過去のデータを明確で実践的な将来予測へ。高度な予測分析を、あらゆるビジネスユーザーに
プロジェクトの成功や失敗を、実際に起こる前に予測できるとしたら？
AI予測分析は、組織が蓄積してきた過去データを、実践的な将来予測へと変換する革新的な機能です。これまでデータサイエンティストや分析の専門家に限られていた高度な予測機能を、Planisware Enterprise上であらゆるビジネスユーザーが利用できるようになります。
予測分析を活用することで、組織は重要なパターンを瞬時に把握し、先回りで推奨事項を受け取り、戦略の妥当性を確信を持って検証できます。しかも、コーディングや複雑なデータモデリングは必要ありません。リソース配分の最適化、コスト予測、優先すべきプロジェクトの判断など、さまざまな場面で、より迅速かつ精度の高い意思決定を支援します。
AI予測分析とは
AI予測分析とは、高度な機械学習アルゴリズムを活用して過去データを分析し、有意義なパターンを検出するとともに、将来の結果を高精度に予測する技術です。プラニスウェアはこの分野の先駆者として、2016年から予測分析機能をEnterpriseプラットフォームに統合しており、さらに、プロジェクト／ポートフォリオ・マネジメントにおけるAI活用のリーダーシップを示す特許も取得しています。
専門知識不要で実現するシームレスな予測分析
従来の機械学習では、モデル構築や専門的な知識が求められることが一般的でした。一方、Planisware Enterpriseの予測分析機能は、日常業務の中でシームレスに活用できるよう設計されています。主な特長は以下のとおりです。
- コーディング不要
あらかじめ組み込まれたアルゴリズムが高度な分析処理を担うため、分析専門家に依存する必要はありません。 - ユーザー主導のインサイト
ビジネスユーザーは予測対象や主要なドライバーを設定するだけで、モデル化はシステム側で自動的に実行されます。予測結果は、具体的な数値または信頼区間として提示されるため、柔軟かつ明確な判断が可能です。 - 信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）
すべてのデータを一元管理できるため、ツール間でのエクスポートやデータ移動は不要です。
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実証済みの活用例
1. プロジェクトKPIを業界標準と比較
PlaniswareのAI予測分析機能により、組織は公開データや外部データソースを活用して、自社プロジェクトのパフォーマンスを業界標準と比較できます。clinicaltrials.govやEMA Clinical Trials database（EMA臨床試験データベース）などのデータセットを統合することで、スケジュール、成功率、地域カバレッジといったプロジェクトKPIを、業界全体の傾向と照らし合わせて評価できます。
- clinicaltrials.govなどの公開データベースが提供するAPIを利用して、外部データを自動取得
- AI搭載の言語モデルにより、外部データと社内データの用語や分類を自動的に対応付け（セマンティック値のマッピング）
- 治療領域、試験フェーズ、地域など、主要なパフォーマンスドライバーを特定
コスト、期間、成功率を含むプロジェクトKPIを過去実績および業界全体のベンチマークと比較
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2. コストとリソースの予測（回帰分析）
ハイテク業界から自動車製造業まで、多くの企業が、不正確な見積もりによるリソース不足やコスト超過という課題に直面しています。AI予測分析は、以下のようなアプローチによって、こうした課題の解決を支援します。
- 過去のプロジェクト期間、タイプ、成果データを学習
- 現在の予測値を過去の実績パターンと比較
- リソース計画が現実的か、調整が必要かをユーザーに提示
その結果、想定外の事態を減らし、計画精度を向上させるとともに、あらゆるプロジェクトフェーズにおいてデータに基づくリソース計画を実現します。
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3. 戦略的な入札判断を支援する受注予測（分類分析）
再生可能エネルギー業界のように複数の案件入札を同時に進める企業では、「どの案件を優先すべきか」という判断が重要になります。AIを活用した分類モデルにより、この意思決定を迅速に支援します。
- プロジェクトタイプ、規模、期間などの主要ドライバーを特定・分析
- 成功確率の最も高い入札案件を特定し、チームへアラート
- たとえば「大口径風力タービン案件で高い勝率を維持している」といった強みを可視化し、改善すべき領域も特定することで、戦略立案を支援
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分かりやすく、すぐに活用できる予測結果
予測分析機能は、結果を提示するだけでなく、その活用まで支援します。
- ドリルダウン分析 : モデルが特定の予測結果を導き出した理由を詳細に確認可能
- 信頼度の可視化 : 各予測に対するシステムの信頼度を可視化し、予測結果をより確信を持って評価可能
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変革をもたらす価値
AI予測分析を導入することで、組織は以下のような具体的なビジネス価値を得られます。
- 予測迅速化 : 分析を自動化することで、インサイトを即座に取得
- 戦略的集中 : 「実行できるか」ではなく「実行すべきか」という視点へ移行し、プロジェクトを戦略目標と整合
- エラー削減 : 自動チェックにより不整合を検出し、重大なミスを最小化
- 継続的改善 : ドライバーを分析しながらアプローチを継続的に改善し、プロジェクトを重ねるごとに競争優位性を強化
データを戦略的資産へと変える準備はできていますか
AI予測分析は、予測分析機能を利用しているPlanisware Enterpriseバージョン6.3以降のお客様を対象に提供されています。なお、予測結果を単一の数値ではなく信頼区間として表示するには、バージョン7.1.5以降が必要です。
