プロジェクトナレッジベース：完了したプロジェクトから、より良い計画を

直近5件のプロジェクトで、建築許可には実際にどれだけかかりましたか。そして最後に完了済みのプロジェクト計画を読み返したのはいつでしょうか。本ガイドでは、完成した計画にどのような学びが眠っているのか、そして Merlin Project と MCP サーバーを使ってそこからナレッジベースを構築する方法を紹介します。

見積もりの多くは記憶に頼っています。プロジェクトリーダーは直近の似たプロジェクトを思い浮かべ、少し余裕を上乗せして数字を入れます。その一方で、実際の値はアーカイブに眠っています。完了したプロジェクトの実績データとしてです。プロジェクトナレッジベースは、これらのデータを新しい計画のたびに参照できるようにします。

あなたにとってのメリット

どの見積もりの前にも、同じ問いがあります。これは実際にどれだけかかり、自社にとっていくらのコストになるのか。ナレッジベースは自社のデータからその答えを出し、4つのメリットをもたらします。

• より正確な期間見積もり。 各アクティビティに、類似のアクティビティが実際に要した期間を割り当てます。種類、サプライヤー、行政機関、季節ごとに分けて扱います。
• 根拠のあるバッファ。 すべてに一律10パーセントを上乗せするのではなく、データ上で所要期間がばらつくアクティビティの後ろに予備を置きます。
• 見通せる設計コスト。 チームが自社の工数を過小評価する係数がわかり、その係数で見積もりと報酬を算定できます。
• 手戻りの削減。 既知の問題は、前回効果があった対策とともに、次のプロジェクトの初期リスク登録簿にあらかじめ載っています。

効果の大きさは、本ガイドのサンプルアーカイブが示しています。ある設計事務所が2021年から2026年に手がけた12件の建設プロジェクトで、計画値と実績値を持つアクティビティは約1,350件です。この記事のすべての数字を検算できるよう、アーカイブは私たちが構成しました。そこに含まれるパターンは、建設業界のどの事務所にもなじみのあるものです。効果が特にはっきり表れるのは、同じ公共発注者の保育園2件です。ひまわり保育園では、事務所は2022年に経験から見積もりました。2年後ににじいろ保育園を計画した際には、過去プロジェクトの実績値を取り入れました。

違いを生んだのは、許可の所要期間、発注、躯体工事の時期です。事務所はこれらを過去プロジェクトの教訓に基づいて計画しました。アーカイブ全体でも同じ傾向が確認できます。最初の7件は、平均して計画期間の23パーセント遅れて完了しました。分析結果のサプライヤー、専門設計者、行政機関の所要期間を使って計画した続く3件では、遅延は8パーセントに縮まりました。

理論：プロジェクトがプロジェクトから学びにくい理由

「過去を記憶できない者は、それを繰り返す運命にある。」
George Santayana, The Life of Reason, 1905

プロジェクトが終わるとチームは次へ移り、うまくいかなかったことは個人の頭の中に残ります。Project Management Institute は2015年の調査Pulse of the Professionで、組織がプロジェクト間で知識をどれだけ効果的に受け渡しているかを尋ねました。「非常に効果的」と答えたのはわずか14パーセントでした。成功率の高い組織は、そのための正式なプロセスを持つ割合が2倍でした。75パーセント対35パーセントです。

研究から得られた3つの知見が、このギャップを説明します。

計画錯誤。 ダニエル・カーネマンとエイモス・トベルスキーは1979年、人は自分の取り組みにかかる期間を体系的に過小評価すると述べました。類似の取り組みがもっと長くかかったと知っている場合でもです。カーネマンは『ファスト&スロー』(2011年)で、自身の教科書プロジェクトについて語っています。チームは約2年を見込んでいましたが、類似のチームは7年から10年かかっており、多くは完成すらしていませんでした。結局、8年かかりました。ダグラス・ホフスタッターは1979年、『ゲーデル、エッシャー、バッハ』でこの現象を法則にまとめました。「物事は常に予想より長くかかる。ホフスタッターの法則を考慮に入れても。」プロジェクトの中で人がなぜそのように判断するのかは、プロジェクトマネージャーのための心理学理論の概要でも扱っています。

内部の視点と外部の視点。 カーネマンは2種類の見積もり方を区別します。内部の視点に立つ人は、自分のプロジェクトをその計画と前提から見ます。外部の視点は、類似のプロジェクトがどうなったかを問うため、事前には誰も知らない障害も含みます。ベント・フリウビヤはこれを基に参照クラス予測(Reference Class Forecasting)を構築しました。新しいプロジェクトを、類似プロジェクト群の実際の結果に基づいて見積もる手法です。彼のデータベースには16,000件を超えるプロジェクトが含まれます。『How Big Things Get Done』(2023年)によれば、予算とスケジュールを同時に守ったのはそのうち8.5パーセントだけでした。

暗黙知と形式知。 野中郁次郎と竹内弘高は『知識創造企業』(1995年)で、組織がどのように学ぶかを説明しています。人が持っていながらほとんど言葉にしない知識を、文書化された知識へと変換することによってです。「佐藤サッシはいつも納品が遅い」という一文は、ある現場監督の頭の中にあります。「6件中6件で8から12稼働日の遅延」であれば、新しく入った同僚も活用できます。

つまり、完了した計画は未加工の参照クラスです。実績値が外部の視点を、リスクと問題の添付項目が文書化された知識を提供します。足りないのは、複数のプロジェクトにまたがる分析です。

Merlin Project と MCP サーバー

Merlin Project は、アクティビティごとに予定値、期待値、実際の値を保存します。さらに、アクティビティ、割り当て、リソースに添付項目を付けられます。リスク、問題、情報などです。進行中のプロジェクトで実績値を記録する方法はシリーズ記事実際の進捗を記録するで、基本は学習章予定と実際の比較で解説しています。

Merlin Project の MCP サーバーは、Claude のような AI にこれらのデータへの読み取りアクセスを与えます。有効化はプロジェクトごとに、ツールバーの「AI ツール」ボタンから行います。セットアップはMCP ドキュメントに記載されています。ナレッジベースにとって重要な特性が2つあります。サーバーは開いていて共有を許可したすべてのドキュメントを扱い、AI はそれらをプロジェクトごとに分析します。アーカイブを分析するには、分析対象の完了済みプロジェクトを開いておきます。そしてサーバーは読み取り専用です。計画は一切変わらず、得られた知見を次のプロジェクトに反映するのはお客様自身です。その際にデータがどう扱われるかは、デジタル主権とデータ保護に関する記事で説明しています。

完了した計画には9つの学習源があります。計算ツールの後に続く番号付きのセクションで、この順に取り上げます。

学習源	そこから学べること	Merlin Project のデータ
アクティビティの種類ごとの予実	繰り返し発生するアクティビティの見積もり係数	予定と実際の作業時間および所要期間
サプライヤーとパートナー	会社ごとの納期遵守率	実際の終了日、リソース、問題の添付項目
行政機関と期限	行政機関ごとの所要期間	許可と期限の実際の所要期間
幅	実データに基づく3点見積もり	複数プロジェクトの実績値
バッファ	ばらつきのある箇所への予備	アクティビティの種類ごとのばらつき、クリティカルパス
季節と条件	躯体工事と乾燥の季節係数	実際の開始日と実際の所要期間
設計工数とコスト	自社業務の算定係数	作業時間、コスト単価、出来高
リスクと問題	較正された発生確率、初期登録簿	リスクと問題の添付項目
教訓	適用範囲付きの転用可能なルール	情報の添付項目、リスクのフィールド「学んだこと」

計算ツール：お客様のアーカイブで今すぐ分析できること

これらの分析のうち現在のアーカイブで可能なものは、Merlin Project での5つの習慣で決まります。計算ツールはその習慣を尋ね、すでに可能な分析、まだ足りない分析、最も多くの分析を可能にする次の一歩を示します。各行から該当するセクションに移動できます。

1. 予実比較：アクティビティの種類ごとの見積もり係数

進行中のプロジェクトでは、予実比較は管理に使います。複数のプロジェクトにまたがると、それは学習の道具になります。実際の所要期間を予定の所要期間で割ると係数が得られます。ある種類のアクティビティで、この係数がどのプロジェクトでも1を超えているなら、見積もりの誤差には体系的な原因があります。これは、カーネマンの外部の視点を個々のアクティビティに当てはめたものです。この係数を使えば、新しい見積もりを提案に載せる前に補正できます。前提は比較可能性です。あるときは「躯体 実施設計」、別のときは「躯体実設」という名前では、どの分析も関連を認識できません。

Merlin Project では、アウトラインで 予定作業時間、実際の作業時間、予定終了日、実際の終了日 の列を表示します。比較可能性を確保するには、統一したアクティビティ名を使うか、インスペクタの ユーザ定義 で「アクティビティの種類」や「工種」といったカスタムフィールドを作成します。これをプロジェクトテンプレートまたはライブラリに保存すれば、新しいプロジェクトすべてに最初から含まれます。AI は MCP サーバーを通じて、アクティビティごとの予定値と実際の値を読み取ります。

サンプルアーカイブでは

市建築指導課での許可は平均して計画の2倍かかり、県土木事務所では計画どおりでした。「許可」に一律の値を使っていたら、事務所は両方の行政機関を見誤っていたことになります。こうした外部の要因は、次の2つのセクションで扱います。注目すべきは自社業務の係数です。実施設計は、完了した10件すべてのプロジェクトで計画より13から15パーセント長くかかりました。1.15を上乗せすれば、計測された通常のケースで計画できます。

ご自身で試せるプロンプト

Merlin Project で完了済みのプロジェクトを10件開き、AI ツールに共有を
許可しました。各プロジェクトから、完了したすべてのアクティビティを
予定所要期間と実際の所要期間とともに読み取ってください。同じ名前の
アクティビティをプロジェクト横断でまとめ、アクティビティの種類ごとに
実際の所要期間 ÷ 予定の所要期間の係数を計算してください。プロジェクト数、
係数の平均、最小値、最大値を表にまとめ、平均係数の順に並べて、
差の大きいものを上に表示してください。

2. サプライヤーとパートナー：数字で見る納期遵守

サプライヤーやパートナーの期日は、外部の依存関係です。お客様の影響力の外にあり、遅れはすべての後続アクティビティに響きます。計画には約束された納期が、ナレッジベースには実際の納期が記録されます。これにより、計測した納期遵守率に基づいてサプライヤーと協力会社を選び、各社が実際に必要とする納期を計画に組み込めます。分母に注意してください。2件の発注で2回の遅れは、20件の発注で2回の遅れより重く受け止めるべきです。発注件数があってはじめて、印象が比率になります。サプライヤーを最初から管理する方法は、調達マネジメントに関する記事で解説しています。

Merlin Project では、外部の会社をリソースとして登録するか、「サプライヤー」フィールドに会社名を入力します。これで、各納品アクティビティを会社に結び付けられます。遅れたアクティビティには、カテゴリ、種類、短い説明を付けた 問題 タイプの添付項目を付けます。添付項目 の表示には、プロジェクトのすべての問題が一覧表示されます。ナレッジベースには両方が必要です。実績値から計測した遅延と、問題の添付項目に記された原因です。

サンプルアーカイブでは

佐藤サッシは6件の発注すべてで納品が遅れました。最初の3件のプロジェクトでは、それは計画上の問題の添付項目として、個別の不満として残っていただけでした。比較してはじめてパターンが見えます。約束より8から12稼働日遅れ、その間、建物は開口したままで、乾式間仕切りと床下地モルタルが待たされていました。事務所は、約束から最大1日の遅れで納品していた高橋窓工業に切り替えました。構造設計でも同様でした。大塚設計は2回とも6稼働日遅れて納品し、石川構造設計は10件の発注すべてで計画どおりでした。

ご自身で試せるプロンプト

共有を許可したすべてのプロジェクトから、外部の会社が関わる
アクティビティを、予定終了日と実際の終了日とともに読み取ってください。
会社ごとに、発注件数、平均遅延(稼働日)、最大遅延を計算してください。
それらのアクティビティに付いた問題の添付項目も加えて、記載された原因を
まとめてください。複数のプロジェクトにわたって信頼性が低いのはどの会社で、
その判断はどのデータに基づいていますか。

3. 行政機関と期限：窓口ごとの所要期間

行政手続きはプロジェクトの早い段階にあり、しばしばクリティカルパス上にあります。1日の遅れが後続のすべてをずらします。法令や手引きには標準処理期間が記載されていますが、実際の処理期間とはほとんど関係がありません。標準処理期間で計画する人は、内部の視点で見積もっています。許可、審査、入札期限を担当窓口の計測した処理期間で計画すれば、プロジェクト初期に最も多い大幅な遅延を避けられます。

Merlin Project では、許可と期限を独立したアクティビティとしてモデル化します。役所だけが作業する待ち時間は、所要期間を設定して割り当てなしで作成し、担当窓口は「行政機関」フィールドに記録します。完了後は、アクティビティに作業がなくても実際の終了日を入力してください。そうしないと、プロジェクトで最も重要な実績値が欠けます。建築プロジェクトを特徴づける設計フェーズと期限は、建築分野のプロジェクト管理ガイドにまとめています。

サンプルアーカイブでは

市建築指導課は5件のプロジェクトで59から72稼働日を要しました。計画は30から40でした。県土木事務所は4件のプロジェクトで計画の30をぴったり守りました。両方の行政機関に共通の値を使うと、事務所は市では何週間も外れ、県では予備を無駄にします。結論は、行政機関ごとに所要期間を設定することです。公共入札も同じ論理に従います。ひまわり保育園では異議申立てで20稼働日を失いました。にじいろ保育園では、事務所が評価基準表を事前に発注機関とすり合わせ、異議申立ては出ませんでした。

ご自身で試せるプロンプト

共有を許可したすべてのプロジェクトで、許可、審査、入札期限に関する
アクティビティを探してください。アクティビティごとに、プロジェクト、
プロジェクト説明に記載された担当行政機関、予定所要期間と実際の
所要期間を出力してください。行政機関ごとにグループ化し、行政機関ごとに
最短、典型的、最長の所要期間を示してください。同じ行政機関で新しい
プロジェクトを計画する場合、どの値を設定すべきですか。

4. 幅：実データに基づく3点見積もり

3点見積もりは、1つのアクティビティを3つの値で表します。楽観値(O)、最可能値(M)、悲観値(P)です。PERT の式 (O + 4M + P) / 6 は、これらを1つの期待値にまとめ、M を4倍に重み付けします。背景はPERT 図のガイドで解説しています。たいていチームは3つの値を推測します。ナレッジベースがあれば、それを計測できます。O は観測された最短値、M は最頻値、P は最長値です。これで繰り返し発生するアクティビティに、平均でしか当たらない1つの数字ではなく、信頼できる幅を与えられます。そこから分布がどう生まれるかは、モンテカルロ・シミュレーションのガイドで紹介しています。

Merlin Project はアクティビティごとに計画期間と実績値を1つずつ保存し、3点見積もりのネイティブ機能はありません。O と P 用に2つのカスタムフィールドを作成し、テンプレートでナレッジベースの値を入力します。計画期間が M になります。AI は MCP サーバーを通じて3つの値すべてを読み取り、それを使ってシミュレーションを行います。手順は記事Merlin Project でのモンテカルロ・シミュレーションで紹介しています。

サンプルアーカイブでは

平均値と PERT はいずれも約66稼働日で、事務所は2024年から65を設定しています。ただし単一の値は、アクティビティのばらつきの大きさを伝えません。市建築指導課では最短と最長の手続きの差が13稼働日あり、県土木事務所では1日もありません。予備が必要なのは前者だけです。さらに、59から72の幅はモンテカルロ・シミュレーションの入力値になります。計測値を使えば、「計画期間のプラスマイナス20パーセント」という一律の仮定を置き換えられます。

ご自身で試せるプロンプト

共有を許可したプロジェクトのうち少なくとも3件に登場するアクティビティの
種類ごとに、実際の所要期間から3点見積もりを計算してください。O は最短値、
M は最頻値、P は最長値とします。あわせて PERT の期待値 (O + 4M + P) / 6 も
出力してください。プロジェクト数が5件未満のアクティビティの種類には、
データ基盤が不確かであることを示す印を付けてください。

5. バッファ：ばらつきのある箇所に予備を置く

バッファは、期日を不確実性から守ります。たとえばアクティビティごとに10パーセントのように一律に配分すると、安定したアクティビティに置かれ、ばらつくアクティビティで足りなくなります。さらに行動上の効果も加わります。シリル・ノースコート・パーキンソンは1955年、The Economist に次のように書きました。「仕事の量は、完成のために与えられた時間をすべて満たすまで膨張する。」どのアクティビティにも予備を与えると、たいてい使い切られます。エリヤフ・ゴールドラットは『クリティカルチェーン』(1997年)でそこから結論を導きました。アクティビティから予備を取り除き、まとめて重要な期日の前に置くというものです。このバッファの大きさと置き場所はナレッジベースが教えてくれます。クリティカルパス上で大きくばらつくアクティビティの後ろです。そうすれば、同じ予備量でより多くの期日を守れます。

Merlin Project では、まとめたバッファを割り当てのない独立したアクティビティとして、守る対象のマイルストーンの前に置き、「許可バッファ」のようにはっきりした名前を付けます。プロジェクトの進行中に、予備がどれだけ消費されたかを確認できます。ネットワーク上で元から余裕がある箇所は、期待される余裕期間の合計 と 期待される最長の余裕期間 の列でわかります。希望の期日に予備が足りない場合は、ファストトラッキング、クラッシング、コンタリングの記事のテクニックが役立ちます。

サンプルアーカイブでは

一律に配分すると、データ上で最大13稼働日ばらつく許可で予備が不足します。的を絞って置けば、予備はばらつきのある箇所に入ります。バッファの大きさは幅から決まります。アーカイブ上で59から72稼働日のアクティビティを66で計画するなら、高い納期遵守率のためにはその後ろに約6日の予備が必要です。10件のプロジェクトで最大1日しかずれなかったアクティビティなら、上乗せは不要です。予備全体が足りるかどうかは、P80 または P90 を使ったモンテカルロ・シミュレーションで確かめられます。

ご自身で試せるプロンプト

現在のドキュメントから新しいプロジェクトの計画を読み取ってください。
クリティカルパス上の各アクティビティを、ファイルとして渡す私たちの
ナレッジベースの幅と照合してください。どのアクティビティの後ろに
まとめたバッファを置くべきか、そして最終期日を約80パーセントの確率で
守るにはどれだけの大きさが必要かを提案してください。計画期間に
すでに予備が含まれているアクティビティも挙げてください。

6. 季節と条件：季節係数

ずれの中には、アクティビティの実施時期に左右されるものがあります。建設では凍結と雨が躯体工事を遅らせ、冬は床下地モルタルの乾燥が遅くなります。ソフトウェア開発では、休暇シーズンや顧客の四半期決算が影響します。こうした影響は複数のアクティビティに同時に及びます。モンテカルロの理論ではこれを相関と呼びます。季節係数は、これを最も簡単な方法で見積もりに取り込みます。特定の季節に長引くアクティビティがわかり、時期をずらすか、上乗せ分を計画に組み込めます。

AI は実際の開始日を使って、Merlin Project の各アクティビティを季節に振り分けます。天候に左右される乾燥期間や待ち時間は、所要期間を計測できるよう、割り当てのない独立したアクティビティとしてモデル化します。会社の休業日や祝日は、プロジェクト設定の カレンダー に登録します。そうしないと、休暇の週が統計上の遅延として表れます。

サンプルアーカイブでは

冬はどの躯体工事にも時間的な損失をもたらしました。信頼できる躯体業者で15パーセント、渡辺建設では48パーセントです。渡辺建設は夏でも計画より4分の1遅くなりました。あるプロジェクトでは、凍結のため躯体工事が15稼働日止まりました。そこから導かれるルールは、躯体工事を12月から2月に計画しないか、冬季施工を係数とコストで織り込むことです。渡辺建設のパターンはどのリスク登録簿にも載っていませんでした。誰かが実績値を会社と月でグループ化してはじめて見えてきます。

ご自身で試せるプロンプト

共有を許可したプロジェクトの完了済みの躯体工事と乾燥のアクティビティを
すべて、実際の開始月と施工会社でグループ化してください。グループごとに
実際の所要期間と予定の所要期間の係数を計算してください。同じアクティビティが
明らかに長くかかる月や会社はありますか。1月の躯体工事には、どの係数を
設定すべきですか。

7. 設計工数とコスト：自社業務にかかるコスト

コストは2か所でずれます。外注業務では追加変更と価格上昇によって、そして自社の作業でです。2つ目は請求書に載らないため、多くの人が見落とします。一括報酬の場合、過小評価した1時間はすべて事務所の負担です。どの契約形態がどのリスクをどう分担するかは、固定価格、T&M、実費精算に関する記事で解説しています。進行中のプロジェクトでは、アーンドバリュー分析がずれを示し、コスト効率指数 CPI が支出1円あたりの出来高を示します。完了したプロジェクト全体を通すと、そこから算定係数が得られ、見積もりと報酬にチームが実際に必要とする工数が反映されます。

リソースごとに時間単価を設定すると、Merlin Project は予定と実際の作業時間から予定コストと実際のコストを計算します。コストの設定方法は学習章コストで紹介しています。アーンドバリュー分析の指標(PV、EV、AC、CPI、SPI)は、プロジェクト設定の状況報告日を基準にします。プロジェクト横断で負荷を見るには、すべてのプロジェクトで1つのリソースプールを共有します。さらに MCP サーバーは、コスト、作業時間、出来高の時系列値、つまり週や月ごとの推移も提供します。

サンプルアーカイブでは

事務所はどのプロジェクトでも実施設計を過小評価しており、通常のケースで15パーセントでした。10件のプロジェクトを合計すると118稼働日、時間単価¥14,720で約¥13,896,000になり、どの報酬にも含まれていませんでした。同じデータには2つ目のパターンがあります。3件のプロジェクトが同時に実施設計に入っていると係数は1.35から1.37に上がり、プロジェクトリーダーは過負荷を訴えました。算定にとっての意味は、自社の設計に15パーセントを上乗せし、このフェーズで並行させるプロジェクトは最大2件にすることです。外注コストでは、2021年と2022年の建設費上昇が目立ちます。この2年に開始したすべてのプロジェクトに影響し、コスト算定を¥3,200,000から¥22,048,000上回りました。

ご自身で試せるプロンプト

共有を許可したすべてのプロジェクトから、設計フェーズごとに予定と実際の
作業時間、および予定と実際のコストを読み取ってください。フェーズごとに
実際と予定の係数と、追加工数を円で計算してください。さらに実際の日付から、
何件のプロジェクトが同時に実施設計中だったかを確認し、そのときに係数が
上がるかどうかを調べてください。

8. リスクと問題：発生確率を較正する

リスク登録簿には見積もりが含まれています。リスクはどれくらいの確率で発生し、発生したらいくらかかるのか。プロジェクトが終われば、何が起きたかは確定します。この2つの照合を較正と呼びます。よく較正されたチームがリスクを30パーセントと評価すれば、10件中およそ3件が発生します。比率が大きくずれていれば、登録簿は注意を間違った箇所に向けています。較正した値を使えば、次の登録簿は自社で実際に起きているリスクから始まります。問題は、誰もリスクとして予想していなかった出来事で全体像を補います。

Merlin Project の リスク タイプの添付項目には、発生確率と影響に加えて、結果を記録する4つのフィールドがあります。発生した、コスト、遅延、学んだこと です。コストと遅延は記録用であり、Merlin は計画や予算に算入しません。遅くともプロジェクト完了までにこれらのフィールドを記入してください。そうしないと、登録簿は懸念のリストのままです。計画外の障害は 問題 として記録します。基本は学習章リスク管理で、進行中のプロジェクトでの管理はガイドMerlin Project によるリスク管理で解説しています。

サンプルアーカイブでは

登録簿は時間とともに成熟していきます。最初の4件のプロジェクトには合わせて7つのリスクしかなく、窓の遅延は問題としてのみ記録されていました。5件目以降、事務所は過去プロジェクトの教訓を対策付きのリスクとして取り入れました。較正によって2つの修正が行われました。地盤リスクは6件の新築で30パーセントとして登録簿に載り、発生したのは既存建物が残る敷地での1回でした。新規造成地については15パーセントに下げました。佐藤サッシの納期遅延は3件の発注すべてで発生し、サプライヤーの変更で解決しました。3つ目のパターンである冬の遅い躯体業者は、どの登録簿にも現れませんでした。だからこそナレッジベースには両方の情報源が必要です。文書化されたリスクと、実績値に表れる純粋なずれです。

ご自身で試せるプロンプト

共有を許可したすべてのプロジェクトから、リスクの添付項目をタイトル、
発生確率、発生した、コスト、遅延、学んだことのフィールドとともに、
さらにすべての問題の添付項目を読み取ってください。同種のリスクを
プロジェクト横断でまとめてください。リスクごとに、見積もった発生確率と
観測された比率を比較してください。また、複数回発生したにもかかわらず、
どの登録簿にもリスクとして載っていなかった問題を一覧にしてください。
そこから、提案する発生確率、典型的な影響、実績のある対策を含む、
新しいプロジェクト用の初期リスク登録簿を作成してください。

9. 教訓：適用範囲付きのルール

教訓は数字の理由を示します。なぜ時間がかかったのか、次回は何が役立つのか。その価値は2つの点にかかっています。1つ目は振り返りの場での姿勢です。ノーム・カースは2001年、レトロスペクティブのための「Prime Directive」を次のようにまとめました。「何が明らかになろうとも、私たちは、誰もがその時点での知識、スキルと能力、利用可能なリソース、そしてその場の状況のもとで最善を尽くしたと理解し、心から信じる。」責任者探しをすれば、正直な答えは得られません。2つ目は適用範囲です。既存建物の改修から得た教訓は、自動的に新築に当てはまるわけではありません。何に当てはまるのかが示されていなければ、それは逸話のままです。適用範囲が示されていれば、その場にいなかった同僚もその教訓を見つけられます。その正式な枠組みはプロジェクト完了で説明しています。

Merlin Project では、マイルストーン「プロジェクト完了」に 情報 タイプの添付項目を付け、教訓を記録します。何がうまくいかなかったか、何が機能したか、その教訓がどの種類のプロジェクトに当てはまるかです。個々のリスクに関する教訓は、そのリスクのフィールド 学んだこと に書きます。そこなら頻度、コスト、遅延と結び付いたまま残ります。情報用の独自の種類「教訓」は、プロジェクト設定の 値リスト で作成できます。

サンプルアーカイブでは

適用範囲付きの教訓がどれほど効くかは、2件の既存建物改修が示しています。大正期の洋館では、職人が解体時にアスベストを発見しました。22稼働日の工事停止、¥6,080,000の追加費用です。教訓は「入札前に有害物質調査を行う。既存建物の改修すべてに適用」でした。その後の水車道の町家では、事務所が調査を事前に実施しました。そのため除去工事は最初から数量明細書に入っていました。

個人施主の追加要望でも同様でした。ヴィンヤードヒル二世帯住宅は内装の変更で15稼働日と¥6,000,000を失い、そのため後の戸建て住宅では内装着工前に仕様決定の期限を設けました。

ご自身で試せるプロンプト

共有を許可したプロジェクトから、マイルストーン「プロジェクト完了」に
付いた情報の添付項目と、すべてのリスクの「学んだこと」フィールドを
読み取ってください。そこから転用可能なルールを作成してください。
ルールごとに、どのプロジェクトの種類、設計フェーズ、工種に当てはまるか、
何件のプロジェクトで裏付けられているか、どのプロジェクトに基づくかを
示してください。1回しか起きておらず、原因が書かれていない個別の事例は
除外してください。

アーカイブからナレッジベースへ

9つの分析からナレッジベースが生まれます。チームに使ってもらうには、プロジェクトのたびに成長する決まった形が必要です。実績があるのは、AI が Merlin のプロジェクトから内容を埋める、5つの章からなるドキュメントプロジェクトです。

project-knowledge-base/
├── index.adoc                 目的、データの時点、使い方
├── 1-projects/                完了したプロジェクトごとのプロフィール
├── 2-metrics/                 見積もり係数、幅、コスト
├── 3-risks-and-lessons/       リスクカタログ、教訓、初期登録簿
├── 4-templates/               プロンプトとチェックリスト
└── 5-methodology/             データ基盤、更新ルール、用語集

プロジェクトごとのプロフィールには、プロジェクトの種類、期間、期日とコストの予実比較、さらに最も大きな5つのずれ、発生したリスク、教訓を記録します。第2章と第3章は AI がすべてのプロフィールから計算し、各値はその出所となるプロジェクトを参照します。AsciiDoc ファイルとして作成すれば、adoc Studioが各章をウェブサイトとして書き出し、そのナビゲーションはフォルダとファイルから生成されます。すぐに使えてカスタマイズできる構成は、ドキュメント用プロジェクトテンプレートで提供しています。ナレッジベースには顧客名、コスト、期日が含まれるため、保護されたサーバーに置いてください。

プロジェクトが完了するたびにプロフィールを1つ追加し、AI が第2章と第3章を再計算し、ウェブサイトを再度書き出します。

今日から記録すべきこと

1年後にアーカイブがパターンを示すか、空白だらけになるかは、5つの習慣で決まります。現在の状況は計算ツールで確認できます。

1. 実績値をすぐに記録する： 完了したすべてのアクティビティについて、実際の開始日、実際の終了日、実際の作業時間を記録します。待ち時間や許可も含みます。
2. アクティビティを分類する。 最も簡単なのは、共通のプロジェクトテンプレートにアクティビティの種類用のフィールドかタグを用意することです。テンプレートの決まった名前も、誰も変えなければ同じ役割を果たします。
3. 外部パートナーを結び付ける。 リソースまたはフィールドとして結び付ければ、納期遵守率を計測できます。
4. リスクを終結させる。 遅くともプロジェクト完了までに、発生した、コスト、遅延、学んだこと を記入します。
5. 適用範囲付きの教訓を、マイルストーン「プロジェクト完了」の情報の添付項目として記録します。

分析の限界

ナレッジベースは、プロジェクトのたびに精度が上がる経験値を提供します。そこには4つの限界があります。

• 小さなサンプル。 2件の発注で2回の納品遅れは、1つの手がかりにすぎません。AI に各値のプロジェクト数を示させ、5件未満のプロジェクトから得た値は暫定値として扱ってください。
• 原因のない相関。 冬の躯体業者が遅かったのは天候のせいか、業者の負荷のせいか、その両方か。数字だけではわかりません。理由は教訓に書かれています。
• 変化した条件。 新しいチーム、建築指導課の新しい手続き、別の市場は、古い値の価値を下げます。各値に日付を付け、新しいプロジェクトほど重く重み付けしてください。
• 読み取り専用。 Merlin Project の MCP サーバーは現在、読み取りのみに対応しています。係数、バッファ、初期登録簿は、お客様自身で新しい計画に反映します。Claude のようなクラウドクライアントは、問い合わせた計画データをプロバイダーに送信します。ローカルモデルなら、データはお使いの Mac 上にとどまります。

このナレッジベースの上に次のステップが成り立ちます。第3章の初期登録簿と第2章の幅を使って、進行中のプロジェクトのリスクを管理できます。Merlin Project での方法は、ガイドMerlin Project と AI によるリスク管理で紹介しています。

このブログ記事についてご質問やご意見がございましたら、ぜひフォーラムへのご投稿をお待ちしております。

よくある質問

プロジェクトナレッジベースとは何ですか。

プロジェクトナレッジベースは、完了したプロジェクトの経験を分析可能な形で集めたものです。予実比較から得た見積もり係数、繰り返し発生するアクティビティの幅、発生したリスク、教訓が含まれます。新しいプロジェクトでは、これらの値を見積もり、バッファ、初期リスク登録簿に活用します。

信頼できる値を得るには、何件のプロジェクトが必要ですか。

同じ種類のアクティビティを含むプロジェクトが3件あれば最初のパターンが見え始め、5件あれば幅が信頼できるものになります。それより少ないプロジェクトから得た値は暫定値として示し、新しいプロジェクトのたびに更新してください。

Merlin Project のどのデータがナレッジベースに入りますか。

アクティビティごとの予定と実際の日付、作業時間、コスト、発生した、コスト、遅延、学んだことのフィールドを持つリスクの添付項目、問題の添付項目、そしてプロジェクト完了時の教訓を記録した情報の添付項目です。アクティビティの種類、サプライヤー、行政機関用のカスタムフィールドを使えば、アクティビティをプロジェクト横断で比較できます。

AI は MCP サーバーを通じて複数のプロジェクトを同時に分析できますか。

MCP サーバーは、Merlin Project で開いていて AI ツールへの共有を許可したすべてのドキュメントを扱います。AI はそれらを切り替えながら、プロジェクトごとに分析します。アーカイブを分析するには、分析対象の完了済みプロジェクトを開いてください。

平均値と PERT 見積もりの違いは何ですか。

平均値は、観測されたすべての所要期間を同じ重みで扱います。PERT 見積もり (O + 4M + P) / 6 は最可能値を4倍に重み付けし、最短値と最長値を1倍で扱います。個別の外れ値がある場合、PERT のほうが典型的なケースに近くなります。