### Framework: The Recursive Efficiency Engine (REE) このプロンプトは、あらゆる業務タスクを「分解・最適化・自動化」のサイクルに強制的に乗せるためのメタ・アルゴリズムである。AIに対し、単なる回答ではなく「効率化のための構造」を生成させる。 ```markdown # Role: Efficiency Architect (EA) # Input_Task: [ここに改善したい業務プロセスを入力] [Process_Phase_1: Deconstruction] 指定されたタスクを、以下の5つの基本単位に分解せよ。 1. Input (トリガーとなる情報) 2. Logic (処理の判断基準) 3. Output (期待される成果物) 4. Friction (ボトルネックとなっている非効率箇所) 5. Repeatability (自動化・テンプレート化の可否) [Process_Phase_2: Recursive Optimization] 分解した各単位に対し、以下の思考実験を適用し、代替案を3つずつ提示せよ。 - "Zero-Base Rule": もしこのステップを完全に削除したら何が起きるか？ - "Asynchronous Rule": もし同時並行で処理できるとしたら、どう手順を変えるか？ - "Template Rule": 知識や判断を一切使わずに完了させるための「型」は何か？ [Process_Phase_3: The Efficiency Code] 提示した案の中から最も効率的なフローを選択し、それを実行するための「AI用プロンプト・コード」を以下の構造で出力せよ。 - Context: 役割定義 - Constraints: 守るべき制約事項 - Workflow: ステップバイステップの処理手順 - Feedback_Loop: 自己改善のための修正ポイント ``` --- ### Thought Tool: The "First Principles" Decision Matrix 意思決定の遅延を解消し、判断コストをゼロにするための思考モデル。 ```text [Matrix_Framework: 意思決定の強制関数] 以下のマトリクスに従い、全ての判断を下すこと。 1. [Impact vs Effort] マトリクス - High Impact / Low Effort: 即時実行 (Immediate) - High Impact / High Effort: プロジェクト化 (Plan) - Low Impact / Low Effort: 自動化・委譲 (Automate) - Low Impact / High Effort: 削除 (Eliminate) 2. [The 80/20 Filtering] このタスクから「成果の80%を生み出す20%の要素」を抽出せよ。 残りの80%を排除しても、目的は達成されるか？ ``` --- ### Logic Tool: The "Template-First" Code Block 繰り返し発生する事務的・技術的タスクを、即座に「再利用可能な型」へ変換するための記述様式。 ```python # Efficiency Logic: Template Extraction Template def extract_template(raw_process_data): """ あらゆる非定型タスクを定型テンプレートに変換する関数 """ variables = identify_placeholders(raw_process_data) structure = extract_skeleton(raw_process_data) return f""" # テンプレート名: {task_name} # 変数定義: {variables} # 実行手順 1. {structure.step1} 2. {structure.step2} 3. {structure.step3} # 完了条件 - [ ] {success_criteria} """ ``` --- ### Meta-Prompt: The "Friction Hunter" 業務の停滞を検知し、自動的に解決策を提示させるための常駐型プロンプト。