# 生成AIで複雑なプロジェクトリスク予測と緩和を実現する方法
## すぐに試せる具体的なプロンプト例
以下のプロンプトをChatGPTなどの生成AIにコピペして、すぐに試してみてください。
**プロンプト1：リスク洗い出し用**
「私たちは3ヶ月間で新しい会計システムを導入するプロジェクトを進めています。業務内容は営業、経理、企画の3部門が関わります。このプロジェクトで起こりうるリスク※1を、発生可能性と影響度の観点から10個リストアップしてください。」
**プロンプト2：対策案の立案用**
「プロジェクトの主なリスクが『データ移行ミスによるシステムダウン』です。このリスクへの具体的な対策を、事前準備、実行中、事後対応の3段階で3つずつ提案してください。」
**プロンプト3：リスク監視計画用**
「複雑なシステム導入プロジェクトで、リスク監視※2をどのような指標で、どの頻度で実施すべきか教えてください。実行可能な方法をお願いします。」
## ポイント1：生成AI 使い方の基本——リスク要因の自動抽出
プロジェクトが複雑になるほど、潜在的なリスク要因の発見が難しくなります。ここが生成AIの活躍の場です。
生成AI 使い方の第一歩は、経験や知識に頼るだけでなく、AIに「網羅的に考える」をサポートさせることです。あなたが頭の中で思い浮かぶリスクは、無意識のうちにバイアス※3がかかっています。生成AIは、業種や過去のプロジェクト事例から学習した広い視点でリスク要因を列挙できるため、見落としやすい潜在的なリスクも提案してくれます。
例えば、新サービス立ち上げプロジェクトで「技術的なリスク」だけに目が向きがちですが、生成AIに相談すれば「規制上のリスク」「競合他社の動向」「組織内の抵抗感」など、多次元的なリスク要因が浮かび上がります。この段階で生成AI 使い方を意識することで、プロジェクト初期段階での意思決定の質が大きく向上します。
## ポイント2：リスク緩和戦略の迅速な立案と検証
リスクを発見した後、重要なのが「対策を立てる」というステップです。ここでも生成AIは威力を発揮します。
複数の対策案を素早く比較検討できるのが、生成AI 使い方の大きなメリットです。従来は、リスク管理者が経験則に基づいて対策を考えていましたが、生成AIなら数秒で複数の選択肢を提示できます。さらに優れた点は、各対策案の「メリット・デメリット」「実施に必要なリソース※4」「期間」まで自動的に整理してくれることです。
あなたの役割は「AIが提案した内容を精査し、プロジェクトの実情に合わせて調整する」ことに集中できます。一から考えるのではなく、提案されたものを改善する方が、はるかに効率的で、質の高い対策が生まれやすいのです。
## ポイント3：継続的なリスク監視の自動化と報告
プロジェクトを進める中で最も手間がかかるのが、リスクの「監視と更新」です。
生成AI 使い方の応用段階では、定期的なリスク評価レポートの作成も自動化できます。「現在のプロジェクト進捗状況を説明するので、今週のリスク評価レポートを作成してください」と指示すれば、構造化されたレポートが生成されます。これにより、手作業で時間をかけていた報告業務が大幅に短縮されます。
さらに、「このリスクが顕在化した兆候※5を見つけたら、すぐに報告するための監視ポイントを定義してください」という使い方もできます。つまり、何に注意を払うべきか、AIが整理してくれるため、プロジェクトメンバー全員が同じ視点でリスクを監視できるようになるのです。
複雑なプロジェクトの成功は、リスク予測と緩和の質で決まります。生成AI 使い方をマスターすることで、限られた時間と人員の中で、より実効的なリスク管理が実現できるのです。
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※1 リスク：プロジェクトの目標達成を妨げる可能性がある要因
※2 リスク監視：リスクが現在どのような状態にあるか定期的に確認する活動
※3 バイアス：無意識の思い込みや偏り
※4 リソース：プロジェクトに必要な人員、予算、時間などの資源
※5 兆候：問題が起きる前の警告信号
