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生成AIとAI駆動開発で内製のハードルが下がり、システム内製化への関心が再び高まっています。ただし「全部内製」か「全部外注」かの二択で考えると失敗します。競争力に直結する領域を内製し、安定領域や繁忙期を外注するハイブリッドの線引きと、内製の段階・体制・進め方を、IT企画・DX推進・PMOの視点で整理します。

生成AIの全社活用を進めたいが、リスク統制が追いつかない。本記事はAIガバナンスを「攻めと守りの両立」として捉え、体制・ルール・フレームワーク（AI事業者ガイドライン／NIST AI RMF／ISO/IEC 42001）の使い分けから着手ステップまで、IT部門・PMOの視点で整理します。

PMOを新設・再構築するときに最初に決めるべきは「どの権限を持つ、どのレイヤーのPMOにするか」です。支援型・統制型・指揮型の3類型と、プロジェクト／プログラム／コーポレートの3レイヤーを軸に、自社に合うPMOの立ち上げ方と組織設計の進め方を実務目線で解説します。

DX・AI時代にエンタープライズアーキテクチャ（EA）が再評価されています。過去のEAが失敗した理由、短期反復で回す現代版EAの進め方、EAチームの役割の変化を、IT企画・情シス部門長・CIO向けにマネジメント視点で解説します。

エンタープライズアーキテクチャ（EA）の基本、TOGAF・Zachman・ArchiMateの違い、進め方とよくある失敗までを実務目線で解説します。生成AI・AIエージェント導入が進む今こそ、全体最適の設計図が必要な理由をマネジメント視点で整理します。

生成AIの業務利用が広がるなか、シャドウAIや形骸化するガイドラインに悩む企業は少なくありません。AI事業者ガイドラインやISO/IEC 42001を踏まえ、AIガバナンスを立ち上げ・運営するための体制、進め方、判断基準をマネジメント視点で解説します。

生成AI活用やDXの前提として「AI-Readyなデータ」が問われる一方、多くの企業では「どこに何のデータがあるか分からない」「定義がバラバラ」という状態が続いています。DMBOKとデジタル庁のデータガバナンス・ガイドラインを手がかりに、何を統制し、誰が担い、どこからスモールスタートするかを、IT企画・PMOの推進視点で整理します。

複数ベンダーが関わる大規模プロジェクトで「無統治状態」による崩壊や、公共領域での無断再委託が相次いで問題になっています。発注者が主導権を持って委託先を束ねるために、何を統制し、誰が担い（VMO）、どう進めるかを、IT企画・PMOの推進視点で整理します。

IT支出が「どんぶり勘定」で、投資の成果も評価できない——多くの企業が抱えるこの課題を、TBM・FinOpsといった方法論をどう自社に落とすかという視点から整理する。何を可視化し、誰が担い、どう意思決定に組み込むかを、IT企画・PMOの推進目線で解説する。

生成AI・AIエージェントの普及でPMOの仕事はどう変わるのか。ツール導入の前に押さえるべき役割の再定義、意思決定・ガバナンスの設計、導入ステップ、失敗パターンをコンサルティングの現場視点で整理する。

DXやレガシー刷新を機にEA（エンタープライズアーキテクチャ）を立ち上げたい企業向けに、なぜ日本企業のEAは形骸化しがちなのか、TOGAFをどこまで使うべきか、どこからスモールスタートするかを、IT企画・PMOの推進視点で整理する。

「AIでPMOは不要になる」という議論が広がっている。だが実際に変わるのは役割の中身であって、必要性ではない。生成AI・AIエージェントを前提に、PMOが手放す仕事と担い続ける仕事、そして統制の勘所を実務目線で整理する。

AI駆動開発でレガシー刷新は「速く・安く」なると語られる。しかし経営判断の本質は変わらない。何を刷新し何を残すか、投資をどう配分し、誰が推進するか。EA（現行資産の可視化）とPMOの視点から、AI時代のモダナイゼーションの進め方を整理する。

生成AIの現場利用が広がる一方で、多くの企業が「禁止」か「放任」の二択で立ち止まっている。AI事業者ガイドライン第1.2版やISO/IEC 42001を手がかりに、IT企画・PMOがAIガバナンスをどう組織へ実装するかを、体制・進め方・よくある失敗の観点から解説する。

生成AI・AIエージェントを前提とした「AI PMO」が各社から相次いで登場している。PMO業務のうち何を任せられ何を任せられないのかを分解し、運営モデルの再設計・ツール選定・ガバナンスの判断基準を実務視点で解説する。