最初から最後までネイティブな AI
Web サイトの公開を一文で説明すると、Onplana の AI がそれを計画し、人を割り当てる様子が見られます。続いて ChatGPT と Claude が同じ計画の上で自分のタスクを実行し、あなたが最終の成果物を承認します。
Onplana における「AI ネイティブ」の意味
多くのプロジェクト ツールは、AI を静的なスケジュールに貼り付けたチャットボットとして追加しました。チャットボットはプロジェクトについての質問に答えますが、何も変えられません。スケジュールには相変わらず、タスクを動かし、ステータス レポートを書き、ダッシュボードに出てこないリスクを見つける人が必要です。
Onplana は、プロジェクト マネージャーがすでに使っているのと同じデータ モデルに AI を直接つないでいます。チャットはプロジェクトの状況を説明するだけでなく、それに対して行動します。タスクを次のスプリントに移す、時間を記録する、マイルストーンを完了にする、ステータス レポートを下書きする、提案を先に進める。どの操作も、製品のほかの部分と同じ権限の確認、同じ記録、同じテナントの分離を通ります。
そしてアプリ内の AI が使うのと同じツールのカタログが MCP サーバーとして提供されているので、あなたのエージェント(Claude Code、Continue、社内の自動化)も、機能を絞った公開 API ではなく、同じ範囲に手が届きます。
九つの具体的な AI 機能、魔法のチャットボットではなく
どのカードも本番で動いている実際の機能で、プランと、それがある画面の場所を示しています。「近日公開」も、宣伝に見せかけたロードマップもありません。
一文からの計画
説明を書くと(一文、一段落、会議の書き起こし、スポンサーのメールにあった依頼)、AI がエピック、タスク、サブタスク、マイルストーン、リスク、依存関係、見積もった期間を含む構造化された計画を返します。作成はアトミックです。計画全体が届くか、何も届かないかのどちらかです。最初のサインイン時の AI によるプロジェクトの立ち上げと、本番の申請からプロジェクトへの流れで使われています。
場所: アプリ内チャット、申請フォーム、プロジェクトの立ち上げ
原因を名指しするリスクの検出
Onplana のリスク モデルは進行中のプロジェクトを読み(各タスクの状態、優先度、進捗、期限、担当者、どのタスクが期限切れ、ブロック、未割り当てか、どのタスクが別のタスクを待っているか、チーム、終了日までの残り時間)、色を付けるだけでなく、どの点が各リスクを生んだかを伝えます。検出されたリスクはどれも保存され、却下でき、追跡できるので、同じ警告がページを読み込むたびにチームを煩わせることはありません。
場所: プロジェクトのリスク タブ、ポートフォリオのダッシュボード
ステータス レポートとクリティカル パスの説明
プロジェクトのリアルタイムのデータから、スポンサー向けのステータス レポート(経営層向けの要約、成果、ブロッカー、翌週の計画、未解決のリスク)を生成します。あるいは、具体的な遅れをクリティカル パスを通して説明するよう AI に頼めば、プロジェクト管理の訓練を受けていないスポンサーでも実際に読める文章で答えます。必要なときに生成し、共有できます。
場所: プロジェクトのステータス タブ
リソースの平準化とアーンド バリューの解説
あるリソースがなぜ過負荷に見えるのかを AI に尋ね、具体的な割り当て直しを求められます(タスク X を Alex から Priya に移す、マイルストーン Y を 5 日遅らせる)。アーンド バリューの計算はエンジンが行い、AI がそれを説明します。SPI と CPI の推移、スケジュールと予算のずれ、何も変えなければ次のステータスで曲線がどう見えるか。
場所: キャパシティ プランナー、財務タブ、ポートフォリオの分析
実際に行動するチャット
Onplana のチャットは回答をストリーミングし(SSE、読み込み中の表示を待つ必要はありません)、MCP サーバーが使うのと同じカタログから型付きのツールを呼び出します。タスクを次のスプリントに移す、時間を記録する、マイルストーンを完了にする、プロジェクトを要約する、と頼めば、それを実行し、結果を返し、記録を一行書きます。組織の範囲に限られ、組織ごとに分離され、テナント間の漏れはありません。
場所: アプリ内チャット、メンション、コマンド パレット
MCP サーバーによるエージェントの層
Model Context Protocol を通じて、Onplana のツールのカタログにプログラムからアクセスできます。Dynamic Client Registration(RFC 7591)付きの OAuth 2.1、または個人用アクセス トークンによる認証。Claude Code、あなたのエージェントの構成、社内の自動化の実行環境につなげられます。アプリ内チャットと同じプランの上限、同じ記録、同じ組織ごとの分離。すべてのプランで使え、同時接続の数はプランに応じて増えます。
場所: mcp.onplana.com、MCP 対応のエージェント
タスクの提案と自然言語での入力
「来週:ワイヤーフレームを仕上げる、デザイン レビューを始める、スプリントのデモを準備する」と書くと、AI がそれを、正しい日付、推測できる場合は担当者、プロジェクトの文脈を備えた三つの構造化されたタスクに変えます。次に取り組むタスクの提案は、受け入れるか却下するカードとして表示され、その反応が追跡されるので、提案の順序は却下されたものから学びます。
場所: タスク一覧、自然言語での入力、提案のパネル
プロジェクトの受信箱:メールが入り、タスクが出る
プロジェクトの受信用アドレスにメールを転送すると、タスクになります。件名がタイトルに、本文が説明になり、メンバーである送信者が担当者になります。タスクのメールへの返信は、そのタスクへのコメントとして届きます。添付ファイルは保存されません。関係者からの依頼が、誰かが手で振り分けるのを受信トレイで待ち続けることはありません。
場所: プロジェクトの受信箱、受信メールの Webhook
スケジュールの健全性チェック(.mpp / .xml / .xer)
Microsoft Project のファイル(.mpp、.mpx、MSPDI XML、.xer)をアップロードすると、八つの分析が実行されます。クリティカル パス、リソースの過剰割り当て、スケジュールのリスク、制約の違反、依存関係の健全性、ベースラインからの差異、複雑さ、コストのカバー範囲。結果を深刻度の順に並べたレポートを返します。登録不要の無料の公開ツールとしても使えます。
場所: /tools/schedule-health-check、アプリ内のアップロード
AI があなたの仕事をどう見ているか
セキュリティ チームからの「安全なのか」という質問の大半に答えられるはずの、短い説明です。
ベクトルが外に漏れない検索
AI は型付きのツール(list_tasks、get_project、list_risks など)を呼び出し、それらは依頼した組織の X-Organization-Id ヘッダーの範囲に限られ、その組織の行だけを返します。チャットが検索に使う埋め込み(組織のプロジェクト、リスク、目標)は、検索のたびに同じ organizationId で照会されるので、別の組織のデータがあなたのコンテキスト ウィンドウに現れるような、全体共通の検索の溜まり場は存在しません。
ツールの層でも保たれるテナントの分離
すべての REST ルートを守る withOrganization ミドルウェアが、AI によるすべてのツールの呼び出しも守っています。悪意のあるプロンプトが組織の範囲から抜け出すことはできません。ツールの WHERE 句は常に organizationId に固定されているからです。同じコードの経路、同じ記録です。
ツールの呼び出しをすべて残す監査可能な記録
AI によるツールの呼び出しはどれも、AiOperation の行を一つ書きます。会話、ツールの名前、入力の引数、結果、依頼した人、ms 単位の所要時間。SOX、HIPAA、SOC 2 の監査人は、誰がいつ AI に何を頼んだかのフォレンジックな記録を得られます。
AI は使う人以上のことは決してできない
AI のすべての操作は、代わりに動いている人と同じ権限の確認を通るので、その人が手作業で届かないプロジェクトや操作に届くことはありません。タスク、プロジェクト、リスト、ドキュメントの削除はごみ箱に送られ、管理者が組織ごとにオフにできるスイッチです。すべての操作は記録に残り、元に戻せます。また「承認」のエージェント ポリシーのルールを使えば、選んだ操作の前に人を置けます。上限はサーバーにあり、チャットの画面はそれを表示しているだけです。
一つの製品、二つの AI プロバイダー、そのうち一つは予備
Onplana は Claude(Anthropic)と Azure OpenAI を並行して使い、両方をプラットフォームの段階で管理しています。稼働中の主プロバイダーがリクエストを処理し、もう一方は、障害のときに運用チームが切り替えられるよう予備として待機しています。各エンドポイントは、処理しているプロバイダーの中で最も適したモデルを使います。プロバイダーの選択とルーティングはすべて Onplana が管理しており、あなたが設定するものも、壊れるものもありません。
Claude(Anthropic)
- Anthropic がホストする推論で、Azure のアカウントは不要
- ステータス レポートやクリティカル パスの説明で優れた文章
- プロジェクト全体を要約できる大きなコンテキスト ウィンドウ
- AI のトークンは Onplana のプランに含まれ、有料プランでは毎月付与
Azure OpenAI
- Azure OpenAI の企業向けの条件のもとで Microsoft がホストする推論
- 構造化された出力と素早い関数呼び出しに強い
- 主プロバイダーが応答しないときに Onplana が切り替えられる予備のプロバイダー
- Claude と同じ階層の抽象化(fast / balanced / powerful)
資格情報は管理画面ではなく Key Vault にある
両プロバイダーの API キーは Azure Key Vault に保管され、運用チームがアプリの外でローテーションします。管理者向けの AI パネルはシークレットを読み取り専用で表示するので、記録されるフォームの欄に誤ってキーを貼り付けることは誰にもできません。エンドポイントごとのモデルと階層ごとのデプロイ名は変更できますが、認証の情報は変更できません。
プラン別の AI
各プランの上限はサーバーで適用されています。ある機能が有料プランに載っていれば、それは本当にその上限の内側にあり、「今だけ無料」ではありません。
Free
完全な AI アシスタント、一回限りのトークン残高
- アプリ内の AI チャット(ストリーミング、ツールの呼び出し付き)
- 計画の生成(AI によるプロジェクトの立ち上げ)
- ステータス レポートの生成とメールでの送信
- 自然言語でのタスク入力とタスクの提案
- Run with Onplana Agent(レビュー待ちの下書き)
- MCP エージェントの接続(Claude、Cursor、ChatGPT)、同時に 2
- スケジュールの健全性チェック(公開ツール、.mpp / .xml / .xer)
- プロジェクトの受信箱:メールが入り、タスクが出る
- プロジェクトをまたぐレポート
Professional
高度な AI を解放
- Free プランのすべてに加えて
- 保存され、却下できるシグナルによるリスクの検出
- ポートフォリオの要約と分析
- 期限に合わせたカレンダーの提案
- リソースの平準化の説明
- アーンド バリュー(EVM)の解説
- より多くの MCP エージェントの接続(同時に 3、作成は 10 まで)
- プロジェクトのテンプレート
- 申請フォームからの AI による立ち上げ
- スケジュールのリスクのモンテカルロ分析
- シートごとの AI トークンの月間割り当て
Business
ポートフォリオと目標
- Professional プランのすべてに加えて
- ポートフォリオと OKR
- シートごとのより大きな AI トークンの月間割り当て
- 同時に 5 の MCP エージェントの接続
- Webhook と連携の管理
Enterprise
ガバナンスとシナリオ
- Business プランのすべてに加えて
- フェーズのレビューと採点による提案のガバナンス
- シナリオの計画(ポートフォリオでの「もしも」)
- AI の操作の監査可能な記録
- SSO、SCIM、許可する IP の一覧
Enterprise+
専用のデプロイ
- Enterprise プランのすべてに加えて
- あなたの Azure サブスクリプションに置く専用のコピーと、あなた自身の暗号化キー
- 無制限の AI トークン
AI エージェントとともに Onplana Business を設定する
午後一回で、順番に。アシスタントをつなぐところから、その仕事を割り当て、承認し、予算を立てるところまで。最初の四つの手順は 無料プランを含むすべてのプランで使えます。
- 手順 1
アシスタントをつなぐ
Claude、ChatGPT、Microsoft 365 Copilot、Gemini Enterprise を、同じ MCP サーバーを通じて、無料プランを含むすべてのプランで。
- 手順 2
エージェントをメンバーにする
有料のシートを使わないバッジを付けたエージェントとして参加させ、どの人とどのチームがエージェントを使えるかはあなたが選びます。
- 手順 3
仕事を割り当て、下書きを承認する
概要を付けてタスクを任せ、Onplana Agent の下書きをレビューのキューで承認し、ポリシーのルールでエージェントのどの呼び出しでも人の判断を待たせられます。
- 手順 4
AI とエージェント日数の予算を立てる
どちらも前払いの残高です。使い切ると、わかりやすいメッセージとともに仕事が止まり、予想外の請求書が届くことは決してありません。
- 手順 5
Business プランが必要な手順を確認する
Business は同時に 5 個のエージェントを実行し(Professional は 3 個)、ホストされたエージェント日数を月に 15 日含み(Professional は 5 日)、ポートフォリオ、目標、Webhook をあなたのエージェントに開きます。
超過分の予想外の請求はありません
有料プランには毎月シートごとの AI トークンの割り当てが含まれ、無料プランには一回限りの残高が含まれます。上限に達しても自動で課金されることはありません。リクエストはわかりやすいエラーとともに拒否され、チャージかプランの変更が案内されます。
シートごとの月間割り当て
有料プランには毎月シートごとの AI トークンが含まれ、暦の月ごとにリセットされ、請求書に従量課金の AI の項目は一切ありません。無料プランには一回限りの残高が含まれます。もっと必要なときは、前払いの AI クレジットでチャージします。
あなたが決める月間のコスト上限
組織ごとにドルで上限を設定でき、二つのモードがあります。WARN(80/100/103% でメール)か BLOCK(103% で呼び出しを拒否)。Owner と Admin だけが使えます。
組織ごとのコストの記録
AI の呼び出しはどれも、モデルとそのトークン数を含む行を AiCostLedger に一つ書き、そこからドルでのコストが計算されます。管理者は日ごと、月ごとの内訳を見られ、経理にはきれいなエクスポートが渡ります。
AI がしないこと
正直な一覧です。PMO のために購入する人は、機能の表よりもこのセクションからベンダーについて多くを知ります。
AI による書き込みのたびに確認の手順があるわけではありません
AI は、変更を一つずつ承認待ちのキューに入れるのではなく、直接適用します。以前の設計ではすべての変更をまずプレビューとして表示していましたが、プレビューを承認する方法がなく、変更が知らないうちに失われていたため、取り除きました。代わりに AI を制限しているもの:操作する人の権限をそのまま引き継ぐこと、タスク、プロジェクト、リスト、ドキュメントの削除はごみ箱に送られオフにもできること、すべての操作が記録に残り元に戻せること。特定の操作の前に人を置きたいなら、「承認」のエージェント ポリシーのルールがそれを加えます。
あなたのプロジェクトのデータで学習しません
Onplana は Anthropic と Azure OpenAI に、それぞれの企業向けの条件のもとでプロンプトを送ります(既定では顧客の入力で学習しません)。Onplana 自身も、あなたのデータでどのモデルのファインチューニングも行いません。以上です。
プロジェクト マネージャーの判断の代わりにはなりません
AI は、シグナルを浮かび上がらせ、文章を書き、構造のない情報を整理するのが得意です。対立する関係者の優先度をはかりにかけること、チームの力学を読むこと、スポンサーに対していつ譲らずにいるかを決めることは得意ではありません。プロジェクト管理の仕事のうち退屈な 60% を増幅する道具として使ってください。
計画の生成で 100% の正確さは約束しません
文章から生成された計画は最初の下書きであり、確定したスケジュールではありません。生成されたタスクを見直し、間違った前提を直し、期限を調整してください。AI は、ゼロから書く代わりに手直しから始められる地点へ早く連れていってくれます。そこにこそ価値があります。
よくある質問
セキュリティ、購買、PMO が契約の前に尋ねる 十二 の質問。
Onplana はどの AI モデルを使っていますか?
両方です。Onplana は Claude(Anthropic)と Azure OpenAI の二つのプロバイダーで動いています。Onplana が両方を管理しており、一方が主としてリクエストを処理し、たとえば障害のときには私たちの運用チームがもう一方に切り替えられます。階層の抽象化(fast / balanced / powerful)が、各リクエストを処理中のプロバイダーの特定のモデルに対応させます。顧客ごとのプロバイダーの設定はなく、すべてのプランが Onplana の管理する同じ二つのプロバイダーのエンジンを使います。
私たちのプロジェクトのデータで学習しますか?
いいえ。Onplana は Anthropic と Azure OpenAI の推論エンドポイントに、それぞれの標準的な企業向けの条件のもとでプロンプトを送ります。これらの条件では、既定で顧客の入力で学習しません。私たちも、あなたのデータで独自のモデルをファインチューニングすることはありません。あなたのプロジェクトのデータはあなたの組織のデータベースにとどまり、AI はリクエストの時点で、その顧客自身の行に対する検索を通じてアクセスします。
AI プロバイダーを選んだり、自分の Azure OpenAI を使ったりできますか?
いいえ。二つのプロバイダーは Onplana が管理しています。キーは Onplana の Azure Key Vault にあり、どのプロバイダーがリクエストを処理するかは Onplana が決め、一方が応答しないときは運用チームがもう一方に切り替えられます。顧客向けのプロバイダーの操作も、自分の Azure OpenAI を持ち込む選択肢もありません。あなたが管理できるもの:警告と遮断のモードを持つ AI の月間コストの上限と、組織内のすべての AI の操作の完全な記録です。
無料プランに AI はありますか?
はい。AI の基本セット(チャット、計画の生成、ステータス レポート、自然言語での入力、提案、Run with Onplana Agent)は無料プランを含むすべてのプランで使えます。変わるのは AI トークンの量で、プランとシートの数によって決まります。有料プランは暦の月ごとにリセットされるシートごとの月間割り当てを受け取り、Free プランは更新されない一回限りの残高を受け取ります。もっと必要なら、前払いの AI クレジットを購入する(購入したクレジットは購入から 90 日で失効します)か、プランを変更してください。MCP エージェントの接続もすべてのプランにあります(同時接続の数はプランに応じて増えます:Free 2、Professional 3、Business 5、Enterprise 10、Enterprise+ 無制限)。これとは別に、エージェントが月に実行する書き込みの操作には Free プランで上限があり、Professional プラン以上では無制限です。高度な AI(リスクの検出、ポートフォリオの分析、平準化、アーンド バリューの解説)は Professional プランからです。上限は本物で、コードの機能フラグが実際に適用しています。
AI はどうやって私のプロジェクトのデータを「知る」のですか?
リクエストの時点での検索によってです。チャットはモデルに型付きのツールのカタログを渡し、モデルはツール(list_tasks、get_project、list_risks など)を呼び出します。それらは依頼した組織の X-Organization-Id の範囲に限られ、その組織の行だけを返します。検索に使う埋め込みはその組織自身のプロジェクト、リスク、目標で、検索のたびにその組織の識別子で照会されるので、テナント間の抜け道はありません。ツールの呼び出しはどれも、入力、結果、依頼した人とともに AiOperation に記録されます。
AI は破壊的な操作を自分だけで実行できますか?
書き込みのたびに確認するダイアログの後ろにあるわけではありません。そして正確な答えは、あいまいな安心の言葉よりも確かなものです。Onplana は既定では、AI のすべての変更の前に承認の手順を置いていません。AI を制限しているのは三つのことで、どれもサーバーで適用されます。AI は代わりに動いている人の権限を引き継ぐので、その人が手作業でできないことは決してできません。タスク、プロジェクト、リスト、ドキュメントの削除は組織ごとに管理されます。どれも削除されたものをごみ箱に送り、管理者はそれぞれをオフにでき、その後は呼び出しが拒否され、外部のエージェントのツール一覧からも見えなくなります。外部のエージェントの接続が提供する削除は、この四つだけです。AI のすべての操作は AiOperation の行として記録に残り、元に戻せます。特定の操作の前に人を置きたいなら、「承認」のエージェント ポリシーのルールが、誰かが承認するか拒否するまでその呼び出しを止めておきます。
AI の料金はどう支払いますか?トークンはプランに含まれますか?
有料プランには、請求対象のシートごとに毎月 AI トークンが追加料金なしで含まれ、上位のプランほど割り当てが大きくなります。割り当ては暦の月ごとにリセットされ、使わなかったトークンは繰り越されません。Free プランには更新されない一回限りの 100,000 トークンの残高が含まれ、Enterprise+ プランは無制限です。もっと必要なら、5 ドルから前払いの AI クレジットを購入する(購入から 90 日で失効し、月間の割り当てより先に消費されます)か、プランを変更してください。管理者は支出を管理するために月間のコスト上限(80% で WARN、103% で BLOCK)を設定でき、予想外の請求はありません。上限は黙って課金する代わりに、「AI quota exceeded」というわかりやすいエラーでリクエストを拒否します。
Onplana を Claude Code や自分のエージェントにつなげられますか?
はい、mcp.onplana.com の MCP サーバーを通じてつなげられます。Onplana は OAuth 2.1(RFC 7591 による Dynamic Client Registration)と個人用アクセス トークンによる認証で Model Context Protocol を実装しています。Claude Code、Continue、Goose、そのほか MCP に対応したどのクライアントも接続でき、Onplana のツールのカタログ全体(351 個のツール、アプリ内の AI と同じ範囲)を使えます。連携の完全なガイドは /mcp-project-management にあります。
組織の人たちは AI トークンをどう分け合うのですか?
既定では残高は組織全体のものなので、先着順に使われます。小さなチームならそれで問題ありませんが、大きなチームではそうはいきません。管理者は一人ごとの割り当てをオンにでき、各自を組織の月間残高の決まった割合に制限できます。自分の割り当てに達した人には、一般的な割り当ての通知ではなく、増量を申請するよう促す専用のエラーが届くので、管理者は一人を広げるべきか組織にチャージすべきかがわかります。これとは別に、管理者はドルでの月間のコスト上限を設定でき、80% で警告し、103% で遮断します。
Onplana の AI をオンにしても安全ですか?
まず、オフにできることを知っておいてください。AI は組織全体でオフにでき、さらに 24 個の AI 機能のそれぞれに専用のスイッチがあるので、導入は全部か無かではありません。そのほかの点:AI は使う人の権限で動き、それを超えられません。プロンプトは顧客の入力で学習しない企業向けの条件のもとで Anthropic と Azure OpenAI に送られます。AI のすべての操作は記録に残り、元に戻せます。外部のエージェントの接続は管理者が管理し、それが提供する四つの削除(タスク、プロジェクト、リスト、ドキュメント)はごみ箱に送られ、一つずつオフにできます。管理者は一人ごとのトークンの割り当てと月間の支出の両方を制限できます。正直な限界は、隠さずにこのページの下のほうに書いてあります。
組織全体で AI をオフにできますか?
はい。オーナーは組織の AI をオフにできます(チャットも、提案も、リスクの検出も、予定されたレポートもなし)。この設定はサーバーで適用されるので、API を直接呼び出しても回避できません。SCIM で無効にされた人や、権限のマトリックスで制限された人も、同じ層を通じて AI へのアクセスを失います。全体のスイッチだけではありません。同じ設定に 24 個の AI 機能のそれぞれのスイッチがあるので、チャットと要約はオンのままにして、リスクの検出や計画の生成をオフにできます。オフにされた機能は、黙って失敗する代わりに、管理者に頼むようその人に伝えます。
正直な限界は? AI が届かないところはどこですか?
AI が苦手なこと:対立する優先度の間での判断、チームの人間関係の力学を読むこと、スポンサーが本当に反対するかどうかを見極めること、そして数週間を超える仕事の文脈を持ち続ける必要があることすべて。得意なこと:あなたが見逃したシグナルを浮かび上がらせること、あなたが書いたはずのステータス レポートをもっと速く書くこと、構造のない情報に構造を与えること、エンジンがすでに行った計算を説明すること。プロジェクト管理の仕事のうち退屈な 60% を増幅する道具として使い、本当にプロジェクト マネージャーを必要とする 40% の代わりにはしないでください。
さらに詳しく読む
上の AI 機能がどう作られたかについての、より長い記事です。
Onplana の MCP サーバー
Onplana を Claude Code やあなたのエージェントの構成につなぎます。Dynamic Client Registration 付きの OAuth 2.1、351 個のツール、アプリ内の AI と同じ上限。
ガイドを読むAI を前提にした Onplana のアーキテクチャの内側
記憶、検索、ツール、フィードバック。製品のすべての AI 機能の裏にある四層のモデルと、その正直な限界。
記事を読む (英語)AI とともに過ごすプロジェクト マネージャーの一日
毎日の打ち合わせからステータス レポートまでの具体的な道のりで、各段階での AI の役割と、節約できる時間を正直に見積もっています。
記事を読む (英語)Onplana で AI がプロジェクトをどう動かすか
製品のツアー:AI がある画面のすべての場所を、アプリの画面と、その裏にあるツールのカタログとともに紹介します。
記事を読む (英語)Onplana は二つの AI プロバイダーで動きます
二つのプロバイダーへの対応の発表:なぜ作ったのか、プラットフォームの段階でのフェイルオーバーがどう動くのか、誰のためのものか。
発表を読む (英語)無料のスケジュールの健全性チェック
.mpp、.xml、.xer のファイルをアップロードすると、八つの分析がそれを調べます。登録もプランも不要。アプリ内のものと同じエンジンです。
無料のツールを試すあなたの AI クライアントからプロジェクトを動かす
ChatGPT や Claude で「Onplana で遅れているものは?」と尋ねると、MCP サーバーを通じたリアルタイムのデータが読めます。ツールの呼び出しの表示がその証拠です。続いてタスクを完了にするよう頼めば、あなたの実際の組織でそうしてくれます。
/ai の領域:人と AI エージェントの協力
このページは常に最新の概要です。下位のページでは層ごとに掘り下げます。人と AI のチームワーク、データ モデルにつながった AI 機能、システムの境界を越える AI、そしてエージェントの提案と承認のモデル。
コラボレーション:人と AI が一つのチームに
同僚に頼むように AI に仕事を割り当て(アプリ内のエージェントと Claude Code、Codex、Cursor)、タスクのコメントで協力し、下書きを承認します。チームワークの中心となる話です。
詳しく読むネイティブ AI:行動のゾーン
範囲が限られ、元に戻しやすく、検証できるので直接適用される五つの AI の操作:計画の下書き、自然言語での入力、ステータスの下書き、ポートフォリオへの質問、おすすめのウィジェット。
詳しく読むコネクター:検索の土台
各判断の時点で AI が見ていたもの:MCP サーバー、Microsoft Graph、SharePoint、スケジュールの補助サービス、受信メール、送信の Webhook。AI によるツールの呼び出しはどれも、その入力と結果とともに記録に残ります。
詳しく読むエージェント:提案のゾーン
状態を変える操作での提案と承認のモデル:リスクの警告、リソースの変更、提案されたカレンダー。AI が根拠を見せて提案し、人が承認します。
詳しく読む三つのゾーンと、AI が決して触れないゾーンについては、AI の判断の境界についてのこの詳しい記事 (英語)で扱っています。