進捗もリスク把握もレポート作成も！ コツコツ記録した業務の情報が“組織の資産”に変わる！
まもなく登場！ Backlog AIアシスタントを試したら「できたらいいな」がサクッとできた
提供: ヌーラボ
「Backlog AIアシスタント」は3月5日に正式リリース！（画面は開発中のもの）
Backlogでコツコツタスク管理、それでもまだ悩みはあります
皆さまこんにちは。アスキー編集部で働く、編集者の大塚と申します。
筆者はこの1年半ほど、Backlogを使った仕事のプロジェクト・タスク管理を実践してきました。まったくの知識ゼロから使い始めたのですが、だんだんとBacklogのコツがつかめてきて、今では周りの編集部メンバーに「Backlogはいいぞ！」とおすすめするようになりました。ときにはプロジェクトのリーダー役を務めることもあります（その奮闘ぶりは「連載：アスキー編集部が「Backlog」で仕事を楽しくしてみた」をご覧ください）。
しかし「それならお前は、Backlogを使いこなせているのだな？」と問われると、あまり自信がありません。編集部では主に記事制作のタスク管理にBacklogを使っていますが、たとえばタスク（課題）の登録、進行中の情報更新、ガントチャートやボードを使った進捗遅れのチェックといった、基本的な利用はできていますが、それ以上にはうまく活用できていないな……というのが実感です。
Backlogに日々蓄積される情報をうまく活用すれば、本来はもっとスマートなプロジェクト・タスク管理ができるはずです。たとえばこんな感じです。
■筆者が「できたらいいな」と思いつつできていないこと
・これから進行が遅れそうなタスク、メンバーの把握：期限日が超過した「すでに遅れている」タスクやメンバーではなく、「これから遅れそうな」ものを早めに見つけたい。
・新規タスクを割り当てるのに適したメンバーの選出：スケジュールの空き状況に加えて、個々のメンバーの特性も踏まえたうえで新規タスクを割り当てたい。
・完了したタスクの振り返り、レポートの作成：そこで得た成果だけでなく、進行中に生じた問題やその原因、次回に注意すべき点などの学びを得たい。
どれも「できたらいいな」とは思っているのですが、「大量のタスクがあって全体を把握しきれない」「目の前のタスク処理に追われ、振り返りのレポートをまとめている余裕がない」といった事情があって、着手できないままでいます。同じ悩みを持つプロジェクト管理者の方は、きっと多いと思います。
そんなモヤモヤを抱える筆者のもとに、ある日、Backlogの新機能「Backlog AIアシスタント」がリリース間近（2026年3月5日リリース）であり、β版モニターを募集しているというニュースが舞い込みました。どれどれ、ふむふむ……。
Backlog AIアシスタントの「4つの特長」
あら。このBacklog AIアシスタントが掲げる「4つの特長」は、筆者の悩みにちょうどフィットしそうな気がします。いいんじゃないかしら。
そこで、さっそくβ版を触ってみたところ、「いいんじゃないかしら」どころか筆者の予想をはるかに上回る優秀な機能でした。こりゃあもう、未来が来たわ！ と興奮した筆者は、さっそく編集部メンバーにも「Backlog AIアシスタントはいいぞ！」と触れ回っている次第です。
「Backlog AIアシスタント」は予想を超えた優秀さだった
実は「BacklogにAIアシスタント機能が付いた」と聞いた当初、筆者はその実力を甘く見ていました。「せいぜい、課題の検索や追加がふつうの話し言葉（自然言語）で操作できたり、各メンバーの担当件数を教えてくれたりするくらいでしょ？」と高をくくり、「まあ、便利っちゃあ便利かもね（そのうち使わなくなりそう……）」くらいの気持ちでいたのです。
しかし、実際にAIアシスタントを触ってみたところ、筆者の予想はまったくの的外れであったことがわかりました。ゴメンなさい！🙏🙏🙏
Backlog AIアシスタントの、どこが予想以上だったのでしょうか。たとえば、AIアシスタントに「来週、最もリスクが高い課題を3つ教えて。その根拠も合わせて教えて」と指示したところ、こんな回答が返ってきました。
AIアシスタントが「リスクが高い課題」と評価した案件とその根拠
回答の根拠を見れば分かるとおり、AIアシスタントは「期限日が迫っているから、この課題は高リスク」などと単純には判断していません。課題の状態（未着手、進行中など）から、チェックボックスの進行フェーズ（取材済み、執筆済みなど）、最終更新日、説明文に書かれた予定スケジュール、記事のジャンル（連載記事、広告記事など）、担当者が抱えるタスクの全体量まで、幅広い情報を考慮して「総合的にリスクが高い」と判断しています。
……これ、すごくないですか？ 仮に、筆者（人間）が同じ判断を依頼されたとしても、ここまで幅広い情報を精査して判断するのはおそらく難しいと思います。しかも、AIアシスタントの回答にかかった時間は、わずか30秒ほどでした。
もうひとつ、「完了した○○○○の課題について、レポートを作成して」とAIアシスタントに指示をしてみました。すると、タスクの概要だけでなく、主な成果や特記事項、予定スケジュールと実績スケジュールの対比、予定工数（所要時間）が超過した原因（推定）、さらには「プロジェクトからの学び」までまとめてくれました。
実は、このタスクはタイアップ記事（広告記事）の制作案件だったのですが、最初の原稿を書き終えたあと、複数社が関わるクライアント側の原稿チェックに想定外の時間がかかり、それ以降のフェーズが大きく遅延しました。AIアシスタントは、こうした背景をすべて把握したうえで「複数社が関わる案件は、校正フェーズに通常の1.5～2倍の工数を見込むべき」とアドバイスをくれました。ごもっともな指摘です。
完了した案件のレポート。スケジュール実績や「プロジェクトからの学び」も
ほかにも、「状態が『処理中』のまま1週間以上更新がないタスクを教えて」「先週の○○プロジェクトの進捗を、メンバーごとにまとめて」「［メンバー名］さんの現在の状況を3行で要約して」といった質問をぶつけてみましたが、いずれもサクサクと、根拠となる情報付きで分かりやすく回答してくれました。AIアシスタント、優秀すぎます……。
なぜ、このように精度の高い回答ができるのか。AIアシスタントに質問を繰り返すうち、分かってきたことがあります。
■Backlog AIアシスタントについて分かったこと
（1）あらゆる情報を読み込んでいる：課題に標準で用意された属性（担当者、期限日など）だけでなく、独自設定したカスタム属性、説明文やコメント、ドキュメントやWikiに書かれたテキスト、といった幅広い情報を参照して回答できます。
（2）情報の変更履歴まで把握している：現時点での情報だけでなく、過去の変更履歴も参照できます。たとえば「処理中」や「完了」に変更されたのはいつか、チェックボックスがチェックされたのはいつかといったことも把握するので、実績スケジュールの抽出も簡単です。
（3）プロジェクトを横断して情報を参照できる：ユーザーが1つのスペース（組織）内で複数のプロジェクトに参加している場合、それらを横断する形で情報を参照します。
つまり、業務についての詳細かつ豊富な情報がBacklogに蓄積されているからこそ、AIアシスタントは精度の高い回答ができるのです。
筆者はこれまでBacklogでコツコツとタスク管理をしてきましたが、その作業を通じて自然に蓄積された情報が、AIアシスタントを通じて“資産”として活用できるようになったわけです。こまめに情報更新をしてきて良かったなあ！ とうれしくなりました。
■記事の途中ですがお知らせです
●【ウェビナー】Backlog AIアシスタント導入・活用説明会
ヌーラボでは、Backlog AIアシスタントの導入開始に向けたウェビナーをアーカイブ配信しています。機能デモから料金・セキュリティまで、導入判断に必要な情報を45分にまとめました。ぜひご視聴ください（無料）。