実践

事務のスケジュール管理をAIで自動化:会議調整からリマインダーまで

事務職の方が毎日対応する「スケジュール管理」。会議の調整からリマインダーまで、AIを活用して自動化する方法を、tugiloが現場で実践している型で解説します。

事務のスケジュール管理をAIで自動化:会議調整からリマインダーまで

型を決めずにツールだけ入れて、結局手動で確認している、という声を聞きます。スケジュールは「誰が何を見るか」が曖昧だと、AIを入れても二重管理になるだけです。

事務職の方が毎日対応する「スケジュール管理」は、共有ルールと確認の型を決めてからでないと、自動化に近づきません。tugiloが現場で使っている型をまとめます。

この仕組みは ・現場裁量が強い部署 ・急な変更が多い業務 では失敗しやすいです。

よくある失敗パターン
  • 会議の調整に時間がかかり、他の業務に支障が出る
  • リマインダーを設定したが、忘れてしまう
  • スケジュールの重複を確認するのに時間がかかる

原因は「スケジュール管理のルール」と「自動化の方法」を先に決めていないことです。

スケジュール管理の「入力→処理→出力」を分解する

tugiloが現場で使う分解方法です。まず業務を3つに分けます。

1
手順

Step 1:入力の整理

  • 会議の情報(日時、場所、参加者、議題)
  • タスクの情報(期限、優先度、担当者)
  • イベントの情報(日時、場所、参加者、内容)

例外: 緊急案件、機密情報を含む会議、特殊な要件

Step 2:処理(スケジュールの調整・管理)

  • 会議の調整(参加者の都合確認、日程の調整)
  • スケジュールの重複チェック(会議、タスク、イベント)
  • リマインダーの設定(会議、タスク、イベント)

例外: 調整が困難、重複が発生、リマインダーが設定できない

Step 3:出力(スケジュールの確定・通知)

  • スケジュールの確定(カレンダーへの登録)
  • 参加者への通知(メール、チャット)
  • リマインダーの送信(メール、通知)

例外: 通知エラー、スケジュールの変更、キャンセル

そのまま使える:スケジュール管理プロンプトテンプレ

tugiloが実際に使っているプロンプトです。会議の情報を入力して、スケジュールを調整します。

以下の情報を基に、スケジュールを調整してください。

【会議の情報】
- 議題: [議題]
- 希望日時: [第1希望、第2希望、第3希望]
- 参加者: [参加者1、参加者2、参加者3]
- 場所: [会議室/オンライン/その他]

【参加者のスケジュール】
- 参加者1: [空いている時間帯]
- 参加者2: [空いている時間帯]
- 参加者3: [空いている時間帯]

【出力形式】
スケジュールの調整案を以下の形式で出力してください。

1. 候補日程の提案
   - 第1候補: [日時、場所]
   - 第2候補: [日時、場所]
   - 第3候補: [日時、場所]

2. 各候補の詳細
   - 参加者の都合: [都合の確認]
   - 会議室の空き状況: [空き状況]
   - その他の注意事項: [注意事項]

3. 参加者への連絡文
   - 会議の案内文: [案内文、3-5行]
   - 候補日程の提示: [候補日程の提示]
   - 返信期限の明記: [返信期限]

4. リマインダーの設定
   - 会議前日: [リマインダーの内容]
   - 会議1時間前: [リマインダーの内容]

【注意事項】
- 参加者の都合を優先するが、会議室の空き状況も考慮する
- 緊急案件の場合は、優先的に日程を調整する
- 日程調整が困難な場合は、代替案を提示する
実践例:複数会議の一括調整
```
以下の会議リストから、各会議のスケジュールを調整してください。

【会議リスト】
1. 会議1: [議題、希望日時、参加者、場所]
2. 会議2: [議題、希望日時、参加者、場所]
3. 会議3: [議題、希望日時、参加者、場所]

【出力形式】
- 各会議の候補日程の提案(第1候補、第2候補、第3候補)
- 各会議の参加者への連絡文(案内文、候補日程、返信期限)
- 各会議のリマインダー設定(会議前日、会議1時間前)
- 全体のサマリー(スケジュールの傾向、改善点、次のステップ)
```

運用の型:3段階の確認ルール

AIで調整したスケジュールは、必ず3段階で確認します。これで「ミスを見逃す」リスクを最小化します。

第1段階:自動チェック

  • 会議の情報が空欄でないか
  • 参加者が空欄でないか
  • 日時が過去日付でないか

所要時間: 自動(0分)

第2段階:AI判定

  • スケジュールの重複チェック(会議、タスク、イベント)
  • 参加者の都合の確認(空いている時間帯との整合性)
  • 会議室の空き状況の確認(空き状況との整合性)

所要時間: 2分/件

第3段階:人間の最終確認

  • 緊急案件や機密情報を含む会議
  • 調整が困難な会議
  • 特殊な要件への対応

所要時間: 5分/件(全体の15%程度)

実践的なスケジュール管理の方法

tugiloが実際に使っているスケジュール管理の方法です。

1
手順

1. 会議の調整(毎日)

  • 会議の情報を入力
  • AIで候補日程を提案
  • 人間が最終確認と調整を行う

2. スケジュールの重複チェック(毎日)

  • 会議、タスク、イベントの重複をチェック
  • 重複がある場合は調整
  • スケジュールを確定

3. リマインダーの設定(毎日)

  • 会議、タスク、イベントにリマインダーを設定
  • 自動でリマインダーを送信
  • リマインダーの効果を測定

4. 効果測定(週次)

  • スケジュール管理の時間を測定
  • 会議の調整時間を測定
  • 改善点を特定

スケジュール管理のベストプラクティス

tugiloが実際に使っているスケジュール管理のベストプラクティスです。

会議の調整

候補日程: 3-5個の候補を提示

参加者の都合: 全員の都合を確認

会議室の空き: 会議室の空き状況を確認

リマインダー: 会議前日、会議1時間前にリマインダーを送信

タスクの管理

優先度: 高/中/低で優先度を設定

期限: 期限を明確に設定

リマインダー: 期限前日にリマインダーを送信

進捗管理: 進捗状況を定期的に確認

KPI:時間と効率を測る

tugiloが現場で測っている指標です。

会議調整時間: 30分 → 10分(67%削減

スケジュール管理時間: 1時間 → 20分(67%削減

スケジュールの重複: 月間10件 → 月間2件(80%削減

リマインダーの効果: 忘れ率30% → 忘れ率5%(83%削減

失敗を避ける:3つのチェックポイント

失敗パターン1:スケジュール管理のルールを後回しにする

症状: AIでスケジュールを調整したが、ルールが統一されていなくて混乱が発生

対策: 最初に「スケジュール管理のルール」を決める。会議の調整方法、リマインダーの設定方法を明確にする。

失敗パターン2:スケジュールの重複チェックを怠る

症状: 会議の調整をしたが、他の会議と重複していて後で調整が必要

対策: 「スケジュールの重複チェックを必ず行う」とルール化する。会議、タスク、イベントの重複を自動でチェックする。

失敗パターン3:リマインダーの設定を軽視

症状: 会議やタスクを設定したが、リマインダーを設定し忘れてしまう

対策: 「リマインダーを自動で設定する」とルール化する。会議前日、会議1時間前、タスク期限前日にリマインダーを送信する。

実践的なスケジュール管理フロー

tugiloが実際に使っているスケジュール管理フローです。

1
手順

1. 会議の調整(毎日)

  • 会議の情報を入力
  • AIで候補日程を提案
  • 人間が最終確認と調整を行う
  • 参加者に通知を送信

2. スケジュールの重複チェック(毎日)

  • 会議、タスク、イベントの重複をチェック
  • 重複がある場合は調整
  • スケジュールを確定

3. リマインダーの設定(毎日)

  • 会議、タスク、イベントにリマインダーを設定
  • 自動でリマインダーを送信
  • リマインダーの効果を測定

4. 効果測定(週次)

  • スケジュール管理の時間を測定
  • 会議の調整時間を測定
  • 改善点を特定して次週に反映

関連記事

まとめ

スケジュール管理をAIで自動化するポイントは3つです。

  1. スケジュール管理のルールを先に決める: 会議の調整方法、リマインダーの設定方法を明確に
  2. スケジュールの重複チェックを必ず行う: 会議、タスク、イベントの重複を自動でチェック
  3. KPIで測る: 時間だけでなく、スケジュールの重複も見る

「AIツールを入れる」だけでなく、運用の型を設計することが成功の鍵です。

tugilo視点まとめ

  • これは「向いている会社」と「向いていない会社」があります
  • tugiloでは、導入前に「現場裁量と変更頻度」を必ず確認します
  • 迷った場合は、ここで一度立ち止まります

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次廣淳のプロフィール写真

次廣 淳(つぎひろ あつし)

執筆者

tugilo(ツギロ)
中小企業向けに、業務改善・システム開発・AI活用支援を行っています。

これまで、予約管理システム・業務支援ツール・社内向け管理システムなど、実務で使われるWebシステムの設計・開発・運用を担当してきました。

AI活用については、「導入して終わり」ではなく業務に定着するか/事故が起きないかを重視して設計しています。

この記事では、実際の案件や検証を通じて得られた判断基準・失敗しやすいポイントを中心に解説しています。

※ 本記事は、実務での検証や判断経験をもとに整理した内容であり、特定のAIツールやサービスの利用を推奨・勧誘するものではありません。

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