はじめに
コードを書くことが好きでエンジニアになったはずなのに、気づけば毎日同じような作業を繰り返している——そんな経験、ありませんか？
- 毎朝Slackに投稿する進捗報告
- リリース前に手作業でチェックする確認項目
- コードレビューのたびに書く定型コメント
- 週次MTGのための議事録作成
私自身、「これ先週もやったな」と思いながらコピペ作業をしていた時期がありました。そのとき感じた違和感——「自動化できるはずなのに、なぜ自分でやっているんだろう」——が、この記事を書くきっかけになっています。
エンジニアにとって、定型タスクの自動化は技術力の問題ではなく、意識の問題だと思っています。
この記事では、日常業務で地味に時間を奪っている定型タスク10選と、それぞれに使えるプロンプト例を紹介します。AIやスクリプトと組み合わせることで、週に数時間分の作業をゼロに近づけることができます。
この記事を読むと得られること
| 得られること | 詳細 |
|---|---|
| ✅ 自動化候補の発見 | 「これ自動化できるの？」という気づきが得られる |
| ✅ すぐ使えるプロンプト | コピーして使えるAI活用プロンプトが手に入る |
| ✅ 優先順位の考え方 | どのタスクから手をつけるべきかがわかる |
| ✅ 思考の節約 | 毎回考えなくていいことが整理される |
自動化すべきタスクを見極める3つの基準
まずは「自動化する価値があるかどうか」の判断軸を整理しておきましょう。以下の3つに当てはまるタスクは、自動化の優先度が高いです。
- 繰り返し頻度が高い（週3回以上やっている）
- 手順が決まっている（毎回ほぼ同じ操作をしている）
- 判断がほとんど不要（考えなくてもできる）
この3条件が揃ったとき、人間がやっている意味はほぼありません。そこに時間を使うのは、正直もったいないと思います。
エンジニアなら読むべき本を紹介しています。
→記事を読む
自動化すべき日常タスク10選
1. 朝の進捗・作業報告（Slack / チャットツール）
悩み： 毎朝「今日やること」をSlackに書くのが地味に面倒。内容は毎回似たようなものなのに、ゼロから書いている。
なぜ時間がかかるか： 頭の中の作業リストを文章に変換するコストが意外と大きい。朝一番の集中力を消耗しやすい。
プロンプト例：
以下の箇条書きをSlackの朝の作業報告メッセージに整形してください。
絵文字を適度に使い、読みやすく簡潔にまとめてください。
【今日の予定】
○○機能のバグ修正
コードレビュー（Aさんのプルリク）
週次MTGの準備
2. プルリクエストの説明文（PR Description）
悩み： コードは書けても、PRの説明を書くのが苦手。毎回「何を書けばいいんだっけ」と悩んでしまう。
なぜ時間がかかるか： 変更内容を「レビュワー目線」で整理し直す作業は、実装とは別の思考が必要になる。
プロンプト例：
以下のdiffをもとに、GitHubのPR説明文を作成してください。
変更の背景・何を変えたか・テスト観点を含めてください。
[diffの内容をここに貼る]
3. コードレビューコメントのテンプレ化
悩み： 同じ指摘を何度も書いている。「ここはエラーハンドリングが必要」「命名が不明瞭」など。
なぜ時間がかかるか： 毎回丁寧に書こうとして、文体を考えすぎる。
自動化アイデア： よく使うコメントをスニペット登録 or プロンプト化しておく。
プロンプト例：
以下のコードに対して、建設的なレビューコメントを日本語で書いてください。
指摘は具体的に、かつ相手を尊重したトーンでお願いします。
[コードをここに貼る]
4. 議事録の作成・整形
悩み： 会議中にメモを取って、会議後に整形して、Slackに投稿して…という一連の流れが重い。
なぜ時間がかかるか： メモ → 文章化 → 構造化 → 共有 という複数のステップがある。
プロンプト例：
以下の会議メモを、議事録形式に整形してください。
【日時】【参加者】【議題】【決定事項】【ネクストアクション】の構成でまとめてください。
[メモをここに貼る]
5. エラーログの初期調査
悩み： 見慣れないエラーが出るたびにGoogle検索 → Stack Overflow → ドキュメント…という調査フローが毎回発生する。
なぜ時間がかかるか： 情報の取捨選択に時間がかかる。エラーの本質にたどり着くまでに遠回りしやすい。
プロンプト例：
以下のエラーメッセージの原因と、考えられる解決策を教えてください。
使用技術：[言語・FW名]
発生状況：[簡単な状況説明]
[エラーメッセージをここに貼る]
6. リリースノートの作成
悩み： Gitのコミット履歴を見ながら、ユーザー向けにわかりやすく書き直す作業が毎回発生する。
プロンプト例：
以下のGitコミットログをもとに、ユーザー向けのリリースノートを作成してください。
技術的な表現はわかりやすく言い換え、追加・修正・廃止の3カテゴリに分類してください。
[git logの出力をここに貼る]
7. テストケースの洗い出し
悩み： 実装はできても、テストケースを網羅的に考えるのが苦手。抜け漏れが不安。
プロンプト例：
以下の機能に対して、テストケースを洗い出してください。
正常系・異常系・境界値を含めてください。
【機能概要】
[機能の説明をここに書く]
8. ドキュメント（README / API仕様書）の初稿作成
悩み： コードは書けるけど、ドキュメントを書くモチベーションが上がらない。白紙から始めるのがつらい。
プロンプト例：
以下のコードをもとに、READMEの初稿を作成してください。
概要・インストール方法・使い方・設定項目の構成でまとめてください。
[コードをここに貼る]
9. 定期レポートの集計・サマリ作成
悩み： 週次・月次で同じ形式のレポートを作っている。数字を集めて貼り付けて整形して…の繰り返し。
自動化アイデア： Google Apps Script や Python でデータ取得 → テンプレートに流し込む仕組みを一度作れば、あとは自動化できる。
プロンプト例：
以下の数値データをもとに、週次レポートのサマリ文章を作成してください。
前週比の増減に触れつつ、次週の改善方針も一言添えてください。
[データをここに貼る]
10. 仕様の曖昧な部分の質問リスト化
悩み： 仕様書を読んでいて「これどういう意味？」という箇所がたくさん出てくるが、何を聞けばいいか整理できない。
プロンプト例：
以下の仕様書を読んで、実装前に確認すべき曖昧な点・不明点を質問リストにしてください。
優先度が高いものから順に並べてください。
[仕様書の内容をここに貼る]
まとめ：「自動化できる」と気づくことが最初の一歩
| # | タスク | 自動化の主な手段 |
|---|---|---|
| 1 | 朝の作業報告 | AIプロンプト |
| 2 | PR説明文 | AIプロンプト |
| 3 | コードレビューコメント | スニペット + AI |
| 4 | 議事録作成 | AIプロンプト |
| 5 | エラーログ調査 | AIプロンプト |
| 6 | リリースノート | AI + git log |
| 7 | テストケース洗い出し | AIプロンプト |
| 8 | ドキュメント初稿 | AIプロンプト |
| 9 | 定期レポート | スクリプト + AI |
| 10 | 仕様の質問リスト化 | AIプロンプト |
自動化の本質は「考えなくていいことを、考えなくて済む仕組みにすること」だと思っています。最初から完璧な自動化を目指さなくていい。まず1つ、プロンプトを作ってみるところから始めると、思ったより簡単に時間を取り戻せます。
おすすめ本の紹介
エンジニアとして基礎力がつくおすすめの技術本を下記の記事で紹介しています。
→記事を読む