こんにちは、SaaSエンジニアのきうちです。
前回の記事では、個人の日常業務を効率化する「Asana AI（スマート機能）」について、具体的な活用シーンをご紹介しました。要約や下書き生成で、日々の「読む・書く」時間は確実に減らせるようになったはずです。
では、視点を個人からチームへと広げてみましょう。 あなたのチームを見渡したとき、こんな手作業のルーチンワークは残っていませんか？
問い合わせタスクが入るたびに、マネージャーが中身を確認して、適切な担当者に割り振っている
記事作成のタスクが作られたら、まずは過去の類似記事を探してコメント欄に貼り付けている
これらは、チーム固有のルールに基づく大切な業務ですが、毎回人間が判断して手を動かすのは非効率です。かといって、汎用的な「スマート機能」だけでは自動化しきれません。
そこで登場するのが、今回ご紹介する「Asana AI スタジオ」です。 これは、Asana AIの進化の第2段階であり、「AIを使う」から、自社の業務に合わせて「AIを作る」へとシフトするための強力なツールです。
「Asana AIスタジオ」は、一言で言えば「自社特化のAIワークフローを、ノーコードで設計・構築できるビルダー機能」です。
前回の「スマート機能」との違いは、以下のように考えると分かりやすいでしょう。
スマート機能（Asana AI）：Asanaがあらかじめ用意した「要約する」「校正する」といった汎用的な機能を、そのまま「使う」。
Asana AI スタジオ：「うちのチームでは、こういう時はこう判断してほしい」という独自のルールをAIに教えて、専用の機能を「作る」。
最大のメリットは、エンジニアの手を借りなくても、現場の業務を一番理解している皆さん自身の手で、複雑な業務プロセスを自動化・効率化できる点にあります。
では、Asana AI スタジオを使うと、具体的にどのような業務が改善されるのでしょうか。代表的な2つのシナリオを見てみましょう。
【課題】社内外からさまざまな要望（バグ報告、機能追加の依頼、ただの質問など）が、1つのAsanaプロジェクトにごちゃ混ぜで入ってきます。マネージャーは毎日それらを一つひとつ確認し、「これは緊急だからAさん」「これは質問だからBさん」と手動で割り振るのに時間を取られています。必要な情報が抜けていて、確認の手戻りが発生することもしばしばです。
【AI スタジオでの解決】Asana AI スタジオで、「問い合わせ受付ワークフロー」を構築します。
タスクを検知：新しい問い合わせタスクが作成されたら、AIが起動します。
内容を理解・分類：AIがタスクのタイトルや説明文を読み込み、内容を分析。「バグ報告」「機能要望」「質問」などに自動分類し、カスタムフィールドを更新します。
優先度を判定：文脈から緊急度を判断し、優先度を「高・中・低」で設定します。
担当者を自動アサイン：分類結果に基づき、「バグ報告ならエンジニアチームの〇〇さん」といったルールで、適切な担当者を自動的に割り当てます。
不足情報の確認：もし「バグ報告」なのに再現手順が書かれていなければ、AIが自動で「再現手順を教えていただけますか？」とコメントして質問します。
人間は、AIがきれいに整理してくれたタスクに着手するだけ。マネージャーの交通整理の負担は激減します。
【参考】AIへの指示（プロンプト）例
AI スタジオの「AIへのガイダンス」ブロックに入力する文章の例です。AIに役割を与え、判断基準を明確に伝えるのがコツです（※担当者の割り当て部分は割愛しています）。
あなたはベテランのヘルプデスク担当者です。作成されたタスクの「タスク名」と「説明文」の内容を読み、問い合わせの種類と緊急度を判定してください。
判定基準：
種類：
「バグ報告」：製品が期待通りに動かない、エラーが出る場合
「機能要望」：新しい機能の追加や改善の依頼の場合
「質問」：使い方や仕様に関する問い合わせの場合
緊急度：
「高」：業務が停止している、多くのユーザーに影響がある場合
「中」：回避策があるが、不便な場合
「低」：急ぎではない、軽微な内容の場合
出力：判定結果に基づき、カスタムフィールド「問い合わせ種別」と「緊急度」の値を更新してください。判断に迷う場合は、その理由をコメントで報告してください。
【課題】マーケティングチームで、ブログ記事や資料作成のタスクが作成されます。しかし、担当者は「何から手をつけようか」「どんな構成にしようか」と悩んでしまい、着手が遅れがちです。
【AI スタジオでの解決】「構成案作成ワークフロー」を構築します。
テーマを検知：「記事のテーマ」が入力されたタスクが作成されたら、AIが起動します。
構成案を作成：AIがテーマに基づき、一般的なベストプラクティスや（もし学習させていれば）自社のガイドラインを参考に、見出し構成案を自動生成してタスクの説明欄に追記します。
参考資料を提示：Asana内を検索し、関連する過去の記事や社内ドキュメントのリンクを見つけて、コメント欄に提示します。
担当者は、すでに用意された構成案と参考資料がある状態からスタートできるため、真っ白なキャンバスの前で悩む時間がなくなり、すぐに作業に取り掛かれます。
【参考】AIへの指示（プロンプト）例
AIに「生成」を依頼する際のプロンプト例です。ターゲットや出力形式を指定することで、精度の高いアウトプットが得られます。
あなたは優秀なコンテンツエディターです。 「タスク名」（記事のテーマ）に基づき、ターゲット読者に響くブログ記事の見出し構成案を作成してください。
ターゲット読者：業務効率化に関心がある20代〜40代のビジネスパーソン
指示：
SEOを意識し、検索意図を満たす構成にすること。
構成は「導入」「本文（見出しH2を3〜5つ）」「まとめ」の流れにすること。
各見出しの下に、そこで何を書くべきかの簡単なメモを箇条書きで加えること。
出力形式：タスクの説明欄に追記するための、マークダウン形式のテキストで出力してください。
「AIを作る」と聞くと難しそうに感じるかもしれませんが、Asana AI スタジオは非常に直感的です。複雑なコードを書く必要は一切ありません。
基本は、Asanaの既存機能「ルール」の進化版だと考えてください。以下の3つの要素を組み合わせるだけです。
トリガー（いつ）：「新しいタスクが作られたら」「特定のカスタムフィールドが『完了』に変更されたら」など、AIが動き出すきっかけを指定します。
AIへの指示（何を）：ここが肝心です。「自然言語（普段使う言葉）」でAIにやってほしいことを指示します（これを「プロンプト」と呼びます）。
例：タスクの説明文を読んで、顧客の感情を『ポジティブ・ネガティブ・中立』で判定して
アクション（どうする）：AIの判断結果に基づいて、Asana上で何をするかを指定します。「カスタムフィールドを更新する」「コメントを投稿する」「担当者を変更する」などです。
この3つをブロックのように組み合わせるだけで、あなただけのAIワークフローが完成します。
Asana AI スタジオを使いこなす最大のコツは、「AIへの指示出し（プロンプト）」にあります。
AIは魔法使いではないので、曖昧な指示では期待通りの動きをしてくれません。新人のアシスタントに業務を教えるときのように、具体的で明確な指示を出すことが重要です。
× 悪い例：このタスクをいい感じで分類して
○ 良い例：以下のタスクの説明文を読んで、内容が『製品の不具合』に関するものであればカスタムフィールドを『バグ』に、それ以外は『その他』に設定してください。判断に迷う場合はコメントで知らせてください
判断基準や出力形式を明確に伝えることで、AIはより正確にあなたの意図を汲み取ってくれるようになります。
Asana AI スタジオは、現場のチームが自分たちの手で業務プロセスを改革するための強力な武器です。
まずは、「よくある質問への回答を自動化する」「単純なタスクの振り分けを自動化する」といった、小さな定型業務から試してみるのがおすすめです。一つひとつの成功体験が、チーム全体の生産性を大きく向上させる第一歩となります。
ぜひ、あなたのチームだけのAIアシスタント作りを始めてみてください。