生成AIを仕事で使いこなす実践講座 ③ 仕事を「AIに任せられる単位」に分解する方法

2026年5月27日 19:31

仕事を「AIに渡せる単位」に分解する方法

「AIに頼んだのに、返ってきたものが全然使えなくて、結局自分で書き直した」——そんな経験をしている方へ。この記事を読むと、AIへの丸投げをやめて、仕事をAIが処理できる小さな単位に切り出せるようになります。前回学んだ依頼文の「3点セット」と組み合わせることで、AIとのやりとりが格段にスムーズになる感覚が、具体例を通じてつかめるはずです。

前回（第2回）は「どう依頼するか」の型を学びました。目的・前提・出力形式という3点セットを揃えるだけで、AIの回答精度が大きく変わる——というお話でしたね。

でも、筆者がAI活用の社内展開を進めていた時期に気づいたことがあります。型を教えても、まだうまくいかないケースが少なくなかったんです。理由はシンプルで、「何を依頼すればいいか」がそもそも整理できていなかったんですよね。依頼文の型の前に、仕事そのものを分解するステップが抜けていた。

今回はそこを扱います。「仕事をどう切り分けてAIに渡すか」——この準備の話です。

「全部お任せ」が通じない理由：AIは優秀なアルバイトです

少し想像してみてください。

今日から入ったアルバイトスタッフに、こんなお願いをしたとします。「来月の提案資料、全部よろしく」。

この場合、そのスタッフは何を作ればいいでしょうか？誰向けの提案か、どんな製品の話か、何枚構成か、どんなデザインか——何も決まっていません。優秀なスタッフであっても、手がかりなしにあなたの期待通りのものを作ることは、ほぼ不可能です。

AIへの依頼は、まさにこの状況と同じです。

「来月の新製品発表の提案資料を作ってください」という一行だけをAIに渡すと、どうなるか。AIは答えようとするので、汎用的な「よくあるプレゼン構成案」を返してきます。「課題提起→解決策→製品紹介→事例→まとめ」みたいな、どの会社の製品にも当てはまりそうな内容です。あなたの会社の製品がどんなものか、誰に売りたいのか、何が競合より優れているのか——AIは何も知りません。

丸投げが失敗する理由は、主に3つあります。

AIは指示の曖昧さを自分で補えない。 情報がないところは、一般的な情報で補完しようとします。その結果、「どこにでも当てはまる汎用的な答え」が返ってきます。
一度に複数の判断を求めると、品質が落ちる。 「構成を考えて、文章も書いて、読み手に合わせてトーンも調整して」と複数の作業を同時に求めると、それぞれの精度が下がります。
ゴールが大きいほど、前提の抜け漏れが増える。 作業が大きくなるほど、必要な情報も増えます。すると「何が足りないか」すら気づきにくくなります。

「AIが使えない」と感じるとき、実はAIの性能よりも依頼の設計に原因があることの方が多いんです。自己否定する必要はまったくありません。依頼の仕方を変えれば、同じAIツールでも結果は変わります。その出発点が「仕事を小さく切って渡す」という考え方です。

AIが「処理できる単位」とは何か

では、どんなタスクならAIはうまく処理できるのでしょうか。

筆者がAI活用を現場に展開していく中で、経験則として見えてきた基準があります。AIが得意に処理できるタスクには、3つの共通点があります。

AIに渡せるタスクの3条件

3つすべてに「YES」なら、そのタスクはAIに渡せます。

逆に、AIに向いていないのはこういう作業です。

「この提案を部長が受け入れるかどうか判断して、文面を調整して」→社内の人間関係・意思決定が絡む
「競合他社の最新の値引き状況を調べてまとめて」→AIはリアルタイムの外部情報を持っていない
「自社の方針を踏まえた上で、最適な対応策を決めて」→未公開の内部情報と判断が混在している

こうした作業には、どれだけ丁寧に依頼しても期待通りの結果は返ってきません。それはAIの限界ではなく、AIが処理できる種類のタスクではないからです。

自己診断チェックリスト：このタスクはAIに渡せるか？

□ 渡せる素材（テキスト・メモ・箇条書き）が今手元にあるか？
□ 欲しい出力の形式を言葉にできるか？
□ この作業に「自分の判断」「社内の文脈」「未公開情報」が必要か？
　→ 最初の2つがYES、3つ目がNOなら渡せる
　→ どれかが当てはまらない場合は、分解か修正が必要

ひとつ補足しておきたいのですが、AIが処理できる条件を満たしていても、社内機密・個人情報が含まれる素材を外部のAIツールに入力することには注意が必要です。どのツールを使っていいか、何を入力していいか——会社のルールを事前に確認することを、筆者は強くお勧めしています。後述の実例でも同様の注意を入れていますが、これはAI活用のセキュリティ上の前提条件なんですよね。

作業分解の3ステップ：仕事をAIに渡せる粒度に切り出す

ここからが今回の中核です。AIに渡せる単位に仕事を切り出すための手順を、3ステップで説明します。

ステップ1：全体タスクの洗い出し

まず、その仕事を完成させるために必要な作業を、付箋を貼るように小さく並べます。「資料作成」という1行ではなく、「この仕事には何が含まれているか」を書き出すイメージです。

悪い例：「資料作成」→AIに渡せる単位が何かがまったく見えない
良い例：①商品の特徴を整理する　②競合との差別化ポイントを列挙する　③スライドの構成案を作る　④各スライドの見出しを決める　⑤各スライドの文章草案を書く

この洗い出しに時間をかけすぎる必要はありませんが、5分は使う価値があります。この5分が、その後のAIとのやりとりの精度を大きく変えます。

ステップ2：AI向けタスクの切り出し

洗い出した作業を、先ほどの3条件でフィルタリングします。「これはAIに渡せる」「これは自分がやる」に仕分けるだけです。この段階ではまだ依頼文を書かなくて大丈夫です。

ステップ3：依頼単位の整理

切り出したAI向けのタスクを、第2回で学んだ3点セット（目的・前提・出力形式）で依頼文にする準備をします。ステップ3では「3点セットの枠を埋める材料を揃える」ことを意識してください。

この3ステップを順番にやることが大切です。特に「ステップ1をスキップしてステップ3から始めてしまう」のが、初心者の方がやりがちな最大の落とし穴なんです。何を依頼するかが決まっていないのに、どう依頼するかを考えても、うまくいきません。

もう一点、分解しすぎも問題です。「この1文を直して」くらいの粒度になると、自分でやった方が早いです。「1つのタスクに10分以上かかる作業かどうか」が、適切な粒度感の一つの目安になります。

実例①：「来月の提案資料を作って」を4タスクに分解する

では、実際にやってみましょう。

出発点の依頼（丸投げ）： 「来月の新製品発表の提案資料を作ってください」

これをステップ1で分解すると、こんな作業が出てきます。

タスク①は「自分がやる準備作業」です。ここをサボると、②以降の依頼に渡せる「前提情報」がなくなります。準備段階を丁寧にやることが、最終的な品質を決めるんですよね。

タスク②と④の依頼文例を見てみましょう。

タスク②の依頼文例（構成案作成）

【目的】新製品発表の提案スライドの構成案を作りたいです。
【前提】製品名：〇〇、ターゲット：中小企業の総務担当者、
　　　　特徴：従来品より導入コスト30%削減・操作が簡単、
　　　　競合との差別化：サポート体制の充実
【出力形式】5枚構成のスライドタイトルを箇条書きで出してください。
　　　　　　各スライドに2行以内で内容の概要も添えてください。

なぜこの依頼文が効くのか、説明します。タスク①で自分が整理した「製品情報」が前提として入っているため、AIは「この製品のための構成」を考えられます。出力形式を「5枚・タイトル+2行概要」と具体的に指定しているので、使える形式で返ってきます。丸投げと比べて、AIが判断しなければならないことが大幅に減っているんです。

タスク④の依頼文例（スライド見出し案）

【目的】提案スライドの各スライドに使う見出しを考えたいです。
【前提】スライド内容の概要：
　　　　（タスク②で作った構成案の文章をここに貼り付ける）
【出力形式】各スライドの見出しを10字以内で5つ、箇条書きで出してください。
　　　　　　読み手が「続きを見たい」と思えるような表現を意識してください。

ここでのポイントは、前のタスク（②）の出力を次のタスク（④）の「前提」として渡していることです。タスクが連鎖することで、依頼のたびに情報を整理し直す手間がなくなります。これが、作業分解を順番通りにやる理由の一つでもあります。

なお、社内の未公開製品情報・顧客情報を外部AIツールに入力する場合は、必ず会社のルールを確認してください。会社によっては使用が制限されているツールがあります。情報の入力先を間違えると、情報漏洩リスクになります。

実例②：「会議の議事録を作って」を3タスクに分解する

次は議事録を題材にします。日常業務の中でも、AIに任せたい筆頭業務のひとつですよね。

出発点の依頼（丸投げ）： 「今日の会議の議事録を作ってください」（素材も何もなし）

実はこれ、最もやってしまいがちな失敗パターンです。あるプロジェクトでAI活用を試していた頃、チームメンバーがこの状態で依頼したところ、AIが架空の会議内容で議事録を生成してしまいました。担当者名も、決定事項も、すべてもっともらしいが実在しない内容でした。発言録という素材がなければ、AIは情報を作り出すしかありません。

3ステップで分解するとこうなります。

タスク③の依頼文例を見てみましょう。

タスク③の依頼文例（決定事項の抽出）

【目的】会議で決まったことだけを整理したいです。
【前提】以下は今日の会議メモです。
　　　　参加者：営業部3名、マーケ部2名。テーマ：来月のキャンペーン施策。
　　　　（会議メモの本文をここに貼り付ける）
【出力形式】「決定事項」として箇条書きで3〜5点にまとめてください。
　　　　　　まだ決まっていないこと（継続検討）は別枠で出してください。

「決定事項」と「継続検討」を分けて出力させることがポイントです。次のアクションへの仕分けがそのままできます。会議メモという具体的な素材を前提として渡しているため、AIは内容に基づいた正確な抽出ができます。

そして、AIが整理した決定事項は「AIの解釈」です。実際の合意内容と少しずれている場合があります。最終確認は必ず自分でやってください。この確認・修正のステップについては、第5回で詳しく扱います。

会議メモに他社の機密情報や個人情報が含まれる場合は、外部AIツールへの入力に注意が必要です。社内AIツール（MicrosoftのCopilotなど）を使う場合でも、利用規約と社内ルールの確認を忘れずに。

実例③④：メール作成と要約に分解を当てはめる

資料と議事録で同じパターンを体験してもらいました。感覚はつかめてきましたか？

メール作成と要約も、まったく同じステップで分解できます。慣れてくれば、この分解は2〜3分でできるようになります。

メール作成（クレーム対応メール）の分解

① 謝罪・原因・対応策・再発防止を箇条書きで整理する（自分）
② 箇条書きをもとに丁寧な文体のメール本文を作成する（AI）
③ 相手との関係性を踏まえてトーンを微調整する（自分またはAI補助）

タスク②の依頼文例です。

【目的】取引先へのクレーム対応メールの草案を作りたいです。
【前提】・相手：（取引先）の購買担当者（面識あり）
　　　　・件名：先日の納品遅延について
　　　　・伝えたいこと：
　　　　　①遅延のお詫び
　　　　　②原因（物流の混雑）
　　　　　③対応策（今週末までに再送）
　　　　　④再発防止策（在庫確保の強化）
【出力形式】件名と本文を丁寧なビジネス文体で書いてください。200字程度。

「伝えたいこと」を箇条書きで先に整理しておくことで、AIは抜け漏れなく必要な情報を含めた文面を生成できます。この箇条書き準備がタスク①、つまり「自分がやる準備作業」に相当します。なお、文体・トーンの最終確認は自分で行ってください。相手や関係性に合っているかは、人間が判断することです。

要約（長い報告書）の分解

① 要約したいPDF・Wordの本文テキストをコピーして準備する（自分）
② AIに要点3点を箇条書きで抽出させる（AI）
③ 箇条書きを120字の要約文にする（AI）

ここでの「① 素材の準備」は、議事録実例のタスク①と同じ構造です。素材がなければAIは動けません。「渡せる素材を自分が準備する」という行動が、すべての業務に共通する前提です。

分解した依頼に「3点セット」を当てはめる：2つのステップをつなぐ

ここで少し立ち止まって整理しましょう。第2回と今回で学んだことは、別々のスキルではありません。一連の流れです。

【AI依頼文を設計するフロー】

仕事全体の洗い出し（ステップ1）
　　↓
AI向きタスクの仕分け（ステップ2）
　　↓
各タスクに3点セットを当てはめる（ステップ3）
　　↓
目的を設定する
　　↓
前提情報を準備する（← ここが自分でやる準備作業）
　　↓
出力形式を決める
　　↓
依頼文の完成

作業分解は「何を依頼するか」を決めるステップです。3点セットは「どう依頼するか」を決めるステップです。どちらが欠けてもうまくいきません。

実例で振り返ってみます。資料作成タスク②の依頼文を構造で見ると——「構成案を作りたい（目的）」「タスク①で自分が整理した製品情報（前提）」「5枚・タイトル+2行概要（出力形式）」——3点がきれいに埋まっています。

そして、タスク②の出力（構成案）をタスク③・④の「前提」として渡すことで、依頼が連鎖します。前のタスクの結果を次の依頼文の【前提】欄にそのまま貼り付けるだけです。このやり方に慣れると、AIとのやりとりのリズムが出てきます。

まとめ：「分解」はAIを使う前に自分がやる準備です

今回学んだことを3点で整理します。

AIには処理できる単位がある。 インプット明確・アウトプット明確・判断不要の3条件を満たすタスクを切り出すことが出発点。
作業分解の3ステップ（洗い出し→仕分け→整理） が、AIへの依頼精度を決める。ステップ1の「洗い出し」をスキップすると、後のステップがうまく機能しない。
分解した後に3点セットを当てはめる。 「何を依頼するか（分解）」と「どう依頼するか（3点セット）」はセットで機能する。

今日から試してほしい最小アクションは、この3つだけです。

今週、一番手間がかかっている仕事を1つ選ぶ
それを5〜7の作業に書き出してみる
「AIに渡せそう」な作業に丸をつける

依頼文を書かなくていいです。まずはこれだけ。この5分の作業が、AIとのやりとりを変える最初の一歩です。

シリーズの進み具合を確認しておきましょう。

第1回：AIの特性理解（何が得意で何が苦手か）
第2回：依頼文の型（目的・前提・出力形式の3点セット）
第3回（今回）：作業分解（AIに渡せる単位に仕事を切り出す）
第4回（次回）：メール・議事録・資料作成を一緒にやってみる実践ガイド
第5回：AIの回答を確認・修正する習慣

第4回では、今回学んだ「作業分解」と第2回の「3点セット」を組み合わせて、メール・議事録・資料作成の3業務を実際に一緒にやってみます。「準備→依頼→確認」の一連の流れを体験することで、AIを仕事で使う感覚がぐっとリアルになるはずです。

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