「気づいたらメールが200件、タスクが山積みで手がつかない」。私も同じ経験があります。エンジニアとしては細部に没頭するのに、日常の雑務でエネルギーを奪われ、重要な判断でドーパミンが足りなくなってしまう。衝動的に新しいタスクに手を出したり、ハイパーフォーカスで数時間コードを書き続けたあとに何も整理できていなかったり。そんな私が救われたのが「AIアシスタント」を秘書として使う方法でした。ここでは、ADHD特有の課題（実行機能障害、決断疲労、衝動性、ハイパーフォーカス、感覚過敏）を踏まえた実用的なプロンプトと運用法を、エンジニア視点で共有します。
なぜAIを秘書にするのが効くのか — ADHDの特性に効く理由
ADHDでは「やるべきことを思い出す」「優先順位を決める」「タスクを細分化して継続する」のが苦手です。AIに雑務を任せると、決断のトリガーを減らせます。感覚過敏で通知がうるさく感じるなら、AIがフィルタして重要な通知だけに絞ることができます。衝動的に手を出したくなるタスクも、AIにワンクッション置くことで無駄な切り替えを減らせます。
エンジニア向け具体例：コードレビューのリマインダーをAIに任せると、レビューが必要なPRだけを抽出し、重要度・影響範囲を自動で推定してSlackに短く通知してくれます。これで不要な通知を減らし、レビューに集中しやすくなりました。
この仕組みが効く理由は単純です。AIが「認知コストの高い判断」を肩代わりすることで、あなたの有限な意志力と集中力を主要な作業に残せるからです。
基本設計：プロンプトをどう作るか（秘書の性格とルール設定）
プロンプトは秘書の「性格」と「作業手順」を同時に定義します。ここで大事なのは、曖昧さを排し、トリガーとアクションを明確にすることです。ADHDだと「これをやって」と言われても何から始めるか迷いがちなので、AIには細かい実行基準を与えます。
具体的に含めるべき要素は次の通りです（短い説明の後に実践用テンプレートを載せます）：
- 秘書のトーン（短く、簡潔、行動を促す）
- 入力形式（件名、優先度、期限、タグなど）
- 出力形式（TODO、短い要約、次のアクション）
- 判定基準（何を「緊急」とみなすか）
- セキュリティルール（個人情報の扱い）
リスト後の説明：これらを明文化することで、AIは曖昧な命令でも一貫した応答を返せます。特に実行機能が弱い場合は、毎回の判断をルール化することが効きます。
実践テンプレート例（エンジニア向け：デイリースタンドアップ要約）：
「あなたは私の秘書です。以下の形式で今日のスタンドアップ用に私の未完了タスクを3つまで要約してください。各タスクに対して『現在の進捗』『ブロッカー（具体的）』『次の明確なアクション（30分以内でできる）』を1文ずつ記載してください。優先度は影響範囲（プロダクションバグ＞機能開発＞リファクタ）で判断してください。」
このテンプレートが有効なのは、短く実行可能な次アクションに落とし込むことで、決断疲労を回避できるからです。
実践プロンプト集：雑務を自動化する具体例と使い方
ここではすぐ使えるプロンプト群を紹介します。各プロンプトは「入力」「想定出力」「なぜADHDに効くか」を一行で説明します。どれもエンジニアのワークフローに寄せて設計しています。
使用前に共通ルールを読んでください：出力は常に「次の明確なアクション」を含めます。これがないとハイパーフォーカス後に方向性を見失いやすくなります。
- メールトリアージ：受信メールを「至急／要返答／参照」の3つに分類し、返信テンプレートを提案
- ミーティング要約：録音や議事録を要約して、決定事項とTODOを生成
- タスク分解：大きなタスクを15分〜2時間の作業単位に分解
- カレンダー最適化：集中ブロックを自動で挿入し、通知を最小化
- レビューサマリ：PRの差分から影響範囲と優先レビュー箇所を抽出
上のリストは何を自動化するかの概要です。以下に主要なプロンプトの例（簡潔版）と使い方を示します。
メールトリアージ（簡潔プロンプト）
入力：未読件名＋冒頭20文字＋差出人
期待出力：分類（至急/要返答/参照）＋1行返信案（テンプレ）＋推奨アクション（即返信/1時間後/既読）
ADHDへの効用：決断の手間を一つ減らし、メール確認がルーチン化します。
ミーティング要約（簡潔プロンプト）
入力：ミーティングの議事録テキスト or 箇条書きメモ
期待出力：決定事項、担当者、期限、次のアクション
エンジニア例：スクラム会議の議事録から「誰が何をいつまでにやるか」を自動抽出して、Jiraチケットのテンプレを生成します。
タスク分解（簡潔プロンプト）
入力：大きなタスクの説明と目標時間
期待出力：15分〜2時間のサブタスク列＋各サブタスクの完了基準
ADHDへの効用：始めるハードルが低くなり、途中で迷子になる頻度が減ります。
レビューサマリ（簡潔プロンプト）
入力：PRのタイトル、差分要約、ファイルリスト
期待出力：影響範囲と優先レビュー箇所、テスト案
エンジニアへの直接効果：レビュー時間を短縮し、衝動的に全ファイルを開く無駄を防ぎます。
運用のポイント：まずは週に一つの自動化から始め、安定したら次に移る。ADHDだと一度に全部やると挫折しやすいので、小さく勝利を積み重ねることが重要です。
導入と運用のコツ（自動化の実例とトリガー設定）
AIをただ配置するだけでは動きません。トリガーとフィードバックループを作ることが運用の肝です。始めは手動トリガーで試し、信頼できたら自動化を増やします。自動化に必要なのは「入力の標準化」と「結果の検証ルール」です。
ここでは実例を一つ紹介します（エンジニア向け自動化の流れ）：
GitHubのPRが作られたらWebhookで受け取り、差分をAIに送りレビューサマリを生成。サマリはSlackの#code-reviewに投稿され、PR作成者とレビュワーに自動付与。一定の時間内にリアクションがなければ、フォローアップ通知を送る。
このワークフローが有効な理由は三つあります。まず、通知の内容が要点だけになり感覚過敏が和らぐこと。次に、レビューの優先順位が可視化され衝動的に不要なPRに飛びつくのを防げること。最後に、フォローアップルールで忘却を防げます。導入はZapierやGitHub Actions、簡単なLambdaで可能です。
導入時の注意点：自動投稿の頻度を控えめに設定し、最初は「要約のみ」「リンク付与」でテストすること。過信せず人間の最終チェックを残すルールも重要です。
トラブルシューティングと注意点（誤動作・過信・プライバシー）
AI秘書を運用していると、誤った優先度判定や要約の脱線、センシティブ情報の漏えいといった問題に遭遇します。特にADHDだと「出来た気になる」罠に陥りやすく、AIが作ったTODOをそのまま放置してしまうことがあります。運用上の対策は以下のとおりです。
- 必ず人間が週次でダッシュボードをレビューする
- 重要タスクはAIの判定ではなく自分でフラグを立てる仕組みを残す
- 機密情報を扱う場合はオンプレや暗号化されたチャンネルのみを使用
リスト後の説明：これらの対策で「AIに任せたまま放置する」リスクを減らせます。
実例（誤判定ケース）：AIが「要返信」と判断したメールを後で見たら単純な週次ニュースレターだった、という経験があります。対策としては「週次カテゴリ除外ルール」を追加して学習させることが有効でした。学習させる方法は、過去の判定結果にラベルを付けてフィードバックを与えるだけです。
また、AIの出力は時に曖昧な表現になりがちです。出力に必ず「必須確認項目」を含めるプロンプトにしておくと、誤解を減らせます。
よくある質問
Q. AIに任せすぎると忘れる癖がつきませんか？
AIは補助であって代替ではありません。重要タスクは「二重の可視化」（AIのTODO＋自分のチェック）を行うと忘れにくくなります。
Q. センシティブなコードや顧客情報をAIに送っても良いですか？
クラウドAIに送る際は契約や暗号化ポリシーを確認してください。機密性が高いものはオンプレモデルや社内フィルタを使うのが安全です。
Q. プロンプト作成が面倒です。テンプレだけで十分ですか？
テンプレは有効ですが、あなたの判断基準（緊急度、影響度）を反映させるために1〜2回は調整してください。小さく試して修正することが重要です。
Q. ハイパーフォーカス中に割り込まれるのが嫌です。AIはどう使えば良いですか？
集中ブロックをAIに管理させ、「割り込みモード」を設定します。重要度の高い通知だけを通し、それ以外はまとめて後で要約してもらうと負担が減ります。
Q. どこから始めれば良いですか？
まずは「メールトリアージ」か「デイリースタンドアップ要約」のどちらか一つを自動化してください。効果が見えると次を導入しやすくなります。
結論：まず一つを自動化し、週次レビューと小さな改善を続けること。AIはあなたの実行機能を補い、決断疲労を減らし、衝動的なスイッチングを抑える強力な秘書になります。今日から試せるプロンプトを一つ設定して、来週の雑務がどれだけ減るかを観察してみてください。
＼ 最新情報をチェック ／
コメント