プロジェクト管理におけるAIの世界市場は、2023年の25億米ドルから2028年には57億米ドルに成長し、予測期間中の年平均成長率は17.3％と予測されている。AIと機械学習を活用したプラットフォームには、プロジェクト全体の商業的可視性を高める能力がある。プロジェクト管理チームは、AIがはるかに早く問題を認識し予測できるため、危険によってプロジェクトの完了が脅かされる前に、より迅速な対応を取ることができる。より良い迅速な意思決定のために、プロジェクト管理におけるAIは機械学習と予測データ分析を採用し、潜在的な結果についてのより正確な洞察を提供する。
市場動向
推進要因 プロジェクトの成功率を高めるニーズの増加
クリティカルパス分析、ガントチャート、リスク管理手法などのプロジェクト管理ソフトウェアや方法論は、何世紀にもわたって組織で使用されてきた。これらのツールや手法は時代とともに改良され、企業全体のプロジェクト管理に効果的であることが証明されてきた。しかし、プロジェクトマネジメントの専門家によると、時間、予算、計画の範囲内で成功裏に完了し、本番稼動したプロジェクトは全体の35％に過ぎないという。プロジェクト失敗の主な理由は、リソースの不足、プロジェクト計画と管理の不備、利害関係者の関与とコミュニケーションの不足、プロジェクト要件の変化などである。組織は、ルーチン・タスクを自動化する効果的なプロジェクト管理のために、AIベースのソリューションを導入することができる。プロジェクト管理におけるAIの活用は、プロジェクトの成果を大幅に改善し、コストを削減し、効率を高め、コストを削減する可能性を秘めている。
抑制： データのプライバシーとセキュリティに対する懸念の増大
データはしばしば最も重要な組織資産とみなされ、サイバー脅威の防御が必要となる。新しい最先端のデジタル技術を採用する企業は、企業データをリスクにさらすことになる。組織は、サイバー犯罪に対処するための準備がどれほど整っているかにかかわらず、常にこうした危険に打ち勝つのに苦労することになる。企業プロセスの強化を約束する技術革新はすべて、ハッカーや窃盗犯がITシステムに侵入するためのアクセスポイントを増やすことにもなる。これが、企業がAlをベースとしたプロジェクト管理のソリューションを採用することを妨げる主な障害となっている。中小企業は、手頃な価格のパブリック・クラウド・サービス（SME）を容易に利用できる。しかし、これらのサービスはサイバー攻撃やセキュリティ問題に対して脆弱であり、一方、中小企業は財政的な制約からプライベート・クラウドを利用する余裕がない。また、モバイル・デバイスでプロジェクト管理ツールにアクセスできるため、データ漏洩やサイバー攻撃に対してより脆弱である。このように、規制の厳しい業界の企業は、金銭的な制約や情報セキュリティ上の懸念から、最先端のAlベースのプロジェクト管理システムの導入に消極的であると結論づけられる。
チャンス コストの最適化
今日の競争の激しいビジネス環境では、収益改善を目指す組織にとって、コス トの最適化が重要な焦点となっている。企業がコストを最適化する大きな機会を見出すことができる分野の1つが、プロジェクト管理です。AIベースのプロジェクト管理ツールを使用することで、企業はコスト削減の機会を特定し、プロジェクト全体の効率を向上させることができます。AIベースのプロジェクト管理ツールは、過去のプロジェクトデータを分析して支出を削減できる分野を特定することで、企業がコストを最適化するのに役立つ。AIは、リソース利用、調達、プロジェクト・スケジュールに関するデータを分析し、非効率やコスト削減の機会を特定することができる。これにより、企業はリソースをより効果的に割り当て、調達プロセスを合理化し、プロジェクトの遅延を減らすことができ、これらすべてが大幅なコスト削減につながります。コストの最適化だけでなく、AIベースのプロジェクト管理ツールはプロジェクト全体の効率も向上させることができる。データ入力やレポーティングなどの定型作業を自動化することで、プロジェクトチームはより付加価値の高い活動に集中し、より良いプロジェクトの成果を上げることができる。さらに、AIは予測分析を提供し、組織によるデータ主導の意思決定を支援することで、より正確なプロジェクト予測と全体的なプロジェクト成果の向上につながります。
課題：組織のビジネス・ニーズに合致した適切なソリューションの選択
万能のPPMソリューションは存在しないため、プロジェクト集約型の企業にとって、変動が激しく競争が激化する環境の中で競争力を維持し浮揚するために、独自のビジネス目標に合わせて利用可能な選択肢の中から適切なソリューションを選択することは非常に困難です。さらに、PPMソリューションの能力やサービス水準を評価する方法も確立されていない。ビジネス・データの管理は、ソリューションを選択した後でも対処しなければならない重要な問題である。規制された環境で複雑なプロジェクトに取り組んでいる企業は、データに対して強い警戒心を抱いている。 また、採用したソリューションがいずれかの要素を考慮していなければ、企業の日常業務に影響を及ぼし、労働者の生産性を低下させ、財務的損失につながる可能性がある。Planview社の「2017 Project and Portfolio Management Study」によると、企業の73％が需要を満たすのに十分なリソースを持っておらず、55％がプロジェクトとリソースが事業目標とうまく整合していないと報告している。
アプリケーション別では、リスク管理が予測期間中にアプリケーションの中で最も高いCAGRを記録する見込み
プロジェクト管理におけるAIの用途別市場は、プロジェクトスケジュール・予算管理、データ分析・報告・可視化、プロジェクト支援・管理、プロジェクトデータ管理、リスク管理、リソース配分・計画・予測、プロジェクトタスク管理・自動化・優先順位付け、プロジェクトモニタリング、その他（パフォーマンス追跡・KPI管理）に区分される。リスク管理アプリケーションは、予測期間中に最も高いCAGRで成長すると予測されている。望ましい成果に影響を及ぼす可能性のあるプロジェクトのリスクを検出、評価、防止または最小化する活動は、プロジェクト管理におけるリスク管理として知られている。通常、プロジェクトマネージャーは、あるプロジェクトの全過程を通じてリスクマネジメントの手順を監督する役割を担っている。プロジェクトマネジャーは、チームの成果達成能力を制限しかねない潜在的な障害を発見するために、目標を包括的に把握する必要がある。これは、リスク管理を成功させるために必要なことである。
ソリューション別では、予測分析分野が予測期間中に最大の市場規模になると予測される。
予測分析は、収益性と競争力を高めるために、より多くの分野で利用されている。組織は予測分析を利用して、差異やばらつきを評価し、定期的に予測を改善し、過去の実績と並行して予測を監視することができる。この予測データを可視化し、アクセス可能にすることで、サービスチームは必要なときに必要な情報を得ることができる。この戦略は、企業がいくつかの障害を克服するのに役立つ。これには、割り当てられた範囲、資金、時間内でプロジェクトを維持することが含まれる。
予測期間中に最大の市場規模を占めるのは北米
北米は、プロジェクト管理におけるAIで最大の市場シェアを占めると予想される。プロジェクト・マネジャーは、人工知能（AI）が従来の商業的文脈を補完または支援する役割を担い始めている役割のひとつである。人工知能（AI）には、膨大な量のビジネスデータを迅速に評価し、パターンを特定し、そこから結論を出し、予測を立てるという独自の能力がある。プロジェクト管理におけるAIは、プロジェクトの成果を見積もり、特定のパターンを迅速かつ正確に監視する能力があるため、組織にとって不可欠である。
市場参入企業
プロジェクト管理におけるAIベンダーは、新製品発売、製品アップグレード、提携・契約、事業拡大、M&Aなど、さまざまな種類の有機的・無機的成長戦略を実施し、市場での提供を強化している。プロジェクト管理AI世界市場の主要ベンダー IBM（米国）、オラクル（米国）、日立製作所（日本）、アドビ（米国）、マイクロソフト（米国）、TIS（日本）、ServiceNow（米国）、Atlassian（オーストラリア）、Alice Technologies（米国）、Aitheon（米国）、PMaspire（シンガポール）、Forecast（英国）、ClickUp（米国）、Zoho（インド）、ProofHub（米国）、Azeendo（フランス）、Bubblz（フランス）、Lili. ai（フランス）、RationalPlan（ルーマニア）、ClearStrategy（アイルランド）、Saviom（オーストラリア）、CodeComplete（日本）、monday.com（イスラエル）、ImageGrafix（アラブ首長国連邦）、Orangescrum（米国）、Smartsheet（米国）、PSOhub（オランダ）、Bitrix24（米国）、Asana（米国）、Wrike（米国）。
この調査レポートは、プロジェクト管理におけるAI市場を、コンポーネント、アプリケーション、展開形態、組織規模、業種、地域に基づいて分類している。
コンポーネント別
ソリューション
ロボットによるプロセス自動化
チャットボット＆インテリジェントバーチャルアシスタント
予測分析
音声認識
サービス
コンサルティング
導入と統合
サポート＆メンテナンスサービス
アプリケーション別
プロジェクト・スケジューリングと予算管理
データ分析、レポート作成、視覚化
プロジェクトサポート＆管理
プロジェクトデータ管理
リスク管理
リソース配分、計画、予測
プロジェクトタスク管理、自動化、優先順位付け
プロジェクトモニタリング
展開モード別
クラウド
オンプレミス
組織規模別
大企業
中小企業
業種別
銀行、金融サービス、保険
小売・eコマース
ヘルスケア＆ライフサイエンス
政府・防衛
IT & ITeS
エネルギー＆公益事業
電気通信
製造業
建設・エンジニアリング
地域別
北米
米国
カナダ
欧州
英国
ドイツ
フランス
イタリア
スペイン
その他のヨーロッパ
アジア太平洋
中国
日本
インド
韓国
オーストラリア・ニュージーランド
ASEAN
その他のアジア太平洋地域
中東・アフリカ
アラブ首長国連邦
サウジアラビア王国
イスラエル
トルコ
南アフリカ
その他の中東・アフリカ
ラテンアメリカ
ブラジル
メキシコ
その他のラテンアメリカ
2023年2月、日立は変圧器をデジタル化する次世代TXpert Hubを発表した。TXpert Hubは、変圧器のデジタルセンサーから受信した情報を集約、保存、分析することで監視を可能にする。
2023年1月、TISはベクター・コンサルティング・グループとの資本・業務提携を発表した。ベクターは、顧客の長期的な競争優位性を高める革新的なモデルを構築するための付加価値の高いコンサルティングサービスを顧客に提供する。
2022年12月、IBMは、米国を拠点とし、国防、医療、民 間機関など米国連邦政府のみを顧客とするIT近代化およびデジタルトランスフォーメーショ ンサービスプロバイダーであるOcto社を買収することで合意したと発表した。
2022年11月、オラクルNetSuiteはNetSuite Analytics Warehouseのアップデートを発表した。最新のアップデートは、NetSuiteの顧客にとって最初で唯一の構築済みデータウェアハウスとアナリティクス・ソリューションを強化するもので、顧客は関連データセットのブレンドを容易にし、新たな構築済み可視化機能を導入した。
2022年10月、マイクロソフトは仕事の流れに統合されたコンテンツAI、Microsoft Syntexを発表した。コンテンツがコラボレーションとワークフローにシームレスに統合され、コンテンツがコストからアドバンテージに変わる。Syntexは、大量のコンテンツを自動的に読み取り、タグ付けし、インデックスを作成し、検索やアプリケーション、再利用可能な知識として、必要な場所につなげる。
【目次】
1 はじめに （ページ – 39）
1.1 調査目的
1.2 市場の定義
1.3 包含と除外
1.4 市場範囲
1.4.1 市場セグメンテーション
1.4.2 対象地域
1.5 考慮年数
1.6 考慮した通貨
表1 米ドル為替レート、2020-2022年
1.7 利害関係者
2 調査方法（ページ数 – 44）
2.1 調査データ
図1 プロジェクト管理におけるAI市場：調査デザイン
2.1.1 二次データ
2.1.2 一次データ
2.1.2.1 一次インタビュー
2.1.2.2 一次プロファイルの内訳
2.1.2.3 主要業界インサイト
2.2 データの三角測量
2.3 市場規模の推定
図2 市場：トップダウンアプローチとボトムアップアプローチ
2.3.1 トップダウンアプローチ
2.3.2 ボトムアップアプローチ
図3 アプローチ1（供給側）： プロジェクト管理におけるAIのソリューション／サービスからの収益
図4 アプローチ2：ボトムアップ（供給側）： プロジェクト管理におけるAIのソリューション／サービスからの総収入
図5 アプローチ3：ボトムアップ（供給側）： プロジェクト管理におけるAIのソリューション／サービスからの総収入
図6 アプローチ4：ボトムアップ（需要側）： プロジェクト管理におけるAIのソリューションとサービスの支出全体に占める割合
2.4 市場予測
表2 要因分析
2.5 調査の前提
2.6 調査の限界
2.7 景気後退の影響
3 EXECUTIVE SUMMARY（ページ数 – 56）
表3 プロジェクト管理におけるAIの市場規模と成長率、2017～2022年（百万米ドル、前年比）
表 4 2023-2028 年の市場規模と成長率（百万米ドル、前年比）
図7 2023年に市場規模を拡大するソリューション
図8 2023年にはコンサルティングサービスがより大きな市場シェアを占める
図9 2023年に予測分析が最大の市場になる
図10 2023年にはクラウド展開がより好まれるようになる
図11 2023年には大企業の導入が拡大する
図12 データ分析、レポーティング、可視化アプリケーションが2023年に最大市場になる
図13 2023年に最も導入が進むのはITとITサービスの垂直市場
図14 北米が2023年に最大の地域市場となる
4 プレミアムインサイト（ページ数 – 61）
4.1 プロジェクト管理におけるAIの魅力的な市場機会
図15 オンプレミスからクラウドへのデータ転送プラットフォームに対する高い需要
4.2 垂直市場別
図16 IT/IT分野が予測期間中最大市場を占める
4.3 地域別市場
図 17 2028 年までに北米が最大市場になる
4.4 市場：上位コンポーネントと垂直市場
図 18 2028 年までにソリューション分野と IT/IT 分野がそれぞれ最大の市場シェアを占める
5 市場概観（ページ – 63）
5.1 はじめに
5.2 市場ダイナミクス
図 19 推進要因、阻害要因、機会、課題 プロジェクト管理におけるAI市場
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 プロジェクトの成功率を高めるニーズの高まり
5.2.1.2 アジャイルプロジェクト管理手法への注目の高まり
5.2.1.3 競争上の利益を得るために業務パフォーマンスを改善する必要性
5.2.2 阻害要因
5.2.2.1 データプライバシーとセキュリティに対する懸念の増大
5.2.3 機会
5.2.3.1 コストの最適化
(ページ番号 – )
5.2.4 課題
5.2.4.1 組織のビジネスニーズに合致した適切なソリューションの選択
5.2.4.2 AIベースのPMソリューションとレガシーシステムの融合
5.3 業界動向
5.3.1 プロジェクト管理におけるAIの進化
図20 プロジェクトマネジメントにおけるAIの進化
5.3.1.1 従来のプロジェクト管理
5.3.1.2 新しいプロジェクト管理手法
5.3.1.3 従来のプロジェクトマネジメント対プロジェクトマネジメントにおけるAI
5.3.2 プロジェクトマネジメントにおけるAIの主要段階
5.3.3 バリューチェーン分析
図21 プロジェクト管理におけるAI市場：バリューチェーン分析
5.3.3.1 データ収集
5.3.3.2 データ分析
5.3.3.3 意思決定
5.3.3.4 実施
5.3.3.5 評価
5.3.3.6 エンドユーザー／アプリケーション
5.3.4 エコシステム
表5 プロジェクト管理市場におけるAI：エコシステム
5.3.5 ケーススタディ分析
表6 アトラシアン（トレロ）は、クライアントのプロジェクト生産性、効率性、コラボレーションの向上を支援した
表7 プロジェクト管理におけるAIによるプロジェクト管理の効率化： プロッジオ・ソリューション
表8 プロジェクト管理ソリューションにおけるAIによるロジスティクス管理の合理化： TIS
表 9 プロジェクト管理における AI を活用した IT サービス管理の効率化：SERVICENOW SERVICENOW
表10 プロジェクト管理におけるAIによるプロジェクト管理の効率化：HITACHI 日立
表11 プロジェクト管理のAI化で在庫管理とサプライチェーンに変革を： AITHEON
5.3.6 特許分析
5.3.6.1 方法論
5.3.6.2 文書の種類
表12 出願された特許、2019年～2022年
5.3.6.3 イノベーションと特許出願
図 22 年間特許付与数、2019-2022 年
5.3.6.3.1 上位出願者
図 23 特許出願件数の上位 10 社（2019 年～2022 年
表13 プロジェクト管理におけるAIの特許一覧（2021～2023年
5.3.7 価格分析
表 14 価格分析
5.3.8 ポーターの5力モデル
表15 市場：ポーターの5力モデル
5.3.8.1 新規参入の脅威
5.3.8.2 代替品の脅威
5.3.8.3 買い手の交渉力
5.3.8.4 供給者の交渉力
5.3.8.5 競争上のライバル関係
5.3.9 主要ステークホルダーと購買基準
5.3.9.1 購入プロセスにおける主要ステークホルダー
図24 上位3バーティカルの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
表16 上位3バーティカルの購買プロセスにおける利害関係者の影響力
5.3.9.2 購入基準
図25 上位3業種における主な購買基準
表17 バーティカル上位3社の主な購買基準
5.4 技術分析
5.4.1 関連技術
5.4.1.1 人工知能
5.4.1.2 機械学習
5.4.1.3 データマイニング
5.4.1.4 自然言語処理
5.4.1.5 相関分析
5.4.2 関連技術
5.4.2.1 IoT
5.4.2.2 ビッグデータ
5.4.2.3 デジタルツイン
5.5 AIプロジェクト管理市場のバイヤー/クライアントに影響を与える破壊的要因
図 26 市場：バイヤー／クライアントに影響を与える破壊的要因
5.6 主要なカンファレンス＆イベント
表18 市場：会議・イベントの詳細リスト（2022～2023年
5.7 規制の状況
5.7.1 規制機関、政府機関、その他の組織
表19 北米：規制機関、政府機関、その他の組織
表 20 欧州： 規制機関、政府機関、その他の組織
表21 アジア太平洋地域：規制機関、政府機関、その他の組織の一覧
表22 ロウ： 規制機関、政府機関、その他の団体
5.7.1.1 北米
5.7.1.1.1 米国
5.7.1.1.2 カナダ
5.7.1.2 欧州
5.7.1.3 アジア太平洋
5.7.1.3.1 韓国
5.7.1.3.2 中国
5.7.1.3.3 インド
5.7.1.4 中東・アフリカ
5.7.1.4.1 アラブ首長国連邦
5.7.1.4.2 KSA
5.7.1.4.3 バーレーン
5.7.1.5 中南米
5.7.1.5.1 ブラジル
5.7.1.5.2 メキシコ
…
【本レポートのお問い合わせ先】
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レポートコード： TC 8604
