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運用マニュアルを作成する

運用マニュアルを作成する チームに新しいメンバーが加わったとき、「この作業、どうやるんでしたっけ?」と何度も聞かれた経験はありませんか? 料理のレシピと同じで、手順が書き出してあれば誰でも同じ結果を出せます。この...

create-ops-runbook-with-aicreate-ops-runbook-with-ai「create ops runbook with ai」に関するスキルがこのレッスンで身につきます。
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学習メモ

成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc検証: basic_manual_check_v1

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

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メディアメディアレッスン内に出てくる図や動画のスロットです。実際の画面やイメージで理解を補助します。

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レッスン本文

運用マニュアルを作成する

チームに新しいメンバーが加わったとき、「この作業、どうやるんでしたっけ?」と何度も聞かれた経験はありませんか? 料理のレシピと同じで、手順が書き出してあれば誰でも同じ結果を出せます。この Atom では、AI を使って誰が読んでもわかる運用マニュアルを 15 分で作る方法を学びます。

運用マニュアルとは、日々の業務で繰り返し行う作業の手順を、順番通りに書き出したドキュメントのことです。「ランブック」と呼ばれることもあります。

マニュアル作成フロー


前提を確認する

  • ChatGPT または Claude(ブラウザ版)にログインできる状態であること
  • マニュアルにしたい作業が 1 つ頭に浮かんでいること(例:「毎朝の問い合わせ対応メール確認」「月末の請求データ出力」など)
  • テキストを書ける場所(Google ドキュメント、Notion、メモ帳など)を開いておくこと

ステップ 1:マニュアルにする作業を 1 つ選ぶ

まずは対象を絞ります。最初から全業務をマニュアル化しようとすると挫折しやすいので、1 つだけ選んでください。

選ぶときのコツは「自分がいなくても誰かに代わりにやってほしい作業」を思い浮かべることです。

良い例:

  • 「毎朝 Slack で問い合わせチャンネルを確認して、未対応の質問に一次回答する」
  • 「月末に管理画面から CSV をダウンロードして、経理チームに送る」

悪い例:

  • 「カスタマーサポート業務全般」(範囲が広すぎる)
  • 「なんとなく毎日やっていること」(手順が曖昧だとマニュアルにしにくい)

ステップ 2:AI に下書きを頼む

ChatGPT や Claude を開いて、次のようなプロンプト(=AI への指示文)を送ります。コピーしてそのまま使ってください。【】 の中だけ自分の作業に書き換えます。

あなたは業務マニュアルの作成アシスタントです。
以下の作業について、新人でもそのまま実行できる運用マニュアルを作ってください。

■ 作業名:【毎朝の問い合わせチャンネル一次対応】
■ 対象者:【この作業を初めて行う人】
■ 作業の目的:【お客様からの問い合わせに漏れなく一次回答し、対応状況を記録する】
■ 使うツール:【Slack、Google スプレッドシート】
■ 作業の頻度:【毎日朝 9 時】
■ 大まかな流れ(箇条書きでOK):
  1. Slack の #問い合わせ チャンネルを開く
  2. 未対応のメッセージを確認する
  3. テンプレートを使って一次回答する
  4. 対応状況をスプレッドシートに記録する

出力形式:
- 見出しは「## 」で始める
- 各手順に番号をつける
- 判断が必要なポイントには「⚠ 注意」を添える
- 最後に「確認チェックリスト」を付ける

AI が数秒でマニュアルの下書きを返してくれます。


ステップ 3:下書きを読みながら修正する

AI が出力した下書きを、以下の観点でチェックします。

  1. 手順の抜け漏れ:自分が普段やっている作業と照らし合わせて、飛んでいるステップがないか
  2. 具体性:「適切に対応する」のような曖昧な表現がないか。あれば「〇〇テンプレートの文面をコピーして返信する」のように具体化する
  3. 判断基準:「状況に応じて上長に相談」→ いつ相談するのか(例:「返金を求められた場合」「回答に 30 分以上かかりそうな場合」)を明記する

修正が必要なら、AI に追加でこう頼みましょう。

ステップ 3 の「適切に対応する」を、具体的なテンプレート文面に置き換えてください。
また、上長にエスカレーションする判断基準を追加してください。

良い修正指示の例:

  • 「ステップ 2 と 3 の間に、優先度の判断基準を入れてください」
  • 「チェックリストに『スプレッドシートの最終行が今日の日付になっているか』を追加してください」

悪い修正指示の例:

  • 「もっと良くして」(何を良くするか不明)
  • 「全体的に見直して」(AI は何を直せばいいかわからない)

ステップ 4:完成したマニュアルを保存する

修正が終わったら、チームで共有できる場所に保存します。

  1. AI の出力をすべてコピーする
  2. Google ドキュメントや Notion に貼り付ける
  3. ドキュメントのタイトルを「【運用マニュアル】〇〇作業」にする
  4. チームメンバーに共有リンクを送る

保存と共有の画面


検証する:本当に使えるマニュアルか確認する

保存したら、次の 3 つをチェックしてください。

  • マニュアルを読んだだけで、作業を初めて行う人が最初から最後まで迷わず進められるか
  • 判断が必要な場面で「何を基準にどう判断するか」が書かれているか
  • 最後の確認チェックリストを使えば、作業の完了を自分で確かめられるか

もし 1 つでも「いいえ」があれば、その部分を AI に具体的に指示して修正しましょう。


つまずきやすいポイント

AI の出力をそのまま使ってしまう

AI は一般的な手順を出力しますが、あなたのチーム固有のルール(使っているツール名、通知先のチャンネル名など)は知りません。必ず自分の環境に合わせて修正してください。

一度に全部をマニュアル化しようとする

最初は 1 つの作業だけにしましょう。1 つ完成すると「次も作ろう」というモチベーションが自然に湧いてきます。

手順が細かすぎる / 粗すぎる

目安は「その作業を初めてやる人が、マニュアルだけ見て 1 人で完了できるレベル」です。迷ったら、チームの誰かに読んでもらって「ここがわからない」と言われた箇所を補足するのが一番確実です。


まとめ

この Atom では、AI を使って運用マニュアルを 1 本作りました。やったことを振り返ると:

  1. マニュアルにする作業を 1 つ選んだ
  2. AI にプロンプトを送って下書きを生成した
  3. 自分の環境に合わせて修正した
  4. チームで共有できる場所に保存した

このスキルは、他のどんな定型作業にも応用できます。次に「この作業、手順書がほしいな」と思ったら、同じ流れで AI に下書きを頼んでみてください。

成果物成果物このレッスンが終わったとき、あなたの手元に残る具体的な成果物です(例: 公開済みの Web ページ、動作するフォームなど)。

種類: markdown_doc

検証: basic_manual_check_v1

証跡とメディア

証跡証跡成果物が正しく作れたことを確認するためのチェックリストです(例: ブラウザで動作する、フォーム送信で値が保存される)。

screenshot

メディア

diagramscreen_capture
前提 atom

必須

なし

あると楽

なし

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