AIワークフローのテンプレート:繰り返し使える7つの型

簡潔な回答

AIのワークフローテンプレートはこのページで入手できます。すぐ使える7つのワークフローに加えて、Whiziのコピーしてすぐ使えるテンプレートパックをまとめています。各テンプレートには入力、制約付きのプロンプト、出力形式、品質チェックが記載されています。7つが対象とするのは、議事録、メールの仕分け、競合調査、PDFからの抽出、コードレビュー、一日の計画、コンテンツの再利用です。

ワークフロー1:議事録から実行計画へ

打ち合わせ、商談、計画づくりの会議のあとに使います。目的は要約ではありません。担当者、期日、未解決の論点、次の連絡までそろった、判断できる実行計画を作ることです。

Seven templates, 31 named outputs: 7 for repurposing, one table for code review
1. Meeting notesdecisions, actions, follow-up5 parts2. Email triagepriority table, action, reply3 parts3. Competitor scantable, patterns, gaps, risks5 parts4. PDF summarysummary, facts, caveats, checks5 parts5. Code reviewone findings table1 part6. Daily planningschedule, outcomes, defer list5 parts7. Content repurposingposts, email, newsletter, QA7 partseach square is one named part of the output

入力 -> プロンプト -> 出力 -> QA。この記事のすべてのワークフローは、同じ4つの段階を使います。プロンプトの段階そのものに迷いがあるなら、初心者向けプロンプトエンジニアリングの枠組みが、以下の各テンプレートが前提とする指示、背景情報、制約、形式の書き方を扱っています。

段階あなたが用意するもの重要な理由
入力実際の素材:書き起こし、受信箱、元のページ、差分、タスク一覧、下書きなど曖昧な依頼は、担当者や日付、主張までモデルに推測させてしまいます
プロンプト役割、背景情報、制約、そして正確な出力形式制約こそが、モデルを個人情報や人間の判断が必要な決定から遠ざけます
出力名前のついた構造:アクション表、優先度キュー、抽出テーブル、所見リスト、スケジュール、コンテンツキットなど名前のついた形式は、文章の塊よりずっと確認しやすいです
QA行動する前に、各項目を元の情報源までたどれるか確認すること名前、日付、数字、約束事は、それでも人による承認が必要です

すぐ使えるテンプレートパック。 以下の7つのワークフローは一般的な型です。この2つのパックは、プロンプト単位ですでに書き出された、実際に使える版です。

テンプレート何をするか向いている人
Founder Research Stackテンプレート市場マップ、競合分解、価格構造、ポジショニング、顧客の言葉の採取から、ランディングページの下書きまで、9つのコピー即使えるプロンプトどこを狙い、いくら請求するかを決める創業者、コンサルタント、事業責任者
Claude Coding Prompt Packデバッグ、コードレビュー、リファクタリング、アーキテクチャレビュー、テスト設計向けの12個のコピー即使えるプロンプトと、小さな修正が書き直しにならないようにする制約作り直したファイルではなく、レビューできる差分が欲しい開発者

入力:書き起こし、走り書きのメモ、参加者一覧、会議の目的、わかっている期日、そしてすでに確定している決定事項。書き起こしが長いときは、指示を出す前に話題や時刻でまとまりにラベルを付けます。

プロンプト:「この議事録を実行計画にしてください。前提:会議の目的は[目的]。参加者は[名前]。メモ・書き起こし:[貼り付け]。制約:担当者や期日を創作しないこと。あいまいな項目は要確認と記載。決定事項と議論を分けること。形式:要約、決定事項、アクション一覧の表、リスク、フォローアップの連絡文。」

出力:短い要約、確定した決定事項、担当・期日・状態を含むアクションの表、未解決の問い、そしてそのまま送れるフォローアップメールという5部構成のブリーフです。

検証:アクション項目をひとつずつ書き起こしと突き合わせます。AIが踏み込みすぎて推測したものは削ります。送る前に期日と担当者を確認しましょう。出力が広すぎるなら、制約をひとつ足して回し直します。「誰かが明確にやると合意したアクションだけを含めること。」

ワークフロー2:メール整理から返信待ちリストへ

このワークフローは、AIに勝手に代弁させることなく、混み合った受信箱をさばくのを助けます。役に立つ出力は、機械的な返信の束ではなく、優先順位の付いたリストです。

入力 -> プロンプト -> 出力 -> 検証

入力:差出人、件名、本文、相手との関係、緊急度、そして自分が好む返信の調子。慎重に扱うやり取りでは、貼る前に個人情報を外し、送信ではなく下書きを頼みましょう。

プロンプト:「今日のメールを仕分けしてください。前提:私の役割は[役割]、優先事項は[優先事項]、文体は[調子]。メール:[貼り付け]。制約:個人のアカウント情報が必要な質問には答えないこと。人の判断が要るものには印を付けること。形式:優先度の表、推奨する対応、そして安全に返せるメールについては返信の下書き。」

出力:優先度、その理由、次の対応、返信案、リスクの印を含む表です。請求の問題、アカウントへのアクセス、約束ごとは、人が確認する対象として印を付けるべきです。

検証:まず優先度の理由から読みます。なぜ急ぎなのかをモデルが説明できないなら、順位を下げましょう。名前、日付、約束、金額、添付をすべて確認します。個人的なルールをひとつ持ちましょう。AIは返信を書いてよいが、約束を承認するのは人間です。

ワークフロー3:競合調査から調査ブリーフへ

タブに溺れずに、市場を素早く、しかもたどれる形で見渡したいときの、調査用AIワークフローとして使います。

入力 -> プロンプト -> 出力 -> 検証

入力:競合の社名、サイトのメモ、価格の抜粋、製品ページ、レビューの断片、対象顧客、そして下そうとしている判断。もっと本格的なテンプレートが欲しいときは、WhiziのFounder Research Stackから始めることもできます。

プロンプト:「[市場]の競合スキャンを作ってください。前提:私は[判断]を決めようとしています。競合とメモ:[貼り付け]。制約:渡したメモだけを使うこと。事実と推測を分けること。価格、顧客、機能を創作しないこと。形式:比較表、ポジショニングのパターン、空白地帯、リスク、次に調べるべき問い。」

出力:競合、対象読者、約束、機能、価格に関するメモ、裏付け、弱み、推測されるポジショニングを含む比較表です。よい版には「次に確かめること」の列もあり、調査が最終結論のふりをしなくて済みます。

検証:どの主張も、メモや出典の抜粋までたどれるようにします。裏付けのない推測には印を付けます。重要な判断なら、同じプロンプトを別のモデルでも回して、証拠と意見をよりきれいに分けているのはどちらかを比べましょう。

ワークフロー4:PDF要約から確認済みの抽出へ

ありきたりのPDF要約は危険です。但し書きを落としたり、結論を強く言いすぎたりするからです。このワークフローでは、心地よい要約ではなく、抽出と確認を求めます。

入力 -> プロンプト -> 出力 -> 検証

入力:PDFの本文またはアップロードした書類、書類の種類、自分の目的、特に重要な章、そして必要な出力の形。書類が長いときは、統合を頼む前に章ごとの要約を求めましょう。

プロンプト:「この書類を[目的]のために分析してください。前提:書類の種類は[種類]で、私が最も気にしているのは[論点]です。制約:可能なときは章名を引用または明記すること。不確かな項目には印を付けること。見えていない章を要約しないこと。形式:1ページの要約、重要な事実の表、リスクと但し書き、抽出した日付・数値・固有名、そして確認用チェックリスト。」

出力:簡潔な要約と、構造化された抽出の表です。論文なら主張、根拠、手法、限界、確度の列が考えられます。契約書なら義務、当事者、期限、条項、リスクの列になります。

検証:数値、期限、固有名、引用は、すべて元のPDFで検索して確かめます。もう一度こう頼みましょう。「この要約が誤解を招きうる点を5つ挙げてください。」その内容が法務、医療、金融、雇用の判断に関わるなら、AIの出力は助言ではなく読解の補助として扱ってください。

ワークフロー5:コードレビューからより安全な変更計画へ

このコーディング向けAIワークフローは、差分、プルリクエスト、レビューしたいファイルがあるときに役立ちます。ねらいはリスクを減らすことであって、判断を外注することではありません。

入力 -> プロンプト -> 出力 -> 検証

入力:コードの差分、周辺の関数やモジュール、期待する挙動、テストの結果、エラーメッセージ、制約、そして変えてはいけないもの。秘密鍵、本番の認証情報、顧客の個人データは絶対に貼らないでください。

プロンプト:「シニアエンジニアとしてこのコードをレビューしてください。前提:期待する挙動は[挙動]。変更のねらいは[ねらい]。コード・差分:[貼り付け]。制約:バグ、デグレ、セキュリティ、境界条件、足りないテストを優先すること。バグを隠していない限り、体裁だけの指摘は避けること。形式:深刻度、ファイルや関数、問題、なぜ重要か、修正案、追加すべきテストを含む指摘の表。」

出力:順位付けされたレビュー一覧、提案されたテスト、そして最小限の変更計画です。リファクタリングなら、挙動を保ったまま読みやすさを最小限だけ改善する案を頼み、それを証明するテストを挙げてもらいましょう。

検証:可能なら、直す前にバグを再現します。提案されたパッチは、読まずに受け入れないこと。テスト、静的解析、型チェックをローカルで実行します。2つのモデルの意見が割れたら、多数決ではなくレビューの観点リストとして使いましょう。

ワークフロー6:1日の計画から集中できる予定へ

毎日のAIルーティンは、何をやらないかを選ぶ助けであるべきです。このワークフローは、散らかった一覧を、現実的な作業ブロック、トレードオフ、そして終業の確認までそろった集中できる計画に変えます。

入力 -> プロンプト -> 出力 -> 検証

入力:タスク一覧、カレンダー上の制約、期日、体力の状態、会議、必須項目、任意の項目、そして戦略的な目標をひとつ。入力が正直なほど、計画はよくなります。

プロンプト:「忙しさではなく成果を軸に今日を計画してください。前提:今日使える作業ブロックは[ブロック]。必須は[必須]。任意のタスクは[任意]。体力の状態は[状態]。戦略的な目標は[目標]。制約:深い集中の時間を守ること、余白を入れること、詰め込みすぎないこと、そしてトレードオフを説明すること。形式:予定表、上位3つの成果、先送りリスト、リスク一覧、終業チェックリスト。」

出力:時間で区切った予定表、3つの成果、先送りリスト、そして最後の10分の終業ルーティンです。先送りリストが重要なのは、こなせない一日をきれいに見せかけるのをAIに許さないからです。

検証:その計画が実際のカレンダーに収まるかを確かめます。詰まりすぎだと感じたら20パーセント削りましょう。完了の定義がないタスクがあれば、始める前に「終わったとはどういう状態か」をモデルに定義してもらいます。

ワークフロー7:コンテンツ再利用から公開キットへ

この文章向けAIワークフローは、ひとつの良い素材を、どれも同じ響きにならないように複数の公開素材へ変えます。

入力 -> プロンプト -> 出力 -> 検証

入力:元のコンテンツ、対象読者、配信先の一覧、ブランドの声のサンプル、正確さを保つべき主張、避けるべき主張、そして欲しい形式。ありきたりな出力を避けたいなら、自分の一番よい既存コンテンツの例も入れましょう。

プロンプト:「この素材を公開キットに作り替えてください。前提:読者は[読者]。配信先は[配信先]。声のサンプル:[貼り付け]。素材:[貼り付け]。制約:事実を保つこと、大げさな表現を避けること、裏付けのない統計を足さないこと、各配信先の形式になじませること。形式:中心となるメッセージ、投稿案5つ、メールの下書き、短いSNS投稿、長いSNS投稿、ニュースレターの1節、そして検証の表。」

出力:使い回せる切り口、配信先ごとの下書き、そして元の主張、再利用した主張、出典の位置、リスクを並べた検証の表を含むコンテンツキットです。

検証:それぞれの下書きを元の素材と比べます。演出のために足された主張は削ります。メール、投稿、記事の書き出しが同じ一文の繰り返しではなく、別々の役目を持っているかを確かめましょう。本物のコンテンツで通用してから初めて、そのプロンプトを使い回せるひな形として保存します。

チェックリスト
  • どのAIワークフローも、ぼんやりした依頼ではなく本物の入力から始める。
  • プロンプトを走らせる前に出力の形を決める。表、チェックリスト、メモ、下書き、計画、抽出のどれか。
  • 根拠、プライバシー、口調、長さ、不確かさについての制約を足す。
  • 検証の手順を、あとづけではなく出力の一部として求める。
  • 使い回せるプロンプトは、モデル単位ではなく仕事の流れ単位で保存する。Whiziのプロジェクトには、ピン留めしたファイルを10個まで、常時効いている指示を32,000文字まで入れられる。
  • 重要なワークフローは複数のモデルで走らせ、正確さ、構成、手直しの時間を比べる。
  • 本物のタスクで使ったあとに、それぞれのひな形を更新する。

よくある質問

AIワークフローのテンプレートとは何ですか。

AIワークフローのテンプレートとは、PDFの要約、コードレビュー、メールの仕分けといった特定のタスクについて、入力、プロンプト、期待する出力、そして品質の確認手順を決めた、繰り返せる進め方のことです。

仕事用のAIワークフローはどう作ればいいですか。

繰り返し発生するタスクをひとつ選び、必要な入力を書き出し、制約と出力形式を含むプロンプトを書きます。そのうえで、事実、決定事項、名前、数字、次の一手を確かめる検証チェックリストを足しましょう。

すべてのワークフローで同じAIモデルを使うべきですか。

いいえ。モデルによって得意なタスクが違います。重要なワークフローでは同じプロンプトを複数のモデルで走らせ、最も正確で使いやすい出力を出したものを残しましょう。

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