AIエージェントとPMBOK

AIエージェントとPMBOK

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エンジニアが複数のAIエージェントを指揮する場合、PMBOKを中心としたプロジェクトマネジメントの知見が参考になる。以下にポイントを簡潔にまとめる。

1. 役割とスコープの明確化

PMBOKでは最初にスコープ定義を行う。

AIごとに得意分野や目的を割り振り、指示内容と期待する成果を明確に設定。

各AIの役割を「設計担当」「分析担当」「生成担当」などと分けると、効率的に連携できる。

PMBOKではコミュニケーション計画の策定が重要。

AI同士（もしくはエンジニアとAI間）のやり取りや成果の統合方法を事前に決める。

APIやUIなど明確なインターフェースを用意し、情報共有をスムーズに。

3. リソース・ステークホルダー管理

PMBOKのリソース管理と同様に、AIの性能や使用コスト（API利用料金、計算リソース）を把握し最適配分。

ステークホルダーとして、最終成果を受け取る利用者の要件を定期的に確認・調整。

4. 進捗・品質管理

タスクを細分化し、各AIの成果物を段階的に検証（PMBOKの統合変更管理などの仕組みを参照）。

結果を評価し必要に応じてプロンプトやタスク定義を修正しながら品質を保つ。

5. リスクマネジメント

AIの出力が不確実だったり、誤生成のリスクがある。

PMBOKのリスクマネジメントを参考に、定期的にエラー検知やロールバック手段を確保。

バックアップのAIや手動対応プロセスを用意しておく。

これらを小さなスプリント単位で運用し、継続的なフィードバックループを回していくと、AIを「チームメンバー」として扱うマネジメントがスムーズに進む。