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「AI を使う」変数の仕組み

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AI スタジオは、Starter、Advanced、Enterprise、Enterprise+のお客様にご利用いただけます。Asana AI スタジオのリリースについて詳しくは、asana.com/aiでご確認ください。

「AI を使用」変数を利用すると、Asana AI はスマートワークフローにおいて、コンテキストを考慮した出力を生成できます。この記事では、「AI を使う」変数の仕組みと、スマートワークフローでこれを効果的に適用する方法を解説します。さらに理解を深める場合は、Asana アカデミーでAI スタジオ基礎スキルバッジを取得することもできます。効果的なプロンプトの書き方、スマートワークフローの計画方法、一般的な問題のトラブルシューティング方法を学べます。

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変数とは？

「AI を使用」変数を理解するために、まずは変数を定義しておきましょう。Asana のワークフローにおいて、変数はタスクやプロジェクトから動的に情報を取得するプレースホルダーです。タスク名、担当者、期日などの特定のデータをルールのアクションに挿入することで、オートメーションをカスタマイズするために使用されます。

Examples of variables

「AI を使用」変数とは？

「AI を使用」変数は、静的なプレースホルダー変数にとどまりません。これにより、AI スタジオは、指示ペインで提供されたコンテキストに基づいて、スマートワークフロー内で積極的にコンテンツを生成したり、意思決定を行ったりできるようになります。Asana AI は、既存の情報を単純に取得するのではなく、ユーザーの指示とワークフローのコンテキストに基づいて、動的に出力を生成します。

「AI を使用」変数の仕組み:

  • 動的なコンテンツの生成: 「AI を使う」変数は、AI スタジオがメールの下書きやキャンペーンブリーフの作成、コメントの追加と返信、Asana のデータ、文書、スプレッドシート、PDF、画像の分析などを実行できるようにします。
  • コンテキストを考慮した適応: 「AI を使う」変数は、AI スタジオがタスクやプロジェクトの具体的な詳細を考慮して、インテリジェントで関連性の高いアウトプットを提供できるようにします。

たとえば、ルールアクションで固定の担当者を指定する代わりに、「AI を使う」変数を入力することで、AI への指示で提供されたコンテキストに基づいて、最も適切な担当者にタスクを割り当てることができます。

標準変数と「AI を使う」変数の違い

標準変数と「AI を使う」変数はどちらもワークフローを強化するために使用されますが、それぞれ異なる目的を持ちます。標準変数は、既存のタスクまたはプロジェクトのデータを使用します。「AI を使用」変数は、Asana AI を使用して、指示やコンテキストに基づいてコンテンツを作成します。

たとえば、「メンバー」変数を使って、特定のセクションにあるタスクを特定のチームメンバーに割り当てることができます。一方、「AI を使う」変数を追加すると、ルールビルダーが提供したコンテキストと指示に基づいて、タスクに最も適した担当者を決定できます。

スマートワークフローで「AI を使う」変数を追加する場所

「AI を使う」変数は、ルールの「アクション」の部分で使用するように設計されています。アクションは、ワークフローでトリガーが有効化された後に何が起こるかを決定します。「AI を使う」変数をアクションに追加すると、Asana AI がワークフローの目標に沿ったアウトプットを提供できるようになります。

例:

「AI を使用」変数を追加できるケースの例をいくつかご紹介します。これらはすべての例を網羅しているわけではなく、この変数を使用できるシナリオはほかにもたくさんあります。

  1. 動的な担当者: タスクを特定のチームメンバーに割り当てるのではなく、「AI を使う」変数を使用すると、ルールビルダーの詳細な指示に基づいて、Asana AI が最も適切な担当者を選択します。

  2. 自動コメント: 「推奨される次のステップ: AI を使用」のようなコメントを追加するルールを設定すると、コメントが追加されたときに Asana AI が「AI を使用」変数の代わりに実行可能な推奨事項を生成します。

  3. タスクの説明: 「AI を使う」変数を追加すると、タスク名とプロジェクトのコンテキストに基づいて詳細なタスクの説明が自動的に生成されます。

ワークフローに「AI を使う」変数を追加する

Asana でルールを作成または編集する際は、「アクション」セクションに移動します。

「AI を使う」変数は、次の場合に追加できます。

  • コメントを追加する
  • セクションに移動する
  • プロジェクトへの移動または追加
  • タスクの説明を設定する
  • カスタムフィールドを設定する
  • タスクの作成
  • サブタスクを作成する
  • 承認リクエストを作成する
  • 担当者の設定
  • 期日を設定する
  • コラボレーターを追加する

この例では、「AI を使う」変数を追加し、「承認ステータス」カスタムフィールドに適切なオプションを選択します。

次に、Asana AI に対する指示を入力する必要があります。「指示を追加」ボックスが表示されていない場合は、「AI を使用」を選択すると表示されます。

「+ 指示を追加」をクリックして、Asana AI に指示とコンテキストを提供します。これらの指示により、カスタムフィールドに入力する際に適切なオプションを選択できるようになります。この例では、カスタムフィールドの名前は「承認ステータス」です。 指示の入力と権限の設定が完了したら、右上隅にある「ルールを公開」をクリックします。「AI を使用」変数として承認ステータスが選択されているため、Asana AI は静的な値ではなく、提供された指示に基づいて最適なカスタムフィールド値を選択できます。

担当者に AI を使用する

タスクの割り当てに関して、「AI を使用」は、客観的な指示に基づいてユーザーにタスクを割り当てるように設計されています。Asana AI は、ユーザーのスキルや特性を AI で評価してタスクを割り当てるようには設計されていません。

ワークフローを公開するには、次のいずれかを行ってください。

  1. ユーザー割り当ての指示を、客観的な要素に基づく内容に修正するか、
  2. 担当者フィールドから「AI を使用」オプションを削除してください。

たとえば、ワークフローの指示に以下のような客観的な基準を含めることができます。

  1. 運用条件 (例: 空き状況、オンコール状況、オフィスの所在地)
  2. 役割ベースの割り当て (例: 所属チーム、職務)
  3. スケジュールルール (例: ローテーション制、事前に決められたスケジュール)
  4. 仕事量の指標 (例: 現在のタスク数)

フレーズ例:

  • ✅ 「週ごとのローテーションに従って、オンコールのエンジニアに割り当てる」
  • ✅ "マーケティングチームのメンバーに転送"
  • ✅「進行中のタスクが 5 件未満のチームメンバーに割り当てる」
  • ⚠️「デザイン作業が最も得意なメンバーに割り当てる」
  • ⚠️「パフォーマンスの履歴に基づいてチームメンバーに割り当てる」

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この記事は AI によって翻訳されています。

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