タスク管理システム設計相談 with GPT-5

現状と課題

現在のタスク管理システム

個人タスク管理をYAML形式で構造化

AI（Claude）が日常の「30分空いた」等の相談に対してタスクを提案

以下のファイル構造：

core_tasks.yaml - 最重要タスク + 忘れがちな重要タスク

routine_tasks.yaml - 日常ルーチン・固定時間タスク

projects/gtd_projects.yaml - GTDプロジェクト（52件の構造化プロジェクト）

someday_maybe.yaml - Priority 3タスク・探索的タスク

その他プロジェクト別ファイル

北極星目標（人生の長期目標）

⭐️漫画やイラストを描いて、発表する

⭐️英語を話せるようになる

⭐️アートをエンジニアリングする

優先度構造

MUST: 司法試験関連（2025年最優先）

SHOULD: 定期メンテナンス・英語学習等

MAY: 探索的・実験的タスク

システムの理想像

重要な機能

空いた時間に自分の脳内にない重要リストをサジェスト

システムを使った時の理想系

1. 隙間時間が空いた時にLLM PMに聞くとタスクを振ってくれる

2. それを進めていくといい感じに人生のゴール（北極星）に近づく

北極星は人間が決めなければならない

3. タスクを「いい感じに」細かく分割してタスクリストを自動で生成してくれる

「いい感じ」は人によって異なり、またゴールへ至る道も人によって異なるので完全にパーソナライズされた形で一番実現可能性がありそうなものを提示する

AIの予想・人間理解と人間の自己認知はズレるので相談しながら道を決めていく

検討中の課題

GTDベース設計の検討

現在、GTD（Getting Things Done）方式のプロジェクト管理を導入済み：

「1年以内達成可能 & 複数アクション必要な望んでいる状態」として52のプロジェクトを管理

各プロジェクトに「次にやること」「サブタスク」「ゴール」を定義

適合性の疑問

探索的タスク: 創作実験やAI画像生成等の試行錯誤的タスクはGTD構造に馴染まない

パーソナライゼーション: GTDは個人管理前提だが、AI-人間協働での「いい感じ」判断は別途設計が必要

動的調整: 相談ベースでの道筋調整機能

相談したいこと

1. アーキテクチャ選択: GTDベース vs ハイブリッド vs 完全独自設計のどれが理想システムに適しているか？

2. 探索的タスクの扱い: 構造化できない試行錯誤的タスクをどう管理すべきか？

3. AI-人間協働設計: 「相談しながら道を決める」機能をどう実装すべきか？

4. パーソナライゼーション: 実現可能性とモチベーションを考慮したタスク提案システムの設計方針は？

5. 新タスク追加フロー: 日々発生する新しいやりたいことを適切に分類・配置する仕組みは？

現在の構造を活かしつつ理想システムに近づけるためのアドバイスをお願いします。

GPT-5.icon

了解。いまのYAML中心の運用を活かしつつ、「隙間時間＝LLM PMに相談→北極星へ近づく」を最短距離で実現する設計を提案します。

結論から：GTDベース+探索トラックのハイブリッドが最適です。

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1. アーキテクチャ選択（結論：ハイブリッド）

• 実行タスクはGTDで堅牢に

• 明確な完了条件・所要時間・依存関係があるもの＝GTDの「次にやること」に最適。

• 探索・試行錯誤は別レーン（Discovery Track）

• 目的は「学び」と「次の確定タスクの発見」。完了基準は「知見が得られたか」。

• LLM PMは“選球眼＋分割器”

• 相談時に現在地・時間・エネルギーを受け取り、

1. フィルタ（所要時間・エネルギー・場所）→

2. 再ランク（優先度×北極星整合）→

3. 必要なら自動スライス（細分化）

を実行。

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2. 探索的タスクの扱い（Discovery Track設計）

状態遷移（軽量カンバン）

Idea → Probe(25–50分の小実験) → Experiment(反復) → Finding(知見) → Decision(採択/保留/破棄) → Project/GTDへ変換

アーティファクト

Experiment Card（Markdown/YAML）：

id, theme, hypothesis, plan(時間箱), result, insight, next_probe?

運用ルール（最低限で強い）

1回=時間箱（25–50分）。

終了時に必ずログ（result/insight/next）。

3回連続で有効打なし→一旦棚上げ（Someday/Maybeに戻す）。

LLM PMの役割

空き時間にProbeを優先提示（短時間でも進む・学びが蓄積）。

Findingから自動で「確定タスク」生成（DONE条件付き）。

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3. AI-人間協働設計（相談しながら決める）

• 対話プロトコル（隙間時間版）

• 入力：available_minutes, energy(低/中/高), context(場所・PC可否), 禁止タグ, 今の気分

• 出力：3案

• Quick Win（5–20分/気分上げ）

• Deep Step（北極星直結/難易度↑）

• Maintenance（体調・家事・英語など）

• それぞれに北極星寄与の一言を添える（例：「英語：会話ストック+1」）。

• 同意→即スライス

• 「Deep Step」を選んだら、15–45分サイズに自動分割しToDo列挙。

• 各ToDoにDONE基準と避ける落とし穴（1行）を付与。

• フィードバック学習

• 実行後の3値フィードバック：done / skipped / flow(楽しかった)

• これでパーソナライズ重みを更新（後述）。

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4. パーソナライゼーション（提案の再ランク）

• スコア関数（単純で強い）

score = tier(MUST>SHOULD>MAY)

+ due_urgency

+ north_star_alignment

+ momentum_streak

+ energy_match

+ novelty_penalty/boost（やり過ぎ抑制 or バラエティ付与）

context_mismatch

fragmentation_penalty（細切れやりすぎ防止）

• 北極星ベクトル

• north_star_alignment = w · vector（wはあなたの現時点の重み、フィードバックで更新）。

• 軽量バンディット（探索/活用バランス）

• ε-greedy（例：10%は新規/未確実タスクを混ぜる）。

• flow=1 のタスク特徴量を報酬として強化。

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5. 新タスク追加フロー（Inbox→自動仕分け）

• 最小入力：title, note(任意) だけでInboxへ。

• 自動分類（LLM + ルール）

• 分岐：GTD-Action / Project / Discovery-Idea / Routine / Someday

• 付与：estimate(5/15/30/60), energy, tags, north_star_vector

• 危険：過分類→確信度<0.7はInboxのまま（日次トリアージで人間が確定）。

• 日次トリアージ（5分）

• その日のMUST 1–3件確定。

• Discoveryは最大1テーマに集中（拡散防止）。

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6. データモデル（YAML最小拡張）

• 共通フィールド（すべてのYAMLで使える）

code:yaml

id: "task_2025_0810_001"

type: action | project | routine | discovery | someday

title: "民訴：伝聞法則 要件まとめ"

done_def: "A4 1枚の要件表を作成"

estimate_min: 30

energy: low|mid|high

deps: []

due: 2025-08-31

tier: MUST|SHOULD|MAY

ns: { manga: 0.0, english: 0.2, art_eng: 0.0 }

certainty: 0.9

streak_key: "bar_exam_core"

source_file: "core_tasks.yaml"

• Discovery Card（experiment_cards.yaml 例）

id: "exp_manga_pose_01"

theme: "漫画：動きのあるポーズ"

hypothesis: "3D素体→ラフ→清書でスピード↑"

plan_min: 40

result: null

insight: null

next_probe: null

linkouts: []

status: probe|experiment|finding|decision

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7. ファイル構成（追加だけで互換に）

/tasks/

core_tasks.yaml # 既存

routine_tasks.yaml # 既存

projects/gtd_projects.yaml # 既存

someday_maybe.yaml # 既存

inbox.yaml # NEW: 追加フローの着地

experiment_cards.yaml # NEW: 探索トラックの中核

suggestion_cache.json # NEW: LLM PMのインデックス/学習用

logs/ # NEW: 実行ログ(1行CSV/NDJSON)

• 実行ログ 1行例（NDJSON推奨）

{"ts":"2025-08-10T14:05+09:00","id":"task_2025_0810_001","act":"done","flow":1}

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8. LLM PMの実装要点（最小で有効）

• 入力

• minutes, energy, context, exclude_tags, mood

• 処理順

1. フィルタ：estimate_min <= minutes / energy / context / deps解決済

2. スコア：上記 score を計算

3. トップNから3案を役割別（Quick/Deep/Maint）で出力

4. Deep選択時は自動スライス（15–45分、DONE基準を各ステップに）

5. 実行後にログ書き込み → 重み更新（w）

• 安全弁

• MUST未消化がある日は原則Quick/DeepともMUST由来を優先。

• 同一streak_keyを2日連続で継続（記憶定着・モメンタム維持）。

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9. 具体サンプル（相談→提案）

相談：「30分・中エネ・自宅PC可、今日は集中切れ気味」

• Quick Win:

• 「民訴：伝聞法則 要件表の“例外名だけ”をA4に書き出す（DONE：例外名10個）」

• Deep Step:

• 「英作文：口頭“型”5パターンをAnkiに登録（DONE：カード10枚）」

• 北極星寄与：英語

• Maintenance:

• 「routine：GitリポジトリのタスクYAML整形（php-cs-fixer相当）」

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10. スライスポリシー（“いい感じ”の分割）

• サイズ：15–45分/ステップ、最大5ステップ提示。

• 形式：明確な動詞 + 成果物 + 終了判定

• 禁止：”調べるだけ”、”考えるだけ” → 成果物に変換（例：比較表・1枚ノート）

• 探索→確定の橋渡し：FindingからGTD Actionを自動生成。

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11. 最小プロトタイプ（CLI/スクリプトの骨子）

• suggest(minutes, energy, context) → YAMLを読み込み→JSONで3案返す

• log(id, act, flow) → NDJSON追記

• train() → ログからw更新（単回帰 or 重回帰、まずは手動係数でもOK）

• 係数の初期値（例）

• tier: MUST=+5 / SHOULD=+2 / MAY=0

• due_urgency: 締切7日以内 +2, 3日以内 +4

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12. 導入ステップ（1週間で回す）

• (Day1) inbox.yaml と experiment_cards.yaml を追加、LLM分類プロンプトを作成

• (Day2) suggest() スクリプトのフィルタ＋固定スコア実装

• (Day3) 相談プロトコルで3案提示を回す

• (Day4) 実行ログを取り始める（flow付き）

• (Day5) Deep選択時の自動スライスを追加

• (Day6) Finding→GTD変換の自動化

• (Day7) 重みwを手動チューニング（ログを見て+/-、来週は簡易バンディット）

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13. よくある詰まりと対策

• 探索が拡散する → themeあたり同時進行1件＋3回無効で棚上げ

• 割り込みでMUSTが遅れる → MUST未消化日はQuick/DeepともMUST由来に限定

• 細かく分けすぎ → fragmentation_penalty を導入（同日同テーマ3件超は減点）

• 気分が乗らない → flowログを重視、Quick Winを毎回混ぜる

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必要なら、suggest()とlog()の最小Pythonスクリプト（YAML読み込み→スコア付け）も出します。まずは上のDiscovery Track追加 + 3案提示だけで、今日から成果が出ます。どう回し始めたいですか？（CLI/スクリプト or 既存Claudeのプロンプト強化）