東京ガスｉネット、生成AIで熟練PMの暗黙知を組織活用

東京ガスｉネットは、熟練プロジェクトマネージャー（PM）の暗黙知を活用・継承する仕組みを構築しました。
日立ソリューションズの「Alli LLM App Market」と「面談支援AIサービス」を連携させ、エージェンティックAIで熟練PMの経験や判断基準を抽出します。
抽出した知見は、プロジェクト計画書のレビューやPMの育成、スキル評価に活用します。

記事の概要

東京ガスｉネットは、東京ガスグループのIT戦略を担う企業です。
日立ソリューションズが10月14日に発表しました。
今回の仕組みでは、AIとの対話を通じて熟練PMの経験や判断基準を抽出します。
抽出した暗黙知は、形式知としてデータベースに蓄積します。
プロジェクト計画書のAIレビューでは、経験の浅いPMが熟練PMの知見に基づく指摘や助言を受けられます。
面談結果からPMのスキルをAIでスコア化し、強みや課題、次に取るべきアクションを提示します。
東京ガスｉネットは今後、プロジェクトマネジメント以外の業務や東京ガスグループ内への展開も検討します。

記事のポイント

1. 暗黙知をDBに蓄積： 熟練PMとのAI対話から経験や判断基準を抽出し、形式知としてデータベースに蓄積します。
2. 計画書レビューを支援： 経験の浅いPMが、熟練PMの知見を反映したプロジェクト計画書の指摘や助言を受けられます。
3. スキル評価に活用： 面談結果をAIでスコア化し、PMごとの強みや課題、次に取るべきアクションを提示します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 導入前には、誰の判断基準をどの業務で残すか、AIの評価を育成にどう結び付けるかを整理する必要がありそうです。蓄積した知見の更新責任も検討課題になります。
• 同領域の提供者： 熟練者の知見を蓄積するだけでなく、計画書レビューや育成に接続した点は、知識継承を個別機能ではなく業務プロセスとして提案する余地を示します。
• PM組織： 熟練PMの知見が形式知化されれば、育成や品質管理を担当する部門は、属人的な評価・指導を見直し、AIの助言と面談結果を継続的な改善に組み込む設計を検討しやすくなります。

このニュースの背景

熟練PMの経験や思考プロセス、判断基準は個人に依存しやすく、人材不足や世代交代を背景に継承が課題になっていました。
東京ガスｉネットでは、プロジェクトマネジメント品質の維持・向上に向けて、熟練PMの暗黙知を組織の資産として活用する仕組みが求められていました。
今回の仕組みは、AIとの対話で暗黙知を抽出し、データベースへの蓄積から計画書レビュー、スキル評価までつなげるものです。

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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

ZDNET Japan

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