内容：
AIが外部サービスからタスクを拾い上げ、チャット・メール・予定などの文脈を踏まえて、「今どうサボるのが一番うまいか」を提案するアプリ。
対象者：
AIによってこなせる仕事が増え、結果的にタスクに追われている社会人。
Before：
AIで仕事は効率化されたが、こなせる量が増えたことで、逆にタスクが増え続けている。
After：
増え続けるタスクに対して、締切・関係者・リマインド状況などの文脈を踏まえ、今サボれるか、最低限どこまでやればいいかを判断できるようになる。
表向きの目標：
タスクに追われる人の心に余白を作る。
裏設定（ダメになる能力）：
タスク整理能力、優先順位判断、危機管理能力、締切感覚をAIに委ねる。
AIによって、仕事はどんどん効率化される。
ただし、仕事が減るとは限らない。
むしろ、できることが増えた分、さらにタスクが増えていく可能性がある。
だからこそ、これからは「いかに早く終わらせるか」だけでなく、
どこまでやらなくていいか、どうすればギリギリ間に合うかを判断する力が必要になる。
サボローは、AI時代のタスク過多に対して、
人間らしくサボることを提案するサービス。
そして、その判断は感覚だけで行うのではなく、外部ツール上の会話・予定・進捗・リマインド状況などを読み取ったうえで行う。
つまり、SABOROUは「サボっていいよ」と言うだけではなく、
なぜ今サボれるのか、どこまでならサボっても大丈夫なのかを具体的に説明するAI。
MVPでは、ランキングやSNS機能までは作らない。
まずは、以下の2つに集中する。
1. 外部サービスからタスクを拾い上げ、タスク化するAI
2. そのタスクに対して、文脈を読んでサボり方を提案するAI
Slack、Gmail、Notion、Google Calendarなどから、
「これタスクじゃない？」という情報をAIが拾う。
その後、AIがタスクとして整理する。
例：
Slack：
「明日までに資料ざっくり作っておいて！」
↓ AIが変換
タスク名：提案資料の初稿作成
締切：明日
関係者：依頼者
作業内容：構成作成、スライド作成、共有
ユーザーは、AIが作ったタスクを承認・修正する。
承認されたタスクは、タスク一覧に格納される。
さらに、サボローはそのタスク単体だけを見るのではなく、周辺の文脈も確認する。
・依頼者は誰か
・その人は普段どれくらい急かしてくる人か
・まだリマインドが来ているか
・他のチャットで進捗確認が発生しているか
・カレンダー上で関連会議が近いか
・メール上で締切が明言されているか
・Notion上で他メンバーの進捗が止まっているか
この文脈をもとに、単なる「まだ大丈夫」ではなく、
なぜ大丈夫なのか / どこから危ないのかまで提案する。
例：
まだ誰からもリマインドが来ていない。
しかも、関連する会議は明日の午後に設定されている。
だから今すぐ完成させる必要は低い。
ただし、今日の18時までに構成だけ作っておくと、
明日の午前に中身を詰める余地が残る。
一番の特徴は、
サボり方をリアルタイムで更新すること。
サボり提案は、一度出して終わりではない。
時間経過、締切、関係者の進捗、他タスクの追加などによって、最適なサボり方は変わる。
たとえば、11:45時点では、
まだ相手の確認待ちだから、あと1時間寝かせてOK。
と提案する。
しかし、12:40になって相手の確認が終わったら、
そろそろ15分だけ構成を作った方がいい。
全部やらなくていいけど、見出しだけ作ればまだ逃げ切れる。
のように提案が変わる。
さらに、サボローは外部ツールの文脈も読む。
たとえば、
・まだ誰からもリマインドが入っていない
・依頼者が別件で忙しそう
・他メンバーの作業がまだ進んでいない
・会議時間が変更されて、締切まで余白ができた
・メール上では「急ぎ」とは書かれていない
・Slack上では温度感が低い
といった状況を踏まえて、サボり方を提案する。
例：
まだリマインドが来ていないし、
Slack上でもこの件の温度感は高くなさそう。
今すぐ全部やるより、
今日はたたき台だけ作って、相手の反応を見てから詰める方が安全。
逆に、危ない場合は危ないと言う。
さっき田中さんからリマインドが来ている。
しかも、明日の会議資料として使うことがカレンダー上でも確認できる。
ここから先は寝かせすぎると危ない。
今は“サボる”より、“最低限だけやって逃げる”に切り替えるタイミング。
つまりサボローは、
今この瞬間、どうサボれば一番うまく逃げ切れるかを判断するAI。
そしてその判断は、タスク単体ではなく、周辺文脈まで読んだうえで行う。
MVPの画面は2画面に絞る。ビジネス側から提供されたモック画像は mockups/ ディレクトリに格納済み（詳細仕様は mockups/README.md 参照）。
- 正式名（英字）: SABOROU
- タグライン: 「- サボりの最適解 -」
- ロゴアイコン: 🛏️
- 基調カラー: オレンジ（主CTA）/ オフホワイト（背景）/ 淡黄（強調ボックス）/ 白（カード）
- レイアウト前提: デスクトップ向け（モバイルは縦積み再構成が必要、要件は AI-DLC で確定）
画面1: タスク一覧画面 (mockups/01-task-list.png)
2セクション構成：
- タスクカード形式
- カード内表示：タスク名、締切、1行のサボり判定サマリ（例：「まだ寝かせてOK。15:00に構成だけ作れば逃げ切れる。」）
- タスクカード形式
- カード内表示：タスク名、締切、タスクの説明
- 3つのアクションボタン：
- 「承認する」（オレンジ・主CTA）
- 「編集」（セカンダリ）
- 「削除」（破壊的アクション）
- + ボタン（オレンジ）：手動でタスクを追加可能
通常のタスク管理アプリのように、単なる「やること一覧」にはしない。一覧上でも、
・今サボれるのか
・なぜサボれるのか（1行で）
・どう承認すべきか（候補タスクへの即決）
が一目で分かるようにする。
画面2: タスク詳細・チャット画面 (mockups/02-task-detail-chat.png)
左右2ペイン構成：
- 「< 一覧に戻る」リンク
- タスク名（大見出し）
- 「タスクの前提」ボックス：
- 締切（具体的時刻 + 注意事項。例：「明日 12:00 まで。昼の提案ミーティング開始の30分前までに、共有ドライブに初稿を置く。」）
- やること（成果物の明確化）
- 誰が言っているか（依頼者・出典・タイムスタンプ。例：「営業の田中さん（Slack の DM・昨日 17:42）」）
- 「現在のサボり判定」（淡黄色の強調ボックス）：1行の簡潔な判定文
- 「判断材料」（箇条書きの根拠）：
- まだリマインドは来ていない
- 「至急」のような強い文言は確認されていない
- 関連会議は明日午後
- 他メンバーの進捗もまだ未確定
- 「チャット」見出し（左）と「SABOROU と相談」リンク（右）
- SABOROU からのメッセージ表示：
これは完全放置すると危ないけど、今日中に全部やる必要はなさそうだよぉ。
今は構成だけ作って寝かせるのがよさそう。
- 下部に固定された応答エリア：
- クイック返信ボタン4種：
- 「たしかに、まだ寝かせる」
- 「いや、このタスクは早めにやった方がいい」
- 「15分だけやる」
- 「完全に放置したい」
- 自由入力欄 + 「送信」ボタン（オレンジ）
- クイック返信ボタン4種：
単なる慰めAIではなく、外部ツール上の根拠を見せる。クイック返信＋自由入力の二段構えで、ユーザーの本音反応を速い反応・詳細な反応の両方で収集する。
これらの反応がユーザーの本音データとして蓄積される。
サボローは、ただ「サボっていい」と言うだけのアプリではない。
本質は、
人がタスクに対して感じている本音をデータ化すること。
普通のタスク管理アプリでは、ユーザーは「ちゃんとやる」と入力する。
でもサボローでは、
本当はやりたくない
まだ寝かせたい
あの人が関わっているから嫌だ
今やっても手戻りになりそう
やる気がないというより、怖くて着手できない
といった本音が出てくる。
さらに、サボローはその本音をより具体的に引き出す。
たとえば、単に「このタスク嫌だよね」と聞くのではなく、
Aさん案件だから早めに終わらせたい？
それとも、まだリマインドが来ていないから寝かせたい？
Bさん案件なら少し遅れても大丈夫そう？
それとも、Bさんだからこそ後回しにすると不安？
のように、具体的な相手や状況を当てた質問をする。
これは、サボローのチャットをA/Bテストのように使うため。
同じタスクでも、
Aさんが関係している場合は早く終わらせたい
Bさんが関係している場合はゆっくりでも大丈夫
リマインドが来ていない場合は寝かせられる
「至急」と書かれている場合は心理的に焦る
といった違いが出る。
この差分を蓄積することで、ユーザー自身も言語化できていなかったタスク傾向が見えてくる。
この本音データを蓄積することで、将来的には
自分のタスクに対する取扱説明書を作ることができる。
サボローは、人を怠けさせるアプリでありながら、
実はその人のタスク傾向や心理的抵抗を理解するためのプロダクトでもある。
そして、このデータは将来的に外部ツールや外部AIと接続される。
つまり、サボロー上で得た本音データが、ChatGPT、Claude、Notion AIなどでタスク整理をするときにも使われるようになる。
たとえば、
この人はAさんが関わるタスクは早めに動く傾向がある。
一方で、Bさんが関わるタスクはリマインドが来るまで寝かせがち。
だからBさん案件は、最初に小さく分解してあげた方がいい。
というように、本人がうまく言語化できなかった働き方のクセを、外部AIが理解できるようになる。
MVP後は、以下の方向に広げる。
・Slack / Gmail / Notion / Calendarとの完全連携
・タスク状況に応じたリアルタイム更新
・外部ツールの文脈を踏まえたサボり提案
・自分の取扱説明書の生成
・ChatGPTやClaudeなど外部AIとの連携
・ランキングやゲーミフィケーション
将来的には、早く終わらせるより、ギリギリで美しく生還する方が偉い
という価値観を共有するために、ランキングやSNS的な共有を入れる。
ただし、それよりも先に重要なのは、
サボローが単なる慰めAIではなく、外部ツール上の文脈を読んで、具体的にサボり方を提案できるAIであること。
そして、そのやり取りから得られるデータによって、ユーザー自身が言語化できていなかったタスク傾向を理解できるようにすること。
サボローは、AI時代に増え続けるタスクに対して、「今どうサボれば一番うまく逃げ切れるか」をリアルタイムに提案するAIエージェント。
タスクを早く終わらせるためのAIではなく、
外部ツール上の文脈を読み取り、人間が人間らしくサボるためのAI。