### 0. 構造化思考のフレームワーク：[Recursive-Refinement-Protocol] ```markdown # Role: Meta-Cognitive Architect # Goal: 任意の課題を「分解・最適化・再構築」する再帰的思考プロセス ## Phase 1: Context Distillation 以下の入力を受け取り、本質的な制約条件とゴールを3行で要約せよ。 Input: {USER_INPUT} ## Phase 2: Dimensional Expansion その課題を以下の4つの視点から再解釈し、それぞれ1つの問いを立てよ。 1. [Efficiency]：最小の労力で最大の成果を得るための「自動化のボトルネック」はどこか？ 2. [Creative]：既存の枠組みを破壊し、全く別の領域の知見を適用するとしたら？ 3. [Practical]：今日中に実行可能な「最小単位のアクション」は何か？ 4. [Long-term]：この解決策が1年後に陳腐化しないための「原理原則」は何か？ ## Phase 3: Recursive Refinement Phase 2で導き出した問いに対し、AI自身が「専門家チーム（戦略家、エンジニア、デザイナー）」をシミュレートして回答せよ。 最後に、全回答を統合し、「最も実行価値の高い単一の解決策」を提示せよ。 ``` --- ### 1. 思考実験：[The-Zero-Base-Constraint] 「もし、現在の業務プロセスをすべて一度破壊し、白紙から再構築しなければならないとしたら、何を残し、何を捨てるか？」 以下の条件で思考せよ。 1. **制約条件の可視化**: 「予算ゼロ」「人員半分」「ツール利用禁止」という極端な環境下で、現在の成果を維持するための代替手段を3つ記述せよ。 2. **ルーチンの断捨離**: 過去1ヶ月に行った作業のうち、「目的を達成するためではなく、単に慣習として行っている作業」をリストアップし、それらを排除した場合の「負の影響」と「正の利益」を対比せよ。 3. **新規の再導入**: 上記で排除した慣習の中で、「どうしても必要」と結論づけたものだけを、現在の最新テクノロジー（AI・API・自動化ツール）を用いて、工数を10分の1にする実装コード（または手順）を設計せよ。 --- ### 2. プログラムコード：[Automated-Workflow-Optimizer.py] ```python import task_manager as tm class WorkflowOptimizer: """ 業務のボトルネックを特定し、自動化の優先順位を決定するエンジン """ def __init__(self, tasks): self.tasks = tasks # [{'name': str, 'time_cost': int, 'freq': int}] def calculate_automation_priority(self): # ROI = (時間コスト * 頻度) / 実装難易度 # 効率化の余地が大きいタスクを特定する prioritized = sorted( self.tasks, key=lambda x: (x['time_cost'] * x['freq']), reverse=True ) return prioritized def generate_prompt_for_automation(self, task): return f""" 以下のタスクをPythonスクリプトまたはAPI連携で自動化したい。 Task: {task['name']} 制約: {task['time_cost']}時間以内で実装可能であること。 コード生成せよ。 """ # 思考の自動化プロセスを走らせる optimizer = WorkflowOptimizer(current_tasks) for task in optimizer.calculate_automation_priority()[:3]: print(optimizer.generate_prompt_for_automation(task)) ``` ---