講義紹介スライド

DX時代に必要なプロジェクト・
マネジメント手法〜Digital Transformation of Projects with
Model-based Project Design, Predictive AI, andInstrumented Teamwork〜

MIT: FOR YOU. FOR YOUR ORGANIZATION.
FOR YOUR REGION.

https://jp.cic.com/news/press/mit-pe-3/

Bryan Moser
n

M.I.T.
S.B. Computer Science and Engineering (‘87)
S.M. Technology & Policy (’89)

nU. Tokyo
Ph.D. School of Frontier Sciences (‘12)

nNissan Motors – AI Systems for Product Dev.(‘89)

nUnited Technologies (UTC) – Global Product Development and Manufacturing(’90-’99)n

GPD – founded in ’99; advanced methods for teamwork across boundaries(teamport.com)

U Tokyo Associate Professor, GSFS
Global Teamwork Lab (GTL)MIT

SDM Academic Director & Sr. Lecturer
Engineering Systems Lab (ESL)

bry@mit.edu

2Research: teamwork for complex
problem solving across boundaries.

1989: 日産自動車株式会社追浜工場（神奈川県）。

3

GPD: 25 Years of Software for Global, Complex Projects

4Bryan Moserのカリキュラム開発と教育
MIT Professional Education (MIT PE)
n DTX with Model-based Project Design, Predictive AI, and Instrumented Teamwork
MITn EM.411,412,413: Foundations of System Design and Managementn EM.425 – Advanced Research on Engineering Project Managementn EM.426 – Model-building and Analysis Lab for Engineering Projects
n New EM.S20 – Wrangling Software Engineering Projects
MIT xPron Technical Project Management: 3 courses, 18 weeks
U Tokyon Optimal System Design (English and Japanese)n Systems Workshop (English)n Principles of Model-based Project Management (Japanese)
Virginia Techn AOE-3564 – Principles of Project Design and Management

講義の全体像
Module 1 (6⽉21⽇) （⼟）10:00-11:50（オンライン）

1

イントロダクション：全体説明とプロジェクトマネジメント基礎

Module 2 (7⽉1⽇) （⼟）10:00-11:50（オンライン）
Modules 3, 4 and 5(7⽉08⽇) （⼟）9:00-17:00（CIC Tokyo）

プロジェクトのデジタルモデルの構築 プロジェクトマネジメントのデジタル変⾰は、プロジェクトをシステムとして捉えることから始まり、多くの古典的なプロジェクトアプロー
チの限界を克服するものです。 本ワークショップでは、いくつかのシステム⼿法を⽤いたモデル構築の実習と、さまざまな領域でのケーススタディについてのディスカッションを⾏う予定です。

2

プロジェクトマネジメントの従来的手法と標準化プロジェクト

プロジェクトをシステムとして捉える
マネジメント

Projects as Systems

4

プロジェクトをシステムとして捉えた際の個別要素Project System Elements

5

プロジェクトをシステムとして捉えた
際の要素間の相関関係

Project System
Relationships(7⽉9⽇) （⽇）9:00-17:00（CIC Tokyo）
予測型AI、デジタルコラボレーション、プロジェクトモデルによる意思決定。AIは、より正確な性能予測、多くのデザインの探索、プロジェクトの俊敏な適応のための洞察を提供します。デジタル変⾰のために、プロジェクト
モデルをどのように活⽤していくのか？
(7⽉22⽇) （⼟）10:00-12:00（オンライン/CIC Tokyo）

2週間の休暇と最終課題の後、最後に直接またはオンラインで集まり、コースを総括し、プロジェクトマネジメントの未来についての洞察を共有する予定です。

Classical Methods andCanonical Projects

3

Modules 6, 7 and 8

Module 9

Introduction andFundamentals

96

シミュレーションモデルを用いた
プロジェクトマネジメント

Forecasting and Adaptingwith Digital models of
Projects

7

プロジェクトマネジメントの際のトレードオフとその対応

Collaborative Decision
Making with Project
Tradespaces

8

プロジェクトのデジタルツインと迅速なマネジメント

Project Digital Twins andAgility

MIT の考える次世代のプロジェクト
マネジメント

Capstone Reviews and
The Future of ProjectManagement

MIT流アプローチ：
講義、演習、チームワーク、読書、そして課題の統合による学習• 本コースは、システム思考、建築、エンジニアリング、プロジェク
トマネジメントを統合した、MITにおける最近10年間の新しいカリキュラム開発に基づいています。
• 講義、演習、チームワーク、読書、課題を慎重に設計し、統合したMIT流の学習⽅法です• モーザー教授は毎週オフィスアワーを設けており、講義内容や読書、課題などについてディスカッションすることができます。

Module 1(6⽉21⽇) （⼟）10:00-11:50（オンライン）

イントロダクション：全体説明とプロジェクトマネジメント基礎

1

プロジェクトとは何か、なぜ私たちは仕事をプロ
ジェクトとして組織化するのでしょうか。経験に基づく計画や管理は、時に効果的である一方で、リスクやパフォーマンスの低下を生み出すケースもあることを説明します。計算やAIに基づく手法は、どのように私たちの判断を改善できるのか？全体として、プロジェクトマネジメントにデジタルトランス
フォーメーションをもたらす機会は何でしょうか？
戦略の定義から始まり、戦略と実行の間の橋渡しについて議論します。 戦略はどのように表現され、プロジェクトとリンクされるべきでしょうか？ 目標設
定や憲章は、デジタルトランスフォーメーションで改善できるのでしょうか？

Introduction and Fundamentals

What is a project and why do we organize our work as
projects? We will discuss how experience-based planning andmanagement can sometimes be effective, yet in other cases
create risk and poor performance. How can computation andAI based methods improve our judgement?
Overall, what is the opportunity to bring digital transformation
to project management?
Beginning with a definition of strategy, we will discuss thebridge between strategy and implementation. How should
strategy be expressed and linked to projects? Can targetsetting and charters be improved with digital transformation?

Module 2

2(7⽉1⽇) （⼟）10:00-11:50（オンライン）

プロジェクトマネジメントの従来的手法と標準化プロジェクト

Classical Methods and Canonical
Projects

この一世紀の間に、プロジェクトを組織するための様々な手法が開発されてきました。 CPM、
PERT、EVMSなど、スケジュールの見積もりとコ Over the last century various methods for organizing projects
ントロールのための実証済みの技法を紹介します。 have been developed. Proven techniques for schedule estimation
プロジェクトの種類によって、ステージドプロ
and control will be introduced, including CPM, PERT, andジェクト、フロープロジェクト、ウォーター
EVMS. Depending on the nature of work and teams, these
フォールプロジェクト、セットベースプロジェク various types evolved, including staged, flow, waterfall, setト、スパイラルプロジェクト、アジャイルプロ
based, spiral, and agile projects.
ジェクトなど、これらの様々なプロジェクトタイ
We will discuss the origin, differences, and benefits of these
プが発展してきました。
standard types. How do we select and use these classical
これらの標準的なタイプの起源、違い、利点につ methods? What are their limitations? Which are more suited to
いて説明します。これらの古典的な手法をどのよ digital transformation?
うに選択し、使用するのでしょうか？その限界は何なのでしょうか？ どれがデジタルトランス
フォーメーションに適しているのでしょうか？

古典的な方法はモデルベースなのか?

我々はモデルベースのプロジェクト計画を気付かないうちにいつも使っています。
n 経験ベースの計画では、メンタルモデルを使用しています。
n ガントチャートはモデルです。情報は限られています。
n クリティカルパス法は、モデルを作成します。 期間が固定していると仮定し、連続的なものです。
n フローラインとラインオブバランスチャートもモデルの一種です。
n ...その他多数

Modules 3, 4 and 6(7⽉08⽇) （⼟）9:00-17:00（CIC Tokyo)

3 プロジェクトをシステムとして捉えるマネジメント

Projects as Systems

プロジェクトマネジメントの古典的なアプローチは、 Classical approaches to project management are limited since
単純化した仮定が多く、仕事やチームの現実的な側 the methods have many simplifying assumptions and do not
面を含んでいないため、限界があります。 コミュニ include realistic aspects of work and teams. Communication,
ケーション、調整、複雑さ、リワーク、分散チーム coordination, complexity, rework, and distributed teams areなどが欠けているのです。
missing.
プロジェクトマネジメントのデジタル変革に備える To prepare for digital transformation of project management,
ために、まず、プロジェクトを社会技術システムと first we will consider projects as sociotechnical systems. The
して考えていきます。スケジュール、コスト、品質、
important performance outcomes of a project, including
イノベーションなど、プロジェクトの重要なパフォーマンス成果は、プロジェクトシステムの創発 schedule, cost, quality, and innovation – are emergent propertiesof the project system.
的特性です。
システム思考とシステム手法、そしてそれらをプロ We will learn about systems thinking and systems methods andジェクトに適用する方法について学びます。
how to apply them to projects.

プロジェクトは 社会技術的システム（Socio-Technical Systems）
プロジェクトを社会技術システムと見なしています:”sociotechnical system”.

社会的(Socio) = 価値観、行動、スキル、構造、優先順位、能力、相互作用、コストなどを持つ組織におけるプロジェクトチーム

技術的(Technical) = プロジェクトの成果は、アーキテクチャ、インターフェース、材料、情報、サービス、...を備えた製品システムです。
n

要素 – タスク、人、リソース、製品、場所n

関係 – 内訳構造、依存関係、割り当て, 役割

nダイナミクス – 作業、エラー、やり直し、コミュニケーショ
ン、…

How might we MODEL
the project as system?
プロジェクトをシステムとしてどのようにモデリングするか？

Modules 3, 4 and 6(7⽉08⽇) （⼟）9:00-17:00（CIC Tokyo)

プロジェクトをシステムとして捉えた際の個別要素

4 プロジェクトモデルの構築をはじめましょう。
プロジェクト全体のコンセプトはどのように選定するのでしょうか？プロジェクトシステムの要素とは？ スコープとは何でしょうか？
さまざまな種類のスコープをどのように表現するのでしょうか？スコープがより不確実で複雑な場合はどうするのでしょうか？チームの能力をどのように特徴づけるか、「エージェン
シー」がリソースとどのように異なるかを考えます。
プロジェクトが生み出す成果と、中間的なタスクやプロセスとの違いについて、一緒に考えていきます。

Project System Elements
Let’s begin to build a project model. How do we selectan overall project concept? What are the elements of a
project system? What is scope? How do we represent
different kinds of scope? What if scope is more uncertain
and complex?
We will consider how to characterize the abilities ofteams, and how “agency” makes them different thanresources.
We will think together about the difference between theoutcomes produced by a project and intermediate tasks
and processes.

プロジェクトをシステムとして捉えるモデル構築のための⼿法
Quality Functional
Deployment (QFD)
6

2
1

Product
Characteristics

Network Models

Parametric Models

C,20

Trade-offs
One 'How' withAnother

E,20

F,40

'Hows'
Customer
Assessment

CustomerRequirements

Bad
Good
• • • • • • • •A,4• • • • • • • •• • • • • • • •4'Whats'Relationships
Importance of'Hows' to'Whats'G,26

H,0• • • • • • • •• • • • • • • •• • • • • • • •• • • • • • • •• • • • • • • •• • • • • • • •PRIORITIES:• • • • • • • •3TargetValue

5

Technical
Importance

B,10

D,30

'How Much'

Task network model used for CPM

Excel spreadsheet with project task calculations“House of Quality” based on Clausing et al

Design Structure Matrix(DSM)

System Dynamics
Start Design
RampupRequirements
Planned Staff

Project Staff

Requirements Maximum
Work Rate Based on Original
Work Tasks Available<Initial
Requirements
Work to Do>

Requirements
Fraction Correct andComplete

Requirements
Original Work
to Do

Trigger for CDR
Design Startup

Requirements Relative
Effort Required forReworkRequirements Staff
on Original Work

Requirements
Indicated Staff

Requirements
Staff on Rework

Requirements
Productivity

Requirements Rework
Being Accomplishmed

Design Staff on
Original Work

DesignIndicated Staff
Design Maximum Work
Rate Based on Rework
Tasks Available<Initial Design
Work to Do>
Normal Design
Fraction Correct
and Complete

ReworkRequirements
Rework Discovery

Design Fraction
Correct andComplete

Design Rework
Generation on
Rework<Initial Build/Test
Work to Do>

Design Time to
Discover Rework
Maximum Effect ofUndiscovered Rework on
Fraction Correct<Fraction Design
Rework Discovered>

Build/Test Fraction
Correct and Complete<Initial Build/Test
Work to Do>

Build/Test
Build/Test Rework Work Done
Done Correctly

Design Fraction of Work
Done Correct andComplete<Maximum Effect ofUndiscovered Rework on
Fraction Correct>

Build/Test Fraction
Reported Complete
Project Finished
SwitchBuild/Test
Build/Test Rework Undiscovered
Generation on Rework Rework

Build/Test Rework
Discovery

Design Work
Believed to Be Done

Build/Test Rework
Being Accomplishmed

Build/Test Rework
Generation on OriginalWork
Build/Test
Rework to Do

Build/Test Effect of Design
Undiscovered Rework On
Fraction Correct

Build/Test
Productivity

Build/Test Original
Work Done Correctly
Build/Test
Original
Work to Do

Design Work
Done

DesignUndiscovered
ReworkBuild/Test Original
Work Being
Accomplishmed

Build/Test Minimum
Time to Finish a Task

Design Rework
Discovery<Fraction Rqmts
Rework Discovered>
Sensitivity of Design
Fraction Complete to Rmnts
Undiscovered Rework

Design Rework
Being
Accomplishmed

Staff on Rework

Build/Test Priority
to Original Work

Build/Test
Productivity on
ReworkBuild/Test Maximum Work
Rate Based on Original
Work Tasks Available

Design Fraction
Reported Complete

Normal Build/Test
Fraction Correct andComplete

Design Rework
Done Correctly

DesignRework to Do

Rqmts Fraction of Work
Done Correct andComplete

Reqmts Time to
Discover Rework<Initial Design
Work to Do>

Design Rework
Generation on OriginalWork

Design Effect of Rqmnts
Undiscovered Rework On
Fraction Correct

Rqmnts Work
Believed to Be Done

DesignProductivity

Build/Test Maximum Work
Rate Based on Rework
Tasks Available

Design Original
Work Done Correctly

DesignOriginal
Work to Do

Build/Test Relative
Effort Required forReworkBuild/Test Staff on
Original Work

Build/Test
Indicated Staff

Design Priority to
Original Work

DesignProductivity on
ReworkDesign Original Work
Being Accomplishmed

Design Minimum
Time to Finish a Task

Requirements
Work Done

Requirements

Requirements Rework Undiscovered
Generation on Rework

Design Relative Effort
Required for Rework

Design Maximum Work
Rate Based on Original
Work Tasks Available

Requirements
Fraction Reported
Complete

Requirements
Rework Done
Correctly

Build/Test Fractionof Effort to Rework
Design Staff on
ReworkRequirements Rework
Generation on Original Work

Requirements
Rework to Do

Build/Test Staff

Design Fraction ofEffort to Rework<Initial
Requirements
Work to Do>

Requirements Original
Work Done Correctly

Build/Test
Planned Staff
Build/Test
Startup

Design Staff

DesignPlanned Staff

Requirements
Priority to OriginalWork

Requirements
Productivity on
ReworkRequirements Original
Work Being
Accomplishmed<Switch forPhased Startup>

Switch forPhased Startup

Requirements
Fraction of Effort to
ReworkRequirements Maximum
Work Rate Based on
Rework Tasks Available

Requirements
Minimum Time to
Finish a Task

End Build
RampupStart Build
RampupEnd Design
Rampup

Trigger for SRR
Requirements Staff

Agent-based Model and
Simulation

Build/Test Work
Believed to Be Done

Build/Test Time to
Discover Rework

Sensitivity of Build/Test
Fraction Complete to Rmnts
Undiscovered Rework<Fraction Build/Test
Rework Discovered>

Vensim software for SD Modeling©2014-2023 Bryan R. Moser - EM.413

TeamPort Project Design SoftwareModules 3, 4 and 5

5(7⽉08⽇) （⼟）9:00-17:00（CIC Tokyo)

プロジェクトをシステムとして捉えた
際の要素間の相関関係

Project System Relationships

プロジェクトは、つながりによるシステムです。
チームは活動に割り当てられ、スコープを生成します。全体の作業は、製品システム全体でフェーズに分解していきます。チームは互いに関係し、チームの意思決定や調整の仕方に影響します。

A project is a system due to connections: teams are allocated toactivities, which generate scope. Total work is broken down into
phases across a total product system. The teams relate to one
another, influencing how the teams make decisions andcoordinate.

アクティビティのスコープは、他のアクティビ
ティの内容や決定にも左右されます。これらの関係を総合して、トポロジーを形成していきます。
トポロジーは、驚くような創発的な結果をもたらし、しばしば経験だけでは予測することが非常に困難です。
プロジェクトのトポロジーは選択であり、私たち
はプロジェクトをさまざまな方法で設計することができます。

The scope of activities is also dependent on content anddecisions from other activities.
Taken together, these relationships form a topology. The
topology leads to surprising emergent results, often very difficult
to predict based on experience alone.
The topology of the project is a choice: we can design the
project many ways.

Modules 6, 7 and 8

6(7⽉9⽇) （⽇）9:00-17:00（CIC Tokyo）

シミュレーションモデルを用いた
プロジェクトマネジメント

Forecasting and Adapting with
Digital models of Projects

モジュール2にて、古典的な手法では現実のプロ
ジェクト現象の予測に限界があることを示しました。 これに対し、デジタルモデルと予測AIは、プ
ロジェクトのパフォーマンスをはるかに正確かつ洞察的に予測することを可能にします。
私たちは、エージェントベースのシミュレーショ
ンを使って、プロジェクトの要素やトポロジーがどのように動的に組み合わされるかを分析します。
革新的なプロジェクトはユニークであるため、経験に基づく予測は困難です。
このようなプロジェクトに対して、プロジェクト
デジタルツインプラットフォームがどのように判断と予測を向上させることができるかを紹介します。

Module 2 showed that classic methods are limited intheir prediction of real-world project phenomena. In
contrast, the digital model and predictive AI willallow far more accurate and insightful forecasts ofproject performance.
We will use agent-based simulation to analyze how a
project elements and topology combine dynamically.
Innovative projects are unique, and thus experiencebased forecasts are difficult.
We will show how a project digital twin platform can
improve judgement and predictions for theseprojects.

Modules 6, 7 and 8

7(7⽉9⽇) （⽇）9:00-17:00（CIC Tokyo）

プロジェクトマネジメントの際のトレードオフとその対応

Collaborative Decision Making
with Project Tradespaces

プロジェクトモデルと予測AIにより、多くの異なる A project model and predictive AI allows us to
プランを素早く生成することができます。 期間、generate many different plans, quickly. We can
コスト、品質、リスク、持続可能性など、多くの指 evaluate each plan across many measures, including
標で各計画を評価することができます。
duration, cost, quality, risk, and sustainability.
デジタルトランスフォーメーションを成功させるた For digital transformation to be successful, this
めには、このプロセスを自動化することはできませ process cannot be automated.
ん。
Various stakeholders including experts and non専門家や非専門家を含むさまざまなステークホル
experts must be able to participate in model-building
ダーが、プロジェクトのモデル構築やさまざまな設 and exploration of different designs of the project. We
計の検討に参加できるようにする必要があります。 will look at several methods, including use of project
プロジェクトデジタルモデルを用いた協調的意思決 tradeoff figures for collaborative decision-making
定のためのプロジェクトトレードオフ数値の利用な using project digital models.
ど、いくつかの方法について見ていくことにします。

Modules 6, 7 and 88(7⽉9⽇) （⽇）9:00-17:00（CIC Tokyo）

プロジェクトのデジタルツインと Project Digital Twins and Agility
迅速なマネジメント (アジリティ)
プロジェクトデジタルツインは、面倒で時間のかかる手作業によるプロジェクト計画や会計を置き換えることができます。 スコープ、成果、チームワーク
を測定するセンサーを埋め込むことで、プロジェク
トモデルがリアルタイムで更新されるようにします。
新しい情報が得られ、プロジェクトの状況が変われ
ば、デジタルツインを使用して、プロジェクトを迅速に調整し、再設計します。 このモジュールでは、「計測されたチームワーク」も体験し、複雑な仕事のための実践的なアジリティについての洞察を得ることができます。

A project digital twin can replace tedious and slow
by-hand project planning and accounting. Embedded
sensors which measure the scope, outcomes, andteamwork so that the project model is updated in realtime.
As new information is gained and the projectsituation changes, the digital twin will be used to
rapidly adjust and re-design the project. In thismodule we will also experience “instrumented
teamwork”, and gain insights into practical agility forcomplex work.

Module 9 (7⽉22⽇)（⼟）10:00-12:00（オンライン/CIC Tokyo）

After a two-week break and final assignment, we will gather a last time, in person or
online, to wrap-up the course and share insights on the Future of Project Management.

9

MITの考える次世代のプロジェクトマネジメント

The Future of ProjectManagement

最終モジュールでは、プロジェクトの生成的設計のための新しいAI手法など、プロジェクトマネジ
メントの未来に目を向けます。また、MITはこのようなシステムやプロジェクトマネジメントの新しい能力をどのように教えているのでしょうか。
最後に、日本の伝統的な企業における変革のための課題を克服するための共有ディスカッションを行います。

In the final module we will look into the future of
project management, including emerging AI methods
for generative design of projects. Also how does MIT
teach these new capabilities in systems and project
management?
We will conclude with a shared discussion on
overcoming challenges for transformation in Japanesetraditional companies.

Digital Transformation of Projects with Model-based Project Design,
Predictive AI, and Instrumented Teamwork
Module 1 (6⽉21⽇) （⼟）10:00-11:50（オンライン）

1

イントロダクション：全体説明とプロジェクトマネジメント基礎

Module 2 (7⽉1⽇) （⼟）10:00-11:50（オンライン）
Modules 3, 4 and 5(7⽉08⽇) （⼟）9:00-17:00（CIC Tokyo）

プロジェクトのデジタルモデルの構築 プロジェクトマネジメントのデジタル変⾰は、プロジェクトをシステムとして捉えることから始まり、多くの古典的なプロジェクトアプロー
チの限界を克服するものです。 本ワークショップでは、いくつかのシステム⼿法を⽤いたモデル構築の実習と、さまざまな領域でのケーススタディについてのディスカッションを⾏う予定です。

2

プロジェクトマネジメントの従来的手法と標準化プロジェクト

プロジェクトをシステムとして捉える
マネジメント

Projects as Systems

4

プロジェクトをシステムとして捉えた際の個別要素Project System Elements

5

プロジェクトをシステムとして捉えた
際の要素間の相関関係

Project System
Relationships(7⽉9⽇) （⽇）9:00-17:00（CIC Tokyo）
予測型AI、デジタルコラボレーション、プロジェクトモデルによる意思決定。AIは、より正確な性能予測、多くのデザインの探索、プロジェクトの俊敏な適応のための洞察を提供します。デジタル変⾰のために、プロジェクト
モデルをどのように活⽤していくのか？
(7⽉22⽇) （⼟）10:00-12:00（オンライン/CIC Tokyo）

2週間の休暇と最終課題の後、最後に直接またはオンラインで集まり、コースを総括し、プロジェクトマネジメントの未来についての洞察を共有する予定です。

Classical Methods andCanonical Projects

3

Modules 6, 7 and 8

Module 9

Introduction andFundamentals

96

シミュレーションモデルを用いた
プロジェクトマネジメント

Forecasting and Adaptingwith Digital models of
Projects

7

プロジェクトマネジメントの際のトレードオフとその対応

Collaborative Decision
Making with Project
Tradespaces

8

プロジェクトのデジタルツインと迅速なマネジメント

Project Digital Twins andAgility

MIT の考える次世代のプロジェクト
マネジメント

Capstone Reviews and
The Future of ProjectManagement

Thank you.

6月、7月にお会いしましょう！
https://jp.cic.com/news/press/mit-pe-3/

Bryan Mosern

Bryan R. Moser is Academic Director of System Design & Management (SDM) at MIT,and a Senior Lecturer in both the School of Engineering and the Sloan School ofManagement. He is also a Project Associate Professor at the University of Tokyo, Graduate
School of Frontier Sciences where he directs the Global Teamwork Lab (GTL). He develops
teaches graduate level courses in system architecture, systems engineering, project design
and management, engineering teamwork, and agent-based simulation.

nPrior to returning to MIT in 2014, he worked for 25 years in industry; as a research engineer
at the Artificial Intelligence group at the Basic Science Lab of Nissan Motor Company, as a
Sr. Research Scientist at United Technologies Corporation, and as founder and CEO of
Global Project Design, the maker of TeamPort software for model-based project
management.

nBryan focuses on teamwork for complex systems problems and use of model-based methods
to improve engagement and performance of diverse teams. His has applied model-building,agent-based simulation, interactive design, and instrumentation of teamwork to challenges in
new product development, urban planning, R&D, infrastructure, and sustainability.

n

He received a bachelor’s in computer science and Engineering in 1987 and a Master of
Science in Technology and Policy from the Massachusetts Institute of Technology in 1989.
His doctorate in 2012 is from the University of Tokyo, Graduate School of Frontier Sciences.

Recently Edited Books

Moser, B. R., Koomsap, P., & Stjepandi, J.
(2022). Transdisciplinarity and The Future Of
Engineering. Advances in Transdisciplinary
Engineering (Vol. 28). IOS Press.

Moser, Bryan. R (Ed.), Characterizing the Gap between
Strategy and Implementation, Project Management Institute,2019

Recent Papers (2019-2023)
n

Hirayama, S., Ichinose, Y., Wanaka, S., Moser, B., & Hiekata,
K. (2023). Dynamic capabilities of maritime infrastructure:
Conceptual design of merchant vessels with usability in crisis.
Journal of Marine Science and Technology.

nMoser, B. and Grossman (2022), W. “Digital Twins ofComplex Projects”, in The Digital Twin, Springer, 1st ed. 2023
edition (May 21, 2023) ISBN 978-3031213427

nIchinose, Y., Hayashi, M., Nomura, S., Moser, B., & Hiekata,
K. (2022). Sustainable Data Centers in Southeast Asia:
Offshore, Nearshore, and Onshore Systems for Integrated Data
and Power. Sustainable Cities and Society, 81, 103867.

nNewnes L., Lattanzio S., Moser B., Stjepandić J., Wognum N.,
Transdisciplinary Engineering for Resilience: Responding toSystem Disruptions, Advances in Transdisciplinary Engineering(Vol. 16). IOS Press. 2021nVazquez Ignacio, Faruque, Fahim and Moser, Bryan,“Instrumenting Weick’s seven sensemaking properties tomeasure collective sensemaking in engineering teams: a study
to map concepts to situations”, Proceedings of the 29th ISTEInternational Conference on Transdisciplinary Engineering,
July 5–July 8, 2022n

Kimura, Keiji and Moser Bryan, “Engineering Systems Analysis of
Mobility in Odawara City: New Transportation Services Impacts
on Community Engagement”, Innovations in Complex
Sociotechnical Systems and International Collaborations, CESUN,
October 2021.

n

Moser, B., Singh, A., & Zhang, Y. (2021). Systems Dynamics andEmpirical Studies of Innovation in the Automotive Industry.
Transdisciplinary Engineering for Resilience: Responding toSystem Disruptions, Advances in Transdisciplinary Engineering(Vol. 16). IOS Press. 2021

n

Manandhar, P., Rong, K., Carroll, K., de Filippi, R., Winder, I.,
Dieffenbach, J., & Moser, B. R. (2020). “Sensing systemic
awareness and performance of teams during model-based site
design.” In 2020 IEEE 6th World Forum on Internet of Things(WF-IoT) (pp. 1-6). IEEE. 24

nHiekata, K., Wanaka, S., Mitsuyuki, T., Ueno, R., Wada, R., &Moser, B. (2020). “Systems analysis for deployment of internet ofthings (IoT) in the maritime industry”. Journal of Marine Scienceand Technology. 2020.

Previous GTL PapersnnnPelegrin, L., Moser, B., Wanaka, S., Chavy-Macdonald, M.
A., & Winder, I. “Field Guide for Interpreting Engineering
Team Behavior with Sensor Data.” In: Bonjour E., Krob
D., Palladino L., Stephan F. (eds) Complex Systems Design& Management. CSD&M 2018. Springer
Fruehling C., Moser B.R. “Analyzing Awareness,
Decision, and Outcome Sequences of Project DesignGroups: A Platform for Instrumentation of WorkshopBased Experiments. In: Bonjour E., Krob D., Palladino L.,
Stephan F. (eds) Complex Systems Design & Management.
CSD&M 2018. Springer
Tan, P. S., & Moser, B. R.. “Detection of Teamwork
Behavior as Meaningful Exploration of Tradespace During
Project Design”. Complex Systems Design & Management
Asia, 73. December 2018. Springernn笈田 佳彰，満行 泰，Bryan MOSER，稗方 和夫, プロ
ジェクトポートフォリオ内の情報伝達特性に応じた人的資源ブローカー機能配置設計に関する研究(Yoshiaki OIDA, Taiga MITSUYUKI, Bryan MOSER*
and Kazuo HIEKATA, “A study on designing humanresource brokering architecture considering informationtransmission characteristics in a portfolio of projects”),
Transactions of the JMSE (in Japanese), 2018
Mitsuyuki T., Hiekata K., Goto T., and Moser B.,“Evaluation of Project Architecture in Software
Development Mixing Waterfall and Agile by Using
Process Simulation”, Journal of Industrial Integration andManagement, Vol 2, No 2 (2017).
25