株式会社renueは、議事録作成、日報作成、タスク・課題整理といった、PMOの周辺業務を、AIで自動化するAI PMO基盤を開発しました。
AI PMO基盤では、AIエージェントがプロジェクトマネジメントオフィス（PMO）業務を自律的に遂行するシステムです。従来、人間のPMが行っていた「情報収集」「課題発見」「タスク管理」「会議準備」をAIが24時間継続的に実行します。
AI PMOが周辺業務を引き受けることで、PMは「本当に価値のある仕事」に集中できます：
- 顧客との対話 — 要件の深掘り、期待値の調整、信頼関係の構築
- 意思決定 — スコープ変更の判断、リソース配分、優先順位付け
- チームのサポート — メンバーの課題解決、モチベーション管理
- 戦略立案 — プロジェクトの方向性、次フェーズの提案
「情報を集める」から「判断する」へ。「作業をこなす」から「価値を生む」へ。
背景
プロジェクトの現場では、会議録の整理、進捗・課題の記録、日報作成などの運用業務が日常的に発生します。これらはプロジェクト管理に欠かせない一方で、手作業に依存しがちであり、現場の時間や集中力を奪う要因となっています。
renueは、こうしたPMO業務の構造的な負荷に着目し、AIを活用した運用自動化の基盤開発に取り組みました。
設計思想：AIエージェントで業務を「発見」する
完全自動化は、最初から設計できない
「この業務を自動化したい」と思っても、最初から完璧なフローを設計するのは困難です。
- どんなデータが必要か？
- どんな判断ロジックが必要か？
- 例外ケースは何があるか？
- 中間成果物は何を残すべきか？
これらは、実際にやってみないとわからない。
AI PMOの開発手法：MCPファースト
私たちは以下のアプローチでAI PMOを開発しました：
- MCPを作る
- Claude Codeで業務を実行する
- 成功したらMDファイルに業務フローを書き出させる
- そのメモを元にテーブル設計・バッチ設計をCodexに任せる
- 自動化フローとして実装
最初から完全自動のフローを想像するのではなく、柔軟なAIエージェントを使って業務イメージを固める。これがAI PMO開発の設計思想です。
開発した基盤の特徴
1. 情報収集や確認作業などの煩わしい作業時間が0になる
AI PMOが自動で行うこと：
- Slackの全チャンネルを常時監視し、必要な情報を自動抽出
- 過去データを横断検索し、定例アジェンダを自動生成
- 全員の日報を分析し、プロジェクト状況を自動更新
- タスク・課題の担当者を常時トラッキング
- プロジェクト概況・進捗レポートを自動生成
- 組織・役割変更を検知して自動反映
- 日報・Slackから懸念事項を検知し、課題として自動登録
2. 2つの動作モード：対話と自動化の両立
モード1：対話型操作（CLIによる指示）
PMがCLIを通じてAIに直接指示を出し、必要な情報や成果物をその場で生成できます。突発的な確認や意思決定前の情報整理など、即時性が求められる場面で効果を発揮します。
モード2：定期バッチによる完全自動化
あらかじめ設定したスケジュールに基づき、AIが人手を介さずに処理を実行します。
- 毎朝：全プロジェクトの状況サマリーを自動生成
- 定例前日：アジェンダ案を作成し、Slackへ自動投稿
- 毎週：未完了タスクのリマインドを自動送信
- 随時：Slack上のやり取りから課題を検知し、アラートを通知
「今すぐ聞きたいことには対話で応え、毎日発生する業務は自動で回す」——この両立により、AI PMOはPMO業務の実行基盤として柔軟に機能します。
3. セキュリティと導入柔軟性への配慮
顧客の機密情報は入力・保存しない設計としており、情報漏洩リスクを抑えています。オンプレミス環境でも動作可能な構成のため、クラウド利用が制限される環境にも対応できます。
今後の展望
今後は、会議前のアジェンダ作成支援や会議後のToDo抽出・共有の精度向上など、PMO業務全体の品質を高めるAI活用を強化していきます。