自動化の候補は、たいてい思いつく限り挙がります。問題は、最初の1本をどれにするかです。Zapierの記事では、判断の材料を頻度、アプリ間の受け渡し、判断の重さ、本来やりたいことからの距離の4つに置いています。この4つで並べると、作りやすいものと、作りたいものが分かれます。
手順1：直近1か月の作業を書き出す
思い出ではなく、予定表と送信済みの連絡から拾います。10件もあれば傾向が出ます。このとき、作業名だけでなく、何をどこへ移したかまで書きます。移した先が同じアプリなら、自動化の余地は小さくなります。書き出した表は、あとで効果を比べる基準にもなります。
手順2：頻度でふるいにかける
月1回の作業は、自動化の効果が小さく、壊れたときの記憶も薄れます。週1以上、または決まった日に必ず発生する作業を残します。記事でも、頻繁か定期的な作業が最初の候補になると書かれています。年1回の作業を外すのは、効果が小さいという理由であって、難易度の問題ではありません。
手順3：アプリをまたぐかで見る
1つのアプリの中で完結する作業は、そのアプリの機能で足りることが多いです。別のアプリへ情報を移す作業は、手で貼り付けている分だけ自動化の余地があります。記事は、コピーと貼り付けを伴う作業を典型として挙げています。移す先が3つ以上あるなら、なおさら最初に手を付ける価値があります。
手順4：判断の重さで二段に分ける
手順が決まっていて判断が要らない作業は、そのまま自動化できます。判断が要る作業は、判定だけAIに任せ、実行は人が行う形に分けます。この線を引かずに丸ごと任せると、あとから戻す作業が増えます。判定の正しさを測れないまま任せるのが、いちばん危ない形です。判断を支える材料を揃えるだけでも、時間は変わります。
手順5：最初の1本を決め、止める条件も書く
残った候補から1本選び、うまくいかない場合に止める条件を先に書きます。記事の考え方に沿えば、起点はいつ何が起きたらで、動作は何をするの1組です。この形で書けない候補は、まだ範囲が広すぎます。導入の効果はAI効果のページで整理しています。
FAQ
Q. 何件くらいから自動化を考えますか？
A. 回数より、その作業が発生するたびに同じ手順を思い出しているかどうかで判断します。手順を毎回確認しているなら、回数が少なくても型にできます。
Q. 判断が要る作業は自動化しないほうがよいですか？
A. 判断そのものを任せず、材料を揃える部分だけを自動化する形があります。人が判断する前に必要な情報が1か所に集まっている状態を作るだけでも、時間は変わります。
出典
出典：Zapier「どの作業を自動化すべきか：判断の手がかり」（原題 Not sure when to automate a task? Start here.、Hannah Herman、2023年5月30日）
あわせて使いたいツール
本記事の手順を実際に回すときに、候補になるツールを挙げます。いずれも無料から試せる範囲があり、料金や機能は各サービスの公式情報で確認してください。
関連ガイド
同じ時期に公開した実務ガイドと、用語の定義ページです。手順の前提が分からない場合は、用語ページから確認してください。コピーして使える依頼文が欲しいときは、プロンプト集も参照してください。
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- コーディングAIに渡す仕様を先に書く：5つの欄で作る手順
- AI効果（用語辞典）
- AI用語辞典（五十音順の一覧）
- はじめての LLM 活用（学習ルート）
- ガイド一覧（実務手順をまとめて読む）
- AIツール一覧（道具から探す）
- 比較記事一覧（料金と機能で比べる）
- レビュー一覧（使った記録を読む）
編集部の見解
候補を絞るときに効くのは、手順4の線引きだと思います。判断が要る作業を丸ごと任せて失敗すると、その後の自動化すべてに慎重になります。逆に、材料を揃えるだけの自動化から始めると、失敗しても被害が小さく、次に進みやすいです。手順2で頻度を粗く見るのも同じで、月1回の作業を自動化して喜んだのは最初の1回だけ、ということが起こります。効果の測り方を先に決めてから作り始めるのが結局は速いです。
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