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AI・データ活用プロジェクトのリスク要因洗い出しのためのレビュー体制


抱えていた課題

データ本部では様々な事業を支援するための多数のAI・データ活用プロジェクトが進行していた。
しかし、いくつかのプロジェクトでは推進上のトラブルが起こることがあった。

実現した結果

トラブルを未然に防ぐために、プロジェクトのリスク要因を洗い出すためのフレームワークを整理。
プロジェクトリーダー同士で相互にレビューを行う仕組みを取り入れた。
この取り組みを通じて、不確実性の高い全プロジェクトのリスク要因を洗い出して対策アクションを実施することで、顕在化する前にトラブルを防ぐことができた。


データ本部では、協業先の企業様、事業部、関係会社などにおける様々な事業に貢献するためのAI・データ活用プロジェクトに取り組んでいます。
また、DeNAが関わる事業が多種多様であるために多数のプロジェクトが存在しています。
これらのプロジェクトでは推進上のトラブルがしばしば起こっており、プロジェクト推進の質を同時に底上げする必要がありました。
そこで、プロジェクト推進に関わるメンバー(プロジェクトリーダー、マネジャー)がお互いにレビューしあう仕組みを取り入れました。
その中では次のような取り組みを行っております。

  • リスク要因洗い出しのためのフレームワーク整理
  • フレームワークを元に全ての関係メンバーが持ち回りでレビューを実施
  • 一部のメンバーに依存しない会議体運用

リスク要因洗い出しのためのフレームワーク整理

プロジェクト推進上のリスクをお互いに確認し合うため、まずは誰がレビューを行ってもリスク要因を十分に洗い出せるようにする必要がありました。
そこでレビューにおいて最低限確認すべき観点を整理したフレームワークを策定しました。詳細は次章で説明します。

関係メンバー全員でレビューを実施

次のステップとして、前述のレビュープロセスを元に関係メンバーにレビューを持ち回りで実施することで、実際にプロジェクト推進について深堀りして理解しながらリスク洗い出しをするという経験を積みました。
もちろん、上記のチェック基準だけではプロジェクト推進のリスク要因は十分に洗い出せないので、ここは事前にドキュメントベースのやり取りした上で、深堀りが必要な部分をグループ内の複数メンバーでさらに質疑・議論することで勘所を掴んでいきました。
レビューにおいては、リスク要因を洗い出すとともに対応アクションまで必ず決めて、定期的に対応状況を確認することで、取りこぼしを抑えています。

一部のメンバーに依存しない会議体運用

以上のようなレビューを繰り返しながら、組織全体で推進上のリスクに気付きやすい体制になるように日々試行錯誤を行うとともに、一部のメンバーに負担が偏ることを避けるために適宜チューニングも行っています。
下記が一例ですが、これらに限らず日々見直しと改善を行っています。

  • レビューの頻度を適正化するために、会議体を分割したりレビューできるメンバーを増員
  • レビューだけに限らず本部内の案件管理のMTGも含めてファシリテーションを持ち回り
  • お互いのリマインドまで含めて、レビューや会議ファシリテーションを手順化

フレームワークの詳細

データ本部の過去の事例から、プロジェクト推進のリスク要因の大半は「プロジェクトフェーズのコンセンサス形成」「役割分担」「ゴール設定」に集約されることがわかっていました。
そこで、最低限確認すべき観点として次のようなチェック基準を設け、その後個別に深ぼりする、といったレビュープロセスをまとめました。

  • プロジェクトフェーズのコンセンサスがカウンターパートと握れているか
  • プロジェクトフェーズをふまえて役割分担が妥当であるか
  • フェーズ内のゴール設定はカウンターパートと合意できているか

works management 01

プロジェクトフェーズについては、こちらの資料が詳しいので合わせてご参照ください。

project member

YUSUKE KAMO マネージャー
HIROKI DEGUCHI マネージャー
KEI HARADA マネージャー Kaggle Master
AKIRA KIKUSATO マネージャー

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