Todoist のデータ サイエンティストである Oleg Shidlowsky 氏と彼のチームが今年初めに集計タスク データを調べ始めたとき、興味深いパターンを発見しました。期限を割り当てるツールや善意があるにもかかわらず、ほとんどの人は未完了のタスクを蓄積し、無期限に延期する傾向があるということです。

その結果、タスクマネージャーは再スケジュールされたタスクで溢れかえり、GTD（あるいは他のシステム）の目的を完全に台無しにするだけでなく、行動計画が欠如しているため、雪だるま式に増え続け、いつまでたっても対処されない状態になってしまいます。あなたも、タスクやメールを同じようにしたことがあるでしょう。今すぐ対応する時間や忍耐力がないと感じるため、スヌーズしたり、後回しにしたりし続けているのです。しかし、本当に適切なタイミングなどあるのでしょうか？

期限やスケジュールのオプションの表示方法を再発明するのではなく（確かに、Todoist は自然言語サポートのおかげですでにかなりうまく機能しています）、同社は、ユーザーが ToDo リストに追いつき、期限を過ぎたタスクを再び管理できるようにする AI 搭載機能である Smart Schedule を発表します。

目標はシンプルですが、将来性があります。Todoist は、私たちにとって何が最も重要かを理解し、非現実的な期限に過度に拘束されることなくすべてを完了するための時間をどこで見つけられるかを判断するアルゴリズムに賭けています。

スマートスケジュールは、期限切れのタスクやまだスケジュールされていないタスクに使える、補完的なスケジュール管理機能です。Web版とiOS版の両方で、スマートスケジュールはToDoリスト上部に表示されるボタンで、タップするだけでタスクを一括で再スケジュールできる画面が開きます。

Smart Schedule によって分析されたすべてのタスクには、期限と時刻の提案が表示されます。Smart Schedule の提案はいつでも承認、拒否、または更新できます。Smart Schedule の提案がすべて気に入った場合は、ワンタップで承認すると、すべてのタスクが即座に再スケジュールされます。

Smart Schedule の裏側では、タスクを数日先に移動するといった単純な作業ではありません。Smart Schedule の真髄は、ユーザーの習慣と各タスクの重要度に最も合った日付を見つけることにあります。

Todoistによると、これはディープラーニングを用いていくつかの方法で実現されたとのことです。まず、Smart Scheduleのアルゴリズムは、ユーザーの履歴と、特定の日に完了する可能性が最も高いタスクを考慮します。ユーザーが「映画をレンタルする」などのタスクを金曜日に割り当てる傾向がある場合、同様のタスクについては金曜日が提案されます。また、タスクの緊急度は、Todoistユーザーベース全体のすべてのタスクの分析によっても決定されます。Smart Scheduleが「バグ修正」や「請求書の支払い」を「PlayStationゲームのダウンロード」や「ハリー・ポッターを見る」よりも重要だと判断した場合、これらのタスクが優先されます。

Smart Scheduleは、個々のパターンと集計パターンに基づいてタスクの重要度を推定するだけではありません。同社によると、Smart Scheduleは、ユーザーの今後のタスク負荷に基づいて、期限切れのタスクを複数の日に均等に配分するだけでなく、平日または週末に完了できるタスク、過去の行動に基づくユーザーの「1日の終わり」のタイミング、そしてユーザーの週ごとおよび日ごとの目標を達成するためにタスクをいつスケジュールすべきかを推測する機能も備えています。

最後に、最近の Web サービスで見られるディープラーニングの他の実装と同様に、Smart Schedule は、Todoist を使用して、エンジンの想定と分析にフィードする習慣とパターンのより大きなプールを作成するにつれて、時間の経過とともにさらにスマートになります。

ここ数週間、TodoistアカウントでSmart Scheduleをテストしてきました。Smart Scheduleは、期限切れのタスクに対して、必ずしも私が想定していた正確な時間を選んでくれるわけではありませんでした（TodoistのCEOであるAmir Salihefendic氏によると、「現在の実装は、実際の使用状況に基づいた最適化やデータが不足しているため、それほど素晴らしいとは言えません」とのことです）。しかし、アカウント内に期限切れや未完了のタスクが大量に溜まっている人にとって、Smart Scheduleは役立つ可能性を秘めていると思います。

Smart Scheduleは、私自身をターゲットに作られたユーザーではないと思います。Todoistによると、ユーザーの「かなりの割合」が毎日最大70件のタスクを再スケジュールしているそうです。これほどの規模になると、どんなタスクマネージャーも責任と期限を管理するのに効果のないツールになってしまいます。私は毎日のToDoリストを非常に忠実に守り、1日に15件以上のタスクは作成しないようにしています。なぜなら、全てを整理するのは不可能だと分かっているからです。Smart Scheduleは、期限を過ぎたタスクが何十件もあって、しかもそれが「延期」ループに陥っているようなタスク溜め込み型のユーザーのために作られたものです。そのようなユーザーは、Smart Scheduleのアプローチと、タスクを賢く再配分する方法を高く評価するでしょう。

Smart ScheduleはTodoistの最初のステップです。分析可能な習慣の多さ（Todoistは900万人のユーザーを抱え、10以上のプラットフォームで17の言語に対応しています）を考えると、期限切れのタスクを再スケジュールするだけでなく、1週間全体の計画を立てるのに役立つアシスタントがいずれ登場するのは明らかです。

サリヘフェンディック氏によると、TodoistにAI機能を追加するために「多額の投資」を行っているとのことだ。これはAppleを含む様々な企業で最近増加しているトレンドだ。彼は、AIをTodoistのAlexaやGoogle Homeとの連携と組み合わせる方法や、Todoistと連携する50以上のサービスからのデータを分析し、ユーザーが取り組むべき「重要なこと」のハブとしてAI機能を活用する方法について検討している。「AIを活用することで、人々がより効率的に計画を立てられるようになるでしょう」とサリヘフェンディック氏は付け加える。「例えば、『マラソンを走る』というタスクを追加した場合、AIはこのタスクの精度が低く、失敗する可能性が高いと警告してくれるでしょう」

2017 年に Todoist から AI ベースの機能が多数登場しても驚きません。現在、同社はスマート スケジュールと期限超過タスクから始めていますが、近い将来、AI が ToDo リストの本質そのものを再定義する可能性があるように感じます。