ai-pmo-platform

AI-PMO Platformは、生成AIと外部ツール連携を組み合わせてPMO（プロジェクト管理室）業務を自動化するオープンソースプラットフォーム（GPL-3.0）。CLI単体で動作し、オプションでWebUI（PC・スマホ対応）を利用できる。 主な機能： - WBS生成・再計画：会議内容からWBS草案を作成し、遅延予測に基づいて再計画案を提案（承認待ちとして記録し、生WBSへの自動反映はしない） - リスクAI：リスク識別・評価・遅延予測・ドリフト検出（閾値ヒステリシス付き） - Task Engine：複数テンプレートの出力からタスクを統合・優先順位付け（決定論的・LLM不使用）。台帳はSQLite（WAL）またはPostgreSQLに保持し、テナント・プロジェクト分離に対応 - PMO AI Core：担当者提案、進捗ルール適用、Slack通知、ブリーフィング出力を自動実行。判断は決定論的で全て追記ログに記録。担当確定は人が行い、トラッカー（Jira・GitHub Projects・Plane・OpenProject・Azure DevOps）に書き戻し可能 - 学習機能：完了実績から担当者ごとの実効キャパシティと遅れやすいラベルを統計的に補正（LLM不使用、上下限・最低サンプル数付き） - Project Digital Twin：Jiraから毎日同期し、5軸（スケジュール・リソース・リスク・予算・ブロッカー）で健全性を決定論的に採点、LLMは所見・推奨アクションのみ記述 - 役割特化エージェント：開発・テスト・調査・文書・営業の各役割AI。開発・テストAIはJiraコメントのみ作成（1回ごとに承認）、調査・文書・営業AIは読み取り専用で成果は社内レビュー用の下書きまで 連携先：Teams・Jira・Jira Agile・GitHub Projects・Plane・OpenProject・Azure DevOps・Slack・PostgreSQL・ベクトルストア（Qdrant・pgvector・Chroma・Milvus・Weaviateから選択） AI提供元：OpenAI・Gemini・Groq・OpenRouter・Claude・Ollama・vLLM・LM Studio テンプレートDSLはYAML形式で、adapter/llm/agent/expressionの各ステップを組み合わせてワークフローを定義。繰り返し処理（for_each/where）、並列実行（parallel）、複数LLMプロバイダの同時呼び出し（profiles）に対応する。プロンプトはYAMLから分離され、LLMは論理プロファイル名で指定する設計。数えれば決まる値（完了率・残り日数等）はLLMに数えさせずアダプタ側で計算する。式評価は値の参照と二項比較のみに制限し、SQLやコレクション名はテンプレートに書かせない安全設計。 業界別テンプレートとして建設・マーケティング・製造・コンサルティング・法務・カスタマーサクセス・監査・高等教育・非営利・保険・政府調達向けを同梱。 自己参照的な運用も実装済みで、プロジェクト自身の開発WBSを管理し、CI（aipmo wbs check）で「完了」の証拠（ファイルと語句）の存在を検証する。 動作要件：Python 3.10+。Docker版はDocker Compose v2が必要。ローカルLLM（Ollama）使用時は約20GB空き・16GB以上メモリ推奨。クラウドAI利用時は数百MBで動作。