01
画面ではなく意思決定から始める
高価、遅い、ばらつく意思決定や引き継ぎから始めます。checklistや既存PM設定で解決できるならそれを使います。自社softwareはprocess自体が価値を生むか、重要な制約を安全に表せない場合に限り妥当です。
調査記事
AIで自社向けプロジェクト管理ソフトを作る方法
実際のworkflowを1つ定義し、信頼できる構成要素を組み合わせ、足りないfield、view、rule、integrationだけをcoding agentに実装・試験させれば、AIで自社向けPMを作れます。難しいのはboard生成ではなく、権限とprocess ownerです。
読む前に
公開内容
governance、test、stop条件、Prostir Teamでの現実的な開始点を含む7段階の計画。
に最適
独自の業務がtemplateに収まらなくなったoperations ownerと小規模team。
作業が行われる場所
自社向けプロジェクト管理 · AIコーディングエージェント · MCP · 業務設計
02
workflow contractを書く
trigger、actor、state、field、evidence、deadline、approval、exception、notification、metric、ownerを書きます。これがcoding agentの実装範囲とreviewの客観基準です。
03
信頼できる構成要素を組み合わせる
Goals、Tasks、boards、records、Files、Knowledge、identity、permission、audit、bounded toolsを再利用し、足りないviewやadapterだけを生成します。安定したprimitiveはpromptを見えないdatabaseにしません。
04
AIに限定したbuild briefを渡す
CodexやCopilotにworkflow contract、schema、acceptance test、許可file、non-goalを渡します。最小vertical sliceを求めdiffを確認し、credentialや権限を生成コードに決めさせません。
05
最小権限でagentを接続する
承認済みcontextとactionsをMCPなどのauthenticated boundaryから公開します。read-onlyで始め、revision check、confirmation、actor、result付きの狭いwriteだけを追加します。
06
失敗と定着を試験する
duplicate、stale revision、missing identity、forbidden data、malformed input、tool failure、rollback、auditを試験します。時間、例外、品質、学習費用、実利用を測ります。
07
カスタマイズを止める条件を知る
maintenanceが独自processの価値を超えたら止めます。深いschedule、portfolio、resourceには成熟PMを買います。Prostir Teamは現在のprivate sliceを支えられますが、高度なautonomous operationは段階中です。
ソリューション
共有業務を非公開で扱うチーム向けAIワークスペース
メンバーが共有業務を更新し、許可されたAgents、Skills、MCP接続を使える非公開Team基盤を作ります。Team自体を公開ボットにはしません。