジメントコース
本コースでは、AIによる支援を受けながら、不確実性が高く権限が曖昧な環境下でも、ステークホルダーを巻き込み、プロジェクトを成功に導くための実践的な思考とスキルを習得します。
プロジェクトマネジメントのやり方
ステークホルダーの期待を超え、組織を動かす力を手に入れる。
状況分析と戦略立案
複雑な人間関係を構造化し、最短ルートで合意へ導く。
コミュニケーション設計
説得力のある説明ロジックと資料構成を瞬時に作成。
本コースの対象者
プロジェクト
マネジャー
複雑な利害関係が絡み合う環境下で、AIを活用してステークホルダー構造を可視化。プロジェクトの成果と関係者の期待値を、
データに基づいて正確に一致させる力を養います。
複数業務を兼務する
タスク責任者
業務が並行する中で、優先すべきタスクとその関係者をAIで即座に分析。限られた時間の中で「誰に・何を」確認すべきかを最適化し、協働のスピードと効率を最大化します。
新任マネジャー／
リーダー候補
AIを活用して、個人の「実行視点」から「組織視点」へ思考をシフト。AIを参謀にシステマチックな合意形成プロセスを確立し、権限に依存せずに周囲を動かす「影響力」を習得します。
AIプロンプト演習：学びをその場で実践
AI活用によるステークホルダー分析と戦略立案
プロジェクトの潜在的なステークホルダーを網羅的に洗い出し
各ステークホルダーに合わせたコミュニケーション戦略を策定
権限・影響力・関心度に基づき優先順位を分析
合意形成をスムーズにするための交渉シナリオを作成
予期せぬ反対やトラブルへの対応策をシミュレーション
学習者学習者が入力したプロンプト
LLM（大規模言語モデル）AIがプロンプトに基づいて生成した回答
UMU AIトレーナープロンプトに対するAIトレーナーからの即時フィードバック
期待される効果
個人レベルの変革
AIによる影響力と判断力の強化直接的な役職権限がない若手・中堅社員でも、AIを参謀にすることで、論理的かつ戦略的に上位職や他部門を動かせる「リーダーシップ」を発揮できるようになります。
プロジェクトレベルの変革
AIによる推進の安定性と成功率の向上初期段階での「認識のズレ」をAI活用で防ぐことで、プロジェクト後半の手戻りを激減させます。結果として、納期遵守だけでなく、関係者の満足度が高いプロジェクト完了を実現します。
組織レベルの変革
協働の一貫性と全体効率の向上属人的な「根回しスキル」に依存せず、組織として標準化された「ステークホルダー協働の作法」をAI活用によって定着させます。これにより、組織全体の連携スピードと意思決定の質が向上します。
UMU公式認定：AI人材としての「強み」を証明
UMU CAET 認定証
Certified AI Empowered Talent
コース修了と同時に、即座に認定証を発行
ダウンロード・リンク共有が可能
SNSへの投稿やプロフィールに掲載可能
学習成果を証明する重要な実績
企業の競争力を支える重要な「人的資本」
AI活用によりスキル不足を補い
パフォーマンスを最大化させる
