KDDI、AI活用マネジメントプラットフォーム「PROEVER」を導入。プロジェクトの可視化や意思決定の迅速化を図る
更新日 2026年05月19日
【この記事はこんな方におすすめです】
- 複数プロジェクトが並走し、状況把握や意思決定が属人化している開発／IT部門のマネージャー
- プロジェクト管理ツールは現場で定着しているが、横断管理やレポーティングの工数に課題があるPM／PMO
- プロジェクトデータを集約し、AIも活用しながらマネジメントの成熟度を上げたい担当者
マネジメントソリューションズは5月18日、同社のAI 活用マネジメントプラットフォーム「PROEVER（プロエバー）」がKDDIに導入されたと発表しました。
KDDIは、PROEVERによってプロジェクト状況の可視化やデータの収集・一元化を進めるとともに、AI活用による集計・報告書作成の効率化を通じて、意思決定の迅速化を図るとしています。
導入の背景
KDDIは「新サテライトグロース戦略」に基づき、DX、金融、エネルギーなど多岐にわたる成長領域への事業拡大を推進しています。
これを支えるコア技術統括本部 ネットワーク開発本部 クラウドサービス開発部において、大規模かつ複雑なプロジェクト群を推進するなかで、プロジェクト情報の散在や、状況がブラックボックス化してしまうことが課題でした。
これらを解決し、プロジェクト管理の効率化と意思決定の迅速化を実現する目的で、PROEVERの導入を決定したとしています。
導入の決め手と展望
KDDIが導入の決め手として挙げたのは大きく3点です。
- 膨大なプロジェクト状況を“直感的かつ定量的”に可視化できること：ステータスアイコンとダッシュボードの併用により、状況を素早く把握し、データに基づいて判断できる
- 現場ツールを置き換えずに併用できること：現場で定着している開発管理ツールはそのままに、API連携でPROEVERへデータを自動集約する設計を採用。二重入力を発生させずに一元化を実現
- AI活用で集計・報告の工数を減らせること：集約したプロジェクトデータに「PROEVER AI」を活用し、手作業の集計や報告書作成の効率化を狙う。管理業務の工数を削減し、PM／メンバーが本来のマネジメントや開発に注力できる環境づくりにつなげる
導入後の展望としては、PROEVERの活用を通じて得られたデータを基に、プロジェクト成功の「勝ちパターン」をモデル化し、関連部門のプロジェクトへ展開を進めるとしています。
AI最強ナビ編集部コメント
複数のプロジェクトが同時に進む組織ほど、マネジメントのボトルネックになり やすいのが「状況の見えなさ」と「報告のための作業」です。
今回のKDDIの導入事例で注目したいのは、現場で定着している開発管理ツールを置き換えるのではなく、API連携でデータを自動集約し、横断管理のレイヤーを上乗せする設計を採っている点です。
二重入力を生まない前提を置いたうえで、ステータスアイコンとダッシュボードで“共通言語”をつくり、判断の属人性を減らす狙いが読み取れます。
さらに、集約したデータにAIを適用し、集計・報告といった管理工数を削減する方針は、「見える化」を現場運用に落とし込む動きともいえます。
さらに、集約したデータにAIを適用し、集計・報告といった管理工数を削減する方針は、「見える化」を現場運用に落とし込む動きともいえます。
今後は、分類やステータスの定義、入力粒度の揃え方など運用設計が成果を左右するはずです。運用が定着すれば、横断マネジメントの“勝ちパターン”の蓄積にもつながっていく可能性があります。
