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AI駆動PM（プロジェクトマネジメント）

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tagsai-driven-pm, project-management, non-engineer, obsidian, cursor, wbs, requirements

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AI駆動PM（プロジェクトマネジメント）

AIを「最強のプロジェクトパートナー」として活用し、非エンジニアPMが計画立案から進捗管理まで高品質に遂行できるようにする考え方・アプローチ。すぅ AI駆動PM が提唱・実践している。

PMが抱える課題とAIの解決策

PMの課題AIが提供する価値
判断の全てが自分にかかる重圧24時間365日相談できるパートナー
相談できる相手が限られる孤独感客観的な視点からのアドバイス
見落としが大きな問題に発展する不安人間では見落としがちな細かいポイントの指摘
過去の経験・勘に頼らざるを得ない膨大な知識とベストプラクティスの提供

主要な活用領域

1. プロジェクト計画の立案支援

  • 過去の成功プロジェクトパターンからの最適なスケジュール提案
  • リスク分析と対策の提示
  • 必要なリソースの洗い出し

2. WBS（Work Breakdown Structure）の作成

  • タスクの詳細な分解（100%ルール・相互排他性・3階層構造）
  • 依存関係の整理
  • 工数見積もりのサポート
  • WBSスキル群による全工程自動化：wbs-hearing（選択式ヒアリング）→ wbs-generator（Excel生成）→ wbs-edit（自然言語編集・本番反映）の3スキル構成。詳細は WBSをAIとともに管理するSkills（すぅ AI駆動PM） を参照

3. 要件定義・設計支援

  • 業務フローの可視化（Mermaid記法）
  • 要件の漏れ・矛盾のチェック
  • ステークホルダー間の認識齟齬の防止
  • 要件定義ヒアリングプロンプト：AI にツール開発を依頼する前に、7フェーズ・進捗率機能で要件を漏れなく固めるアプローチ（詳細は 要件定義ヒアリング（非エンジニア向け） 参照）

4. 進捗管理の効率化

  • データに基づく進捗予測
  • リスクの早期警告
  • 課題管理の自動化

推奨ツールスタック

すぅ AI駆動PM が推奨する「最強の組み合わせ」：

Obsidian（ナレッジベース）
   ↕ 参照・蓄積
Cursor（AIとの対話型作業環境）
   ↕ MCP連携
Notion（タスク管理・コラボレーション）
  • Obsidian: 第二の脳として、テンプレート・議事録・業務フロー・ベストプラクティスをMarkdown形式で管理
  • Cursor: AIと対話しながら計画書・WBS・業務フロー図を作成
  • Notion: WBSのデータベース化・タスク進捗管理（ExcelやSheetsで代替可）

実践ワークフロー

朝の進捗管理フロー

  1. NotionのWBSデータベースから自動で進捗収集
  2. AIによる進捗分析とリスク検出
  3. その日に注力すべきタスクの提案
  4. チーム共有用レポートの自動生成

計画書作成フロー

  1. Obsidianのテンプレート・プロンプトを参照
  2. Cursor上でAIと対話しながら計画書作成
  3. AIが不足している視点を指摘・過去知見を提案
  4. 人間が最終確認とブラッシュアップ

非エンジニアPMが始める第一歩

  1. Obsidianをセットアップ（ナレッジ蓄積基盤を作る）
  2. Cursorをセットアップ（AIとの対話環境）
  3. Obsidian Web Clipperで日々の情報をObsidianに取り込む
  4. Cursor上でObsidianのナレッジを参照しながらドキュメント作成

ポイント

AI駆動PMの核心は「知識をAIが参照しやすい形（Markdownファイル）で蓄積し、AIと対話しながら業務を進める」こと。コーディング不要で非エンジニアでも実践できる。

GitHub Actions による自動化との連携

GitHub Actions は AI駆動PM のツールスタックに加わる自動化レイヤー。Notion・Slack・LINE など複数サービスを繋ぎ、定期タスク通知・データ同期・AI レビューなどを無料で自動化できる。非エンジニア向けGitHub自動化 を参照。

実装フローは「要件定義（ChatGPT/Gemini）→ 構築（Cursor）→ GitHub 配置」の3ステップ。

Google Stitch × AI駆動PM

Google Stitch は AI 駆動PM のデザイン領域を補完するツール。非エンジニア・非デザイナーが意図（Vibe Design）からUI案を出し、DESIGN.md でルール化して Claude Code に渡すフローは、AI駆動PM の「意図言語化 → AI実行」思想と一致する。

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