株式会社Coadmap、ホワイトペーパー『AI駆動プロジェクトマネジメント実践ガイド 2026』を公開
株式会社Coadmap
～個人は速くなったのに組織は速くならない「AI生産性パラドックス」の構造と、その解として提案する「組織知ループ」を全45ページで解説～
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株式会社Coadmap（本社：東京都台東区、代表取締役：牧野暉弘）は、ホワイトペーパー『AI駆動プ
ロジェクトマネジメント実践ガイド 2026 ～ツール導入で終わらない、「組織知ループ」の作り方～』を公開しました。全45ページ、出典を明記のうえ引用・共有は自由に行っていただけます。
本書は、AIによる個人の生産性向上が組織の成果に転写されない現象を「AI生産性パラドックス」と
定義し、その原因を使い手の習熟度ではなく、組織の知識の構造問題として読み解きます。あわせ
て、その構造を解くための枠組みとして「組織知ループ」と「AI駆動PM成熟度モデル」を提示していま
す。
▼ ダウンロードはこちら
https://coadmap.com/ebooks/ai-driven-pm-guide
※フォーム送信後にダウンロードいただけます。
AIによって個人が速くなったことは、統制された実験で繰り返し確認されています。しかしその効果
は、組織の成果指標に現れていません。Atlassianの調査（6カ国3,500名）では、開発者の68%が「
AIで週10時間超を節約した」と答える一方、50%が「組織の非効率で週10時間超を失っている」と答
えました。国内でも、生成AIを業務で使うエンジニアは91.8%（ファインディ株式会社調べ、N=596）に対し、業務プロセスに組み込めている企業は1割程度（IPA『DX動向2025』）にとどまります。
AIで「作る」速さが上がるほど、律速段階は「作ること」から「理解し、合意し、判断すること」へ移ります。本書は、AIツールを導入したのに組織の成果指標が動かない組織に向けて、この構造を解きま
す。
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▲第1章「個人は速くなった。組織はまだ速くなっていない」
「なぜ作るのか、なぜそう決めたのか、何がうまくいくやり方なのか」という組織の知は、いまチャットログや個人の記憶、AIセッションの中に散逸し、日々失われています。この構造を解くために、本書
は次の3つの枠組みを提示します。
【１. AI駆動プロジェクトマネジメントの定義】
AIと人が同じチームで働くことを前提に、目標から作業までを構造でつなぎ、意思決定とその背景（Why）を組織の共有知として蓄積・流通させるマネジメント体系として定義します。従来PM／AI搭載PM／AI駆動PMという3つの世代を比較し、第二世代まで
と第三世代の差が、機能の差ではなく設計思想の差であることを整理します。
【２. 組織知ループ（Organizational Knowledge Loop）】
収穫（Capture）→ 承認（Curate）→ 正本（Canon）→ 配布（Distribute）→ 計測（Measure）の5段階で、個人とAIの学びを組織の資産に変換し続ける循環です。各段階の定義・要点にくわえ、「蒸発」「汚染」「分裂」「墓場」「盲目」という陥りやすいアンチパターンを解説します。
【３. AI駆動PM成熟度モデル】
Level 1（個人活用）→ 2（ハーネス共有）→ 3（構造化）→ 4（ループ稼働）→ 5（複利）の5段階で、組織の現在地を自己診断する枠組みです。巻末には16問のセルフ
チェックリストを収録しています。
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https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/182180/3/182180-3-3625cf0020e546925b4a10d281454ffa-3900x1699.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]
▲第4章「組織知ループ ─ AI駆動PMのコアエンジン」
本書で扱うデータはすべて出典を明記し、調査の制約や限界（サンプルの選択バイアス、観測期間、予備的報告である旨など）も本文中に併記しています。また、成熟度モデルは実証済みの業界標準ではなく提案（v1.0）である旨を明示しており、今後の調査と運用データを通じて検証・更新していきます。
第1章 個人は速くなった。組織はまだ速くなっていない
第2章 なぜ組織は速くならないのか ─「知」の理論から読み解く
第3章 AI駆動プロジェクトマネジメントとは何か
第4章 組織知ループ ─ AI駆動PMのコアエンジン
第5章 AI駆動PM成熟度モデル
第6章 実践 ─ 組織知ループの始め方
第7章 ツール環境の現在地と、データ主権
第8章 これからの18ヶ月 ─ 五つの予測
付録A 用語集
付録B AI駆動PM成熟度セルフチェック（16問）
本書は全文を公開しています。出典を明記のうえ、引用・共有は自由に行っていただけます。
タイトル：AI駆動プロジェクトマネジメント実践ガイド 2026 ～ツール導入で終わらない、「組織知ループ」の作り方～
発行：株式会社Coadmap（2026年8月） 形式：PDF／全45ページ
▼ ダウンロードはこちら
https://coadmap.com/ebooks/ai-driven-pm-guide
※フォーム送信後にダウンロードいただけます。
・ファインディ株式会社調べ「IT/Webエンジニア調査」（2025年3月）
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000137.000045379.html
・独立行政法人情報処理推進機構「DX動向2025」
・Atlassian「State of Developer Experience Report 2025」
Coadmapは、「個人のアウトプットを、組織のアウトカムへ。」を掲げるAI駆動プロジェクトマネジメントプラットフォームです。目標（顧客価値）→ 機能 → 作業 の3階層で組織の文脈を構造化し、意思決定とその背景を組織の共有知として蓄積します。AIエージェント「Yata（ヤタ）」が起票・レビュー・仕様更新・過去経緯の参照を能動的に担い、Coadmap MCPを通じてClaude Code・Cursor・Devinなどの開発現場のAIエージェントとも文脈を交換します。本ホワイトペーパーで述べた組織知ループを、チームの日常業務の中で回すために設計されたプラットフォームです。
会社名：株式会社Coadmap（コードマップ）
代表者：代表取締役 牧野 暉弘 設立：2026年1月26日（前身のSIMULA Labsは2016年8月創業）
所在地：〒110-0014 東京都台東区北上野1-9-10 朝日デジタルセンタービル4F
事業内容：AI駆動プロジェクトマネジメントプラットフォーム「Coadmap」の開発・運営
会社URL：
https://coadmap.co.jp
サービスURL：
https://coadmap.com
株式会社Coadmap
広報担当 Email: pr@coadmap.com
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