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プロジェクト管理の未来を探る：海外の研究動向と新たな潮流

テクノロジー ビジネス
PM PMO
2025年5月5日
目次

I. はじめに：プロジェクト管理研究の進化する展望

現代のプロジェクト管理は、加速する技術変化 1、増大するプロジェクトの複雑性 2、グローバル化、断片化したサプライチェーン 6、そしてサステナビリティや人間中心のアプローチに対する新たな要求 1 といった特徴を持つ環境下で運営されています。従来の管理手法だけでは、これらの課題に十分に対応できない場面が増えています 3。この状況は、プロジェクト管理分野における継続的な進化と、新しい方法論やツールに関する研究の必要性を示唆しています。

本レポートでは、海外の文献を中心に、プロジェクト管理における最先端の研究動向を紹介します。特に、近年（2023年～2025年）の研究で注目されている主要なトレンドに焦点を当てます。具体的には、人工知能（AI）と自動化の変革的影響、プロジェクトの複雑性を管理するための高度な戦略、ハイブリッド・プロジェクトマネジメント（HPM）の台頭とその必要性、サステナビリティ（グリーンプロジェクト管理）の統合、そして心理的安全性やリーダーシップを含む人間中心のアプローチの重要性の高まりについて掘り下げます。

本レポートの目的は、日本のプロジェクト管理専門家、研究者、学生に対し、これらの国際的な研究トレンドについて、研究開発段階にある概念を中心に、分かりやすく解説することです。学術論文、システマティック・リテラチャー・レビュー（SLR）、専門機関（IPMA、PMIなど）やコンサルティングファームによるレポートなど、信頼性の高い情報源からのエビデンスに基づき、最新の知見を提供します 2。

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II. プロジェクト管理における人工知能の台頭

A. AIの影響力と可能性の増大

人工知能（AI）、機械学習（ML）、そして生成AI（Generative AI）は、もはや単なる流行語ではなく、プロジェクト管理の実務を積極的に変革しています 1。研究によれば、AIは効率性、意思決定、そしてプロジェクト成果を大幅に向上させる可能性を秘めています 7。

大手調査会社ガートナーは、2030年までにプロジェクト管理タスクの80%が、ビッグデータ、機械学習（ML）、自然言語処理（NLP）を活用したAIによって実行されるようになると予測しています 37。これは、プロジェクトの管理方法における根本的な変化を示唆しています。AIは、組織が日々生成する膨大なデータを活用し、データ駆動型の意思決定を可能にし、隠れた機会を発見し、進捗をより効果的に測定するための鍵と見なされています 1。

B. 研究焦点：プロジェクトライフサイクル全体にわたるAI/MLアプリケーション

近年の研究は、プロジェクト管理の様々な側面にAIとMLを適用することに焦点を当てています。

  • 予測とフォーキャスティング: 機械学習アルゴリズム（例：LightGBMアンサンブル、回帰分析、ニューラルネットワーク）が、プロジェクトのコスト、期間、リスク、リソース需要の予測に応用されています 13。「Predict+Optimize」フレームワークは、予測を再生可能エネルギーのスケジューリングのような最適化問題に直接統合し、より広範なプロジェクト管理への応用可能性を示しています 40。
  • 最適化: AIは、特に分散したチームにおけるリソース最適化、スケジューリング、さらには航空分野における飛行経路最適化（プロジェクト経路最適化に類似）のために研究されています 38。研究は、不確実性や動的な状況に対応できるアルゴリズムに焦点を当てています 40。
  • 自動化: AIは、反復的なタスク（タスク管理、レポーティング、画像処理を用いた進捗監視など）を自動化し、プロジェクトマネージャー（PM）がより戦略的な業務に集中できるようにすることを目指しています 13。生成AI（ChatGPT、Geminiなど）は、スコープ定義、計画策定、レポーティングといったタスクの自動化において有望視されています 1。
  • 意思決定支援: AIシステムは、洞察の提供、感情分析、逸脱の特定、リスク評価、実践方法の推奨などを通じて、意思決定の質を高めます 7。AI駆動型の目標と主要な結果（OKR）は、チームの連携を助け、成果を予測するのに役立ちます 38。
  • リスク管理: AI/ML技術は、高度なリスク評価、特定（安全リスクを含む）、緩和策の策定に用いられており、IPMA、PMI、PMAなどの原則を統合する可能性も示唆されています 7。AIは確率計算や論理的推論を用いて、プロジェクト管理における不確実性を低減できます 11。
  • セキュリティ（DevSecOps統合）: DevSecOpsワークフロー内でのセキュリティ自動化、脅威検出、コンプライアンス強化のためにAI/MLを活用する研究が進められています。これにより、アジリティを損なうことなくセキュリティを統合することを目指しています 12。SLRでは、DevOpsライフサイクル全体でAIによる自動化が可能なセキュリティタスクが特定されています 22。

C. 最近の研究からの洞察（SLRと特定論文）

システマティック・リテラチャー・レビュー（SLR）は、PMBOKプロセス群（立ち上げ、計画、実行、監視・管理、終結）全体にわたるAI/MLアプリケーションをマッピングし、具体的な技術（例：データマイニング、ML、ファジー論理、ANN、SVM）とその影響（例：リスク評価の改善、コスト予測、リソース配分、進捗監視、無駄の削減）を詳述しています 13。

建設 46 や航空 41 といった特定分野の研究では、計画・実行段階でのAI/ML応用や、予測保全・異常検知（プロジェクトのリスク・課題管理に類似）などが報告されています。大規模言語モデル（LLM）のスケジューリングに関する研究は、複雑なシステムにおけるスケジューリング決定を改善するために予測（例：推定サービス時間）を利用することの有効性を示しており、これはプロジェクトのタスクスケジューリングにも関連します 43。また、「ワークコンサービング（work-conserving）」なスケジューリングアルゴリズムがAIワークロードのスループットを最大化できる可能性も研究されています 42。

D. 課題と今後の方向性

AI導入には大きな可能性が期待される一方で、研究では一貫して重大な課題が指摘されています。

  • 主な障壁: データ利用可能性と品質の限界、AI導入に伴う高コスト、専門的なAI/MLスキルを持つ人材の不足、既存システムとの統合の複雑さ、組織内の変化への抵抗、アルゴリズムの精度と信頼性の確保などが、繰り返し挙げられる主要な課題です 11。特にDevSecOpsにおけるAIセキュリティ自動化では、実証的検証の不足、スケーラビリティの問題、統合の難しさが指摘されています 12。
  • 今後の研究ニーズ: SLRでは、より多くの実証的検証、スケーラビリティの高いソリューション、改善されたAI統合フレームワーク、倫理的懸念への対応、標準化された評価方法の開発（特にセキュリティ自動化分野）が求められています 12。スケジューリングにおいて予測を最適に活用する方法（「予測付きアルゴリズム」）に関する研究も必要とされています 43。

E. 示唆と考察

AIがプロジェクト管理にもたらす影響を考察すると、いくつかの重要な点が浮かび上がります。まず、AIは効率化と成果向上に計り知れない潜在能力を持つ一方で、データ、スキル、コスト、統合といった現実的な導入障壁に直面しているという「AIパラドックス」が存在します。多くの研究がAIの利点（例：タスクの80%自動化、意思決定の改善）を強調する一方で 13、同時にSLRや個別研究が主要な導入課題を列挙している事実は 12、理論的な可能性と実践的な実現の間にはギャップがあることを示唆しています。これは、AI導入の成功には技術だけでなく、戦略的な計画、データインフラへの投資、人材育成が不可欠であることを意味します。

次に、AIはPMの役割を単に置き換えるのではなく、再構築していると考えられます。ルーチンタスクの自動化が進むことで、PMの焦点は、AIが容易に模倣できない戦略的思考、ビジネス統合、複雑な問題解決、そして人間中心のスキル（感情的知性（EI）やコミュニケーションなど）へと移行します。タスクの80%が自動化される可能性が言及されている一方で 37、PMは置き換えられることを恐れるのではなく、より高次の懸念に集中すべきだと強調されています。また、「PMの新たな役割」が議論され、タスク実行を超えたスキルが重視されています 39。さらに、「プロジェクト管理からビジネス統合管理へ」のシフトも指摘されています 38。これは、AIがPMの役割を完全に排除するのではなく、その戦略的および対人的側面を強化する補強ツールとして機能することを示唆しています。

さらに、「Predict+Optimize」アプローチ 40 は、有望な研究分野として注目されます。これは、MLによる予測を最適化モデルに直接統合するものであり、不確実性の下でのスケジューリングやリソース配分といった中核的なPM機能に関連する、洗練されたAI応用です。単なる点推定値を入力として使用するよりも、確率的予測を用いて不確実性を組み込むこのアプローチは 40、プロジェクト環境固有の不確実性に対処し、AI予測を活用するためのより洗練された方法を提供します。

F. 提案される表：AI/MLアプリケーションのPMBOKプロセス群別概要

以下の表は、SLR 13 に基づき、PMBOKプロセス群全体にわたる研究段階のAI/MLアプリケーションをまとめたものです。これにより、複雑な情報を実務家にとって馴染み深いフレームワークで整理し、研究段階の概念に関するユーザーの理解を深めることを目指します。

PMBOKプロセス群主要なPM活動例研究されている具体的なAI/ML技術例報告されている影響/目標例
立ち上げリスク評価、コスト予測、意思決定MLアルゴリズム（回帰、ファジー論理、ANN、SVM）、Delphi法、統計分析、Taguchi法によるリスク定量化、コスト予測、プロジェクト選択支援 13より情報に基づいたプロジェクト選択、リスク定量化、信頼性の高い意思決定
計画リスク評価、コスト見積、リソース配分ハイブリッドモデル、高度なアルゴリズム、リアルタイムデータ分析、感情分析、AIベースのバッファサイジング、プロジェクト管理プラクティスの推奨 13リスク評価の改善、正確なコスト見積、リソース利用の最適化、意思決定能力の強化、計画の頑健性向上
実行生産性向上、リソース利用、コスト削減AI、ML、リーン技術、ERPシステム連携によるリソース最適化、意思決定支援システム 13生産性と効率の向上、リソース利用の最適化、コスト削減、プロセス合理化
監視・管理進捗監視、逸脱特定、リスク特定AI、BIM、IoT、データマイニング、画像処理による自動進捗監視、MLによる逸脱特定、完了時期予測、キャッシュフロー予測・管理、安全性リスク分析 13効率と品質の向上、コスト削減、情報に基づいた意思決定、リスク特定、正確な予測
終結無駄の最小化、リソース利用、品質向上AI、リーン技術、高度なツールによるリソース最適化、コスト削減、品質向上 13無駄の最小化、リソース利用最適化、コスト削減、品質向上、生産性向上、プロジェクト終結の成功

(出典：主に 13、7 により補足)

III. 複雑性の航海：複雑なプロジェクト管理に関する研究

A. プロジェクト複雑性の定義と理解

プロジェクトの複雑性は、プロジェクトの計画、管理、統制、そして最終的な成果に重大な影響を与える要因です 3。複雑性はプロジェクト失敗の主要な原因の一つとして広く認識されています 4。近年のグローバル化、新技術の登場、サプライチェーンの断片化といった要因により、プロジェクトの複雑性は増大する傾向にあります 6。

しかし、「複雑性」を定義することは容易ではなく、文献においても一貫した定義が見られないのが現状です 4。そのため、研究の重要な目的の一つは、より体系的かつ包括的な複雑性の定義を確立することにあります 4。

B. 複雑性の次元

プロジェクトの複雑性は単一の要因ではなく、複数の次元から構成されると理解されています。初期の研究は主に構造的複雑性に焦点を当てていました 5。しかし、その後の研究により、複雑性の概念は以下のような多様な次元を含むものへと拡張されてきました。

  • 不確実性 (Uncertainty): 将来の出来事や結果の予測不可能性。
  • 動態性 (Dynamics): プロジェクト環境や要件の経時的変化。
  • ペース (Pace): プロジェクトの進行速度や時間的制約。
  • 社会政治的要因 (Socio-political): ステークホルダー間の利害関係や政治的影響。
  • 新規性 (Novelty): プロジェクトの独自性や前例のなさ。
  • 規制的側面 (Regulative): 法規制やコンプライアンス要件。 5
  • 技術的複雑性 (Technical): 使用される技術の高度さや相互依存性。
  • 指示系統の複雑性 (Directorial): 意思決定プロセスや指揮命令系統の複雑さ。
  • 時間的複雑性 (Temporal): スケジュールや期間に関する制約や依存関係。 5
  • 組織的複雑性 (Organizational): 関与する組織構造や部門間の連携の複雑さ。
  • 環境的複雑性 (Environmental): プロジェクトを取り巻く外部環境の変動性や不確実性。
  • 情報的複雑性 (Information): 扱う情報の量、質、流れの複雑さ。
  • 目標の複雑性 (Goal): プロジェクト目標の多義性や相反性。 4
  • 規模 (Size): プロジェクトの大きさや関与する要素の数。
  • 文脈 (Context): プロジェクトが置かれている特有の状況や背景。
  • 自律性 (Autonomy): プロジェクトチームや構成要素の独立性。
  • 接続性 (Connectivity): 構成要素間の相互依存関係の度合い。
  • 多様性 (Diversity): 構成要素の種類や性質の多様さ。
  • 帰属性 (Belonging): 構成要素が特定のシステムやグループに属する度合い。
  • 創発性 (Emergence): 予測不可能な新しい特性や挙動が出現すること。 4
  • 制度的複雑性 (Institutional): 関連する制度や規範の複雑さ。 4

さらに、複雑性のレベルを分類するフレームワークも提案されており、例えばCynefinフレームワークでは、「単純（Simple）」「煩雑（Complicated）」「複雑（Complex）」「カオス（Chaotic）」の4つのドメインが区別されています 5。

C. 研究トレンドと方法論

プロジェクト複雑性に関する研究は、いくつかの波を経て進化してきました。初期の個別研究から、複雑なプロジェクトの特性評価や分類への取り組みを経て、近年ではモデルやフレームワークの開発へと焦点が移っています 6。

研究方法論としては、実証研究、理論的解釈・レビュー、ケーススタディ、モデリング・シミュレーション、およびこれらの組み合わせが用いられています 4。特に、システマティック・リテラチャー・レビュー（SLR）は、研究分野の進化を体系的に把握するために活用されています 6。英国政府が資金提供した研究ネットワークから始まった「プロジェクトマネジメントの再考（Rethinking Project Management, RPM）」イニシアチブは、複雑性研究の多様化を促進する上で重要な役割を果たしました 5。

D. プロジェクト成功と管理への影響

複雑性は、スコープ、コスト、時間、品質、リソース、リスクといったプロジェクト成功の各側面に負の影響を与えることが示されています 4。複雑なプロジェクトでは、明確な目標設定が妨げられたり、適切な組織形態の選択が困難になったりする可能性があります 3。

そのため、複雑なプロジェクトの管理には、従来の手法やツールが不適切である場合が多く 3、特別な能力セットと、プロジェクトおよびその環境に対する深い理解が求められます。これは、管理の焦点を単なる「管理・統制（Control）」から「適応性（Adaptability）」へと移行させる必要性を示唆しています 3。

E. 研究段階の緩和戦略

複雑性に対処するための戦略として、以下のようなアプローチが研究されています。

  • 組織・チーム・サプライチェーンレベルでの能力開発: 複雑性を管理するための能力を、個々のプロジェクトレベルだけでなく、組織全体やサプライチェーンにわたって構築することの重要性が指摘されています 6。
  • 技術的ツールの活用: ビルディング・インフォメーション・モデリング（BIM）、高度なプロジェクト管理ソフトウェア、クラウドベースのコラボレーションツールなどが、コミュニケーション不足、不適切な計画、リスク管理の限界といった、複雑性に起因する一般的な失敗要因を軽減するために有効である可能性が探求されています 2。特にBIMの導入は、複雑な建設プロジェクトにおける効率改善に貢献すると報告されています 7。
  • 理論的アプローチ: より理論的なレベルでは、行列式の結果や射影技術など、複雑な問題を単純化するための数学的手法も研究対象となっています（ただし、直接的な実用性は限定的かもしれません） 2。
  • リスク評価手法との統合: 建設リスク管理システム（CRMS）や故障モード影響解析（FMEA）といったリスク評価手法に、複雑性の観点を統合する試みも行われています 2。

F. 示唆と考察

プロジェクト複雑性に関する研究動向を分析すると、いくつかの重要な点が明らかになります。第一に、複雑性は単一の変数ではなく、多次元的な構成概念であり、その影響は文脈に依存するということです。研究で特定されている次元の多様性（構造的、技術的、社会的、動的、不確実性など）は 4、画一的な定義や測定が不十分であることを示しています。これは、効果的な管理のためには、一般的な「複雑プロジェクト」戦略を適用するのではなく、特定のプロジェクトに存在する複雑性の「種類」を診断する必要があることを意味します。

第二に、複雑性の認識が方法論の進化を促しているという点です。複雑なプロジェクトに対して従来型ツールが不適切であるという認識 3 は、より適応的でハイブリッドな方法論への移行を推進する主要な要因となっています。研究の焦点が「管理・統制」から「適応性」へと移行していることからも 6、複雑性の増大と方法論革新（次章で詳述するハイブリッドアプローチなど）との直接的な関連性がうかがえます。複雑性は単に管理すべき問題ではなく、プロジェクト管理分野そのものを再形成する力となっているのです。

第三に、技術は複雑性緩和の重要な「実現要因」ではあるものの、「万能薬」ではないという点です。BIMやAI駆動型ツールなどの技術は 2、複雑性に関連する失敗要因を軽減する手段として研究されていますが、その有効性は、コミュニケーション、計画、スキルといった根本的な問題を同時に解決できるかどうかに依存する可能性が高いと言えます。技術は複雑性の「症状」や「現れ」を管理するのに役立つかもしれませんが、人間的・組織的要因の改善なしに根本原因を排除することは難しいでしょう 2。

IV. ハイブリッドの必須性：融合方法論に関する研究

A. ハイブリッド・プロジェクトマネジメント（HPM）の台頭

伝統的なウォーターフォール型（予測型）アプローチとアジャイル型（適応型）アプローチの要素を組み合わせるハイブリッド・プロジェクトマネジメント（HPM）は、現代のプロジェクト管理における主要なアプローチとして急速に台頭しています 1。ある調査では、プロジェクトの50%以上がハイブリッドアプローチを用いて管理されていることが報告されています 48。

この傾向は、特に複雑なプロジェクトや、変化の激しいVUCA（Volatility, Uncertainty, Complexity, Ambiguity）環境において、構造化された計画・管理と、柔軟性・適応性を両立させる必要性から生じています 1。HPMは単なる妥協案ではなく、プロジェクト管理分野の成熟における「自然な進化」と見なされており 48、純粋な伝統的手法よりも持続可能である可能性も示唆されています 21。

B. HPMの定義と連続体上の位置づけ

HPMは、予測型と適応型の両方のパラダイムから、要素、原則、実践方法、ツールを融合させることを含みます 20。

プロジェクト管理アプローチの「連続体（continuum）」において、HPMは純粋な伝統的手法と純粋なアジャイル手法の間に位置づけられます。これは、単一の方法論内での単純な調整（テーラリング）や一時的な移行状態とは区別される、独自の明確なアプローチです 33。研究では、伝統的な計画駆動型要素を含まない「テーラード・アジャイル」手法とHPMを区別しています 28。ただし、「ハイブリッド」と見なされるための正確な組み合わせの閾値を定義することは、依然として研究上の課題です 33。

C. ハイブリッドモデルとフレームワークに関する研究

研究では、様々なHPMモデルやフレームワークが特定・分析されています。

  • 具体的なモデル/パターン例:
  • Wagile/Scrumfall: 計画/設計段階はシーケンシャルに進め、構築/テスト段階で反復的なアプローチ（スプリントなど）を用いる 51。
  • Hybrid-Predictive: 予測型の構造を維持しつつ、フェーズがオーバーラップする（例：設計と開発、開発とテスト） 51。
  • Hybrid-Agile: スクラムに似たモデルだが、より伝統的な制約（外部要件、最終一括納品など）が加わる 51。
  • Disciplined Agile Delivery (DAD): エンタープライズを意識した、人間第一、学習指向のハイブリッドプロセスフレームワーク。リスク価値ライフサイクルを持つ 52。主要人物としてScott Ambler、Alistair Cockburnが関連 52。
  • Waterfall-Agile, Agile-Stage-Gate: 他のハイブリッドモデルの例として言及 55。
  • SLRによるモデル特定: システマティック・リテラチャー・レビュー（SLR）では、多数のHPMモデル（例：20 では22のモデルと9のメタモデル）が特定され、その設計パターンが分析されています。しかし、これらのモデルに関する知識は依然として断片的であると指摘されています 20。

D. 適合性、パフォーマンス、および応用

HPMは、特に要件や成果物の不確実性が高いプロジェクト 19 や、大規模で複雑なプロジェクト 1 に適しているとされています。

研究によれば、ハイブリッドアプローチは、予算、スケジュール、スコープといった制約条件の達成度においては、純粋な伝統的手法やアジャイル手法と同等の成果をもたらし、クライアントやステークホルダーの満足度においては伝統的手法を上回る結果を示しています 27。

HPMはVUCA環境にも適していると考えられており、変動性、不確実性、複雑性、曖昧性に対して、それぞれの強みを組み合わせることで、純粋なTPM（Traditional Project Management）やAPM（Agile Project Management）よりも効果的に対処できる可能性があります 33。

HPMは、IT/ソフトウェア、建設/エンジニアリング、マーケティング、ヘルスケア/製薬など、多様な業界で応用されており、多くの場合、特定のニーズ（規制遵守、機能開発など）に合わせて手法の組み合わせが調整されています 49。リモートワーク環境におけるHPMの有効性も研究対象となっています 56。

E. 導入の課題と推進要因

HPMの導入には、利点と推進要因がある一方で、課題や障壁も存在します。

  • 利点/推進要因: 柔軟性、適応性、計画とアジリティのバランス、両アプローチの強みの活用、潜在的な価値提供の迅速化、リスク管理の改善、ステークホルダーエンゲージメントの向上 20。
  • 欠点/障壁: 複雑性の増大（プロセス/ツールの増加）、管理/コミュニケーションのオーバーヘッド増加、チームメンバーに要求される知識/スキルの広範化、コミュニケーション障壁の可能性、変化への抵抗、統合の複雑さ、明確なガバナンスとテーラードアプローチの必要性 19。
  • 成功要因: プロジェクト/組織の文脈の慎重な評価、明確なガバナンス、堅牢なコミュニケーション、柔軟なリソース配分、包括的なトレーニング、継続的な監視/調整が不可欠 49。特に、関連するコンピテンシーの開発が重要視されています 19。

F. 示唆と考察

ハイブリッド・プロジェクトマネジメントに関する研究は、いくつかの重要な示唆を与えています。まず、HPMは単なる選択肢ではなく、「必須の進化」として捉えるべきであるという点です。調査で半数以上のプロジェクトがHPMを採用しているという事実 48 や、VUCA環境への適合性 33 は、HPMが単なる好みではなく、現代の多くのプロジェクトにとって必要性から推進されていることを示唆しています。これは、アジャイル対ウォーターフォールという二元論を超えた、分野の成熟を表していると言えるでしょう。HPMは「自然な進化」であり「新しい常識」なのです 48。

次に、「標準化とカスタマイズの間の緊張関係」が存在するという点です。研究はHPMモデルの定義・分類を目指していますが 20、ハイブリッドの本質的な強みは、特定のプロジェクトに合わせて調整（テーラリング）できる点にあります 49。これは、標準化されたハイブリッドフレームワークを開発しようとする動きと、プロジェクト固有の適応が必要であるという現実との間に緊張を生み出します。HPMの有効性は、事前に定義されたモデルを選択することよりも、むしろ方法論を適切に組み合わせるための「コンピテンシー（能力）」 19 を開発することにあるのかもしれません。

さらに、HPMはPMとチームに対して「より高い成熟度を要求する」という点も重要です。HPMを成功裏に導入するには、伝統的手法とアジャイル手法の両方に関する幅広い知識、強力なコミュニケーションスキル、そして洗練されたガバナンス構造が必要です。これは、プロジェクトチームとリーダーシップに対してより高い要求を課すことを意味します 27。したがって、組織は単に「ハイブリッド化する」と決定するだけでなく、トレーニングへの投資や、役割・プロセスの再構築を検討する必要があります 19。

G. 提案される表：主要なハイブリッド・プロジェクトマネジメントモデル/フレームワークの比較

以下の表は、文献で言及されている主要なハイブリッドモデル 27 に関する断片的な情報を比較形式で整理したものです。これにより、研究文献で議論されている様々なハイブリッドアプローチ間のニュアンスをユーザーが理解し、SLRで指摘されている知識の断片化という課題 20 に対処することを目指します。

モデル/フレームワーク中核概念/組み合わせ典型的なユースケース/強み主要な特徴/実践方法関連情報源
Wagile/Scrumfall計画/設計はシーケンシャル、構築/テストは反復的（スクラム）要件定義は固定的だが、開発・テスト段階で柔軟性が必要な場合前半はウォーターフォール、後半はスプリントベースの開発・テスト 5151
Hybrid-Predictive予測型の構造を基本とし、フェーズをオーバーラップさせる全体的な構造は維持しつつ、開発サイクルを短縮したい場合伝統的なフェーズ構造（設計、開発、テストなど）が重なり合って進行。フェーズレビューは非公式または省略されることがある 5151
Hybrid-Agileスクラムに似た反復モデルだが、より伝統的な制約（外部要件、最終納品など）が加わるアジャイル開発を行いたいが、契約上・規制上の要件や組織的な制約がある場合（例：政府プロジェクトにおけるアジャイル開発）開発は反復的だが、テストはスプリント外で行われる可能性。成果物は最終段階で一括納品されることがある 5151
Disciplined Agile Delivery (DAD)人間第一、学習指向、リスク価値ライフサイクルを持つ、エンタープライズ対応のハイブリッドフレームワーク組織全体でアジャイルを適用・統治する必要がある場合。単純なアジャイル手法では対応できない複雑な状況。リスク管理と価値提供のバランスが重要。ライフサイクル全体（開始から移行まで）をカバー。ゴール駆動型。リーンなガバナンス手法を統合。状況に応じたプロセス決定を支援するガイダンスを提供 5251

V. サステナビリティの統合：グリーンプロジェクト管理の研究

A. 持続可能なプロジェクト管理（SPM）の必要性

地球の天然資源の現在の利用方法が持続可能ではないという認識は、多くの組織の経営層に浸透しつつあります 24。人類は地球が1年間に供給できる資源量を大幅に超えて消費しており（年間約1.7個分の地球資源を消費）、「アース・オーバーシュート・デー」（地球が1年間に再生できる資源を使い果たしてしまう日）は年々早まっています 24。この状況は、組織、企業、個人レベルでの喫緊の変革を必要としています。

プロジェクトは、組織や社会がサステナビリティに向けて発展するために実施する必要のある変革において、重要な役割を果たすと考えられています 24。そのため、サステナビリティの概念をプロジェクト管理に統合することは、今日の最も重要なグローバルなトレンドの一つであり、新たな「学派」とさえ見なされています 1。SPMは、単なる倫理的な要請ではなく、戦略的な優位性をもたらすものとしても認識されています 15。

B. 中核概念とフレームワーク

SPMの中核には、環境的責任、社会的公平性、経済的実行可能性というサステナビリティの3つの側面を統合するという考え方があります。

  • トリプルボトムライン（TBL）: 環境（Planet）、社会（People）、経済（Profit/Prosperity）の3つの側面をバランスさせることが中心的な概念です 9。SPMは、従来の「鉄の三角形」（時間、予算、スコープ）に焦点を当てることから、このより広範な価値創造を管理することへと、スコープの転換を要求します 24。
  • プロジェクト「による」サステナビリティ vs. プロジェクト「の」サステナビリティ: 研究では、プロジェクトの成果物やアウトカムの持続可能性（例：グリーンビルディング）と、プロジェクトの実施・管理プロセス自体の持続可能性とを区別しています 24。前者はエコデザインやグリーン建設などの分野で比較的よく研究されていますが、後者の「プロジェクトの」サステナビリティの統合は、より新しい研究領域です。
  • 主要なフレームワーク/基準:
  • P5 Standard: People（人）、Planet（地球）、Profit（利益）にProcess（プロセス）、Product（製品）を加えた5つのPに焦点を当てた、サステナビリティに関するガバナンスフレームワーク 1。PRiSMに関連して言及 16。
  • PRiSM™ (Projects integrating Sustainable Methods): ISO 21500をベースとし、影響分析とプロジェクト・サステナビリティ・マネジメント計画（PSMP）を通じてサステナビリティをプロセスに統合する特定の方法論 16。
  • GRIスタンダード: サステナビリティ報告に関する世界的に広く利用されている基準であり、KPI設定のための関連指標を提供 15。
  • ISO 21500/21505: ISO 21500（プロジェクトマネジメントの手引き）はPRiSMの基盤として言及 25。ISO 21505はプロジェクトガバナンスに関するガイダンスであり、P5のようなサステナビリティガバナンスと関連する可能性があります。
  • その他、サステナビリティの側面とプロジェクト成功基準との関連を探る概念モデルなども研究されています 15。

C. 主要な研究領域と発見

SPMに関する研究は、様々な側面から進められています。

  • ライフサイクルへの統合: サステナビリティを、プロジェクトの立ち上げ（影響分析 25）から終結までの全フェーズに組み込む方法が探求されています 9。バリューマネジメント 16 やライフサイクルアセスメント（LCA） 16 といった手法が応用されています。
  • 持続可能なパフォーマンスの測定（KPI）: 環境（CO2排出量、エネルギー・水使用量、廃棄物）、社会（コンプライアンス、多様性、安全、トレーニング）、ガバナンス側面に関する適切なKPIを定義し、追跡することの重要性が強調されています 15。KPIの使用が効率性と影響の改善につながるという研究結果もあります 60。
  • グリーンプロジェクト管理（GPM）: 特に環境側面（「グリーンビルディング」「持続可能な建設」など）に焦点を当てたアプローチです 61。GPMの実践が、グリーンナレッジ獲得（GKA）を媒介して、持続可能な競争優位性（SCA）に与える影響などが研究されています 15。
  • プロジェクトマネージャー（PM）の役割: PMが要件定義などの主要な責任を必ずしも負わない場合でも、サステナビリティ推進において「極めて重要な」役割を担う可能性が研究で指摘されています 9。PMのコンピテンシー（知識、スキル、態度、全体論的思考）が重要であり 25、PM自身の信念が行動に影響を与えることも示唆されています（内発的動機付け vs. タスク指向） 25。
  • ステークホルダー管理: SPMは、より広範で全体論的なステークホルダー観と、長期的影響を考慮した積極的なエンゲージメントを必要とします 24。持続可能なステークホルダー分析のためのツール開発も研究されています 26。

D. 課題と今後の方向性

SPMの普及には、依然として課題が存在します。

  • 統合のギャップ: 認識は高まっているものの、従来のPM標準はサステナビリティへの対応が遅れていました（ただしIPMA ICB4のような改善も見られます） 26。学術研究や戦略的重要性とその実践・教育との間には、依然としてギャップが存在します 15。
  • 堅牢なフレームワークとツールの必要性: 標準化されたガイドライン、指標、実用的なツールが不足しているため、一貫した導入と測定が困難になっています 9。
  • 障壁: 変化への抵抗、明確な定義の欠如、効果のない報告ツール、グリーン技術導入の遅れ、コストに関する誤解、専門知識・トレーニングの不足などが障壁として挙げられています 15。
  • 今後の研究: 長期的影響に関する実証的証拠の蓄積、ツールやフレームワークの開発・検証、行動的側面に関する研究、PM教育の見直しなどが今後の研究課題として特定されています 16。

E. 主要な研究者

Gilbert Silvius氏とPeter Eskerod氏は、持続可能なプロジェクト管理およびステークホルダー管理の分野で頻繁に引用される研究者です 24。

F. 示唆と考察

サステナビリティとプロジェクト管理の統合に関する研究は、実践に向けていくつかの重要な示唆を与えています。第一に、「SPMの二重性」を理解することの重要性です。「プロジェクト『による』サステナビリティ」（成果物中心）と「プロジェクト『の』サステナビリティ」（プロセス中心）の区別 24 は、包括的な統合のために不可欠です。成果物だけに焦点を当てると、実行段階での持続可能な実践（例：プロジェクト中の資源消費、チームやコミュニティへの社会的影響）の機会を見逃してしまいます。この広範な視点が、真のサステナビリティ統合には必要です。

第二に、「導入ギャップ」の存在です。SPMの重要性（戦略的、倫理的）は広く認識されているにもかかわらず 15、不十分な標準、ツール、トレーニングのために、その一貫した適用は遅れています 15。これは、SPMの「なぜ（Why）」は受け入れられつつあるものの、「どのように（How）」が依然として多くの組織にとって大きなハードルであることを示唆しています。

第三に、「PMがサステナビリティの触媒となる」可能性です。研究によれば、PMは、公式な責任が他の場所にある場合でも、その中心的な役割と特定のコンピテンシーを通じて、プロジェクトのサステナビリティに大きな影響を与えることができます 62。PM自身の信念や動機付けも重要な役割を果たします 25。これは、SPMを推進するためには、PMの権限付与と能力開発が不可欠であることを意味します。

G. 提案される表：持続可能なプロジェクト管理のための主要業績評価指標（KPI）例

以下の表は、TBL（環境、社会、経済/ガバナンス）に基づいて分類されたSPMのKPIの具体例を示しています。これらの例は、GRIスタンダードや関連文献で言及されている指標に基づいています 58。これは、研究で指摘されている実用的なツールの必要性 15 に応え、SPMの概念を具体的な報告フレームワークに結びつけるのに役立ちます。

カテゴリKPI例関連指標/情報源例
環境 (Environmental)CO2排出量（スコープ1, 2, 3）削減量GHGプロトコル, GRI 305 59
エネルギー消費量削減GRI 302 59
水使用量削減GRI 303 59
廃棄物削減量/リサイクル率GRI 306 59
環境基準遵守率59
環境基準でスクリーニングされた新規サプライヤーの割合GRI 308-1 58
社会 (Social)従業員向けトレーニング時間/投資額58
受け付けた苦情件数と対応状況58
サプライヤーの社会基準に基づくスクリーニング/監査実施率GRI 414-1 58
サプライヤーにおける児童労働/強制労働のリスク評価DNK 17 58
サプライヤーにおける結社の自由/団体交渉権の尊重状況DNK 17 58
差別の発生件数と是正措置DNK 14 58
労働安全衛生基準遵守/事故発生率59
サプライヤーベースにおける多様なサプライヤーの割合59
経済/ガバナンス (Economic/Governance)環境/人権リスクでスクリーニングされた調達量の割合58
環境/労働安全衛生マネジメントシステム認証を持つサプライヤーの割合58
サステナビリティパフォーマンスが改善したサプライヤーの割合58
サステナビリティに関するトレーニングを完了したサプライヤーの割合58
行動規範の遵守率59

(出典：主に 58, GRIスタンダード, DNK基準など)

VI. 人的要素：人間中心のプロジェクトリーダーシップに関する研究

A. 人間中心へのシフト

近年、プロジェクト管理においても「人間中心（Human-Centric）」のアプローチが注目されています。これは、従業員を単なるリソースとしてではなく、独自のニーズ、強み、願望を持つ個人として認識し、すべての管理上の意思決定の中心に人々を置くリーダーシップ哲学です 63。このようなアプローチは、より高いパフォーマンス、定着率、エンゲージメントにつながることが研究で示唆されています 10。人間中心のアプローチは、心理的安全性、ウェルビーイング、共感、真正性、フィードバックの優先を伴います 10。

B. 心理的安全性：ハイパフォーマンスの基盤

人間中心のアプローチの中核をなすのが「心理的安全性」の概念です。

  • 定義: チームメンバーが、アイデア、質問、懸念を表明したり、間違いを認めたりすることに対して、罰せられたり屈辱を受けたりする恐れがないと信じている共有された信念 17。これは、対人関係におけるリスクを取ることが安全だと感じられる環境を意味します。この概念は、ハーバード大学のエイミー・エドモンドソン教授によって提唱されました 17。
  • 重要性と成果: 心理的安全性は、ハイパフォーマンスチームにとって不可欠な要素です 17。研究によれば、心理的安全性は以下のような多くの肯定的な成果と関連しています。
  • チームパフォーマンスとプロジェクト成功の向上 31（ただし、ある研究では80パーセンタイルまでとの指摘あり 68）。
  • イノベーション、創造性、問題解決能力の向上 17。
  • 知識共有（Knowledge Sharing Tacit/Explicit）の促進 32。
  • 従業員のウェルビーイング向上、エンゲージメント向上、燃え尽き症候群/ストレスの軽減 18。
  • 生産性の向上と収益へのプラスの影響/ROI 31。
  • 間違いの迅速な報告と是正措置の促進 64。
  • 心理的安全性の測定: エイミー・エドモンドソン教授が開発した7項目の質問票が、心理的安全性を測定するための主要なツールとして広く用いられています 64。その他の方法として、チームの相互作用の観察、1対1のチェックイン、フィードバックメカニズムの分析なども挙げられます 66。Googleの「プロジェクト・アリストテレス」研究では、心理的安全性がチームの有効性に最も重要な要因であると特定されました 65。
  • 心理的安全性の醸成（介入策）: 心理的安全性を高めるには、リーダーによる意図的な努力が必要です。主要な戦略には以下が含まれます。
  • オープンなコミュニケーションと積極的傾聴の奨励 68。
  • 模範を示す：脆弱性を示し、自身の誤りを認める 65。
  • 貢献を認め、感謝を示し、個々のスキルを尊重する 66。
  • 非難文化を避け、失敗から学ぶことに焦点を当てる 66。
  • 包括性（インクルーシビティ）と機会均等を促進する 30。
  • 仕事を学習の機会と捉え、好奇心を示す 65。
  • 信頼とポジティブなチーム文化を構築する 17。

C. 現代のチームに適したリーダーシップスタイル

研究は、特定のリーダーシップスタイルが心理的安全性や肯定的な成果と関連していることを示しています。

  • インクルーシブ・リーダーシップ: 開放性、可用性、アクセスしやすさを特徴とし、帰属意識と独自性を育む。心理的安全性、個人/チームのイノベーション、プロジェクト成功と正の相関がある 30。
  • サーバント・リーダーシップ: フォロワーのニーズ、成長、エンパワーメント、思いやりに焦点を当てる。心理的安全性、ウェルビーイング、創造性と正の相関がある 29。
  • 変革型リーダーシップ: 特に建設分野において、チームのパフォーマンスと効率を高める 7。
  • 支援型・協議型リーダーシップ: McKinsey社の調査によると、心理的安全性を育むのに最も効果的なスタイルとされる 68。権威主義的なスタイルは有害。
  • 適応型リーダーシップ: チームやプロジェクトの状況に応じてアプローチを調整する 44。

IPMA（国際プロジェクトマネジメント協会）に準拠したリーダーシップトレーニングは、チームの協調性を向上させるために推奨されています 7。

D. ウェルビーイングとリモート/ハイブリッドチーム

リモートワークやハイブリッドワークは定着しつつありますが、コミュニケーション、コラボレーション、チームビルディングにおいて新たな課題を生み出しています 1。これには、仮想コラボレーションツールを習得し、ソフトスキルを高めることが求められます 1。

心理社会的リスク（ストレス、燃え尽き症候群、不安など）は重大な懸念事項であり、特にパンデミックの影響を受けたヘルスケア分野で顕著です 18。心理的安全性は、これらのリスクを軽減し、ウェルビーイングを支援する上で不可欠です 18。リーダーは、燃え尽き症候群や孤立といったリモートチーム特有のリスクを最小限に抑える戦略を立てる必要があります 47。

E. 進化するスキルセット：パワースキルの台頭

方法論、ツール、データ分析といった技術的熟練度に加え、「パワースキル」（ソフトスキル）の重要性がますます高まっています 1。

主要なパワースキルには、感情的知性（EI） 1、コミュニケーション（明確さ、積極的傾聴、相手に合わせた調整） 8、リーダーシップと動機付け 7、コラボレーション 36、交渉と対立解決 36、戦略的思考 44、適応性 44、問題解決/批判的思考 44、ステークホルダーエンゲージメント 36 などが含まれます。

PMI（プロジェクトマネジメント協会）の「タレント・トライアングル」の進化もこの変化を反映しており、現在では「働き方（Ways of Working）」「パワースキル（Power Skills）」「ビジネス感覚（Business Acumen）」が重視されています 47。

F. 示唆と考察

人間中心のアプローチと心理的安全性に関する研究は、現代のプロジェクト管理にとって重要な意味を持っています。第一に、心理的安全性は単なる「あったら良いもの」ではなく、「測定可能なパフォーマンスドライバー」であるという点です。研究は、心理的安全性がROI、パフォーマンス、イノベーションといった具体的な成果と定量的に関連していることを強く示唆しています 10。例えば、93%のリーダーが心理的安全性を収益に結びつけており 34、20%以上のROIを見込むリーダーも少なくありません 34。また、人間中心の組織は3.8倍高いパフォーマンスを示すという報告もあります 10。これにより、心理的安全性に関する議論は、抽象的な利点から具体的な経営指標へと移行します。

第二に、「リーダーシップが主要な介入点である」という点です。心理的安全性を醸成するには、リーダーによる意図的かつ一貫した行動と、特定のリーダーシップ行動（脆弱性の開示、包括性、支援的な態度など）が必要です。それは自然発生するものではありません。多くの研究がリーダーの積極的な役割を強調しており 17、具体的な行動（模範を示す、コミュニケーションスタイル、フィードバックの扱い方）や、特定のリーダーシップスタイル（インクルーシブ、サーバント）が安全性を育む上で有効であることを示しています。これは、リーダーに対するトレーニング 68 が、心理的安全性を向上させるための主要な手段であることを意味します。

第三に、「人間中心のアプローチと他のトレンドとの収束」が見られる点です。心理的安全性、EI、強力なコミュニケーションの必要性は、リモート/ハイブリッドワーク（分散したチームの効果的な管理 1）やAIの導入（タスク自動化に伴いPMが人間的スキルにより注力する必要性 – II.E.2の考察参照）といった他のトレンドによって、さらに増幅されています。リモートチームの管理には強化されたコミュニケーションと信頼が必要であり 1、これは心理的安全性と直接関連します。AIがルーチンタスクを引き継ぐにつれて 37、EI、戦略的思考、コラボレーション促進といった人間固有のスキル 36 がPMの中核的な価値提案となり、人間中心のリーダーシップは将来の成功にとってますます重要になります。

G. 提案される表：心理的安全性の測定：エイミー・エドモンドソンの質問票項目

以下の表は、エイミー・エドモンドソン教授が開発した心理的安全性測定のための7つの質問項目 66 を示しています。これは、本レポートで広範に議論された重要な概念を評価するための、研究に基づいた具体的なツール 64 をユーザーに提供するものです。自身のチーム内で適用を検討する際の出発点となります。

質問項目 (日本語訳)質問項目 (原文)解釈 (同意/不同意が示すこと)
1. このチームでミスをすると、たいてい非難される。If you make a mistake on this team, it is often held against you.(逆転項目) 同意は心理的安全性の低さを示す。
2. このチームのメンバーは、問題や困難な問題を提起することができる。Members of this team are able to bring up problems and tough issues.同意は心理的安全性の高さを示す。
3. このチームの人々は、異質であることを理由に他者を拒絶することがある。People on this team sometimes reject others for being different.(逆転項目) 同意は心理的安全性の低さを示す。
4. このチームでリスクを取ることは安全である。It is safe to take a risk on this team.同意は心理的安全性の高さを示す。
5. このチームの他のメンバーに助けを求めることは難しい。It is difficult to ask other members of this team for help.(逆転項目) 同意は心理的安全性の低さを示す。
6. このチームの誰も、私の努力を意図的におとしめるような行動はしないだろう。No one on this team would deliberately act in a way that undermines my efforts.同意は心理的安全性の高さを示す。
7. このチームのメンバーと一緒に働くことで、私のユニークなスキルや才能が評価され、活用されている。Working with members of this team, my unique skills and talents are valued and utilized.同意は心理的安全性の高さを示す。

(出典： 66 に基づく)

(注記：項目1, 3, 5は逆転項目であり、スコアリングの際に注意が必要)

VII. 結論：プロジェクト管理研究の今後の方向性

主要な研究駆動型トレンドの統合

本レポートで概観したように、プロジェクト管理の研究は急速に進化しており、いくつかの主要なトレンドが明らかになっています。AIの統合はタスクの自動化とPMの役割変革をもたらし、複雑性とVUCA環境への対応としてハイブリッドアプローチが不可欠となり、サステナビリティは戦略的な必須要件として認識され、そして人間中心のリーダーシップと心理的安全性がチームパフォーマンスの基盤として強調されています。これらのトレンドは相互に関連しており、例えばAIの導入が人間的スキルの重要性を高め、複雑性がハイブリッド手法の必要性を駆動し、サステナビリティが新たなPMコンピテンシーを要求するといった関係性が見られます。

新たなテーマ

これらの主要トレンドに加え、分野横断的なテーマも浮上しています。あらゆる領域におけるデータ分析の重要性の高まり 1、PMO（プロジェクトマネジメントオフィス）の戦略的役割の進化 1、継続的なスキルアップと生涯学習の必要性 1、そして単なる成果物ではなく価値提供への焦点の移行 36 などが挙げられます。

日本への示唆

これらのグローバルな研究トレンドは、日本のプロジェクト管理実践にも影響を与えると考えられます。特定のリーダーシップスタイルやハイブリッドモデルの導入においては、日本の組織文化との適合性を考慮する必要があるかもしれません。日本の組織がこれらの国際的な知見をどのように活用し、自らの実践に取り入れていくかを検討することが推奨されます。

実務家と研究者への提言

この急速に変化する環境に対応するため、以下の点が推奨されます。

  • 情報収集の継続: 学術雑誌（例：IJPM, PMJ 32）、国際会議、専門機関（PMI, IPMA 7）、信頼できるオンラインリソース（例：最先端AI研究のためのarXiv 12）を通じて、常に最新情報を入手することが不可欠です。
  • 実験と適応: 新しいアプローチ（AIツール、ハイブリッド手法、サステナビリティKPI、心理的安全性介入策など）を、管理された方法で試験的に導入することが奨励されます。成功と失敗の両方から学び、継続的に改善していく姿勢が重要です 44。
  • 全体的なコンピテンシーの開発: 技術的スキル（デジタルリテラシー、データ分析、方法論知識）とパワースキル（リーダーシップ、コミュニケーション、EI、戦略的思考）の両方をバランス良く開発することに焦点を当てるべきです 44。
  • 実現可能な文化の醸成: 変化、心理的安全性、サステナビリティ、データ駆動型意思決定を支援する組織文化を促進することが求められます。これにはリーダーシップのコミットメントが不可欠です 10。

結びの言葉

プロジェクト管理の未来は、ダイナミックでますます複雑化していますが、研究はこれらの変化に効果的に対応するための貴重な洞察とツールを提供しています。これらの知見を活用することで、より成功率が高く、持続可能で、人間中心のプロジェクト成果を実現することが可能となるでしょう。

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  57. The Impact of Sustainability Considerations on Project Management Practices, 5月 5, 2025にアクセス、 https://www.ijisae.org/index.php/IJISAE/article/view/6941
  58. Sustainability by the numbers – key performance indicators for corporate due diligence, 5月 5, 2025にアクセス、 https://kompass.wirtschaft-entwicklung.de/fileadmin/user_upload/Praxishilfen/TK_04_Key_performance_indicators_due_diligence.pdf
  59. How to measure sustainable performance: KPIs and Metrics – Sievo, 5月 5, 2025にアクセス、 https://sievo.com/blog/sustainable-procurement-part6
  60. How can organizations align their KPIs with sustainability goals? – Vorecol HRMS, 5月 5, 2025にアクセス、 https://vorecol.com/blogs/blog-how-can-organizations-align-their-kpis-with-sustainability-goals-123639
  61. Greening Project Management Practices for Sustainable Construction – ASCE Library, 5月 5, 2025にアクセス、 https://ascelibrary.com/doi/10.1061/%28ASCE%29ME.1943-5479.0000030
  62. Sustainability as a competence of Project Managers | PM World Library, 5月 5, 2025にアクセス、 https://pmworldlibrary.net/wp-content/uploads/2016/09/pmwj50-Sep2016-Silvius-sustainability-as-project-manager-competence-featured-paper.pdf
  63. The Human-Centric Manager – The Wellbeing Project, 5月 5, 2025にアクセス、 https://thewellbeingproject.co.uk/insight/human-centric-manager/
  64. Amy Edmondson: Psychological Safety Assessment – Balloon, 5月 5, 2025にアクセス、 https://getballoon.com/templates/psychological-safety-assessment
  65. Guides: Understand team effectiveness – Google re:Work, 5月 5, 2025にアクセス、 https://rework.withgoogle.com/en/guides/understanding-team-effectiveness
  66. How do you measure psychological safety in the workplace? – Intellect, 5月 5, 2025にアクセス、 https://intellect.co/read/measure-psychological-safety/
  67. Measuring – Psychological safety – Future Talent Learning, 5月 5, 2025にアクセス、 https://www.futuretalentlearning.com/hubfs/Nutshells/Templates/FTL_Measuring%20psychological%20safety%20NB_V3.pdf
  68. 25+ Psychological Safety at Work Stats [2024] – Niagara Institute, 5月 5, 2025にアクセス、 https://www.niagarainstitute.com/blog/psychological-safety-at-work
  69. Psychological safety: The bedrock of team performance – ProjectManagement.com, 5月 5, 2025にアクセス、 https://www.projectmanagement.com/blog-post/77302/psychological-safety–the-bedrock-of-team-performance
  70. 5 Ways to Create Psychological Safety in the Workplace in 2025 – Meditopia for Work, 5月 5, 2025にアクセス、 https://meditopia.com/en/forwork/articles/ways-to-create-psychological-safety-in-the-workplace
  71. Project Management Job Trends 2025 – Simpliaxis, 5月 5, 2025にアクセス、 https://www.simpliaxis.com/resources/project-management-job-trends-2025
  72. Project management research trends of allied disciplines, 5月 5, 2025にアクセス、 https://www.pmi.org/learning/library/project-management-research-trends-allied-disciplines-7134
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