AI・PMOの進化
CPMAI（AIプロジェクトマネジメント方法論）
Cognitive Project Management for AI
読み：しーぴーえむえーあい
AI案件の事業目的、データ、モデル開発、評価、運用をつなぐための方法論です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
AIを作ることが決まっても、役立つ場面や必要なデータが曖昧だと進みません。解決したい課題から実装後の運用まで、必要な検討を順序立てて進めます。
02実務者向け
仕事でどう使うか
PMは事業側と成功条件をそろえ、データの準備、試作と評価、運用への移行に必要な判断を置きます。検証で前提が崩れれば、要件や計画を見直します。
03専門家向け
判断を一段深める
CPMAIは名称を持つ特定の方法論で、AI活用全般や社内の一律手順を指す言葉ではありません。規模と影響に応じて、成果物やレビューの深さを調整します。
別名・略語：CPMAI
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の需要予測案件で、精度目標を決める前に欠品を減らす目的と利用責任を整理し、データ不足が見つかれば試作範囲を絞ります。
理解を助けるための架空の例です。事業上の成功条件
データと評価結果
運用できる条件
評価で得た結果を目的や計画に戻すこともあります。
ここは誤解しやすい
方法論の工程名をそろえるだけで進捗を判断せず、各判断に必要な証拠があるかを確認します。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。