AIがプロジェクト管理をどのように変革しているか

Exploding Topics によると、プロジェクト マネージャーの約 85% にとって、複数のプロジェクトを同時にこなすことは現実です。ほとんどの場合、2番目のプロジェクトは最初のプロジェクトと同じくらい重要です。だからこそ、プロジェクトを効率的に管理することが、会社の成否を左右するのです。

手元には非常に多くのタスクがあります。チームを調整し、厳しい締め切りを守り、そしてもちろん、クライアントの変化する要求を考慮する必要があります。したがって、プロジェクトマネージャーがワークフローを合理化し、生産性を向上させる新しい方法を求めるのも不思議ではありません。 

そこで登場したのが人工知能(AI)です。プロジェクト管理ソフトウェア市場は2023年時点で70億ドル以上と評価されていますが、AIテクノロジーは急速に成長する業界で独自の波紋を呼んでいます。AIは、未来的なテクノロジーや抽象的な概念だけではありません。

これは非常に実用的なツールであり、プロジェクトマネージャー、そして企業全体がプロジェクトにアプローチし、実行する方法をすでに変えています。プロジェクト管理のためのAIは、意思決定を改善し、日常的なタスクを自動化するなど、さまざまなことを行うことができます。

しかし、AIはプロジェクト管理をどのように変えるのでしょうか、そしてそれは特にマーケティングの専門家にとって何を意味するのでしょうか?

プロジェクト管理のためのAIとは?

名前が示すように、プロジェクト管理のためのAIは、機械学習アルゴリズムを利用して、プロジェクトとそれに取り組むチームの管理の特定の側面を強化することです。AIは、プロジェクトマネージャーを次のように支援できます。

• オートメーション
• 予測分析
• ワークフローの最適化
• リスクの軽減
• 企画
• 資源の配分
• 意思 決定

AIの最も強力な機能の1つは、予測分析または予測です。山のようなデータに目を通し、有用な洞察を得ることができます。さらに、AIはリアルタイムデータを分析し、即座にソリューションを生成するため、必要なときに情報に基づいた意思決定を迅速に行うことができます。

また、潜在的な障害が発生する前に特定し、プロジェクトを順調に進めることも可能になります。従来のプロジェクト管理ツールとは異なり、通常はタスク管理とチームコラボレーションのみに焦点を当てていますが、AIを活用したプラットフォームには、次のようないくつかの追加機能が統合されています。

• アクションポイントを抽出し、そこからタスクを作成する
• 長い会話を短くて実用的な要約に圧縮する
• 自然言語に関する質問に対する回答を即座に得る
• 高度な分析 – 予測分析と会話型分析

AIがプロジェクト管理をどのように変革するか

AI が業界全体でプロジェクト管理をどのように変革するかについては、さまざまな見方があります。プロジェクトのライフサイクルのあらゆる段階を強化できるさまざまな利点を提供し、既存の機能をさらに強化するための新機能を追加する継続的な進歩を提供します。

さらに、AI がプロジェクト管理を変革する 5 つの方法を次に示します。

1. 自動化による効率化

AIの最も直接的で具体的なメリットの1つは、反復的なタスクを自動化できることです。会議のスケジュール設定や時間の追跡など、AIを活用したツールがそれを可能にします。時間のかかる管理タスクを処理し、プロジェクトマネージャーが戦略的で創造的な作業により多くのエネルギーを注ぐことができます。

たとえば、AIは手動でタスクを割り当てたり、プロジェクトのタイムラインを調整したりする代わりに、プロジェクトデータを分析してリソースの空き状況を理解できます。したがって、更新されたスケジュールとタスクの割り当てを自動的に生成できます。これにより、時間を大幅に節約し、人為的ミスの可能性を減らし、プロジェクトをよりスムーズかつ効率的に完了させることができます。

2. より良い意思決定のためのデータドリブンなインサイト

プロジェクト管理におけるAIの2つ目の重要な側面は、データドリブンなインサイトです。プロジェクトマネージャーが直感に頼って意思決定を行わなければならなかった時代は終わりました。今では、膨大なデータセットを処理し、主にプロジェクトの進行方法について実用的な洞察を生成できるAIがあります。

それらすべてではありませんが、プロジェクト管理ツールに最も有能なAIは、過去のプロジェクトデータを分析して傾向を特定し、潜在的な課題や機会を予測できます。たとえば、プロジェクトのリスク レベルの評価などです。

これにより、プロセスを通じて潜在的なボトルネックについての洞察が得られ、データパターン(使用しているAIの能力によって異なります)に基づいて解決策を提案することさえできます。これの主な目的は、プロジェクトマネージャーが推測に取り残されないようにすることです。

3. 拡張性と柔軟性

さて、ビジネスが成長するにつれて、対処しなければならないプロジェクトの複雑さも増します。あなたはより多くの多層プロジェクトを持つでしょう。一部のタスクはプロジェクトの複数のレイヤーを介して実行されますが、他のタスクは将来のタスクを妨げます。これにより、プロジェクトマネージャーは、ワークフローが中断されないようにする必要があるため、追加のストレスが増します。そこで、AIを活用したプラットフォームが、監視や制御を失うことなく運用を拡大するのに役立ちます。

プロジェクトマネージャーは、たとえば、大規模で複雑なプロジェクトポートフォリオを、重要な詳細を失うことなく簡単に監視できます。このタイプのスケーラビリティは、一度に複数のキャンペーンやイニシアチブをやりくりしなければならないことが多いマーケティングチームにとって特に有益です。

人工知能は、予算、優先順位、タイムラインの処理など、複数のプロジェクトを同時に管理するのに役立ちます。

4. 人為的ミスの削減

時には、最も経験豊富なプロジェクトマネージャーでさえ、ミスを犯すことがあります。もちろん、プロジェクトマネージャーがこなさなければならないタスクが多ければ多いほど、このようなエラーが発生する可能性は高くなります。

したがって、AIがデータを分析し、(パターンとロジックに基づいて)推奨事項を作成する能力により、人間の作業負荷を軽減できます。最も重要なことは、必要な手作業が少なくなるため、人為的ミスが少なくなる可能性があることです。

プロジェクト管理ツールにAIがある場合、チームリーダーは自己学習アルゴリズムを使用してデータの不一致を見つけることができます。潜在的なリスクを早期に特定し、より迅速に解決策を考え出すことができます。その結果、人為的ミスの全体的なコストが大幅に削減されます。

さらに、AIはリアルタイムでプロセスを継続的に監視および調整できます。これにより、不測の事態に関係なくプロジェクトを順調に進めることができます。

5. コラボレーションとコミュニケーションの強化

プロジェクト管理におけるAIのもう一つの重要な側面は、チームメンバー間の効果的なコミュニケーションです。AIツールがあるので、コラボレーションの機会が増えます。たとえば、スマート AI 機能を使用して、更新を共有したり、質問をしたり、フィードバックを提供したりすることをより合理化できます。

AIを搭載したチャットボットは、プロジェクトのステータスや期限に関する日常的な質問に答えることができます。チームメンバーが手動でログインしてプロジェクトの進捗レポートを毎分監視する必要がなくなれば、時間を節約できることを想像してみてください。

また、時間があれば、よりダイナミックな問題に集中して、仕事の最終的な結果を向上させることができます。また、AI主導のプロジェクト管理プラットフォームは、進捗状況を関係者に自動的に更新することができます。これにより、手動でチェックインする必要がなく、全員が同じページにいるようにすることができます。

プロジェクト管理におけるAIの利点

一部のプロジェクトマネージャーは、AIが彼らの仕事を奪うためにここにいると考えているようです。ただし、SlingshotのようなAIを搭載したプラットフォームは、補足にすぎません。これにより、マネージャーはチームを管理し、データ主導の意思決定などを行う能力が向上します。

1.リスクマネジメントのための予測分析

プロジェクト管理におけるAIの最も強力なアプリケーションの1つは、リスクを予測し、リスクがエスカレートする前にリスクを軽減できることです。AIアルゴリズムは、過去のプロジェクトデータを分析し、パターンを特定します。

そうすることで、プロジェクトのタイムラインやリソースの利用 に影響を与える可能性のある落とし穴を特定できます。たとえば、過去のプロジェクトの成果をAIツールで共有して、現在のプロジェクトデータと比較できます。これにより、ソフトウェアは次のようなリスクを予測できます。

• 遅延
• 予算超過
• リソース不足

このような先見の明があれば、リスクを回避するために効果的かつ積極的に変更を加えることができます。

2. リソース管理の強化

プロジェクト管理におけるAIの大きな利点は、人的資源、予算、時間など、リソース を管理することです。それは難しい場合があるため、AIを搭載したプロジェクト管理ツールを使用すると、プロセスを合理化できます。 

これは、リソース割り当てパターンを分析して、タスクや予算など、さまざまなリソースを管理するための最適な戦略を推奨することで実現できます。さらに、このようなツールは、チームメンバーのワークロードと専門知識を評価できます。

もちろん、そのデータは過去のパフォーマンスレビューから得られます。彼らは、AIが可能な限り最適な割り当てを提案するのを助けます。たとえば、マーケティングキャンペーンでは、これは、生産性を約束しながら燃え尽き症候群のリスクを減らしながら、適切なタスクを処理できるチームを作成するために、適切な専門家を選択することを意味します。

3. チーム間のコラボレーションの改善

コラボレーションは、プロジェクト管理を成功させるためのバックボーンです。したがって、プロジェクトが複雑になる場合、その成功を確実にする最も重要な要素は、チーム間の明確なコミュニケーションです。

例えば、マーケティングでは、コンテンツからデザインまで、あらゆるレベルでコラボレーションが必要です。現在、AIプロジェクト管理プラットフォームは、シームレスなコラボレーションを通じてこれを促進することができます。チャットボットやAI支援分析システムなど、全員が同じ認識を持つためのツールがあります。

さらに、このようなAIツールを使用して、さまざまなチームにリアルタイムで情報を配布し、重要なタスクのリマインダーを送信できます。また、人間の介入なしにプロジェクトの進行状況の自動更新を有効にすることもできます。これにより、定期的なフォローアップメールやステータスミーティングが不要になり、作業を完了できます。

4. 顧客満足度と顧客満足度の向上

プロジェクト管理が社内の効率化だけではないことは、すでにご存じかもしれません。実際、クライアントの期待もループします。そのため、AIをプロジェクト管理プロセスに組み込むと、顧客満足度に直接影響を与えるデータに裏打ちされた意思決定を行う機会が得られます。

AIの予測能力について考えてみてください。この機能は、プロジェクトのタイムラインとリソースを最適化し、高品質の作業を予定どおりに (そして予算内で) 提供するのに役立ちます。マーケターは、顧客の行動やエンゲージメントパターンに基づいて、どの戦略が最良の結果をもたらすかを予測できます。

その結果、キャンペーンを最適化して、前述の「可能な限り最高の」結果に到達するのに役立ちます。そして、最終的な結果は?満足し、満足しているクライアント。

5. 継続的改善と学習

最後に、プロジェクト管理ソフトウェアの一部としてAIを組み込む主な目的は、時間をかけて学習し、適応することです。従来のシステムを見てみましょう。バックエンドで大幅な変更が行われない限り、停滞したままになります。

一方、AIツールは、より多くのデータを処理するほど、より効率的で正確になる可能性があります。完了するプロジェクトが多ければ多いほど、AIはより洗練され、正確になります。そして、それにより、より関連性の高い推奨事項を提供し始め、より良い結果を達成するのに役立ちます。

Slingshotのビジネスインテリジェンスの力、プロジェクト管理のためのAIで強化

プロジェクトマネージャーの日常業務にさまざまなツールを追加すると、エラーや遅延が増えるだけです。たとえば、複数の利害関係者と大規模なマーケティングキャンペーンに取り組んでいる場合、複数のソースからのさまざまなデータを追跡する必要があります。ソーシャルメディアキャンペーンは1つのダッシュボードに表示され、PPCおよびSEOキャンペーンは別のダッシュボードに表示されます。さらに、すべての利害関係者との明確なコミュニケーションを維持する必要があります。これは、電話、ワークシート、およびドキュメントの無限の流れを意味します。

このような精巧なデスクトップでは、プロジェクトマネージャーの脳が過度に調理された後の数時間で迷子になることを責めることはほとんどできません。

幸いなことに、解決策があります。Slingshotは、ビジネスインテリジェンスとAIプロジェクト管理ソリューションを統合する強力なツールです。Slingshotは、従来のAIレポートツールとは異なり、革新的な機能と堅牢な会話型分析を組み合わせています。どちらも、会社全体の効率と運用の明確さを向上させ、意思決定を加速します。

AIドリブンアクションアイテム

Slingshotを使用すると、プロジェクトマネージャーは長い会話からデータとコンテキストを自動的に引き出し、それらを実行可能なタスクに変換できます。

会話の要約

さらに、Slingshot広範囲にわたる会話を要約し、最も重要な洞察を総合的な要約にまとめることができます。プロジェクト マネージャーは、重要な情報を探すためにスパムをスクロールする必要がなくなります。

自然言語データ研究

単純な質問には、何十ものファイルやデータを探すのに何時間もかかるのではなく、シンプルで直接的な答えが必要です。そこで、SlingshotはAIを活用して、ソースから直接データを引き出し、ユーザーに提示することで、重要な質問に迅速かつ効率的に答えを出しています。

結論

AIが、業界を問わず、企業がプロジェクトを管理し、タスクを完了する方法を変えることは間違いありません。したがって、人工知能の可能性を最大限に活用し、市場のライバルに対して競争力を獲得するには、できるだけ早くAIをプロジェクト管理に実装する必要があります。

Slingshotを使用すると、自己学習アルゴリズムを使用することからすべての利点を得るだけでなく、オールインワンで柔軟性があり、使いやすく、ゴージャスに設計された管理ツールでもそれを受け取ることができます。そのため、マネージャー、チームリーダー、チームメンバーが、データドリブンな意思決定に必要なすべての情報をSlingshot 1 か所で入手できるようにしましょう。