【プロジェクトマネージャ試験】論述の対象とするプロジェクトの概要2

プロジェクトの名称

ハイブリッドクラウドを活用した全社データ分析基盤の構築プロジェクト

システムが対象とする企業・機関

• 企業・機関などの種類・業種: 製造業
• 企業・機関などの規模: 1,001～5,000人
• 対象業務の領域: 経営・企画、生産、営業・販売

システムの構成

• システムの形態と規模:ハイブリッドクラウド・プラットフォーム
  • （既存オンプレミスDBと主要クラウドベンダー（AWS, Azureなど）のデータレイク、AIサービスを連携）
• ネットワークの範囲: 同一企業・同一機関などの複数事業所間
• システムの利用者数: 101～300人（主に経営層、各部門のデータ分析担当者）

プロジェクトの規模

• 総工数: 約200人月
• 総額: 約2億5,000万円（クラウド利用料、コンサルティング費用を含む）
• 期間: 18ヶ月

プロジェクトにおけるあなたの立場

• あなたが所属する企業・機関など: 一般企業などのシステム部門
• あなたの役割: プロジェクトマネージャ
• あなたが参加したプロジェクトの要員数: 約25人（自社IT部門、業務部門、外部コンサルタント、クラウドベンダー技術者による混成チーム）

このプロジェクト概要が予想問題に強い理由

この設定は、近年のDX（デジタルトランスフォーメーション）の流れを汲んだ王道プロジェクトであり、以下の点で極めて高い汎用性を持ちます。

1. ステークホルダーの対立を書きやすい
   • 経営層：「早くデータを見て経営判断したい」というトップダウンの要求。
   • 業務部門：「今の業務を変えたくない」という現場の抵抗や、「AIに何ができるのか分からない」という懐疑的な姿勢。
   • IT部門：「クラウドのセキュリティは大丈夫か」「運用できる人材がいない」という技術的・組織的懸念。これらの三者の期待値や利害の対立をマネジメントするストーリーを非常に作りやすいです。
2. 現代的なリスクを盛り込める
   • 技術リスク：クラウドやAIという新しい技術の導入に伴う、性能不足や技術者確保の困難さ。
   • セキュリティリスク：オンプレミスとクラウド間のデータ連携における情報漏洩リスク。
   • コストリスク：クラウドの従量課金モデルによる、想定外のコスト超過リスク。
   • ベンダーリスク：特定のクラウドベンダーにロックインされるリスクや、外部コンサルタントとの連携問題。
3. アジャイルとウォーターフォールの対立に応用可能
   • 全体の基盤構築は予測型（ウォーターフォール）で進めつつ、データ分析の個別テーマ（例：需要予測AIモデル開発）はアジャイルで進める、といったハイブリッド・モデルのストーリーに容易に応用できます。
4. 「事業価値（ベネフィット）」を論じやすい
   • プロジェクトの目標を「コスト削減」「業務効率化」だけでなく、「データに基づく迅速な経営判断の実現」「新たなビジネス機会の創出」といった、より上位の**事業価値（ベネフィット）**に設定しやすく、PMBOKの最新トレンドに沿った論述が可能です。