この連載「うちのSkill」では、社内で実際に運用しているSkillを紹介しています。今回取り上げる/task-breakdownは、記事や日報のように成果物を生成するSkillではなく、人に質問を重ねて情報を引き出すことそのものを目的にした、対話進行型のSkillです。
「AIに何ができますか」ではなく「あなたは何をしていますか」から始める
AI活用の相談でよくあるつまずきは、いきなり「AIに何を任せられるか」を考えようとして手が止まることです。任せる対象である自分の業務が、そもそも言語化されていないためです。/task-breakdownはこの順番を逆にし、まず「普段どんな業務をしていますか」という大項目の洗い出しから始めます。AIの話は後回しにし、人間側の作業を先に見える化するという設計です。
質問は必ず1問ずつ、専門用語を使わない
SKILL.mdには「相手はAIの専門家ではない」という前提と、「質問は必ず1問ずつ。一度にたくさん聞かない」という進め方のルールが明記されています。棚卸しの相手が複数の質問を同時に投げられると、答えやすい部分だけに答えて残りが漏れる、という失敗が起きがちです。1問ずつに絞ることで、回答者は次に何を聞かれているかで迷わず、聞く側（AI）も「この項目はまだ聞けていない」という抜け漏れの管理がしやすくなります。
「細かすぎる」を歓迎する分解基準
多くの業務整理は、途中で「ここまで細かく書かなくていいか」という自己判断が入り、粒度がばらつきます。/task-breakdownはこれを禁止し、「フォルダを開く→ファイル名を変える→日付を入れる、も書く」という具体例つきで、省略しない方針を明示しています。深掘りの質問例として「このタスクで使っているツールは何ですか」「誰かの承認がないと次に進めないステップはありますか」といった型も用意されており、聞き手側の力量に依存せず、一定の深さまで機械的に掘り下げられる設計になっています。
AI活用の仕分けは3区分、優先順位は計算式で決める
分解した作業ステップは、「AIに任せられる」「AIと一緒にやる」「人がやる」の3区分に仕分けられます。判断の目安として、定型的でAIがほぼ代行できるものは前者、人が交渉や関係づくりを担う工程は後者、という具体例つきの基準がSKILL.mdに書かれています。さらに優先順位付けでは「頻度×所要時間×定型度」という3軸の掛け算で点数化する計算式まで定義されており、「なんとなく良さそう」という主観ではなく、同じ基準で複数の業務を比較できるようになっています。
優先順位 = 頻度（毎日3・毎週2・毎月以下1）
× 所要時間（1時間以上3・15分〜1時間2・15分未満1）
× 定型度（毎回同じ3・だいたい同じ2・毎回違う1）機密情報への配慮を手順に組み込む
業務の棚卸しでは、取引先名や社内の固有名詞が自然と出てきます。SKILL.mdの注意事項には「会社名・実在の顧客名など機密にあたる情報は、シートに書く前に『この名前は伏せ字にしますか』と確認する」という一文があり、成果物を作る過程そのものに確認ステップが組み込まれています。棚卸しが終わった後で気づいて修正するのではなく、書く前に都度確認する設計です。
自分の組織で真似るには
AI活用を検討する場面でこのSkillが効くのは、「AIで何ができるか分からない」という声の裏に、たいてい「自分の業務がタスク単位まで言語化されていない」という状態があるからです。真似る場合のポイントは3つです。まず、AIの機能紹介から入らず、相手の業務を聞くことから始めること。次に、質問を1問ずつに絞り、「この程度で十分だろう」という省略を許さない分解ルールを明文化すること。そして、仕分けや優先順位づけの基準を、主観ではなく具体例や計算式として固定しておくことです。基準が曖昧なままだと、聞き手が変わるたびに結果が変わってしまい、後から比較や引き継ぎができなくなります。