01
authorityよりfrictionを先に自動化する
policyを決めずfrictionを減らす所から始めます。read、extract、normalize、compare、draft、flagはapprove、delete、closeより安全な最初のverbです。
調査記事
AIプロジェクト管理自動化：最初に何を自動化するか
AI project management automationは、request capture、field normalization、update draft、missing evidence検出、exception flagなど反復準備から始めます。重要なstate changeのauthorityは測定可能なpilotで獲得させます。
読む前に
公開内容
risk順のautomation ladder、approval boundary、measurement plan、Prostir Teamでの現実的な開始点です。
に最適
既存workflow内で最初の有用なAI automationを選ぶprojectとoperations owner。
作業が行われる場所
AIプロジェクト管理 · AIエージェント · ワークフロー統制 · Prostir Team
02
incoming workを取得・正規化する
email、form、note、chatをsourceとmissing field付きproposed recordにします。ownerがproject、requester、date、priority、obligationを確認します。
03
statusを捏造せずsummaryを下書きする
current Tasks、decision、evidence、dateからstatusをdraftしclaimを引用します。unknown、blocked、staleを示し、completionを推測しません。
04
policyを決めずexceptionを示す
late evidence、inconsistent date、unowned work、unusual change、blockerをflagします。priority、escalation、exceptionはaccountable personが決めます。
05
suggestionを慎重にactionへ昇格する
read-only insight、proposal、approved narrow write、測定後のbounded automationへ段階的に進めます。revision、idempotency、limit、log、rollback、manual pathを保ちます。
06
足りない狭いtoolだけを作る
CodexやCopilotはowned schema/testからparser、validator、view、toolを作れます。generated codeにはreview、isolation、deploy、maintenanceが必要です。
07
productionでautomationを1つ測る
workflow 1件でtime、correction、false alert、missed exception、recovery、adoptionを測ります。Prostir Teamは現在のprimitiveを提供し、高度なautonomyは段階中です。
ソリューション
共有業務を非公開で扱うチーム向けAIワークスペース
メンバーが共有業務を更新し、許可されたAgents、Skills、MCP接続を使える非公開Team基盤を作ります。Team自体を公開ボットにはしません。