AI が提案し、
人が承認する
エージェントは、Onplana の三つのゾーンからなる判断モデルの提案のゾーンです。AI が既存のデータへの変更を提案し、その横に根拠を示し、人が受け入れるか却下するのを待つ三つの操作です。リスクの警告、リソースの変更、提案されたカレンダー。
提案と承認のパターン
提案のゾーンの操作は、どれも同じ形をしています。AI が根拠を持ってきて、人が変更を行います。AI は探し、分析し、下書きするときには自律して働き、すでに確定したデータを変えるときには手を止めます。
その形が、提案と承認のモデルです。本物の PMO の規模でエージェントの仕事を安全にするのは、この規律です。これがなければ、エージェントは約束しすぎる（既存の計画を勝手に変え、最初の例外で失敗する）か、果たすことが少なすぎる（文章を返すだけで何も行動しない）かのどちらかです。四半期を通して節約される時間の大部分は提案のゾーンで生まれます。AI が分析と下書きを受け持ち、人が判断を受け持つからです。
境界はプロンプトではなくコードにあります。うまく書けていないプロンプトが、人の承認なしに AI に提案を適用させることはできません。確認はサーバーで行われ、プロンプトがうまく設計されていることへの信頼には頼りません。
提案のゾーンの三つの操作
それぞれについて、AI が何を提案し、どんな根拠が横に示され、承認がどう行われるか。
リスクの警告
提案
AI がタスクやマイルストーンを危険ありと指摘し、その理由となる具体的なシグナルを名指しします
横に示される根拠
警告の裏にあるタスクが示されます：遅れている、またはブロックされている仕事、担当者のいないタスク、別のタスクを待っている仕事、そして終了日までの残り時間
承認
プロジェクト マネージャーがリスクを登録簿に入れるか、却下するか、担当者に割り当てます
リソースの変更の提案
提案
AI がタスクを誰が担当すべきかを提案し、理由を説明します。たとえば、その週に自分の能力を超えている人から、余裕のある人へ仕事を移すことです
横に示される根拠
そのタスクを含めた、提案された人の一週間：その人の能力、すでに確定しているほかの仕事、このタスクの分量、そしてこれを加えると能力を超えるかどうかが、レビューする人のために提案の横に示されます
承認
プロジェクト マネージャーが受け入れるとタスクは提案どおりに割り当てられ、却下すれば何も変わりません
提案されたカレンダー
提案
期限を指定すると、AI がタスクごとの開始日と終了日を提案し、一人ひとりの負荷に合わせて計画を平準化することもできます
横に示される根拠
タスクごとに提案された日付、計画が終わる日付、そして警告があればその警告、または期限を守れない理由
承認
プロジェクト マネージャーが適用するまで何も変わらず、適用する前に元の計画のベースラインが保存されます。ポートフォリオ全体のシナリオの比較はシナリオ プランニングで、Enterprise プラン以上で使え、AI は使いません
そして禁止のゾーン
AI に渡らない判断もあります。そのほとんどについて Onplana には機能がなく、関連する画面がある場合は、AI はそれを使う人の権限で動き、その権限を超えることはできません。
財務上の約束
AI は予算の消化ペースを要約し、支出が承認額を超えるリスクを指摘できます。発注を承認したり、契約に署名したり、承認済みの予算額を変えたりはできません。
ベースラインの承認
提案されたカレンダーを適用すると、先に元の計画のベースラインが保存されるので、何も失われません。承認そのもの、「これが今の正式な計画だ」と告げる行為は、人が行います。
人事評価
Onplana には、完了したタスク、コメントの履歴、割り当てのパターンのデータがあります。AI がそれをまとめて人の評価にすることは決してありません。記録はあります。判断はあなたのものです。
ベンダーの選定
AI は入札への回答を要約できます。発注先を決める判断は AI の結果ではありません。
終了の判断
プロジェクトを閉じる、ポートフォリオをアーカイブする、誰かを役割から外すのは、人の行為です。AI はそれが妥当かもしれないと指摘できますが、実行はできません。
原則：誤った判断が、取り消しボタンでは直せない法的、財務的、個人的なコストを生むところでは、AI は行動しません。禁止のゾーンが小さく、はっきり区切られているのは、その境界を誤ったときのコストが非対称だからです。
却下した提案はどうなるか
受け入れも却下も同じように測られます。そのうち一つは、すでに今日、AI が次に提案する内容に影響しています。
受け入れは測られる
Onplana は AI の提案がどれくらい受け入れられ、却下されたかを記録するので、ある種類の提案が役に立っているのか、注意を奪っているだけなのかがわかります。提案がひとりでに適用されることはなく、それを変える設定もありません。提案のゾーンのすべての提案は人を待ちます。
却下したものがリスク検出を慎重にする
リスク検出では、却下はすべてのプロジェクトを通して数えられ、検出器に戻されます。チームが繰り返し却下するカテゴリーは、プロジェクトのデータがはっきり裏付ける場合にだけ指摘されるようになります。方向を整えるのであって黙らせるのではないので、本当に当てはまるリスクは引き続き表示されます。
このパターンが誠実であり続ける仕組み
提案のゾーンのすべての画面に、三つのルールが当てはまります。
根拠が標準
どの提案も、その元になったデータを横に示します。プロジェクト マネージャーに、自分のプロジェクトについての出典のない AI の主張を信じてもらおうとしても、最初の誤った答えで信頼は崩れます。
承認はツールの層にある
サーバー上にあります。提案は保留中の提案として保存され、サーバー上での人の受け入れだけがそれを適用するので、うまく書けていないプロンプトが確認を迂回することはできません。確認はサーバーのコードにあり、プロンプトがうまく設計されていることへの信頼にはありません。
すべての段階が記録に残る
提案とその結果は保存されたままです。却下したリスクは削除されずに保管されて数えられ、提案されたカレンダーを適用すると先にベースラインが保存されます。承認の後の変更はプロジェクト マネージャーのもので、AI のものではありません。AI のものは提案であって、変更ではありません。
よくある質問
提案のゾーンは行動のゾーンとどう違いますか？
行動のゾーンの操作は、取り消すコストが小さく頻度が高いので、データを直接変えます（計画の下書き、自然言語の入力、ステータス レポートの最初の下書き、ポートフォリオへの質問、おすすめのウィジェット）。提案のゾーンの操作は、簡単には取り消せない形で既存のデータを変えるので（リスクの登録簿、リソースの割り当て、カレンダー）、根拠とともに提案し、人の受け入れを待ちます。どちらも同じ AI が動かしています。違いはツールの層にある境界です。
横に示される根拠は、実際にはどのように見えますか？
リスクの警告では、その裏にあるタスクが見えます：どれが遅れているかブロックされているか、どれに担当者がいないか、残り時間はどれだけか。リソースの変更では、そのタスクを含めた提案された人の一週間が見えます：その人の能力、ほかの仕事、そしてこれを加えると能力を超えるかどうか。提案されたカレンダーでは、タスクごとに提案された開始日と終了日と、計画が終わる日付です。このパターンがあるのは、自分のプロジェクトについての出典のない AI の主張は、最初の誤った答えで信頼を失うからです。
提案を却下するとどうなりますか？
却下され、何も変わりません。却下は数えられ、リスク検出ではその数がすべてのプロジェクトにわたります。チームが繰り返し却下するカテゴリーは慎重さのシグナルとして検出器に戻され、プロジェクトのデータがはっきり裏付けるときにだけ指摘されるようになります。方向を整えるのであって黙らせるのではないので、本当に当てはまるときはそのカテゴリーも引き続き表示されます。
提案がひとりでに適用されるように、提案のゾーンを広げられますか？
今はできません。提案のゾーンの提案は常に人を待ち、自動にする設定はありません。ただ、その判断に必要な根拠はあります。Onplana は AI の提案の受け入れ率を記録するので、ある種類の提案をチームがほぼ必ず受け入れているのか、よく直しているのかがわかります。特定の種類をほぼ必ず受け入れるところまでチームが来たら、お知らせください。それがその選択肢を作る理由になるシグナルです。
禁止のゾーンには何があり、それも広げられますか？
AI が下さない判断です：財務上の約束、ベースラインの承認、人事評価、ベンダーの選定、終了の判断。それらがそこにとどまる理由は二つあり、分けて考える価値があります。そのほとんどについて Onplana には機能がないので、AI が働きかけられるものがありません。そして関連する画面がある場合、AI はそれを使う人の権限で動くので、その人が手作業で届かないものには届きません。原則は、誤った判断が取り消しボタンでは直せない法的、財務的、個人的なコストを生むところでは、AI は行動すべきでない、ということです。
これが「AI エージェント」の意味ですか？
エージェントのパターンの提案と承認の形を、プロジェクト管理ツールの仕事に当てはめたものです。エージェントは根拠を受け取り、変更の提案を用意し、根拠とともにそれを示し、人が承認するのを待ちます。上の三つの操作が、Onplana が今日提供している自前のエージェントです。より多くの PMO の流れがその形を取り入れるにつれて、さらに増えていきます。MCP に対応した外部のクライアント（Claude Desktop、Cursor、あなたのエージェントの構成）も同じ画面を使います。コネクタのページで接続の仕方を説明しています。
エージェントは私の修正から学習しますか？
一つの会話の中では、はい。エージェントはあなたの却下や修正を見て、続く提案を調整します。会話をまたいでは、いいえ。エージェントはあなたのデータで学習せず、次のセッションは同じ基本の振る舞いから始まります。セッションをまたいで残るのは、リスクのカテゴリーごとの却下の数で、チームが繰り返し却下するカテゴリーに対して検出器をより慎重にします。これは意図したもので、検証できます。モデルの不透明な変化ではありません。
どの外部エージェントが接続できるかは誰が決めますか？
管理者です。外部の MCP エージェント（Claude Code、Codex、Cursor など）を組織に迎え入れるのは管理された操作です。専用の権限 org.agent.connect が誰が接続できるかを決め、特定の人やチームを除外し、組織ごとの接続数を制限し、どの接続も特定のプロジェクトに絞って必要なアクセスだけを与えることができ、すべてユーザーの領域から行えます。仮想のペルソナを取り消すと、そのアクセスはすぐに止まります。人と AI のコラボレーションのページで、エージェントがその後どのように組織のメンバーとして参加するかを説明しています。
ほかの二つのゾーン
エージェントは提案のゾーンです。行動のゾーン（AI が直接変更する）と、両方を支える取得の層には、それぞれのページがあります。
プロジェクトを管理するのではなく、連携を作っていますか？エージェントが MCP と Run-with-Agent で計画をどう読み書きするかをご覧ください。
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