AI エージェントで作業アイテムを割り当てる

要約すると 

Wrike のカスタム AI エージェントは、コンテキストとタスク数を分析して作業アイテムの名前を自動で変更し、割り当てることができます。 ユーザープール（名前、グループ、属性、またはワークロードで指定）を明確に定義し、フォールバックルールを含める必要があります。 エージェントはタスク数以外の容量／ワークロードデータにはアクセスできません。回避策として計算済みフィールドを使用してください。 本番適用前に Playground でプロンプトをテストしてください。

• 概要
• 自動割り当ての仕組み
• 設定要件
• 対応している割り当て方法
• 現在の制限
• プロンプト例
• ベストプラクティス
• トラブルシューティング
• 次はどうする？
   

概要

AI エージェントはコンテキスト、稼働状況、ワークロードを分析して、作業アイテムの名前を自動で変更し、ユーザーに割り当てることができます。 このアクションはカスタムエージェントで利用でき、チームが作業を動的に配分するのに役立ちます。

自動割り当ての仕組み

カスタム AI エージェントを設定して詳細を構成する際に、担当者フィールドを更新するアクションを選択します。 エージェントは利用可能なユーザー情報を分析し、プロンプトで設定したルールに従います。

AI エージェントは各ユーザーに割り当てられているタスク数をカウントできますが、Wrike のワークロードビュー、容量計画、スケジュールデータにはアクセスできません。 より正確にワークロードを均衡させるには、容量またはワークロードのシステムデータを参照する計算済みフィールドを使用してください。エージェントは計算済みフィールドの値を読み取ることができます。

設定要件

AI エージェントが選択できるように、明確なユーザープールを指定する必要があります。 エージェントは誰にでもタスクを割り当てるわけではありません。

ユーザープールを定義する有効な方法：

• 名前で特定のユーザーを指定する："Lisa または Alex に割り当てる"
• 条件を組み合わせる："タスクに『design』または『UI』が含まれている場合は Morgan または Casey に割り当てる。 その中で、より少ないタスクが割り当てられているユーザーを優先する"

無効な方法：

• 「ランダムなユーザーに割り当てる」（プールが定義されていない）
• 「最適な人に割り当てる」（プールが定義されていない）

対応している割り当て方法

• フルネームまたはユーザー UID で指定
• 一意の部分名称で指定
• ユーザープロフィール属性（部署、役職、タイムゾーン、国）で指定
• ユーザーグループのメンバーシップで指定（「Design グループのメンバーに割り当てる」など）
• 別のタスクと同じ担当者に割り当て（兄弟アイテムから担当者を読み取る）
• 親タスクの担当者に割り当て
• 「自分」（エージェント作成者）に割り当て
• ユーザーグループのメンバーまたは管理者に割り当て
• 特定の権限を持たないユーザーに割り当て
• タスク作成者に割り当て
• 複数ユーザーへ同時に割り当て
• 異なるグループ間で割り当て
• 所在地、タイムゾーン、職務ロール、部署、国で指定
• ワークロードで指定（例：グループ内で最も忙しくない人）
• ローテーション戦略を使用（例：毎週異なるユーザー）
• メイン条件に合致するユーザーがいない場合のフォールバックオプションを設定

現在の制限

• スペース管理者への割り当て（管理者情報はまだ AI エージェントに渡されません）
• アカウントロールまたは権限に基づいて割り当てる
• タスク数を超えるワークロードまたは容量データを使用した割り当て AI エージェントはユーザーごとの assignedTaskCount を確認できますが、予定時間、スケジュールされた時間、または容量計画にはアクセスできません。
  • 回避策：容量データを参照する計算済みフィールドを使用してください。エージェントは計算済みフィールドの値を読み取ることができます。

プロンプト例

基本的な割り当て：

このフォルダーで新しいタスクが作成されたら、Lisa または Alex に割り当てる。 タスクに「design」という語が含まれる場合は Lisa を優先する。 それ以外の場合は Alex を優先する。

ワークロード対応の割り当て：

以下のリストのうち、現在最も少ないタスクが割り当てられているユーザーに新しいタスクを割り当てる：Morgan、Casey、Alex。 複数ユーザーが同数の場合はランダムに選択する。

ローテーション戦略：

Design チームのメンバー間でタスクの割り当てを毎週ローテーションする。 月曜日はユーザー A、火曜日はユーザー B、というように割り当てる。

複数条件の割り当て：

次の条件を満たすユーザーにタスクを割り当てる：Engineering ユーザーグループのメンバーであること、ヨーロッパ（GMT〜GMT+3）に所在していること、アクティブタスクが 10 件未満であること。 条件を満たすユーザーがいない場合は Engineering ユーザーグループの管理者に割り当てる。

ベストプラクティス

• 常にユーザープールを明確に定義する。
• 誰も条件を満たさない場合に備えたフォールバックロジックを含める。
• 本番運用前に Playground でプロンプトをテストする。
• シンプルなルールから開始し、必要に応じて複雑さを追加する。
• 将来の参照用に割り当てロジックを文書化する。

トラブルシューティング

AI エージェントが誰にも割り当てられなかった場合：

• プロンプトでユーザープールが定義されているか確認する。
• ユーザーがフォルダーまたはプロジェクトに対して適切な権限を持っているか確認する。

誤ったユーザーが割り当てられた場合：

• プロンプトにあいまいな表現がないか確認する。
• ユーザープロフィールが最新であることを確認する。
• Playground でテストする。

割り当てがランダムに見える場合：

• 条件が具体的かつ明確であることを確認する。
• AI エージェントは、同様の選択肢がある場合に異なる判断を下すことがあります。

次は何ですか？

• エージェントアクションリファレンス
• 効果的なエージェントプロンプトを書く