note CXO・THE GUILD 代表の深津貴之氏（@fladdict）が、AI を使った日次・週次の振り返り手法を紹介している。やり方は極めてシンプルで、「昨日（先週）のログを AI に読み込ませて、PDCA 計画を策定させる」だけだという。

手法の概要

深津氏のツイートによると、手順は以下の通り：

  1. 昨日（または先週）の作業ログを AI に読み込ませる
  2. 「昨日（先週）の問題を解決する PDCA 計画を策定せよ」と指示する
  3. AI が問題点を分析し、改善計画を提案してくれる

これだけで「仕事と人生がドンドン解決していく」と述べている。

なぜこの手法が効果的なのか

ログの蓄積がそのまま改善の燃料になる

日々の作業ログは多くの人が何らかの形で残している。しかし、それを定期的に振り返って改善につなげるのは手間がかかる。AI を挟むことで、ログの分析と計画策定のコストがほぼゼロになる。

PDCA サイクルの「Check → Act」が自動化される

PDCA サイクルの中で最もおろそかになりがちなのが Check（振り返り）と Act（改善アクション）のフェーズだ。AI にログを読ませることで、この2つのフェーズが自動的に回るようになる。

客観的な視点が得られる

自分のログを自分で振り返ると、どうしてもバイアスがかかる。AI に分析させることで、見落としていた問題点やパターンに気づける可能性がある。

実践のポイント

ログの形式

AI に読み込ませるログは、特別なフォーマットである必要はない。日報、タスク管理ツールの履歴、カレンダーの予定、チャットの履歴など、手元にあるものをそのまま使えばよい。

プロンプトの例

以下は私の昨日の作業ログです。

[ログを貼り付け]

このログを分析して、以下の観点で PDCA 計画を策定してください：
- Plan: 今日取り組むべき優先課題
- Do: 具体的なアクション項目
- Check: 昨日の問題点と原因分析
- Act: 改善すべきプロセスや習慣

週次での活用

日次だけでなく、週次でも同じ手法が使える。1週間分のログをまとめて AI に渡せば、より大きな視点での改善計画が得られる。

AI × PDCA の広がり

この手法は個人の生産性向上だけでなく、チームや組織でも応用できる。InfoQ では AI コード生成における PDCA フレームワークとして、日次のマイクロ振り返り（5〜10分）を AI エージェントと行うアプローチが紹介されている。

重要なのは、AI に丸投げするのではなく、人間がログを提供し、AI の提案を取捨選択するというループを回すことだ。深津氏の手法が秀逸なのは、この人間と AI の協調を最小限の手間で実現している点にある。

参考