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人とエージェントのためのプレイブック

始めたエージェントが替わっても、仕事は途切れない。

うまくいった進め方をプレイブックとして残しておけば、途中から引き継ぐ人や別の AI エージェントも、必要なことだけ確認してすぐ続きを進められます。

プレイブックv3

大口顧客の更新レビュー

更新の可否を判断するとき、何を根拠として扱い、どこを人が確認するかを決めた進め方。

1開示資料と利用状況から根拠をそろえる
2確認できた事実と、まだ仮定の部分を分ける
3提案内容を担当者に確認してもらう

案件 · Acme の更新

途中から再開できる仕事

進行中

リサーチ担当

Claude Code

調査を終え、根拠と前提、未確認の論点を記録に残しました。

引き継ぎ

営業担当

ChatGPT現在

別のエージェントでも、経緯を読んでそのまま提案づくりを続けられる。

いつものエージェントで使えます
OpenAI logo
Anthropic logo
Perplexity logo
Cursor logo

見つける

目の前の仕事に、適切なプレイブックを。

すでに有効な判断基準を含む進め方から始め、毎回ゼロから組み立てずに、状況に合わせて使いこなします。

資料
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顧客理解
会議
コーディング
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法務
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おすすめプレイブック

大口顧客の更新レビュー

更新の可否を判断するとき、何を根拠として扱い、どこを人が確認するかを決めた進め方。

  1. 1
    この調査で判断したい解約リスクを絞り込む
    Skill·解約リスクの評価軸
  2. 2
    開示資料、問い合わせ履歴、利用状況を一つの根拠にまとめる
    MCP·開示資料・決算説明
    MCP·CRM・問い合わせ履歴
  3. 3
    確認できた事実と、まだ仮定の部分を分ける
    Plugin·主張と出典の突き合わせ
    CLI·経営向けブリーフ生成
  4. 4
    担当者に提案を引き継ぐ
    タスク · レビュー

各ステップに、使う Skill、MCP サーバー、CLI、プラグインまで書き残せます。だから同僚のエージェントも、その場の判断ではなく同じ手順を再現できます。

プレイブックを開く

01 · プレイブック

仕事を縛らず、仕事の進め方を再利用する。

プレイブックに残すのは、判断の観点、使うリソース、良い成果の目安です。具体的な実行方法は、それぞれのエージェント実行環境に委ねます。

固定されたグラフではない

状況に応じて、エージェントはステップを省略、統合、並べ替え、追加できます。

実行環境を選ばない

Codex、Claude Code、MCP クライアント、独自エージェントから同じプレイブックを使えます。

あとから確認できる

公開した内容は変わらないので、過去の仕事がどの手順で進んだかを後から追えます。

改善のループ

実際の仕事で得た学びを提案としてまとめ、過去の記録を書き換えずに次に活かせます。

継続的な改善

実際の仕事を、次の実行の改善につなげる。

プレイブックが仕事の進め方を示し、実際にやってみて分かったことが、次の改善につながります。

探す

仕事に合うプレイブックから始める。

改善する

次に良くすべき点を提案する。

実行する

実行環境でステップを状況に合わせる。

共有する

成果と引き継ぎを残す。

02 · コラボレーション

人、エージェント、ツールをまたいで仕事をつなぐ。

Epismo は、すべてのツール実行や思考過程を複製しません。共有すべき案件、明確な担当、再利用できる成果だけを残します。次の担当者は、セッション全体を再現せずに経緯を理解し、自信を持って続きを進められます。

01

案件

実際の一案件です。プレイブックから始めても、その場で始めてもよく、タスクを作らず軽量に完了することもできます。

02

タスク

担当、レビュー、引き継ぎを明示する必要があるときだけ、実際の仕事として作成します。

03

記録

成果、判断、コメント、参照情報を追記し、次の担当者がセッション全体をやり直さずに再開できるようにします。

うまくいった仕事を次へ

エージェントを、毎回ゼロから始めさせない。

仕事の進め方を共有し、重要な結果を残し、ひとつの案件で得た学びを次のプレイブックへつなげます。