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AIプロジェクトマネジメント ~AI特有の難しさをフェーズごとに解説~

会員限定

2時間 9分

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動画説明

AIプロジェクトをマネジメントする立場の方向けのコースです。一般的なプロジェクトマネジメントについて理解している方を対象としています。通常のシステム開発プロジェクトとAIプロジェクトの相違点を理解し、AIプロジェクトを計画・推進していくための基礎知識を身に付けることができます。

本コースは、デジタル変革に伴走する株式会社アイデミーが提供しています。
アイデミーのサービスである「Aidemy Business」は、デジタル人材育成のためのオンラインDXラーニングです。
https://business.aidemy.net/

※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです(2023年9月公開)

より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。

コメント65件

  • ozawa_h

    計画フェーズを含めての説明でしたのでとても勉強になりました。失敗フェーズを含めて、実際にAIプロジェクト用の計画書を作成します。

    2023-09-03
  • mm98120

    まずは開発目的を明確にすることが重要であることを認識した。つい、AI分析の結果で成果を判断してしまいがちだが、AIはあくまでも手段として活用していきたい。

    2023-12-07
  • hit_m

    開発するところまでまだまだいきませんが、考え方はとてもわかりやすかったです。

    2025-11-02
  • sgisgi

    AIプロジェクトの4フェーズ(計画、PoC、開発、運用)の進め方について学んだ

    2026-02-26
  • mizuki_n1

    入門用のAI基礎講座を学んだうえで、この動画を視聴しましたが、ハイレベルで理解できない部分がほとんどでした。理解できそうな部分の復習から取り組みます。

    2026-02-20
  • oknmkcti

    AI甘かねえぞ、ということかと感じた。
    使う現場も認識を合わせておくといいかもしれないと思った。

    2026-02-14
  • glohide_0613

    ご説明にあった通り、AIに対しては「何でも実現できる」とバイアスがかかってしまうことも容易に想像がついた。
    AIを使うこと(手段)が目的にならぬよう、「何のためにこの活動を行うのか」目的に常に立ち返る必要性を改めて実感した。

    実際に取り組んでみると、様々な課題に直面しそうだと想像できたので、実業務にて直面した際は再聴講したい。

    2026-01-29
  • everest

    不確実性を前提に段階管理する重要性がAI案件特有だと理解した。

    2026-01-25
  • tsutsumi_shunji

    業務での活用を考えている

    2026-01-22
  • ayapuppy

    AIプロジェクトの進め方の全体像を捉えることができ、今後プロジェクトを進める上で追加で勉強すべきことを理解できた。

    2025-12-18
  • da20231120

    AIプロジェクトであってもまずはビジネスの目的を明確にしメンバーと共有することが1番にすることかつ最も重要なことだと理解した。目的のために失敗を恐れずに取り組んでいくことがプロジェクトの成功につながると感じた。

    2025-12-17
  • hrhr_kawai

    目的を明確にして、適切なPOCを計画することがPJの成否を決める大きなカギとなることが分かった。

    2026-03-11
  • kt024505

    1回の視聴では難しかったので振り返り学習したいです。

    2025-10-25
  • sai11

    かなり難しく感じたがラーニングパスがうまく出来ていて、かろうじて、と言う感じ。poc失敗例や解釈性はなんとなく感じていた点ではあったが言語化されることで改めて捉えることができた気がした。経験がない分野のことでPMの色々は1割くらいしかわからなかった。

    2025-10-15
  • toshiotakamura

    AIプロジェクトマネジメントについて体系的に解説されていて非常に役に立った。通常のシステム開発とAIのシステム開発の違いもよく理解できた。AIの場合は入力データに依存しやすいので、入力データの監視が必要なこと、また再学習が必要であること、過学習とならないように正しい学習となっているのかモニタリングが必要であることなど通常のシステム管理以上に外部監視機能が必要であることが非常に理解できた。またAIには得意、不得意があり、AIによる課題解決がAIの活用として適切かどうかの判断も求められるということも理解した。

    2025-10-14
  • iorite_7

    実際にPMとしてプロジェクトにはいらないと腹落ちしない部分はあるが、各フェーズで気を付けなければいけないことが理解できた。

    特にブラックボックス技術のままでは説明責任が果たせず、解釈性をどう扱っていくかは自らの業務でも考えていきたいポイントである。

    2025-10-10
  • yumi1106

    かなり難しい内容に感じた。また、やはり全然AIのことをわかっていないで1から何かを作ろうとするのは少し無謀なのかと思った。講師の方がおっしゃっていたように、AIに精通している人に相談しながら簡単な物から試行錯誤しながら挑戦していきたいと思った。そして、作成して終わりではなく、常にデータのチェックなどを欠かさないようにしなければいけないということがわかり、AIを使うと便利だと思っていたが、全ては信じられない、やはり人の目などでもしっかり確認していく必要があると感じた。

    2025-10-10
  • masahirouhara

    AIプロジェクトは、AIの特徴をよく把握したうえで進める必要があることを学んだ。

    2025-10-01
  • tomo_dsm

    PoCに関しての理解が浅かったので
    特に多くの学習ができ大変勉強になりました。

    2025-08-27
  • suenaga0013

    なんだかめんどくさい印象

    2026-03-19
  • k_h200

    SI開発のプロジェクトとは進行管理方法がちがうこと。

    2026-03-23
  • dk_tokuhan

    本動画で挙げられていた失敗例を忘れずに取り組みたいと思います。

    2026-03-28
  • jr9199646

    今回の学びを通じて、AIプロジェクトは「モデルを作ること」ではなく、課題定義から運用までのプロセス全体を設計する仕事であることを改めて実感した。特に、計画→開発→検証→運用という4つのフェーズが整理されたことで、これまで曖昧だった“どこから始め、どこにリスクが潜むのか”が明確になった。実務に置き換えると、いきなり大規模な開発に踏み込むのではなく、まずはPOCで仮説を検証し、効果・データ品質・運用負荷を見極めることが最も重要だと感じた。
    データ前処理や学習データと検証データの分割、過学習の理解など、モデル作成の基礎を学んだことで、AIの精度はアルゴリズムよりもデータの質と検証設計に大きく依存することを再認識した。現場のデータは必ずしも綺麗ではなく、欠損・偏り・粒度の不一致など、実務ならではの課題が多い。今回の学びを踏まえると、まずはデータの外装(整形・正規化・特徴量設計)を丁寧に行うことが、AI活用の成否を左右するポイントだと感じた。
    また、精度評価や解釈可能性の視点は、AIを“ブラックボックス”として扱わないための重要な要素だと理解した。精度だけでなく、適合率・再現率・混同行列など、目的に応じた指標を選ぶ必要がある。実務では、誤判定のコストやリスクを踏まえて、どの指標を重視するかを決めることが欠かせない。特に、説明責任が求められる領域では、モデルの判断根拠を説明できる仕組みが必要だと感じた。
    POC前後の計画・実行・運用の差分についても、実務に直結する学びだった。POCでは“できるかどうか”を検証する一方、運用フェーズでは“継続的に使えるかどうか”が問われる。再学習のタイミング、データ更新の頻度、モデルの劣化検知、ログ管理など、運用設計を最初から考えておくことが重要だと気づいた。
    今回の学びを踏まえ、まずは小さなテーマでPOCを実施し、効果指標(時間削減・精度・業務負荷など)を設定して検証するところから始めたい。AIを単なる技術ではなく、業務プロセスを再設計するためのパートナーとして捉え、現場に根付く形で活用していきたい。

    2026-03-29
  • ikaruga0303

    各フェーズのお話が濃厚で、正直1回では理解できない部分も多いと感じました
    実際に自分が当事者になった時に、今回の講習内容をエッセンスとしてきちんと状況を理解し、計画を推進できるかが重要かと思いますが

    2026-03-30
  • y-karita

    各フェーズの目的とリスクを押さえ、前後のデータ・要件・リソースを適切に管理が必要

    2026-03-31
  • endokota

    AIでできること、できないことが研修を通して理解できた。
    またプロジェクトの進め方についても理解できた。

    2026-03-31
  • yamikumo

    全く知らない分野を学ぼうということで視聴しました。自分がかかわることは正直ありませんが、ITパスポートも習得を目指していて、その一助になればと思いました。AIはあくまでサポートする立場であり、維持管理していくことはなんだかんだでヒトの手が必要になってくることの重要性を学べたと思います。

    2026-04-02
  • kty1111

    要点1: AIプロジェクトは計画・PoC・開発・運用の4段階で進行し、各フェーズの目的とリスクを押さえることが重要
    要点2: 学習・推論、データ前処理、検証・過学習対策、解釈可能性の重要性、データの外装とオンライン評価の留意点を理解する
    要点3: PoCフェーズの成果物とリファクタリングの必要性、開発フェーズへの移行時の注意点、組織体制と事例調査の重要性

    2026-04-03
  • suzukisandesu

    AIの活用の仕方が重要である。
    AIに判断を任せる、AIの分析結果を人が判断する、など目的ごとに応じたシステム開発をし、PDCAサイクルを回し続けることがマネジメントのカギとなる

    2026-04-05
  • koji-y16

    現在私の業種と役職には難し過ぎる内容であった。今後もAIに触れながら活用出来るようにスキルを上げて行きたい。必要であればもう一度見直すこともありかもしれない。

    2026-04-05
  • 787_dreamliner

    実際にプロジェクトを進めていく中で
    それぞれの段階において重要なポイントについて学習することができた。
    特に、PoC前後の考え方の違いについて印象的であった。

    2026-04-09
  • osamusaruta

    より深くAIシステムの構築が実感できた

    2026-04-10
  • sugimitsu_t

    開発知見を分かりやすく纏めて頂いていて、とても有益な研修でした。

    2026-04-12
  • kotaro-matsuo

    目的を明確にして 計画、POC、開発、運用を進める必要性があることがわかった。
    AIプロジェクトは、開発担当者任せではなく、実務担当者も要件定義に入り設計していくことが肝要

    2026-04-13
  • ue_sa

    AIシステム開発と従来のシステム開発では、プロジェクト計画内容、開発手法と違いが多くあるが、プロジェクト計画時にプロジェクトの目標、システムの目的を明確にし、要件定義(AIプロジェクトではPoCをふまえて)にてスコープを定めるところは共通しており、PJ計画の重要性を再認識した。
    PoCにて実現可能性の検証を行った結果によっては適用不可などの不確実性があるリスクを顧客、ステークホルダーと合意しておかないと、後でトラブルの原因になりそう。
    失敗例はものすごく参考になる、実際に懸念していた内容が多い。

    2024-12-31
  • gary-a

    事業の重要指標となっているCash Conversion Cycleに繋がる、特定製品の需給予測への活用を考えていきたいと思います

    2023-09-24
  • comosan

    PoC実施に向けて良い予習になりました。

    2023-09-29
  • danh

    ありがとうございます。

    2023-11-08
  • me_

    詳しくてためになりました!!

    2023-12-15
  • sofu

    利用者視点でAIソフトウェアを購入した場合、どのような点に気を付けるべきなのか、興味があったため、受講してみましたが、AIプロジェクトの概要、用語や留意点に関してなんとなくイメージがつかめました。

    2023-12-22
  • tanij

    非常に為になりました。
    今後のマネジメントに役立てていきたいです。

    2023-12-28
  • hamgayoi

    AIだからできることと、AIならではの難しさを、よく理解して進めたい。

    2024-01-07
  • taka1962

    データの承認・否認の判断で使いたいが、二値に分類する必要があるのでAIには向かないかもしれないと思い、適正な利用目的を探すことが重要だと思います。

    2024-02-06
  • haruo_02

    AIを使ったシステムを作ろうと考えているので非常に参考になった

    2024-02-26
  • takashi05138409

    1つのツールとして活用し、比較しついく。

    2024-02-26
  • tabakawa

    AIプロジェクトの目標設定,データ整理の重要性を参考にしたい

    2024-05-07
  • bonjours

    AIプロジェクトに参加する可能性があるので、今回学んだことを最大限生かして行きたいと思います。私が所属する部署ではAI開発の成功例が少ないので、教訓が数多くあるように感じます。

    2024-07-21
  • tanakatak

    AIシステムとはかけ離れた業務部署にいるため、直接関連することはないものの、不確定要素が多い点、依存し過ぎてはいけない点、しっかりPDCAを回し続けてよいものにしていくことが賢明である、という点においては全ての業務に通じるのではないかと感じました。

    2024-10-23
  • kyo1227

    PoC実施に向けて良い予習になりました。

    2024-12-25
  • yamashita9957

    AI特有のプロジェクトマネジメントですが、インフラ系プロジェクトでも利活用できると思いました。

    2025-09-30
  • kimoan

    全体を通してなかなか難しい。実践してみます。

    2024-12-31
  • highway99

    AIプロジェクトの失敗例は参考になりました。

    2025-01-16
  • no__name

    大変よく理解できました。

    2025-02-12
  • yyff

    対象業務にAIを活用するのがよいのか,従来の仕組みがよいかを検討する
    経営目標を明確にして,それがAIで実現可能かを検証する
    POC段階で再計画することが必要な場合には計画を見直す

    2025-03-18
  • koshiba_

    AIは活用方法次第で、大きな可能性を秘めている。いかに効率よく活用できるかを前提に利用しようと思った。

    2025-03-19
  • girlopal5

    日常的な業務を適宜AIを活用し、効率化高度化していくと思う。
    会議の議事録などはもちろん、いままで不可能であったシステム関連のスクリプト作成などは、専門知識がなくても利用できるきっかけになると思う。

    2025-03-31
  • osaka-lover

    大変参考になりました

    2025-06-11
  • terulin

    そもそもの問題としてPoCとは何かがわからなかった。

    2025-06-27
  • aki_k_0202

    導入されてるAIの利用率が低く改善のヒントとなった

    2025-07-06
  • kurodaccyo

    AIは関数という話を聞き、AIには得意と不得意があることに納得がいきました。AIを開発するためには様々な検討が必要なことを知りました。すぐに利用することはありませんが、AIでできそうか考えながら仕事を進めていきたいと思います。

    2025-07-06
  • yamadayuya

    計画をたて、都度ブラッシュアップし、よりよくaiを活用していきたい。

    2025-07-10
  • masato1966

    担当現場の多くはまだAI化の事前段階(遠隔操作化、センサー類設置によるダータ自動収集化)であるが、将来的にはAI制御による省力化は必須。
    とても勉強になった。

    2025-07-13
  • kuno_yuuichi

    AIプロジェクトに限らず、業務をマネジメントする際には、目的を明確にし、コスト意識を持って進める必要があると思った。また、何でもAIというような固定観念に縛られず、得手不得手など勘案して進めるようにしたい。

    2025-08-14
  • yoshinaga317

    概要を掴むことができました。

    2025-08-25

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