次の人へ渡す引き継ぎメモを残すプロンプト
AIとのやり取りを、未来の自分とチームが再開できる形にする
今日のプロンプト
コピーして使えますこの会話や作業ログを、次の人が迷わず再開できる引き継ぎメモにしてください。
目的:
<何を達成したかったかを書く>
作業ログ・会話:
<ここにAIとのやり取り、会議メモ、作業メモを貼る>
出力形式:
1. 依頼の目的
- 成功条件
- 守るべき制約
2. 完了したこと
- 作ったもの / 決めたこと / 確認したこと
3. 重要な判断
- 判断内容
- 理由
- 捨てた選択肢
4. 未解決のこと
- 未確認事項
- リスク
- 確認先
5. 次にやること
- 優先順位つきで3つまで
6. 次の人に残す注意
- 繰り返してはいけない失敗
- 前提が変わったら見直す箇所
ルール:
- 作業ログにない事実は推測しない
- 不明なことは「未確認」と書く
- 長くしすぎず、次の人が5分で読める粒度にする使いどころ
AIに作業を頼むと、その場のスピードは上がります。一方で、会話の中で決まった理由や捨てた案は、終わった瞬間に流れていきがちです。次の日の自分やチームメンバーが同じ文脈を再現しようとすると、意外と時間がかかります。このプロンプトは、AIとのやり取りを成果物だけで閉じず、再開できるメモに変えるための型です。
- AIとの作業ログ整理
- 引き継ぎ
- 会議後の決定メモ
- レビュー依頼前の整理
この形にした理由
- 目的、現状、判断、未解決、次の一歩を分けるため、単なる要約より再開に使いやすくなります。
- 捨てた選択肢と理由を残すので、同じ議論を最初からやり直す時間を減らせます。
- 未確認事項を専用欄にすることで、AIの自然な補完と実際の事実を混ぜにくくなります。
- 5分で読める粒度を指定しているため、記録が重くなりすぎずチームに渡しやすくなります。
公式ガイドと照らしたメモ
OpenAI
clear handoff と出力形式を先に決める設計
OpenAIのChatGPT Enterprise Prompting Guideは、背景、タスク、よい出力の条件を渡すclear handoffと、Context / Instructions / Additional Informationのような構造化を勧めています。この型は作業後の文脈を、次に読む人向けの構造へ置き換えます。
OpenAI
出力形式を細かく指定する設計
OpenAIのprompt generation guideは、出力形式を長さや構造まで具体的に書く考え方を示しています。この型でも、読み手が使う順番に合わせて見出しを固定しています。
Anthropic
継続用サマリーの考え方を日常業務に落とす設計
Anthropicのcontext editingは、Task Overview、Current State、Important Discoveries、Next Steps、Context to Preserveという継続用サマリーの構造を示しています。この型は同じ発想を、会議メモやAI相談の引き継ぎに使える形にしています。
Anthropic
新しい同僚に渡すように文脈を説明する設計
Anthropicのprompting best practicesは、明確で直接的な指示と、相手が知らない前提を丁寧に渡すことを勧めています。引き継ぎメモでも、目的、制約、判断理由を先に残すほど再開しやすくなります。
場面に合わせた直し方
チーム引き継ぎ
次の人が最初に開くURL、関連チケット、確認すべき相手を追加してください。
学習メモ
新しく理解した概念、まだ曖昧な点、次に読む資料の3欄を追加してください。
レビュー依頼
レビューしてほしい観点、触ってほしくない範囲、判断に迷った点を追加してください。
毎日の終業メモ
今日終わったこと、明日の最初の一手、詰まった理由だけに絞って短くしてください。
使う前に見ること
- 会話ログに秘密情報や社外秘が含まれる場合は、渡してよい範囲に加工してから使います。
- AIが補った事実を引き継ぎメモに混ぜると危ないので、未確認欄を残します。
- きれいな文章より、再開に必要な具体名、リンク、判断理由を優先します。
- 長すぎるログでは、範囲を日付やタスク単位で区切ります。