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「AI×タスク管理」が気になったから、ChatGPTに昨日の行動ログを分析してもらった話

最近よく見かける「AI×タスク管理」の文脈。

私は生成AIをそこまで使いこなしていないのだけど、先輩で友人のくみさんにチラッと話をしたら……

ソッコーで記事を書いてくれた。

「おぉーそんな使い方があるのか!」
とびっくりし、真似したくなって私も同じことをやってみた。


ChatGPTに依頼した内容

今回やったことは、下記の通り。

① TaskChute Cloud 2で、1日のログを「CSVへエクスポート」
 ※ プロプランのみの機能

② CSVファイルのまま、ChatGPTにコピペする

ChatGPTに、こうお願いする
"このデータは、とある日の私の一日の記録です。
私の一日を、いろんな角度から意見をください。
例えば、改善案や、ポジティブな意見・ネガティブな意見・ビジネス的な目線・主婦目線など、10通りの視点・目線でご意見をください"

(ちなみに、エクスポートしたCSVファイルの中身をチラ見せ)

待つこと数十秒、すぐにアドバイスが出てきた。

10通りなので長いけれど……こんな感じ。

① ライフコーチ視点(改善案)
二度寝が2時間38分と長めで、朝の生産的時間が減少しています。理想的には目覚め後の1時間を最も集中力の高い「ゴールデンタイム」に活用しましょう。
見積時間と実績時間に大きな乖離があるタスクが見られるため、今後の計画精度を上げるヒントにできます。

② ポジティブ視点
タスクがモード(focus, relax, collaborationなど)やプロジェクトに分類されていて、自己管理能力が高いと感じます。
家族との会話や健康(トイレや休息)にも配慮があり、心身ともにバランスを意識している点が素晴らしいです。

③ ネガティブ視点
休息(例:二度寝)の時間が日中に大きく割かれすぎており、他の活動に割ける時間が限られてしまっている可能性があります。
タグの活用がされておらず、振り返りや分析の軸が弱くなる懸念があります。

④ ビジネスコンサルタント視点
タスクの実績時間と見積時間の誤差率が高く、PDCAサイクルの「Check→Act」部分がやや弱いかもしれません。
「focus」「active」などのモード指定は生産性向上に寄与しており、業務にも活かせる分析アプローチです。

⑤ 主婦視点
「夫と話す」「子の◎◎」など家族への時間をきちんと取っている点に共感できます。
一方で、家事系タスク(洗濯、掃除、料理など)の記録が少ない印象があり、日常の中でどのように組み込んでいるか気になります。

⑥ データサイエンティスト視点
このデータは時系列・カテゴリ分類がなされており、機械学習モデルによる行動パターン分析や予測に非常に適しています。
ルーチンの実績時間と標準偏差を出すことで、生活の規則性や変動パターンを定量化できます。

⑦ メンタルヘルスケア視点
「relax」モードの使用や二度寝など、自己回復時間を意識している点は良好です。
ただし、急に長い休憩を入れている傾向は、疲労蓄積や睡眠の質に関する課題が潜んでいる可能性もあります。

⑧ ミニマリスト視点
多くの細かいタスクを設定している点で、やや“管理疲れ”が起きていないか心配になります。
本当に必要な行動だけに絞って記録を簡略化することで、時間の余白や自由度が増すかもしれません。

⑨ 未来の自分からの視点
この記録が続いているなら、「何に一番時間を使っていたか」「心が動いた瞬間は何か」を見返すことが大きな資産になります。
記録だけで満足せず、思考や感情も添えることで、もっと価値あるライフログになるでしょう。

⑩ AIアシスタント視点
この記録は非常に構造的で、日々の最適化提案やアラートの自動化が可能です。
将来的には、リズムの崩れを事前に予測して「この日は昼寝が必要かもしれません」といった提案もできます。


そして、更なるアドバイスへのヒントももらった。

ご希望であれば、データを使って
「最も集中できた時間帯」
「無駄が多かったタスク」
「改善余地のあるルーチン」
など、より深い分析も可能です。どう進めましょうか?

いやー、これは確かにすごいなぁ……


アドバイスを受けてどう思ったか?

ちなみに言い訳をすると、

■ 二度寝が2時間38分と長めで、朝の生産的時間が減少
朝本当は起きたくなかったのだが、外せない予定があったため仕方がない。朝の生産的時間よりも休息優先!

■見積時間と実績時間に大きな乖離があるタスクが見られる
見積は参考程度なので気にしなくてOK!

■タグの活用がされておらず、振り返りや分析の軸が弱くなる懸念
タグはまだ模索中だし機能追加を待っている部分もあるので、現状問題ナシ

■PDCAサイクルの「Check→Act」部分がやや弱いかも
PDCAサイクルは行っていないので関係なし

■家事系タスク(洗濯、掃除、料理など)の記録が少ない印象
洗濯や掃除などは「朝家事」「昼家事」などに入れ込んでしまうから、ログとして正確には残らないかも。そしてこの日は会議出席のため夕飯を作らず買ってきてしまったので、ほぼ料理はしていない

■多くの細かいタスクを設定している点で、やや“管理疲れ”が起きていないか心配
「意識していない時間も意識できるようにログを取っている」&「元々記録が好きなので特に疲れていない」ため、現状でOK

という事情がある。

この部分はイマイチ役立たなかったかな……

でも、⑩のAIアシスタント視点はちょっと参考になった。

この記録が続いているなら、「何に一番時間を使っていたか」「心が動いた瞬間は何か」を見返すことが大きな資産になります。記録だけで満足せず、思考や感情も添えることで、もっと価値あるライフログになる

余裕がある時にはTaskChute Cloud 2のタグ機能で「モヤモヤ」「嬉しい」などと入れていることもあるし、Obsidianのデイリーノートには感情や考えたことを都度書いている。

▼ Obsidianは、こちらにも書いたが超初心者

まだ何かに活かしている段階ではないが、ライフログとして後から面白く見返せるだろうなーという可能性は少し感じている。


さらに深掘りして聞いてみた

無料プランでももっと質問できそうだったので、提案された質問のうち1つを聞いてみた。

「最も集中できた時間帯」は?

回答はこちら。

あなたが最も集中できた時間帯は 11時台(11:00〜11:59) でした。
この時間帯に合計で 約82分間、集中モードのタスクに取り組まれていました。

この傾向から以下のような活用ができます:

午前中の終わりに最もパフォーマンスが高い時間がある → 重要タスクは11時台に配置するのがおすすめ

昼食前のタイミングで集中力が高いのは、良質な睡眠や朝のルーティンが功を奏している可能性あり

他の時間帯との比較や、集中モード以外の傾向分析も可能です。ご希望があればお知らせください!

おぉーそうかも!

自分でも気づいてなかったが、11時台はnoteの執筆にめちゃ集中して取り組んでいた。

午後はどうしても眠くなったり小腹がすいたりして脱線しがちだけれど、午前中のその時間はあまり邪魔も入りづらくて集中しやすいのかもしれない。

毎日ではないが、11時台に注目していきたい

そして、ここでChatGPT無料プランの上限に到達。

毎日のように深く分析するなら、課金が必須かもしれない。


生成AI利用、誰の何を参考にしているか

私はまだまだ、生成AIの利用について初心者だ。

今のところ毎日触る習慣はないし、不明点や未知の業界・分野を色々知りたい時に使うくらい。

Gemini、ChatGPT、Genspark、Grok、Perplexity、……
いくつかのAIを触っているけれど、まだどれにも課金していない。

とは言え、何も知らずにただ触っているのも微妙だと思い、数名の方の発信を参考にさせてもらっている。

のもきょうさん・松井博さんのPodcast『オフショアトーク』とか、


AI顧問をされているIizuka Hiroyaさんの発信も、すごく勉強になる。

複数のAIの違いについてほとんど知らない時に、IizukaさんのUdemy講座でざっくり知ることができてありがたかった!


また、タスクシュート開発者の大橋悦夫さんの発信も拝見している。

彼はずっと書き続けてきた連載『タスクシュート・ジャーナル(TCJ)』のデータを利用し、「タスクシュート・ガイド」というGPTsを作って公開されている。


使用者も続々と増えているようだ。

更に、仕事などでAIを普段から使用している友人たちと定期的に連絡を取り合っている。

気になることがあれば都度話し合って、議論を深める。
それもまた楽しい。

私はそもそも
「AIについて他人より知っている、よく使えている」
状態を目指していないが、ある程度キャッチアップしていきたいし効率化やアイデア出しに役立てたいとは思う。

引き続きゆるーく付き合っていきたいな。

今回、行動ログを取ったツールはこちら。

「タスク実行ログのCSVダウンロード」はプロプランのみの機能らしいが、全体的に素晴らしいツールなので、よかったら。


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