業務を円滑に進めるために欠かせないタスク管理。近年はAI技術の普及により、タスク管理にもAIが取り入れられるようになりました。
AIを活用することで、タスク整理やドキュメント作成といった作業を効率化できます。さらに、コミュニケーションの活性化や、意思決定のサポートなど、AIには様々なメリットがあります。これらのメリットを活かすことで、タスク管理の質を大きく向上させられるでしょう。
本記事では、AIを活用したタスク管理のメリットと、AIを使ってできることを具体的に解説します。最後には、ChatGPTと連携可能なタスク管理ツール・Backlogも紹介するのでぜひ参考にしてください。
参考: Backlog｜チームで使うプロジェクト管理・タスク管理ツール
目次
タスク管理で活用できるAIとは
AI（人工知能）は、人間のように学習し、判断・予測を行うコンピュータシステムです。ビジネスの場では、チャットボットによる顧客対応の効率化や、機械学習を用いた需要予測などで利用されています。
タスク管理でもAIは活用され、例えばスケジューリングのサポートや、複雑なタスク情報の要約などが可能です。AIをタスク管理に取り入れることは、業務効率化と精度向上につながるでしょう。
タスク管理にAIを活用するメリット
タスク管理にAIを活用することで、組織やチームには大きなメリットがあります。具体的には以下の3点が挙げられます。
- 業務の効率化
- 生産性の向上
- 意思決定の迅速化
それぞれのメリットを詳しく見ていきましょう。
業務の効率化
AIを活用したタスク管理の最大の利点は、業務の効率化です。AIがタスク管理業務を支援することで、人間の作業量が大幅に減少します。
特に効果的なのがスケジュール管理です。タスクと期限をAIに提供すると、AIが最適なスケジュールを提案します。さらに、AIはタスクの進捗管理や遅延発生時のスケジュールの再調整も可能です。
このようなAIの支援を受けることで、タスク管理にかかる時間を大幅に削減できるでしょう。
生産性の向上
AIの活用で、タスクの処理効率が大幅に向上します。
AIがチームメンバーの作業負荷を分析し、最適なリソース配分を提案。さらに、タスクの優先順位付けと進捗管理もサポートします。
これにより、チーム全体の生産性が向上し、プロジェクトの成功率が高まります。
意思決定の迅速化
AIは大量のデータから規則性や関連性を導き出し、意思決定に必要な情報を提供します。
プロジェクトの進捗状況やリソースの使用状況などから、情報収集や課題分析を実施。これにより、意思決定のプロセスを大幅に短縮可能です。AIの予測モデルを活用すれば、意思決定のリスク軽減にも役立つでしょう。
タスク管理でAIを利用する方法
タスク管理でAIを活用する方法としては、主に「ChatGPTを利用する方法」と「タスク管理ツールのAI機能を利用する方法」の2通りがあります。
ここでは「ChatGPT」と「タスク管理ツールのAI機能」、それぞれの代表的な使い方を解説します。
ChatGPTを利用する
ChatGPTは、アメリカのOpenAI社が開発したAIチャットツールです。文章生成・要約はもちろん、議事録の作成や言語翻訳、プログラミングなど対話形式でさまざまなタスクに対応します。ChatGPTのインターフェース上で、人間とチャットするように指示を出すことが可能です。
ChatGPTには、「プラグイン」と呼ばれる様々な機能を追加できるツールが用意されています。タスク管理用のプラグインを利用することで、Googleカレンダーと連携したスケジュール管理やリマインダー機能などを実装可能です。
ただし、ChatGPTはあくまでもAIとのチャットツールです。そのため、タスク管理をChatGPTだけで完結させることは困難です。メンバー間での共有が難しい、指示の方法がチャット形式なので操作性に難があるなど、いくつかの欠点があります。
そのためChatGPTは補助ツールとして活用し、本格的なタスク管理には専用のタスク管理ツールを導入するのがおすすめです。
タスク管理ツールのAI機能を利用する
タスク管理ツールに搭載されたAI機能を利用するという方法です。近年、多くのタスク管理ツールが新たにAI機能を提供しています。
例えば、Backlogではタスクの内容や進捗状況を、AIを使って自動的に要約できる機能が追加されました。これにより、複雑なタスクの全体像を素早く把握できるようになります。さらに、要約を元にAIが返信コメントを提案するといったことも可能です。ユーザーは提案された返信コメントを利用して、迅速に返事ができます。
タスク管理ツールを利用する方法の最大の利点は、タスク管理に特化したツールの中でAI機能を利用できる点です。既に整理されたデータをAIが効率的に分析し、その結果をチーム内で即座に共有できます。ユーザーは慣れ親しんだインターフェースを通じて、AIの恩恵を受けられるのです。
また、タスク管理ツールの中にはAPIを提供しているものもあります。APIを通じてChatGPTなどの外部AIツールと連携することで、タスク管理ツールのデータを様々な形で活用できます。これにより、AIを活用したタスク管理の可能性がさらに広がるでしょう。
タスク管理ツールでAIができること
多くのタスク管理ツールがAIを利用した機能を実装していますが、具体的にはどのような業務に活用できるのでしょうか。タスク管理ツールとAIを組み合わせてできることは、主に以下の4つです。
- 課題（タスク）の要約
- 課題の検索・整理
- 資料（Wiki）からの情報抽出・要約
- ドキュメント作成
課題（タスク）の要約
AIにタスクの内容とそれに関連するコメントを分析させ、重要なポイントをまとめた要約を生成できます。タスク管理ツール「Backlog」には、この機能が標準で搭載されています。
プロジェクトに途中参加した人にとって、情報のキャッチアップは大きな負担です。特に、複雑で長期的なプロジェクトでは、タスクがどのような状態になっているのか把握することは困難です。
このAI要約機能を使うことで、タスクの現状を素早く理解できるようになります。チームメンバーは、長文を読み解き、整理する時間を節約でき、キャッチアップの負担を大幅に軽減可能です。
参考：課題の「AI要約」機能をアップデート！UIの改善と返信提案機能が追加されました | Backlogブログ
課題の検索・整理
課題（タスク）の検索や整理にも、AIを活用できます。AIに質問をすることで、タスク管理ツールに記録されたデータをもとにした回答が受けられます。
また、AIにタスクを分析させ、カテゴリや優先度でタスクを分類することも可能です。このような判断をAIに任せることで、タスク管理の効率を向上させられます。ただし、AIの分類は必ずしも正確とは限らないので、ダブルチェックは忘れないようにしましょう。
資料（Wiki）からの情報抽出・要約
資料を調べるうえでも、AIは役に立ちます。
例えば、「プロジェクトXの開発環境セットアップ手順を教えて」と尋ねると、AIはWiki内の該当情報を検索し、要点を抽出して提供します。これにより、チームメンバーは長文を読み解く時間を節約でき、効率的に情報を共有できるようになります。
さらに、技術用語や専門的な概念について、必要に応じて簡単な説明を付け加えるよう、指示することも可能です。これはチーム内での知識格差を埋める助けになります。
さらに、AIは類似プロジェクトや関連トピックの情報も提案し、より広い文脈での理解を促進します。
このように、AIを利用することで、プロジェクトの知識ベースを最大限に活用し、チームの生産性と情報アクセスの質を向上させられます。
ドキュメント作成
AIを活用することで、報告書や技術文書の作成を支援し、手間を削減できます。
例えば、タスク管理ツール内のプロジェクトの進捗状況や課題リストのデータをもとに、AIが構造化された報告書を生成します。また、ミーティングの議事録などの外部データも取り込むことで、より包括的なドキュメントを作成可能です。
ユーザーは「このプロジェクトの進捗状況に基づいて報告書を作成してください」といった指示を与えるだけで、AIが適切な形式と内容の文書を生成します。これにより、ドキュメント作成の時間を削減し、より創造的な業務に集中できるようになります。
タスク管理ツールBacklogならOpenAIとの連携が可能
「Backlog」は直感的なインターフェースと豊富な機能を備えたタスク管理ツールです。OpenAIと連携することで、AIの力を活用したタスク管理が可能になります。
代表的なものが、AIによる要約機能です。複雑な課題や長期のやり取りをAIが分析し、短い文章に要約してくれます。これにより、プロジェクトの全体像を素早く把握可能です。
参考：OpenAIと連携した「AI要約」機能をリリースしました | Backlogブログ
さらに、要約をもとに返信内容の提案ができます。ユーザーは提案された文章から最適なものを利用し、素早い返事が可能です。
参考：課題の「AI要約」機能をアップデート！UIの改善と返信提案機能が追加されました | Backlogブログ
その他にも、Backlog APIを利用することで、ChatGPT上でBacklogの操作が可能になります。これにより、チャット形式でのタスク追加や更新、自然言語での複雑な検索クエリの実行などが可能になり、より直感的なプロジェクト管理が実現します。
Backlog APIの詳細について知りたい方は、こちらをご覧ください。
関連：Backlog API とは | Backlog Developer API | Nulab
タスク管理でAIを利用する際の注意点
タスク管理でAIを利用する際は、いくつかの注意点があります。
- 機密情報の扱いは慎重におこなう
- 適切な指示の仕方を理解する
上記のポイントを理解し適切に対応することで、AIを最大限に活用できます。それぞれ詳しく見ていきましょう。
機密情報の扱いは慎重におこなう
AIを利用する際、機密情報の取り扱いには十分注意が必要です。AIは入力された情報を学習データとして蓄積するため、情報が漏洩するリスクもゼロではありません。どの情報をAIに入力すべきかは慎重に検討するようにしましょう。
また、AIツールによってはデータの学習を制限することもできます。例えば、ChatGPTを開発しているOpenAIでは、入力した情報で学習をしないように要求することが可能です。このような学習を拒否できるツールを選ぶことも、安全対策として有効です。
適切な指示の仕方を理解する
AIはタスク管理に便利な技術ですが、適切な指示の仕方を理解していなければ効果を発揮できません。特にChatGPTのような大規模言語モデルを使う場合は、適切な指示（プロンプト）を入力する必要があります。質問の仕方が悪いと、期待する回答を得られないので注意しましょう。
効果的なプロンプトのコツは以下の通りです。
- プロンプトの最初に最初に指示を置く
- 具体的かつ明確な指示にする
- 不正確な表現を避ける
AIツールは日々進化するため、プロンプトも定期的に見直すことが大切です。社内でAI搭載のタスク管理ツールを導入する際は、従業員向けのトレーニングを実施し、効果的な活用方法を共有することをおすすめします。
AI搭載のタスク管理ツールはBacklogがおすすめ
AIを活用したタスク管理は、業務効率化の鍵となります。ChatGPT単体ではタスク管理に限界があるので、Ai搭載のタスク管理ツールを利用するのが最も有効です。
Backlog APIを活用すればAIとの連携が可能になり、チャットを介した操作や、高度な情報分析を実現できます。ビジネスの生産性向上を目指しているならBacklogを導入するのがおすすめです。
BacklogにはAPI連携以外にも、タスク管理の効率化やチームコラボレーションの最大化に役立つ機能が多数搭載されています。
＜基本的な機能の一覧表＞
| 機能 | 特徴 |
|---|---|
| ガントチャート |
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| ボード |
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| ファイル共有 |
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| Wiki |
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| バーンダウンチャート |
|
| 親子課題 |
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| 課題ごとのコメント |
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| お知らせ機能 |
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| モバイルアプリ |
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