科目ナンバー

GM-IF9-ZLA1

履修条件・関連科目等

履修にあたっての条件はありませんが、春学期のプロジェクト・マネジメントの事前履修がより望ましい。
プロジェクトに関して全く知識が無くて問題ありません。
AI・ITについての知識は問いません(ただし、グループワークや課題取り組みにてWord・エクセル・パワーポイントの操作ができることは必要です)。

授業で使用する言語

日本語

授業で使用する言語（その他の言語）

授業の概要

　国際経営学部の学生は卒業後、多様なプロジェクトに従事することになります。プロジェクトとは「期限があり、かつ特有の不確実性を伴う独自の取り組み」を指します。本講義では、不確実な環境下にてプロジェクトの成功確率を向上させるための、理論と実践の橋渡しを行います。

　春学期の「プロジェクト・マネジメント」では基礎的な知識の習得を主軸においていますが、本講義「プロジェクトマネジメントII」では、現代のビジネス環境において不可欠な「AIとの共生」および「高度な意思決定」にも焦点を当てます。

　講義では、世界標準のプロジェクトマネジメント知識体系であるPMBOK（Project Management Body of Knowledge）の最新第8版（2025年11月英語版発行）をベースとします。最新の知識体系も踏まえ、以下のプロセスを深く考察します。

1. 価値の構築：成果物の生成に終始するのではなく、「価値（Value）」をいかに定義し、実現させるのか。
2. 不確実性への適応： 予測困難な外部環境の変化に対し、策定した計画をいかに柔軟に再構築（適応）させるか。
3. AI時代のプロジェクト(マネジメント)： AIを然るべき形で活用した上で。人間にしかできない「価値創造」の領域をいかに特定し、資源を再配分するか。

　本講義は、具体的なケーススタディをベースとしたグループワークを積極的に行います。知識を現実の複雑な事象にどう適用していくのか、グループワークを通じて共に考え・探求します。

講義後半にてデータ分析の総合コンサルファーム「 DATA VIZ LAB」の永田ゆかり代表をゲストスピーカーとしてお招きする予定であり、経営サイドからみたプロジェクトマネジメントを語っていただききます。

注)
本講義はグループワーク等の質を維持するため、30名程度の少人数制とし、履修希望者が定員を超える場合には事前課題を参照したうえで選抜します。
(注：下記「その他特記事項」欄を必ず確認してください)。

事前課題の内容を踏まえたうえで、履修の可否を遅くても9/27(日)までに、manabaの本講義ページ上のレポートで個別に連絡します。
合格者はDay2(9月28日(月)5限)から参加ください。

科目目的

変化が激しく不確実性の高い現代において、経営的視点（投資対効果や価値定義など）と実行推進的視点（現場管理と適応など）の双方からプロジェクトを俯瞰し、正しくマネジメントするための基盤能力を習得する。特に、AIとの共生が前提となる時代において、テクノロジーを適切に統治しながら、プロジェクトを成功に導くための思考プロセスを養う。

到達目標

1. 価値（Value）管理：
　 単なる成果物の生成にとどまらず、プロジェクトがもたらす「価値」を定義し、それを最大化するための知識・手法を説明できる。
2. 不確実性への適応：
　 予測困難な事象や外部環境の変化に対し、計画を柔軟に再構築するための向き合い方と具体的な判断基準を習得する。
3. 人間独自の価値創出：
　 実務においてAIと役割を分担し、人間が注力すべき「高度な意思決定」や「価値の創出」について、論理的に思考し提案することができる。

授業計画と内容

Day1 ガイダンス
Day2 成果物より「価値」とは? (価値のデリバリー)
Day3 資金をプロジェクトにどう活かすのか (ステークホルダー)
Day4 計画を侮らず、そして恐れず (計画）
Day5 最悪の想定と、そこから見えてくる打ち手の想定 (複雑さへの対応）
Day6 失敗は『学び』という利益 (適応性と回復力)
Day7 ルールを守り、そしてカスタマイズする (テーラリング)
Day8 計画に固執するのか。どう動くべきか (リスク対応の最適化)
Day9 実務におけるAI適用の現状「AIを過信しない、データと向き合う」 (不確実性)
Day10 AIを味方につけ巧く駆るには? (プロジェクト作業)
Day11 AI活用を経て私たちはどうあるべきか (変化を切り抜ける)
Day12 経営サイドからみたプロジェクトマネジメント(ゲストスピーカー予定)
Day13 学びの振り返りと共有 (ディスカッション)
Day14 総括


※上記は進捗具合等により変更することがあります。
　特にゲストスピーカーのご予定により、Day12は前後する可能性があります。

授業時間外の学修の内容

授業終了後の課題提出

授業時間外の学修の内容（その他の内容等）

授業時間外の学修に必要な時間数／週

成績評価の方法・基準

成績評価の方法・基準（備考）

課題や試験のフィードバック方法

授業時間内で講評・解説の時間を設ける／授業時間に限らず、manabaでフィードバックを行う

課題や試験のフィードバック方法（その他の内容等）

アクティブ・ラーニングの実施内容

グループワーク／プレゼンテーション

アクティブ・ラーニングの実施内容（その他の内容等）

授業におけるICTの活用方法

その他

授業におけるICTの活用方法（その他の内容等）

課題提出やグループワーク、プレゼンテーション等で個人のPCが必要
実際の実務に用いるプロジェクトツールや生成AIの利用方等について、講義内にて紹介。

実務経験のある教員による授業

はい

【実務経験有の場合】実務経験の内容

鉄道会社グループのシステム会社（鉄道会社や運輸・旅行業界をはじめ多種の業界に向けてサービス提供）勤務のプロジェクトマネージャとして主に以下のプロジェクトを経験
・大手旅行会社におけるDX推進プロジェクト支援
・各種事業企画策定に関わるプロジェクト
・新規事業創出に向けたマーケティング・ビジネスモデル検討、ならびにフィールディング検証プロジェクト
・特許取得プロジェクト（3件申請中3件取得）
・車掌向け端末の開発プロジェクト
・旅行業に関わるデータ送受システムの設計・開発プロジェクト
・量子技術を用いたビジネス最適化検討プロジェクト
・大規模オンライン予約システムのフロント部分に関わる開発プロジェクト
・小売業界向けのデータ分析実証実験プロジェクト
・中堅企業向けの情報セキュリティコンサル
・最大手鉄道会社社長に向けたAIワークショップ開催プロジェクト　等多数

【実務経験有の場合】実務経験に関連する授業内容

これまでに実際に経験してきたプロジェクト上の具体的な事例を織り交ぜての説明を行います。

テキスト・参考文献等

講義にて配布するもので対応

その他特記事項

事前課題

履修を希望する方は、下記の課題を提出してください。

①本講義の履修を希望する理由を記載してください。シラバスを読んで、現段階であなたが感じている課題(個人でも団体・社会課題でも可）に対してどのように役立つと期待しますか。もちろん現段階での想像で構いません。
春学期のプロジェクト・マネジメントを履修済の者はその旨と、プロジェクト・マネジメント講義を受けた経験を踏まえて記載してください。
（ただし履修可否判定に、春学期プロジェクト・マネジメント講義の履修経験の有無は考慮に含めません）

②あなたは卒業後どのような業種・職種にてどのように活躍したいですか。また、仕事においてAIとの共生はどのようになると予想していますか。
（不安や不明に思うところがあれば、それを中心に論述しても良いです）

③本講義にはグループワークと発表、講師との質疑応答があります。この中でどのような役割・存在になりたいですか。
（現段階で苦手であっても、克服できるよう挑戦したいという内容も大歓迎です）

ファイル名：260925_学籍番号_氏名_事前課題
ファイル形式：Word　（PDFやPPTは受け付けません）

提出期限：2026年9月25日（金）まで
提出場所：manabaの本講義ページ上のレポート

参考URL