社内 IT ヘルプデスク、マーケティングへの制作依頼、不具合報告（バグトラッキング）など、大量のタスクが集中するインテーク業務において、チームリードやワークフローマネージャーは初期トリアージ（仕分け・優先度付け・担当者割り当て）に多くの時間を奪われがちです。非構造化テキストで届いたタスクの内容を人間が読み込み、手動でカスタムフィールドを入力して適切なセクションに振り分ける作業は、チーム全体のボトルネックとなります。
Asana Intelligence は、**スマートフィールド（Smart Fields）とスマートルール作成ツール（Smart Rule Creator）**を組み合わせることで、この課題を自然言語ベースで解消します。
- スマートフィールドが、タスクの件名や説明文、フォーム回答などの非構造化テキストを解析し、プロジェクトに最適なフィールド構成を提案するとともに、「優先度」「依頼種別」「部門」などの選択値を自動入力します。
- スマートルールがそれらのフィールド値を検知し、自然言語の指示文（プロンプト）に基づいて、指定セクションへの移動、担当者の自動割り当て、期日設定、関係者への通知といった後続アクションを自動実行します。
本稿では、チームリードやワークフローマネージャーが自然言語を活用して Asana 上でタスク仕分けとフィールド入力を自動化するための実践ガイドを解説します。
アーキテクチャ：スマートフィールドとスマートルールの連携モデル
自動化を設計するにあたり、まず両機能の役割分担を理解しておくことが重要です。
| 機能 | 主な役割 | 入力方法 | トリアージにおける位置づけ |
|---|---|---|---|
| スマートフィールド (Smart Fields) | プロジェクトに応じたフィールド推奨、タスク本文を解析した単一・複数選択値の自動入力 | AI によるプロジェクトスキャン、列メニューからの手動一括入力 | データの構造化： 自由記述のテキストを「緊急障害」「請求問い合わせ」などの定型タグに変換 |
| スマートルール (Smart Rules) | 自然言語のプロンプトをトリガー・条件・アクションからなる自動化ルールへ変換 | ルール作成画面でのテキスト指示 | ルーティングと実行： フィールド値に応じてタスクを自動移送、担当者アサイン、SLA 期日設定 |
この2つを連携させることで、フォームやメールから起票されたタスクが数秒のうちに意味解析され、適切なタグが付与され、担当エンジニアやディレクターに即座に引き渡される完全自動のトリアージ体制が完成します。
ステップ 1：スマートフィールドでタスク情報を整理・自動入力する
確実な自動仕分けを行うには、まずデータが構造化されている必要があります。プロジェクトに適切なカスタムフィールドが存在しない場合や、タスクのフィールドが空欄で届く場合は、スマートフィールドを活用します。
方法 A：推奨フィールドの追加と入力
新規プロジェクトの立ち上げ時や、既存プロジェクトのフィールド体系を見直す場合：
- Asana で対象プロジェクトを開きます。
- 画面右上の 「カスタマイズ（Customize）」 メニューをクリックします。
- 「フィールド（Fields）」 を選択し、「+ 追加（+ Add）」 をクリックします。
- 「フィールドを推奨（Recommend fields）」 を選択します。
- Asana AI が過去のタスク履歴や内容を分析し、その業務に最適なカスタムフィールド（例：依頼種別（Request Type）、工数目安（Estimated Effort）、対象部門（Department））と選択肢を提示します。
- 「追加（Add）」 を選んでフィールド枠のみを作成するか、「追加して入力（Add and fill）」 を選択して既存タスクの文脈に応じた自動入力まで同時に実行します。
方法 B：既存カスタムフィールドの値の自動入力
すでに単一選択または複数選択のカスタムフィールド（例：優先度（P1/P2/P3） や カテゴリ（Bug/Feature/Question））が定義されている場合：
- プロジェクトのリストビューを開きます。
- 入力対象のカスタムフィールド列のヘッダーにあるドロップダウン矢印をクリックします。
- 「フィールド値を自動入力（Auto-fill field value）」 を選択します。
- Asana Intelligence がタスクのタイトル、詳細、添付ファイルの内容をセマンティックに読み取り、最適な選択肢を自動選択します。
管理者は入力結果を確認し、チームの判定基準に合致しているかを素早くレビューできます。
ステップ 2：スマートルール作成ツールで自然言語によるルーティングを構築する
タスクのフィールド値が整ったら、スマートルール作成ツールを用いて自動仕分けロジックを組みます。従来のルールビルダーのようにネストした条件分岐を手作業で組み立てる必要はなく、実現したいワークフローを日常の自然言語で指示するだけで完結します。
自然言語によるルール作成手順：
- プロジェクト画面右上の 「カスタマイズ（Customize）」 をクリックします。
- 「ルール（Rules）」 に進み、「+ ルールを追加（+ Add rule）」 を選択します。
- 「カスタムルールを作成（Create a custom rule）」 を選び、AI 支援機能（Smart Rule Creator / Create with AI）を開きます。
- プロンプト入力欄に、自動化したい要件を日常的な言葉で記述します（提示される候補から選択することも可能です）。
- Enter キーを押すか、生成矢印をクリックします。
- Asana AI が指示文を解析し、トリガー（Trigger）、判定条件（Condition）、実行アクション（Action）のブロックを自動生成します。
- プレビュー表示されたロジックに齟齬がないか確認し、「公開（Publish）」 をクリックして有効化します。
実践レシピ：チームリード向け高頻度プロンプト例
スマートルール作成ツールで高い精度を得るコツは、プロジェクト内のセクション名、カスタムフィールド名、担当者名を正確に指定することです。以下に代表的な3つのユースケースを紹介します。
レシピ 1：重大インシデントの即時エスカレーション
- シナリオ： 最優先（P1）の障害が発生した際、通常のバックログを経由せず、オンコール担当者へ即座に引き渡す。
- 入力プロンプト：
When a task is added to this project and Priority is set to P1 - Urgent, move the task to the Escalated Incidents section, assign it to Alex Miller, set the due date to today, and post a comment: "This P1 incident has been automatically routed to the on-call engineer." - 生成されるロジック：
- トリガー： プロジェクトにタスクが追加されたとき
- 条件： カスタムフィールド
PriorityがP1 - Urgent - アクション： セクション
Escalated Incidentsへ移動；担当者をAlex Millerに設定；期日をTodayに設定；指定コメントを投稿
レシピ 2：依頼内容に応じた専門チームへの自動配分
- シナリオ： 社内のクリエイティブ制作窓口で、制作物の種別に応じて担当ディレクターへ自動振り分けを行う。
- 入力プロンプト：
When a task is added to this project and Request Type is Video Production, move it to the Video Backlog section, assign it to Sarah Chen, and add the Creative Directors as collaborators. - 生成されるロジック：
- トリガー： プロジェクトにタスクが追加されたとき
- 条件： カスタムフィールド
Request TypeがVideo Production - アクション： セクション
Video Backlogへ移動；担当者をSarah Chenに設定；コラボレーターを追加
レシピ 3：開発バックログへのマルチホーミング連携
- シナリオ： カスタマーサポートの起票タスクが製品バグと判定された際、エンジニアリング側の不具合追跡ボードへ自動紐付けする。
- 入力プロンプト：
When the Category field changes to Bug, add the task to the Core Product Bugs project, set Status to Needs Triage, and notify the Engineering Leads channel. - 生成されるロジック：
- トリガー： カスタムフィールド
CategoryがBugに変更されたとき - アクション： プロジェクト
Core Product Bugsにタスクを追加；ステータスをNeeds Triageに更新
- トリガー： カスタムフィールド
プロンプト運用とガバナンスのベストプラクティス
自然言語による自動化を安定的かつ安全に運用するために、以下の原則を押さえておくことを推奨します。
- 正確な名称の一致： プロンプト内のセクション名や選択肢名は、Asana 上の表記と完全に一致させてください。セクション名が
In Triageであれば、put in the backlogと書かずに必ずmove to In Triageと指示します。 - Asana フォームによる入力統制： タスク起票窓口には極力 Asana Forms を採用します。自由記述形式であっても、質問項目が構造化されていることでスマートフィールドの文脈理解度が格段に向上します。
- 一時保留セクション（Staging Section）の設置： 新しいルールを導入する初期段階では、担当者へ直接割り当てず、
Pending Automated Reviewなどの確認用セクションを経由させると安全です。分類精度をモニタリングした後に完全自動化へ移行します。 - 複雑な判断には AI Studio を活用： 顧客の感情分析、多段階の要件抽出、自動コメント下書きなど、高度な処理が必要な場合は Asana AI Studio を検討してください。システムプロンプトやエージェント機能を組み込んだスマートワークフローが構築可能です。
プラン要件・価格体系とセキュリティ管理
Asana Intelligence を組織に導入・展開する際は、対象プランおよび管理機能の仕様を確認してください。
プランと価格体系
- Starter プラン（年払い月額 10.99 ドル/ユーザー）： 小規模チーム向け。Asana Intelligence の基本スマート機能、スマートルール作成ツール、スマートフィールドが利用可能。
- Advanced プラン（年払い月額 24.99 ドル/ユーザー）： 成長企業向け。より多くの月間 AI 実行回数、高度なレポーティング、複数プロジェクトを跨ぐポートフォリオ自動化を提供。
- Enterprise / Enterprise+ プラン： 大規模組織向け。カスタムまたは無制限の AI 実行枠、データレジデンシー対応、エンタープライズセキュリティを提供。
- AI Studio の区分： 有料プランにはレート制限付きの AI Studio Basic が含まれ、高度な運用には AI Studio Plus や Pro への拡張が可能です。
管理者機能とプライバシー保護
- 管理コンソールでの制御： 特権管理者は Admin Console > Settings > Domain settings > Asana AI から組織全体の AI 機能をオン/オフでき、利用するモデルプロバイダーを制御できます。
- 基盤モデル： OpenAI や Anthropic などの大手最先端 LLM が安全に統合されています。
- データ保護規約： Asana 内の顧客データが AI モデルの学習に利用されることは一切ありません。外部モデルパートナーは、推論クエリ完了後にプロンプトおよび出力を即時消去することが契約上義務付けられています。また、AI の実行は組織内のアクセス権限に厳格に準拠します。
スマートフィールドによる自動属性抽出と、スマートルール作成ツールによる自然言語ルーティングを組み合わせることで、チームリードは定型的な仕分け業務から解放され、より本質的な課題解決とプロジェクト進行に専念できるようになります。