from タスクは時々、他のタスクとくっついて効率が上昇することがある

AIプランニング・スケジューリング

Ghallab, Nau, & Traverso 「Automated Planning: Theory & Practice」(2004) は、抽象的な目標を具体的な行動計画に落とし込むAI技術を整理している。これらの枠組みやアルゴリズムは、抽象的タスクを行動可能なステップへと変換する仕組みづくりに参考になる。

Ghallab, Nau, Traverso「Automated Planning: Theory & Practice」(2004)：

これは自動プランニング分野の基礎的名著で、目標状態（望ましい状態）と初期状態、それを結ぶ行動ルールやオペレーターから、計画（plan）を生成する方法論を紹介する。

抽象タスクの具体化：

抽象的な「目標」(例：「営業戦略を考える」)を、具体的な行動ステップ（「市場調査資料を3件読む」「競合分析レポートを要約する」「アイデアをブレインストーミングで3点列挙する」など）に落とし込むフレームワークを提供する。この研究領域で蓄積された手法（状態空間探索、ヒューリスティックプランニング、分解計画など）は、AIがユーザーの曖昧な指示や漠然とした目的を細分化し、行動可能なタスク列へと再構成する際の理論的基盤になる。

また、タスク同士の依存関係やリソース制約（時間、場所、ツールなど）を考慮した最適な順序付けは、効率的なタスク実行計画を生み出すための考え方を提供する。