業務を15分単位で分解するとAIが使える場所が見えてくる

おはようございます！
AI・Web担当の日高慎哉です！

先日AIの導入支援を
やらせてもらったんです

クライアントさんに
業務の棚卸しシートを
記入してもらおうとしたら

「受注案件の管理」
みたいな大きな項目しか
書けなかった

これじゃあ
AIをどこに当てればいいか
全然わからない

そこで僕がやったのが
15分から30分単位まで仕事を分解する
という作業でした

GTD理論が土台

GTDの話は
このブログでも
何度も書いてます

WordPressの記事だと
こんな感じ

僕のタスク管理術！GTD理論とは？

時間がうまく使えないなぁ・・・

複雑な仕事は分解することで単純になる

タスク管理を細かくやった方がいい理由

ざっくり言うと
10年以上GTD理論に基づいて
タスク管理してます

やることを全部書き出して
頭を空っぽにする

2分以内ならその場でやる
それ以外はいつやるか決めて
カレンダーに入れる

入れたら忘れていい
これが僕の基本です

詳しくは上の記事を
見てもらえればと思います

今回の話は
そのGTDの「処理」の段階を
15分単位まで細かくする
という続きの話です

なぜ15分なのか

GTDで書き出すだけじゃ
まだ足りない

以前30分刻みの話も
こちらで
書いたんですが

最近のコンサルの時は
15分から30分が目安
って伝えてます

理由はシンプルで

「プレゼン資料を作る」
みたいな3時間タスクが
カレンダーに入ってると

急用が入った瞬間
今日は1時間しか
使えない

となると
丸ごとずらすしかない

でも15分単位でバラしてあれば
「目的設定15分」「情報収集15分」
だけでも今日進められる

進んだ実感が残るから
ストレスが減る

これもGTDの
ストレスフリーに
つながってるんです

旅行の例えでAIと人間を分ける

コンサル中に使った
例えがこれ

「旅行に行く」って
一言で言えるけど
中身をバラすと

・行き先の候補を出す
・どこに行くか決める
・宿を探す
・宿を予約する
・電話をかける

こうなる

候補出しや宿探しは
AIに任せられる

どこに行くか決めるのは
人間の仕事

電話も人間

こうやって15分単位に
バラすと

「ここAI使えるな」
「ここは自分がやる」
が一発で見える

AIを覚えたけど
何に使えばいいかわからない状態の
正体がこれなんです

分解自体をAIにやってもらう

分解は手間がかかる

だから僕は
AIにやらせます

例えばこんな感じ

「受注案件管理という業務を
1回15分以内の作業に
できるだけ細かく分解して
各作業の所要時間と
月に何回あるかも
書いてください」

こう投げるだけ

Excelの棚卸しシートに
プロンプトを添えて
渡すだけでも

かなり細かく
出してくれます
※Claudeの話

さらに聞くなら
「この中でAIに任せられる
作業はどれですか」

人間に聞くより
はるかに早い

わからないことは
AIに聞けばいい
これ本当にそう

MCPでカレンダーに登録まで任せる

分解できたら
次はGTDの本番

いつやるか決めて
カレンダーに入れる

ここまで手入力で
やってたんですが
最近はAIと連携して

Googleカレンダーに
直接入れてもらうようにしてます

流れはこんな感じ

①AIに業務を15分単位で分解
②人間かAIか仕分け
③「来週の空いてる時間に
　これを15分ずつ
　カレンダーに入れて」
　とAIに頼む

するとAIが
カレンダーの空きを見て

「メール確認15分」
「報告リスト更新15分」
みたいな予定を勝手に登録してくれる

僕が1件ずつ
登録するより
圧倒的に楽

GTD的にも
入った瞬間
頭から消えていい

時間になったら
カレンダーを見れば
次にやることがわかる

分解
→ 仕分け
→ カレンダー登録

この3ステップが
今の僕の定番フローです

分解すると見えてくるもの

15分単位までバラすと
こんなことも見えます

・月に何時間使ってるか
・誰でもできる作業はどれか
・AIに任せる候補はどれか
・人に渡せるものはどれか

この間導入支援を行った方は
紙の資料を
Excelに手入力してた

分解したら
そこだけAIで自動化
できたんです

大きなタスクのままだと
「AI導入」なんて
難しく感じるけど

15分の作業にバラせば
「これなら試せる」
になる

GTDで頭を空っぽにして
AIで細かくバラして
カレンダーに入力

この3つセットで
業務の見え方が
だいぶ変わります

僕自身も
最近のタスク管理は
こんな感じ

これで楽になってる反面
AIがタスク考えてるから
これなんだっけ？が起きることがある

もうちょい精度高めていこう！

それでは
また明日！