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プロジェクト管理における傾向分析とは

そもそも、傾向分析とはどのようなもので、何のために行われるのかよく分からない方もいるでしょう。ここでは、プロジェクト管理における傾向分析について、以下の2点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

傾向分析とは

プロジェクト管理における傾向分析とは、プロジェクトの過去のデータや現行のプロジェクトの結果を活用して、プロジェクトの成果を予測する分析手法のことを指します。

プロジェクト管理での傾向分析は、プロジェクトのコスト・スケジュール・品質・リスクなどの要素に関して実施します。

傾向分析の目的とは

プロジェクト管理における傾向分析の目的は、過去のデータを分析し、起こりうるプロジェクトの問題点を予測することです。傾向分析を通して、早期に潜在的な問題を特定できれば、適切な対策を講じることができます。

また、傾向分析で得られた結果を基に現状のリソースや時間を最適化すれば、プロジェクトの成功確率を高めることもできるでしょう。

例えば、傾向分析を行えば、スケジュールの遅延リスクやコスト超過などのリスクが分かります。現在のプロジェクトがスケジュール通り進んでいるのかを把握することで、遅れているタスクの部分にリソースを割り当てることが可能です。

また、傾向分析ではコストの過剰支出や予算超過のリスクを特定できるため、最終的なプロジェクトの失敗が防げるでしょう。

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プロジェクト管理で傾向分析を行う6つの手法

実際に、プロジェクト管理ではどのような手法で傾向分析を行うのでしょうか。ここでは、プロジェクト管理で傾向分析を行う手法について、以下の6点から解説します。

1つずつ見ていきましょう。

クロス集計

プロジェクト管理で傾向分析を行う手法の1つ目は、クロス集計です。クロス集計は、データを2つ以上の項目別に整理し、その関係性やパターンを分析する統計手法です。

プロジェクト管理では、プロジェクトの主要な要素（タスクの完了状況、チームメンバーの役割、リソース使用状況など）を2つ以上のカテゴリ変数として扱い、表形式で表示していきます。

クロス集計を用いると、各変数間の関連性や傾向を視覚的に把握でき、問題や改善点を特定しやすくなります。例えば、タスクの完了時間とメンバーのスキルや経験との関連性を分析するときに役立ちます。

決定木分析

プロジェクト管理で傾向分析を行う手法の2つ目は、決定木分析です。決定木分析では、クロス集計分析を繰り返しデータのグループ化を行うことで、複雑な問題や選択肢を視覚的に表現していきます。

樹形図のような形状で表現できるため、データの分類・予測・検証が可能で、問題発生時の意思決定に役立てられるのが特徴です。

決定木分析を用いて詳細な傾向分析を行うことで、プロジェクトの潜在的なリスクや影響を予測しておくことで、適切な判断ができるでしょう。

クラスター分析

プロジェクト管理で傾向分析を行う手法の3つ目は、クラスター分析です。クラスター分析は、さまざまな性質が混在する集団の中から、類似するデータをグループ化して分類する統計手法です。

クラスター分析は、関係者の多い大規模なプロジェクトや、大量かつ性質の異なる複数のデータに基づいた管理が求められるプロジェクトにおいて、特に有効です。

例えば、複数のプロジェクトのタスク要素を、特徴や関連性によってグループ化し、いくつかのクラスターに分類します。関連性の高いタスクをまとめることで、効率的なスケジュールを立て、適切に人員配置が行えるでしょう。

主成分分析

プロジェクト管理で傾向分析を行う手法の4つ目は、主成分分析です。主成分分析（PCA）は、多くの変数を持つデータを縮小し、データの構造やパターンを把握するための統計手法です。

主成分分析は、データの分散が最大となる新しい軸（主成分）を見つけ出し、その軸に沿ってデータを変換し、縮小された変数で傾向を把握するときに用います。

主成分分析を行うと、多くの要因が関連する問題を簡略化し、重要な要素に焦点を絞ることが可能です。主成分分析は、成果物を評価するときにも役立ちます。

例えば、顧客に成果物のアンケートを実施し主成分分析を行うと、顧客が回答した項目の中で、最も重要な質問項目を特定できます。得られた結果により、次回の制作やプロジェクトの工数に反映させることができるでしょう。

このように主成分分析は、アンケート結果など、データが分散しやすくさまざまな変数が関わり合うデータの分析を行うときに有用な手法です。

ロジスティック回帰分析

プロジェクト管理で傾向分析を行う手法の5つ目は、ロジスティック回帰分析です。ロジスティック回帰分析は、複数の変数から目的変数（2値の結果）が起こる確率を予測・説明したいときに用いる統計手法です。

ロジスティック回帰分析での目的変数は、一般的に「0か1」の2値であり、特定の事象が発生する確率を予測できます。

例えば、「タスクの達成、もしくは未達成」という2値の確率を、担当するメンバーの経験値・工数・期間などの変数を用いて、分析していくことが可能です。ロジスティック回帰分析で、リスクや成果の確率を予測をすることで、改善に役立てることができるでしょう。

アソシエーション分析

プロジェクト管理で傾向分析を行う手法の6つ目は、アソシエーション分析です。アソシエーション分析では、「もしこのような前提があるならば、このような結果が出る」という関連性を見つけ出すことができます。前提と結果を仮定したのち、データ同士の関連性を探し出すのが特徴です。

プロジェクト管理でアソシエーション分析を行えば、プロジェクトのタスク間の依存関係・リソースの共有・チームメンバー間の連携などの関連性を特定することも可能でしょう。

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プロジェクト管理で傾向分析を行う5つのステップ

プロジェクト管理で傾向分析を行うには、何から始めればよいのでしょうか。プロジェクト管理で傾向分析を行うステップについて、以下の5点を解説します。

1つずつ見ていきましょう。

傾向分析の目的を決める

プロジェクト管理で傾向分析を行うステップの1つ目は、傾向分析の目的を決めることです。傾向分析は、現状の課題や問題を発見し、解決するための手段を見つけ出すために行うものです。

目的を明確にしないまま進めていくと、傾向分析のデータの収集もままならず、得られた結果をプロジェクトの進行に役立てることもできません。

例えば、成果物の品質向上・進捗管理・リスク低減・チームの編成など、具体的な目的を決めます。

このとき、「全50件の成果物の品質を、差し戻し率15％以下に抑える」「12ヶ月で300件の制作を目指す」など、明確な期間や達成率を表した目的であれば、なお良いでしょう。

仮説を立てる

プロジェクト管理で傾向分析を行うステップの2つ目は、仮説を立てることです。傾向分析を開始する前に、どのような傾向や関連性が存在するかという当たりを付けていきます。

例えば、プロジェクト管理の中では「このコストが超過してしまう理由は、この資材の高騰化が関係しているはずだ」「この工数を細かく行えば、もっと品質の評価が高まるはずだ」などの仮説が立てられるはずです。

この仮説が、傾向分析のデータ数値を検証するための基準となるため、重要な工程です。傾向分析をする目的に沿って、仮説を立てていきましょう。

分析方法を決定する

プロジェクト管理で傾向分析を行うステップの3つ目は、分析方法を決定することです。仮説を検証するためには、どのデータが必要で、どのような分析をすれば正確なデータが得られるかを確認しましょう。

前述した、クロス集計・決定木分析・ロジスティック回帰分析などの中から、目的に応じたものを決定していきます。

適切な分析方法は、プロジェクトの目的やデータの特性によって異なるため、一概にどの方法が良いとは言えません。求めたいデータをメモする、図で表すなどして、目的に合致した分析方法を選ぶことが大切です。

データを収集する

プロジェクト管理で傾向分析を行うステップの4つ目は、データを収集することです。目的と分析方法が明確化したら、必要なデータを収集していきます。

収集するデータの例としては、プロジェクトの進捗データ・コストデータ・成果物の評価などが考えられます。リスク管理をするために、過去のプロジェクトで発生したリスクや、同様のプロジェクトで予想されるリスクを収集するといったこともあるでしょう。

データの収集は労力を要するステップですが、目的・仮説・分析手法が明確に定まっていれば滞りなく進められるはずです。

データを分析する

プロジェクト管理で傾向分析を行うステップの5つ目は、データを分析することです。収集したデータを基に、ステップ3で決定した分析方法に従い、傾向分析を実施しましょう。

分析結果を詳細に検討し、仮説が正しいかどうかを確認していきます。分析結果を基にすることで、プロジェクトの改善策や将来の予測を立てることができ、効果的な意思決定が行えるでしょう。

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まとめ

今回は、プロジェクト管理の傾向分析を行う6つの手法と、傾向分析の5つのステップについて詳しく解説しました。

傾向分析はプロジェクトの将来的なパフォーマンスやリスクを予測し、適切な対策を講じるために行います。プロジェクト管理に役立つ傾向分析を行うには、目的の決定・仮説策定・手法の選択・データ収集・分析という手順を、適切に実施していくことが大切です。

本記事を参考にして、プロジェクト管理における傾向分析に挑戦してみましょう。

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