AIをパーソナルアシスタントとして活用する方法：実際に使える30のプロンプト

著者: Boxu Li

はじめに: AIのパーソナルアシスタントがあなたの生産性をどれほど向上させるかについての話は聞いたことがあるでしょう。でも、日常生活でAIをパーソナルアシスタントとしてどうやって使うのか？ポイントは、どう質問するかを知ることです。効果的なプロンプトが成功の秘訣です。このガイドでは、AIへの委任の原則を紹介し、カレンダー管理、タスク、旅行、リサーチなどで使える30のプロンプト例を提供します。これらのプロンプトは、実際に効果があることが実証されており、単なるチャットの遊びではありません。また、単発のプロンプトを再利用可能なルーチンに変える方法（特にMacaronのワークフロービルダーを使って）を紹介し、AIが定期的なタスクを自動で処理できるようにします。最後に、プライバシーの確保、承認が必要な場合、監査トレイルの維持など、ガードレールについても触れます。さあ、新しいAIアシスタントにプロのように委任する方法を学びましょう！

AIへの効果的な委任の原則

プロンプトに入る前に、AIアシスタントとどうコミュニケーションするかを理解することが重要です。ある面では、人間のアシスタントのように扱いましょう: 明確な指示、必要なコンテキスト、信頼しつつも確認すること。ここにいくつかの基本原則があります:

タスクを明確かつ具体的にする: 曖昧さは敵です。AIにメールを作成させたい場合は、主なポイントやトーンを明確に指定します。旅行プランが必要な場合は、目的地と日程をリストアップします。例えば、「フライトを予約して」と言う代わりに、「1月10日にNYCからロンドンへのフライトを探し、1月15日に戻る。可能なら午後の便」と具体的に指示します。具体的な情報は、AIが必要なものを正確に提供するのを助け、やり取りを減らします。
必要に応じてコンテキストを提供する: AIモデルは、自動的に個人の詳細や「ジムとの会議を予定して」といった場合に、どの「ジム」を指しているかを知りません。常にプロンプトに十分な背景を提供してください。例えば、「来週、プロジェクトマネージャーのジムとQ3レポートをレビューする会議を予定して」とします。アシスタントが連絡先や以前のチャットにアクセスできる場合、「プロジェクトマネージャーのジム」と言及することで、知っている情報に結びつけます。コンテキストには好みも含まれます：「昇進したチームメイトにカジュアルなトーンでお祝いのメールを書いて」。時間が経つにつれて、Macaronのような高度なアシスタントはコンテキスト（ジムが誰か、トーンの好みなど）を学習するため、より短く指示できますが、最初にコンテキストを明確にすると良い結果が得られます。
必要に応じて出力や形式を定義する: 期待する答えが特定の形式（リスト、表、メール草案など）である場合は、そう伝えてください。例えば、「今週の食事アイデアを3つ、箇条書き形式で材料も含めてリストアップして」とします。これにより、AIが情報を有用な形で提示できます。簡潔さが必要な場合は、「100語以内で」や「要点だけ、余計なものは不要」と追加できます。これは、ラフなスケッチが欲しいのか、完成された文書が欲しいのかをアシスタントに伝えるようなものです。
ステップバイステップで複雑なタスクを分解する: 複雑なリクエストの場合、AIがステップを踏んで進めることが役立ちます。まず計画を示すように促すことも可能です。例えば、「私の週間スケジュールを計画して。まずカレンダーや伝えた内容に基づいてタスクやイベントをすべてリストアップし、次に日別の計画を提案して」とします。これにより、中間出力（すべてのタスクが正しくリストアップされているか）を確認してからスケジュールできます。別の例として、「チームのオフサイトのための会場を3つ調査して。ステップ1：考慮すべき基準をリストアップ。ステップ2：トップ会場を見つける。ステップ3：賛否両論の表を作成」とします。プロンプトを構造化することで、多段階の問題でAIが逸脱する可能性を減らします。
レビューと反復（フィードバック）: 良いプロンプトがあっても、AIの初回出力はドラフトとして扱います。人間のアシスタントと同様に、AIも少しの修正や追加情報が必要かもしれません。「実際にはもっとフォーマルにして」や「旅行プランに料金情報を含めて」などと遠慮せずに伝えてください。AIは会話の中でこれらのフォローアップから学びます。Macaronの場合、修正内容のコンテキストを保持し、次回にはそれらの好みを予測する可能性があります。より多くの修正を行うほど、期待に合った結果が得られます。それを共同作業のループと考えてください - 初回出力、フィードバック、改善された出力。
ガードレールと境界を設定する: （プライバシーや承認については後で詳しく説明しますが、原則として:）AIにしてほしくないことや使用すべきでない情報を明確にします。例えば、「クライアントへのメールをドラフトしてください。ただし、価格については言及しないでください。ライブで対応します。」または、データにアクセスさせる場合は明示的に伝えます：「このスプレッドシート内のデータのみを使用し、他の記憶からは何も引き出さないでください。」境界を明確にすることで、AIがその範囲内に留まることを保証します。Macaronは実際にいくつかのデフォルトガードレールを設定できるようにしています（例えば、私の確認なしにメールを送信しない、XプロジェクトについてYさんに詳細を共有しないなど）これは便利です。このような機能がない場合でも、プロンプトに条件を記載できます。

タスクを委任し始める際には、これらの原則を心に留めておいてください。初めはプロンプトに多くを書いているように感じるかもしれませんが、すぐに適切なバランスを見つけ、AIはあなたのスタイルに合わせるようになります。それでは、楽しい部分に移りましょう。さまざまなカテゴリーでこれらの原則を実践しているプロンプトの例を紹介します。

カテゴリー別のすぐに使える30のプロンプト

以下は、カテゴリーごとにグループ化された30のプロンプトの例です。これらはそのままコピーして貼り付け、あなたの状況に合わせて調整できます。一般的なパーソナルアシスタントのタスクに対応するように設計されています。各プロンプトは、上記の原則に従い、明確で効果的に書かれています。

メール＆コミュニケーション

メールスレッドを要約する: 「以下に貼り付けた『Q4マーケティング計画』という件名のメールスレッドです。主要なポイントを要約し、言及された決定事項やアクションアイテムを特定してください。」 使用方法: 長いメールチェーンをすばやく把握するのに最適です。AIが簡潔な要約を提供し、決定事項や誰が何をする必要があるかをハイライトします。
返信メールを作成する: 「以下のプロジェクト遅延についてのジェーンからのメールに返信を書いてください。彼女の懸念に対処し、問題解決中であることを簡単に更新し、彼女の忍耐に感謝する内容にしてください。丁寧で安心感のあるトーンを使用してください。」 使用方法: 実際のメールテキストに置き換えます。AIが送信可能な返信メールの段落を生成します。状況に応じてトーン（例: フォーマル、フレンドリー、謝罪）を指定してください。
会議招待を作成する: 「次の水曜日午後2時にブレインストーミングセッションへの招待メールをチームに送信してください。目的（製品発売のアイデアを生成する）を明記し、各自が3つのアイデアを持参するように依頼し、Google Meetリンクのプレースホルダーを含めてください。」 使用方法: AIが簡潔な招待メールを作成します。マカロンがカレンダーと統合されている場合、実際のビデオリンクを挿入したり、メールで送信したりすることもできます（承認が必要です）。
私の下書きを磨く: 「以下に貼り付けたクライアントへのメールの下書きです。校正し、トーンを少しフォーマルにし、長すぎる文を短くしてください。」 使用方法: AIが改善されたバージョンの下書きを出力します。まるでオンデマンドの編集者がいるかのようです。特に、ネイティブスピーカーでない場合や、あまりに口語的に書いてしまい、プロフェッショナルな仕上がりが必要な場合に役立ちます。
TL;DR用に要約する: 「法務チームから非常に長いメールを受け取りました（以下のテキスト）。会議中にすばやく読めるように3〜4の箇条書きでTL;DRをください。」 使用方法: アシスタントが要点を箇条書きで抽出します。急いでいるときに非常に便利です。#1と似ていますが、明示的に箇条書きで非常に短い形式です。

カレンダーとスケジューリング

ミーティング時間を見つける: 「来週、プロジェクトAlphaについて話し合うためにAliceとBobとの30分のミーティングをスケジュールしてください。希望時間: 午後（1-5 PM）。水曜日は避けてください。両者が空いている時間を見つけて、カレンダーに予約してください。」 使用法: Macaronや同様の統合アシスタントが実際にスケジュールを確認し、時間を見つけます。統合されていない場合は、空き時間を尋ねることがあります。ただし、このように表現することで、AIは制約と望む結果（予約されたミーティング）を理解します。Macaronを使用すれば、直接イベントを作成し、確認後に招待状を送ることもできます。
デイリーアジェンダの概要: 「今日の予定は何ですか？各ミーティングについて、相手と主なトピックを簡単に教えてください。また、準備が必要な場合はそれも教えてください。」 使用法: AIはその日のイベントをリスト化します。例：「10:00 AM – チームスタンドアップ（エンジニアリングチームと一緒に、ブロッカーについて話し合う; 準備不要）。1:30 PM – XYZ社とのクライアントコール（事前にQ3レポートを確認）…」。このプロンプトはAIがカレンダーや関連情報（会議の説明や過去のメールなど）にアクセスできる場合にコンテキストを活用します。
集中時間を確保する: 「今週のカレンダーを見て、2時間の空き時間を2つ見つけてください。それを集中作業用として予約し、『集中時間 – 邪魔しないでください』とラベル付けしてください。」 使用法: アシスタントは時間ブロックを助けます。統合されていれば、そのイベントを配置できます。そうでない場合でも、良い時間帯を特定できます（例：「火曜日の2-4 PMと木曜日の9-11 AMが空いています」）。時間ブロッキングは生産性向上のための既知のハックであり、AIはそれを自動化することができます。
定期的なタスクをスケジュールする: 「毎週金曜日の4 PMに週報を提出するようにリマインドしてください。そのための定期的なカレンダーイベントを設定してください。」 使用法: 単純な使用法です。AIが繰り返しリマインダーを設定します。Macaronは実際にカレンダーやリマインダーリストに設定します。アシスタントがカレンダーを編集できない場合でも、少なくともリズムと時間を把握します。
移動時間のバッファ: 「来週の火曜日、クライアントのオフィス（住所123 Main St）で3 PMにオフサイトミーティングがあります。その前に30分の移動バッファをカレンダーに確保してください。」 使用法: AIは2:30-3:00を「クライアントのオフィスへの移動」として自動的にブロックするか、2:30までに出発するように指示します。これは、実際には移動時間が必要なときに、誤って連続してミーティングを予約してしまうことを防ぐのに役立ちます。特にMacaronは、会議がオフィス外であることを知っていれば、そのようなバッファを自動的にスケジュールできます。

タスクとプロジェクト管理

メモからTo-Doリストを作成: 「以下に貼り付けたのは、私たちの計画会議のメモです。アクションアイテムがいくつか含まれています。言及されたすべてのタスク（所有者と締め切りが記載されている場合）を抽出し、To-Doリストとしてまとめてください。」 使用法: アシスタントはテキストを解析し、「ジョンが月曜日までにXを行う」や「予算を確定する必要がある（ジェーン）」といった記述を見つけてタスクをリスト化します。これは会議のメモを実行可能な項目に変えるのに最適です。統合されている場合は、さらにタスクシステムに割り当てるように依頼することもできます。
タスクの優先順位付け: 「以下の5つのタスクがあります: 1) スライドデッキを完成させる（明日締め切り）、2) チームランチを企画する、3) 顧客のフィードバックメールに返信する、4) プロジェクト計画を更新する、5) 歯医者の予約をする。今日の優先順位を付け、それぞれをいつ（午前か午後に）行うべきか提案してください。」 使用法: AIはおそらくスライドデッキを最初に置くでしょう（締め切りが近いので）、次に顧客への返信、プロジェクト計画の更新（もしすぐに必要なら）などを提案し、「午前中: スライドデッキに取り組み、メールに返信（デッキには新鮮な頭が必要で、メールはまとめて処理可能）。午後: プロジェクト計画を更新（あまり急ぎではない）し、歯医者の予約（簡単なタスク）を行う。チームランチは必要であれば待機または休憩中に行う。」といったスケジュールを提案するでしょう。このプロンプトは圧倒されたときに役立ち、集中を助けます。
1行のタスクをステップに拡張: 「『新しいブログを立ち上げる』というタスクが必要ですが、それは広範です。このプロジェクトを小さな実行可能なステップのチェックリストに分解してください。」 使用法: AIは次のように出力します: 「新しいブログを立ち上げるためのステップ: a. ブログプラットフォームを選ぶ, b. ブログレイアウトをデザインする, c. 初期投稿5件を下書きする, d. ドメインを設定する, e. ブログをQAテストする, f. 公開してソーシャルメディアで告知する。」これにより大きなタスクが明確になります。いくつかのステップを委任したりスケジュールに組み込んだりすることができます。計画を立てるプロジェクトアシスタントがいるようなものです。
締め切りのリマインダー: 「今週の締め切りタスクを確認し、チームに送るためのリマインドメールを下書きしてください。丁寧なトーンでお願いします。」 使用法: これは、AIにタスクを伝えたか、またはタスクリストにアクセスできることを前提としています。「報告書の下書き – ジェーン（木曜日締め切り）」や「プレゼンテーションスライド – マーク（金曜日締め切り）」といったタスクを特定し、次のようなメールを書きます：

"チームの皆さんへ、

次の締め切りのリマインダーです:

ドラフトレポート: ジェーンからの提出は木曜日です。必要な情報があれば教えてください。
プレゼンテーションスライド: マークからの提出は金曜日です。金曜日の終業時間までに資料を共有してください。

これらの進行をよろしくお願いします！

– ［あなた］"

このようなプロンプトは、タスクデータを行動可能なメッセージに変換し、人に催促する手間を省きます。

タスクの完了と次のステップ: 「私は『四半期予算の提出』というタスクを完了しました。私のタスクリストを更新して完了とし、次にすべきフォローアップタスクがあれば教えてください（例えば、受領確認やレビュー会議のスケジュール設定など）。」 使用方法: タスクシステムと統合されている場合、Macaronがその項目をチェックオフすることができます。それがない場合でも、AIは論理的な次のステップを提案できます（例えば、「予算が提出されたので、財務チームにメールを送って受け取ったか確認したり、来週の予算レビュー会議に備えると良いでしょう。」）。このように、アシスタントがただタスクを完了するだけでなく、一歩先を考えてくれることを示します。

旅行計画

フライトオプションの問い合わせ: 「ニューヨーク (JFK) から サンフランシスコ (SFO) まで、3月10日朝出発、3月15日夜帰着のフライトオプションを3つ見つけてください。直行便を希望し、預け荷物が1つ必要です。それぞれのオプションの所要時間と価格を提示してください。」 使用方法: アシスタントは知識や接続された旅行APIを使用してオプションを提供します（可能な場合）。例: 「オプション1: デルタ、出発8:00 AM – 到着11:15 AM、直行便、往復$350。オプション2: ジェットブルー…」。リアルタイム対応ができない場合、概算や例を示すこともありますが、Macaronは設定されていれば旅行検索に接続できます。このプロンプトはKayakなどでの比較に時間をかけずに、AIが事前に情報をフィルターしてフォーマットします。
ホテルのおすすめ: 「シカゴでのビジネストリップにおすすめのホテルを2つ挙げてください: 予算は1泊$200まで、3泊、コンベンションセンター付近で。信頼できるWi-Fiと、敷地内または近くに良いカフェが必要です。」 使用方法: AIは条件に合うホテルを探して説明します。例: 「ホテルA – 1泊$180、コンベンションセンターから0.5マイル、高評価のWi-Fi、ロビーにスターバックス。ホテルB – 予算を少しオーバーするが1泊$210、コンベンションセンターの隣、無料朝食、コワーキングスペースあり。」最終的な詳細は予約サイトで確認してくださいが、選択肢を絞るには最適です。
旅程の計画: 「パリへ2日間の旅行の大まかな旅程を計画してください。1日目は主要な観光地（ルーブル美術館、エッフェル塔など）を訪れ、2日目は地元の体験（カフェ、市場）を楽しむ予定です。各朝、昼、夜にアクティビティを含め、エリアの提案をしてください。」 使用方法: アシスタントは次のように出力します: 「1日目: 朝 – ルーブル美術館を訪問（混雑を避けるために早く到着）。午後 – エッフェル塔とシャン・ド・マルスでピクニック。夜 – 夕暮れ時のセーヌ川クルーズ。2日目: 朝 – モンマルトルを散策し、地元のカフェでコーヒーを。午後 – マルシェ・ダリグルのような市場を探索し、ストリートフードを試食。夜 – ル・マレでディナー + 小さなクラブでジャズを鑑賞。」これはクリエイティブなタスクですが、旅行計画のスタートに非常に役立ちます。アウトラインが出たら、詳細の調整や追加を依頼できます。
パッキングチェックリスト: 「ロンドンへの5日間のビジネストリップのためのパッキングチェックリストを作成してください。2日間の会議（フォーマルな服装）と観光が含まれます。電子機器、旅行書類、UK用のアダプターなどの必需品を含めてください。」 使用方法: AIはカテゴリとアイテムをリスト化します: 「衣類: フォーマルな服装2着（スーツ/ネクタイまたは同等）、カジュアルな服装3着、寝間着、運動用の服（必要なら）、など。書類: パスポート、搭乗券、会議チケット… 電子機器: ラップトップ + 充電器、携帯電話 + 充電器、UKプラグアダプター、携帯バッテリーなど。」忘れ物を防ぎます。個別のニーズに合わせて後からカスタマイズできます（特定のニーズがある場合）。Macaronは統合されていれば、このリストをメモアプリにチェックリストとして変換できます。
現地交通ガイダンス: 「東京成田空港から深夜に（到着11 PM頃）都心（新宿）までの行き方を説明してください。電車、バス、タクシーなどのオプションを比較し、概算の費用と時間を示してください。」 使用方法: アシスタントは次のように詳細を述べます: 「11 PMでは、成田エクスプレスは運行していないかもしれません（最終列車はX PM頃）、そこでオプション1: リムジンバスで新宿へ（約90分、$30）。オプション2: タクシー（この時間帯で最速、約60分、ただし高額で約$200）。オプション3: もし10:45 PMの最終成田エクスプレスに間に合えば、約$40で1時間で東京駅へ、その後タクシーや地元の電車で新宿へ。」このプロンプトはAIが現地での旅行ロジスティクスの迅速なコンサルタントとして機能し、フォーラムや古い情報を調べる手間を省きます。

調査と情報収集

クイック市場調査: 「ビデオ会議でのZoomのトップ3競合他社について、簡単な概要を教えてください。それぞれの名前、1つの強み、価格や機能のような注目すべき違いを短い段落で含めてください。」 使用法: AIはおそらくMicrosoft Teams、Google Meet、Webexを選び、「Microsoft Teams: 強み – Office 365との深い統合; 違い – 多くのOfficeプランに含まれている, など…」と要約します。これは幅広い知識を得るためのクエリですが、簡潔で構造化された情報を得るために表現されています。素早く何かに追いつくのに役立ちます。
記事やレポートの要約: 「以下の記事を5つの箇条書きに要約し、結論や言及されたデータに焦点を当ててください: [記事テキストを貼り付けるか、AIが閲覧できる場合はリンクを使用]。」 使用法: アシスタントはそれを解析し、主要なポイントを5つの箇条書きで出力します。これは長いレポートやニュースを素早く消化するのに非常に役立ちます。（AIに閲覧機能やテキストがあることを確認してください。一部はプラグインなしではリンクから取得できません。）
5歳に説明する (ELI5): 「ブロックチェーンの概念を、技術的な背景を持たない人に話すように簡単な言葉で説明してください。150語以内でお願いします。」 使用法: AIは「ELI5」スタイルの説明を生成し、例えば「ブロックチェーンは特別なレコードのリストのようなものです…」となります。これはAIを使って複雑なトピックを分解する方法を示しています。ブロックチェーンをあなたがすぐに理解するか他人に説明する必要がある専門用語や技術的なものに置き換えることができます。
長所と短所のリスト: 「生産性の観点から、在宅勤務とオフィス勤務の長所と短所を教えてください。」 使用法: 結果は2つのリストになります。例えば、「在宅勤務の長所: 通勤なし、柔軟な時間… 在宅勤務の短所: 自宅での誘惑が多い、チームの結束が弱い… オフィスの長所: 対面でのコラボレーションがしやすい… オフィスの短所: 通勤時間、柔軟性が少ない…」この形式は意思決定に便利です。これを任意の比較（2つのソフトウェアオプション、2つの戦略など）に適用できます。AIの幅広い知識は、すぐに思い浮かばないポイントを補うのに役立ちます。
何かをファクトチェックする: 「火星は地球より小さいと記憶しています。火星と地球の直径を確認し、サイズの違いについても簡単にファクトチェックしてもらえますか？」 使用法: AIは「地球の直径 ~12,742 km; 火星の直径 ~6,779 km。つまり、火星は地球の直径の約53%（おおよそ半分の幅）で、質量は約1/10です…」と取得または想起します。AIを使用したファクトチェックは便利ですが、重要な場合は公式な情報源で確認することを常に検討してください。AIは時折誤ることがありますが、良質なAIはよく知られた科学的事実については正確です。必要であれば、Macaronは出典を引用することもできます。

パーソナル & ライフオーガナイゼーション

食事プランのサポート： 「4人家族のための簡単な3日間の夕食メニューを計画して。健康的な食事を好んでいて、そのうちの一人はベジタリアンです。各夜のメインディッシュと、特別に購入すべき食材についてのメモを含めてください。」 使用例： AIは次のように提案するかもしれません。「1日目：豆腐と野菜の炒め物（ピーマンやブロッコリーなどのたくさんの野菜；豆腐と醤油を用意）。2日目：ハーブでマリネした鶏肉のグリルとキヌア、焼き野菜（ベジタリアンオプション：ポートベロマッシュルームをグリル）。3日目：ベジタリアンパスタプリマヴェーラ（季節の野菜を使ったパスタ；健康のために全粒粉パスタを使用）。」これは家庭の整理に役立ちます。必要に応じてレシピを尋ねることができます。一部のAIは、依頼すれば買い物リストを生成することもあります。
レシピからの買い物リスト： 「こちらはラザニアのレシピです（貼り付け）。材料リストと分量を抽出し、買い物リストを作成してください（これらのアイテムが全くないと仮定して）。」 使用例： アシスタントは次のようにリストを作成します。「– ラザニアヌードル、12枚；– 挽肉、1ポンド（ベジタリアンの場合、ズッキーニの層で代用）；– リコッタチーズ、2カップ；– モッツァレラチーズ、2カップ；– マリナラソース、1瓶；– ニンニク、3片；– その他。」これはレシピのテキストを買い物に使えるリストに変換します。手動抽出の手間を省けます。
個人的なリマインダーとモチベーション： 「平日の毎朝6時に、元気づける名言や一日の始まりにポジティブな気持ちになれるヒントを教えてください。短くていいです。月曜日なら生産性のヒント、金曜日なら軽いものにして。」 使用例： アシスタント（例えばマカロン）がスケジュールされたルーチンをサポートしている場合、毎朝これを送信できます。そうでない場合は、必要に応じてリクエストすることも可能です。しかし、マカロンのルーチンビルダーを使用すれば、毎日自動的にプロンプトを受け取ることができます。出力例：月曜日6時 – 「おはようございます！『先へ進む秘密は、始めることです。』– マーク・トウェイン。ヒント：小さなタスクを先に片付けて勢いをつけましょう。」あなたの一日に素敵なタッチを加えます！
予算追跡クエリ： 「今週、食料品に200ドル、ガソリンに50ドル、外食に30ドル使いました。通常の週の予算（食料品150ドル、ガソリン40ドル、外食50ドル）と比べて、どこでオーバーまたはアンダーしているかを教えてください。」 使用例： AIは簡単な計算をして次のように言います。「食料品：50ドルオーバー（200ドル使用 vs 150ドル予算）。ガソリン：10ドルオーバー（50ドル使用 vs 40ドル）。外食：20ドルアンダー（30ドル使用 vs 50ドル）。主に食料品のために週の総支出は少し予算オーバーです。」これは個人の会計チェックインのようなものです。その後、「食料品のコストを削減する方法はありますか？」と尋ねることができ、食事の計画を提案するかもしれません。数字は常に確認が必要ですが、AIは基本的な算数には通常問題ありません。
習慣コーチ： 「毎晩本を読む習慣を身につける手助けをして。小さなステップから始める4週間の簡単なプランを提案して。現在は本を0冊読んでおり、1ヶ月で1冊を読み終えたいです。」 使用例： AIは次のように提案するかもしれません。「1週目：毎晩寝る前に10分間読書。短くて楽しい本を選ぶ。2週目：20分に増やす。気を散らすものを排除（携帯電話なし）。3週目：30分または1章を目標に。友達と読んだ内容を話し合い、興味を持ち続ける。4週目：30分を維持；週末までに本を読み終えるはずです。それから次の本を選び、続けるための報酬として。」これはアシスタントがミニライフコーチとして機能する方法を示しています。マカロンは、希望すればリマインダー（「10分間の読書時間です！」）を設定することもできます。

これらのプロンプトは、コンテキストに合わせて自由に調整してください。重要なのは、再利用可能なパターンを示すことです：要約、ドラフト作成、計画など、結果を明確に指定することで実現できます。

単発のプロンプトを再利用可能なマカロンルーチンに変える

マカロンの最も強力な機能の一つは、これらのプロンプトをルーチンとして保存し、自動化できることです。ルーチンは、個人用のカスタムミニアプリのようなもので、指定した時間やトリガーで一連のプロンプトやアクションを実行することができ、毎回手動で入力する必要がありません。

例えば、毎週月曜日に「週間計画」を立てたいとしましょう。通常なら「今週の会議を要約し、最優先事項を3つ挙げてください」とプロンプトを入力するかもしれませんが、それをルーチンに変えることができます：

ルーチン名: ウィークリーキックオフ
トリガー: 毎週月曜日の午前8時（または週の始まりの時間）
アクション: マカロンが自動でその週のカレンダーを確認し、大きなイベントをリストアップし、タスクリストをクロスリファレンスして緊急のアイテムを確認し、月曜日の朝のブリーフィングを生成します。

月曜日の午前8時にマカロンをチェックすると、ウィークリーキックオフの要約がすでに用意されています。プロンプトは不要です—まるでアシスタントが何をすべきか既に知っているかのようです。

以前のプロンプトを使用した別のルーチン例：

朝のブリーフィングルーチン: 毎日朝7時に、Macaronは次のように届けてくれます:「今日のスケジュールのハイライト: [x]。あなたのトップ3タスクのリマインダー: [y]。そして、モチベーショナルな名言や天気のアップデートも。」一度設定すれば、毎日届けてくれます。

Macaronのインターフェースでルーチンを作成するプロセスは簡単です: 通常、プロンプトテンプレートを与え、それをいつまたはどのように実行するかを指示します。動的なプレースホルダーも含めることができます。たとえば、プロンプトテンプレートは「{日付}に予定を要約し、{日付}の終わりまでのタスクをまとめてください。」となるかもしれません。ルーチンが毎朝実行されるとき、「{日付}」は「今日の日付」に置き換えられ、完成です。

プロンプトをボタンに変える: Macaronはまた、頻繁に使用するプロンプトをクイックアクセスボタンやスラッシュコマンドとして保存することもできます。例えば、「このメールを要約して」とよく頼む場合、それをアクションとして保存できます。次回はメールを選択して「メールを要約」ボタンを押すだけで、プロンプトが入力なしで実行されます。

繰り返して行うタスクを考えてみてください:

毎日の立ち会いの要約？
一日の終わりのレポート？
隔週の「チームに締め切りを知らせる」メール？

これらすべてがテンプレート化され、さまざまな程度で自動化できます。

重要なのは、ルーチンはブラックボックスではないということです。最終アクション前にレビューを求めるように設定できます。たとえば、翌日締め切りのタスクすべてのドラフトメールを準備するルーチンがあっても、あなたがレビューして送信することができます。これにより、AIの効率性と人間の判断が融合します。

Macaronを使用している場合は、ルーチンビルダーを探ってみる価値があります（アプリ内にタブがあります）。スタータープロンプトパックのような一般的なルーチンを含むいくつかのスターターテンプレートも提供されています。これが導くのは...

(CTA:) Macaronにスタータープロンプトパックをインストールしましょう。 これは有用なルーチンとプロンプトテンプレートの厳選されたセットで、この記事の例を反映したものも含まれています。これにより、AIアシスタントの使用を促進します。新しいものを作り直すのではなく、これらをインポートして必要に応じて修正できます。会議準備から経費管理のリマインダーまで、スターターパックがすべてカバーします。ワンクリックで、AIがコマンドやスケジュールで実行できる「スキル」のメニューを手に入れることができ、毎回完璧なプロンプトを作成する必要はありません。

最良のプロンプトをルーチンに変えることで、個人用AIアシスタントを段階的に訓練することになります。それはあなたのワークフローにより適したものとなり、努力を少し投入することで、その後は毎回の使用であなたの労力を節約します。この方法を1か月も続けると、多くのユーザーはAIアシスタントなしのワークフローには戻れないと感じています。

ガードレール: プライバシー、承認、および監査トレイル

AI を個人やプロフェッショナルな生活に深く統合していく中で、コントロールを保つことが重要です。それは、プライバシーを侵害したり許可のない決定を下したりすることなく、アシスタントがあなたの仕事を強化するためのガードレールを設定することを意味します。Macaron はこれらの懸念を最優先に考えて設計されています。AI との安全でスムーズな協力を確保する方法をご紹介します。

プライバシー第一: AI に共有する内容は、あなたが共有しても安心と思えるものだけにし、そのデータがどこに行くのかを知っておきましょう。Macaron のような信頼できるアシスタントは、あなたのデータをプライベートに保ち（あなたが選択しない限り、それを使ってモデルをさらに訓練することはありません）、データの暗号化と安全なクラウドストレージは基本です。プライバシーポリシーを確認してください。Macaron の場合、あなたのカレンダーやメールの内容は機密として保護され、広告目的やその他の目的には使用されません。別の AI を使用している場合は、機密情報が公に記録されていないことを確認してください。疑問がある場合は、プロンプト内で情報を部分的に削除することも可能です（「[クライアント] へのメールを下書きしてください」や「[トピック] について」など、AI は実際のクライアント名を知らなくても仕事ができます）。

高リスクのアクションに対する承認: 良いルールは、新しい人間のアシスタントに確認なしでさせないことをAIにも最初はさせないことです。例えば、メールやメッセージをあなたの代わりに送る場合、最終的なテキストを常に承認したいかもしれません。Macaronでは、そのようなアクションを「手動」モードに保つことができます：メールを準備し、あなたが送信をクリックします。また、ミーティングのスケジュール設定では、提案された時間を確認し、実際に招待状を送信するにはクリックする必要があります。この追加のクリックで恥ずかしい思いを避けることができます（AIが誤って午前3時にスケジュールを設定することを想像してください！）。信頼が深まるにつれて、一部の承認を緩めることができるかもしれません。例えば、チームとの会議は自動でスケジュール設定を許可するけれど、クライアントとの会議の招待は手動で承認する、といった具合です。鍵は細かなコントロールです。常に保守的に始め、信頼が増すにつれて徐々に自動化を進めましょう。

監査証跡とログ: AIが何をしたのか、どんな情報を提供したのかを記録しておくことは、特に仕事の場面で重要です。Macaronは、アクションの活動ログを保持しています（例えば、「AIが午後2時45分にXにメールを送り、件名はYだった」や「AIが9月10日にカレンダーに「プロジェクトレビュー」を追加した」など）。何か問題が発生した場合や単に興味がある場合、これらを確認できます。同様に、会話の履歴は提供されたアドバイスの記憶として役立ちます－後で「なぜこのフライトを予約することに決めたのか？」と疑問に思ったとき、AIが良い取引を見つけたことを思い出すのに便利です。ある産業では、監査証跡が法的に必要とされることもあります（コンプライアンスのため）。ビジネスでAIアシスタントを使用する場合、履歴をエクスポートしたりレビューしたりするオプションがあることを確認してください。Macaronのアプローチは、データはあなたのものであるということです－過去のチャットを検索したり、決定の背景を取り戻したりして、「AIのブラックボックス」効果を基本的に避けることができます。AIツールが何かを行い、その理由や内容についての痕跡がない場合、それは危険信号です。

役割ベースの権限: 複数のアカウントと統合したり、チームがAIアシスタントを使用している場合は、権限を賢く使いましょう。例えば、AIがあなたの個人カレンダーを見ることができても、個人のメールは見られないようにする（その分離が必要な場合）。また、会社のSlackに接続する場合、アクセスできるチャンネルを制限することも考えられます。Macaronは、明示的に指示しない限り、文書やデータを読まないようなスコープ設定が可能です。どのデータソースにアクセスを許可したかを常に確認し、定期的にその接続を監査してください（数ヶ月ごとに、リンクされたアカウントを確認し、必要かどうかを見直す）。

AIが人間に任せるべきとき: アシスタントに対して、何をしないべきかのガイドラインを設定しましょう。例えば、Macaronに「決して金融取引をしないこと」や「応急処置を超えた医療アドバイスを求められたら、必ず専門家の診断を勧めること」と伝えることができます。良いAIはこれらの倫理を組み込んでいます（Macaronは、例えば、医療や法律についての絶対的な意見を提供しません）が、自分で強化するのも良い練習です。企業環境にいる場合は、AIの使用を会社のポリシー（例：データ保持ルール、機密保持）に合わせてください。多くのAIアシスタントは企業のコンプライアンスに合わせて設定可能です。Macaronは、機密のある状況では読み取り専用モードで操作することもできます。

要約すると、AIはあなたのために働くのであり、その逆ではありません。プライバシーの境界を設定し、重要なアクションには承認を使用し、その活動を追跡することで、AIが役立つ存在としてとどまり、潜在的なリスクにならないようにします。マカロンの哲学は、旅のあらゆる段階で透明性とユーザーの管理を重視することです。

結論と次のステップ

AIを個人アシスタントとして使用することは、スーパーパワーのように感じるかもしれません。退屈または複雑なタスクを任せ、最も重要なことに集中できます。よく練られたプロンプト（30の例が提供されています）から始めることで、時間を節約する実際の出力がすぐに見えてきます。それをルーチンや習慣に変えることで、AIは日常のワークフローの一部としてシームレスに組み込まれます。その間、ガードレールを通じて制御を維持することで、安全で信頼できるパートナーシップを確保します。

AIとチャットすること自体が目的ではなく、より効率的に物事を成し遂げること、そしてもしかしたらもっと楽しい方法で達成することが最終目標です。小さな勝利を祝ってください：AIがメールのやり取りなしに初めて会議をスケジュールしたり、15分かかるメールを数秒でドラフトした時など。それらは積み重なります。

まだ試していない場合は、マカロンを個人アシスタントプラットフォームとして試してみてください。私たちが議論したすべてを実装するように設計されています：プロンプトルーチン、プライバシー保護、深い生産性の統合、そして親しみやすいインターフェース。無料で始めて、スタータープロンプトパックをインポートしてアイデアを試してみてください。

AIの助けを借りて、人生の時間を取り戻しましょう！

よくある質問

Q: 最良の結果を得るために、プロンプトはどのくらいの長さや詳細が必要ですか？ A: 長さではなく、明確さと完全性を重視してください。プロンプトにはタスクに必要なすべての関連情報を含めるべきですが、冗長である必要はありません。実際、箇条書きや番号付きの要件は、AIがリクエストを解析するのに役立ちます。例えば、「来週の金曜日に休暇を取りたいこと、チームが私のタスクをカバーすること、最後に感謝のメモを含めて、上司に休暇申請のメールを作成する」というプロンプトは、簡潔でありながら完全です。これはおおよそ30語ですが、すべてをカバーしています。極端に長いプロンプト（数百語）は、AIを混乱させたり制限に達したりすることがあるので、バランスが重要です。多くの背景情報がある場合、それを含めても構いません（例えば、関連するメールやポリシー文書をAIが質問に答えるために使うように貼り付ける）が、その場合、AIに何をさせたいかを非常に明確に質問してください。多くの場合、構造化されたプロンプト（セクションやリストがあるもの）が最良の結果をもたらします。練習を重ねるうちに、最適なバランスが見つかるでしょう。上記の30の例は、ほとんどが1～3文または短い段落で構成されていることが分かります。それで通常は十分です。

Q: AIが誤った答えや変な答えをした場合、どう対処すればいいですか？ A: 従業員が時々誤解するのと同じように考えてください。最初のステップは、明確にしたり言い換えて再試行することです。事実と異なる答えが出た場合は、「それは正しくないようです。事実を再確認してもう一度試してください」と伝えると、良いAIは自ら訂正を試みます。変だったり無関係な場合は、プロンプトが誤解された可能性があります。プロンプトを簡潔にしたり、小さく分けてみてください。例えば、「私の休暇を計画して」といったプロンプトで変な結果が出た場合、「7月にリラックスできるビーチ休暇の良い目的地はどこですか？」と尋ね、その後「素晴らしい、では[選んだ目的地]の5日間の旅程を計画してくれませんか？」と続けてください。複雑でオープンなプロンプトは、こうした繰り返しが必要な場合があります。Macaronのインターフェースは双方向のやり取りを容易にするので、それを活用してください。また、「ストップ」や「キャンセル」を押して軌道を修正し、再度ガイドすることもためらわないでください。もう一つのヒントとして、参考資料を使用してみてください。例：「社員ハンドブック（テキストを貼り付け）によると、私は何日間の休暇がありますか？」といった具合に。これにより、AIを正確な情報にアンカーできます。最後に、失敗が続く場合、それはAIの限界かもしれません。その場合は、別のアプローチやツールに切り替えることを考慮してください。しかし、継続的な学習により、こうした事例は減少するはずです。

Q: タスクをAIに任せるのではなく、人間にエスカレートするか、自分で対処するべきタイミングはいつですか？ A: AIの限界を理解することが重要です。重要な決定やセンシティブなコミュニケーションは人間が確認するのが最適です。例えば、AIは契約条項をドラフトできますが、弁護士（人間）が確認してから送信するべきです。また、AIは求職者の分析を助けるかもしれませんが、最終的な採用決定はアルゴリズムバイアスを避けるために人間が行うべきです。AIを初期フィルターやアシスタントとして使用し、その後は自分の判断を使いましょう。人間の感情やニュアンスが関わる場面（解雇、チームの対立解決など）では、AIが提案を提供するかもしれませんが、感情的知性を持つあなたが最終メッセージを作成すべきです。プライバシーも重要な要因です。他人の個人データが関わる場合、それを共有するべきでないなら、AIを介入させるべきではありません。また、AIが明らかにその限界を超えている場合（例：複雑な問題で一貫性のない回答をしている場合）、手動で引き継ぐか専門家に相談するのが合図です。AIをジュニアアシスタントとして考えてください。非常に速く、かなり賢いですが、あなたのような経験や責任感はありません。そのため、あなたが指導します。要約、ドラフト、リサーチ、ルーティンスケジュールなどの雑務を任せましょう。しかし、重要な出力は確認し、重要なことに関しては判断を下しましょう。時間が経つにつれて、いくつかのことにはもっと信頼を持つようになるかもしれませんが、専門家の人間の洞察力や共感の完全な代替にはなりません。迷ったときは、AIに選択肢や基盤作りを頼り、その後仕上げを行ってください。