引き続き
についてお寄せいただいた課題をご紹介していきます。
製薬系メーカー研究職さんより
2024年中に解消したい、タスク管理にまつわる課題は「ログの活用：収量拡大」です。ログからの落穂拾いには、まだまだ伸び代があると思っているので。
日々、Taskchute CloudやDayOne、ScrapboxにLogseqと、対象となる項目別にツールを併用しては、実行後のログを残しています。例えば、「深い睡眠が20%もあって、目覚めが快適だった」とか「帰宅後にルーチンタスクを実行できたのは、上司からダメ出しされず、HPが残っていたからだろう」など。タスク実行時の場面場面でのログを振り返る事で、「昨日の歩数が10,000歩を超えていたから良く眠れたのかな？」とか「上司からダメ出しされたら、退社前にデスノートに書き出してスッキリしてから帰る」など、断片的なnext to doには落とし込めているように感じていますが、もしログを複数個、組み合わせて多面的に解析したら、より正確な影響度や、より効果的な解決策を導けないだろうか、と妄想しています。
パッと思いつきですが、実行ログを満足度など数値化して、グラフ化するなど図示化してみると面白そうですね。今週のゴールとして設定したフォーカスタスクの進捗率は70%もあった。その背景には上司との接触回数が30%減ったことに起因して、帰宅後の読書ルーチンが先週に比較して25%実行時間が増えたことが効いている。自分の感覚としては部屋の暖房を25度に設定したのが効いてたように感じるが、それほどの効果は無かったようだ、みたいな。では、さらに上司との接触回数を減らすには？と有効度の高い具体的な改善策に落とし込めたり。
どうにも沼感ありますが、それこそAI タスクシューたんを召喚したくなりますね。
確かに、ログがあればいろいろと分析の余地はありそうです。
