すべてのプロジェクトは夢から始まる——しかし、その夢を現実にまで拡大するには正確さが求められる。昨年の国際テックサミットでは、私たちが直面したのは壮大な課題だった。80以上の依存関係、12のチーム、タイトなスケジュールを抱える複数フェーズで横断的なイベントを計画するという課題である。手作業によるスケジューリングは単に非効率だっただけでなく、ミッションのずれ、依存関係の見落とし、そしてリリース直前まで気づかなかったクリティカルパスを引き起こした。

そのとき、私たちは「AI駆動のPERTチャート生成——未来の遊びごとではなく、実用的でワークフローに統合されたツールとして、プロジェクト計画のあり方を根本から変革した。
Ganttスタイルの表を含む濃密なプロジェクトチャーターを書く代わりに、私たちはまずプロジェクトを平易な言語で説明し始めた。たとえば:
「グローバルなテックカンファレンスをコンセプトから実行まで組織する必要がある。主要なフェーズには市場調査、ステークホルダーのワークショップ、会場の予約、マーケティングの展開、ベンダーとの調整、現地運営が含まれる。マーケティングは調査フェーズ終了後に開始され、すべての物流はイベントの60日前までに確認される必要がある。」
この自然言語入力——会話的で非構造的、人間らしい——は直接Visual ParadigmのAI図表生成ツールに投入された。システムはタスク間の関係を解釈し、依存関係を推定し、初期のネットワーク構造を自動生成した。
AIの出力は単なる図ではなく、構造的でプロフェッショナルなネットワーク図であり、以下の特徴を持っていた:
特に目を引いたのはクリティカルパス赤色で強調されている——スラックがゼロのタスクの連鎖。私たちはすぐに、最終イベント日が2つのタスク、ベンダーの最終確定と現場チームのトレーニングに完全に依存していることに気づいた。これは手動での計画では見逃していた重要な洞察だった。
AIが構造の80%を生成した一方で、私たちはプロジェクトマネージャーとして、残り20%の最適化に注力した。その内容は以下の通りである:
このハイブリッドアプローチ——AIによる迅速なプロトタイピング、人間による戦略的監視——により、スピードと正確性の両方が確保された。
本当の力が発揮されたのは、システムを使って「もしも~なら」のシナリオを実行したときである:
各バリエーションで即座に新しいPERTチャートが生成された。これらの情報をもとに、単なるスケジュールではなくリスク評価レポートを作成した。
A PERTチャート(プログラム評価レビュー技術) は、タスク、その依存関係、および期間をマッピングしてプロジェクトのタイムラインを可視化し、最小プロジェクト期間を決定する重要な経路(クリティカルパス)を特定するためのプロジェクトスケジューリングツールです。
伝統的なPERTチャートは、手作業で矢印を描き、早期および遅延開始/終了時間(前進および後退パス)を計算し、スラックを特定するため、数時間の手作業を必要としました。現代のツールは、Visual ParadigmのAI PERTジェネレーターこれを自動化します:
| 伝統的な方法 | AI駆動型方法 |
|---|---|
| 手動によるノード配置 | テキストからの自動ワークフロー推論 |
| 手動による依存関係マッピング | 言語から抽出された依存関係ロジック |
| 時間のかかる計算(前進/後退パス) | ES、EF、LS、LF、およびスラックの自動計算 |
| 限られたシナリオテスト | わずかなプロンプトの編集で即時再生成 |
これらのツールは単にタイムラインを表示するだけでなく、隠れたリスク および 柔軟性のないボトルネックさえも計画を崩壊させる可能性があるのです。
私たちのチームが日常業務でベストプラクティスをどのように適用したかを以下に示します:


その測定可能な影響は以下の通りです:
何よりも重要なのは、遅延がいつ起こるかを推測するのをやめました。AIによるスラックへの可視化により、非重要タスクを自信を持って委任でき、リソースを重要なプロセスに集中させることができました。
これは人間の判断を置き換えることではありません。むしろそれを強化することです。
AIが重い作業を担います——言語の解析、依存関係のマッピング、期間の計算、ボトルネックの特定。人間が責任を負うのは:
Visual ParadigmのAI PERTジェネレータのようなツールを活用することで、プロジェクトマネージャーは今や戦略的側面計画の——運用的な詳細ではなく——
ソフトウェアのリリース、グローバルイベント、あるいは複雑な製品のリリースを計画している場合でも、同じ原則が適用されます:
これがプロジェクトスケジューリングの新しい基準です——単なるカレンダーではなく、意思決定ごとに進化する生き生きとした適応可能なモデルです。
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組み込みのサポートによりクリティカルパス分析, 三ポイント推定、および確率的スケジューリングあなたはすぐにAIが単に図表を自動化するだけでなく、時間、リスク、成功についての考え方そのものを変えることを実感するでしょう。
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