モノゴトを進めるには、タスク管理と時間管理、大きくわけて2つの方法がある。

 

タスク管理は、順番に作業を進めていく方法。To Doリストをイメージするとわかりやすい。

一方の時間管理は、設定時間内に作業をする方法で、学校の授業と同じだ。

 

たとえば晩ご飯を作るにしても、「今日はハンバーグにしよう!」と決め、まず玉ねぎとニンニクをみじん切り、そのあとひき肉をコネて、焼いているあいだにソースを……と順番に作業をこなしていくのが、タスク管理。

時間管理だと、「19時に食事だから、18時から料理を作り始めよう」と時間基準で献立を考え、1時間のあいだで作れるものを作っていく。こんな感じ。

 

最近なにかにつけ、「時間管理よりタスク管理がいい」と言われがちだ。

時間管理にするとダラダラとサボるけど、タスク管理なら効率よく働くし、結果を出した人が報われる、というように。

 

でも、本当にそうだろうか。

タスク管理って、実は結構なデメリットがあるんだけど……。

 

「1日1レッスン」があまりにもしんどかった独学初日

わたしは少し前から、Illustrator(以下イラレ)の勉強をはじめた。

photoshopに並ぶ有名なAdobeソフトで、ロゴを作ったり、印刷物を作ったりするのによく使われている。

 

イチからイラレを勉強するにあたって、わたしはまず1冊の本を買った。

その本はロゴや地図などの描き方を5つのレッスンに分けて紹介しており、それらを順番にこなすことで、さまざまな機能に触れられる構成になっている。よくある教本だ。

 

というわけで、わたしはとりあえず、「1日1レッスン」という目標を立てた。

 

さっそく第1講、かんたんなロゴづくり。

よーし、やったるぞー!!

 

まずイラレを開き、本を見ながらこれをこうして、あれをああして、そしてその色をスウォッチパネルに……スウォッチパネル?

そんなのないぞ!?

 

スウォッチパネルなるものを探すも見つからず、ググった結果、スウォッチパネルを表示することに成功した。

ここまで所要時間はすでに20分。20分!?

1番最初のレッスンって、10分とか15分とか、すぐに終わるんじゃないの? まだ10工程のうちの3番目なんだけど? 終わるまでにいったいどれだけ時間がかかるの?

 

その後、曲線を描けはしたが不格好でガタガタ。

それでも曲線にこだわりすぎると次に進めないので、「まぁいいか~」と次の作業へ。

無事ロゴは完成したが、せいぜい15分あれば終わるだろうと見積もっていた第1レッスンは、結果的に1時間半かかった。

初日からもうグッタリ。

 

翌日、「第2レッスンではこうならないようにしよう!」と、イラレをどうやって学ぶかを改めて考えた。

まず初期設定画面を、本と同じような表示になるようにカスタムしたほうがいい気がする。

本を見ながらやるなら、ノートパソコンよりデスクトップパソコンのほうがいいな。じゃあ、そっちにもイラレをダウンロードするか。

 

昨日は想像以上に時間かかっちゃったから、次からは事前に工程を把握してどれくらい時間をかかるか確かめよう。

うーん、でも各作業にかかる時間なんてわからないぞ。そもそもまったくやったことがないからな。

イラレを勉強するなら、まとまった時間があるときにしたほうがいいかもしれない。

今日はそこまで時間がないから、明日にしようか。

 

……と、ここまで考えたところで、「これじゃイラレの勉強をやめてしまう!」という危機感に襲われた。

学生時代にドイツ語学習を投げ出しかけたときと、まったく同じだったから。

 

手を抜いて早く終わらせようとしたドイツ語学習

語学学習では、よく「毎日単語を10個覚えろ」と言われる。

 

わたしもそれに倣って、大学在学中、毎日単語帳に10個の単語を追加することを決めた。

が、長くは続かず、結局すぐにやめてしまったのだ。

 

そもそも、「単語」とはいっても、作業時間はそれぞれ大きくちがう。

ひとつの意味しかない名詞なら30秒で単語カード1枚完成だが、5つの意味がある動詞となると、情報量はその数十倍になる。

 

意味がつかみづらいものは、独→日だけでなく、日→独でも辞書をひきなおし、独→独でも調べていたから、単語1つ書き出すのも一苦労。

丁寧に1つ1つの単語に向き合うと、「1日10個」という一見ラクそうな作業が、思っていた以上に時間がかかることに気が付いた。

 

その結果、どうなったか。

より早く終わらせるために、かんたんな単語を優先して複雑な単語は後回し。

いままでいくつか書いていた例文を1つだけにして、一部の単語に書き込んでいた類語や反対語を書くこともやめた。

 

だってそうしないと、「1日10個」が終わらないから。

 

いろんな意味をもつ複雑な重要単語は、時間がたっぷりあるときにのんびりやろう……と、放置。

手元に残ったのは、簡単な単語ばかりが書かれたカードだけ。

 

最終的に、「1日10個」というタスクではなく、「1日15分」という時間管理にして、15分で書き込めるぶんの単語だけ書いて、覚えるようにした。そうしないと続かないと思ったから。

それを思い出したわたしは、結局イラレも、「1日1レッスン」から「1日30分」という勉強法に切り替えた。

 

初心者はタスク管理より圧倒的に時間管理のメリットが大きい

「1日1レッスン」から「毎日30分」にしてみたら……

なんということだ、めちゃくちゃ快適じゃないか!!

 

まず最初に、クラウド保存したはずのファイルが開けず、四苦八苦。

作業1に入る前にすでに10分費やしたが、まぁしょうがない。

わからないことがあれば調べればいいし、うまくいかなければやり直してもいい。

タスク管理ではそれらは「ムダ」「非効率」になるが、時間管理なら、マイペースに試行錯誤しても罪悪感や徒労感がない。

 

思ったより進まなくても、それはむずかしい作業だったということなので、気にしない。

むしろ「時間かかったけどちょっと進んだぞー!」という達成感すらある。

タスク管理だと、「時間かけたのに全然進んでない……」ってなってたのにね。

 

時間管理に切り替えたおかげで、いまはストレスなくイラレを学べている。

そもそもタスク管理とは、「目標達成」のために選ぶ方法だ。

やるべきこと(To Do)を、順番に全部ちゃんとやることで目標が達成できる。

でもそれは、やるべきことを理解し、どんどん作業をこなせることが前提だ。

 

たとえばイラレで、「10工程でロゴをつくる」という目標があったとする。

でも工程3のシンボル化がうまくいかなければ、当然工程4にはいけないわけで、どんどん遅れていく作業にイライラする。

曲線がきれいに描けなくとも、そこにこだわると「ロゴ完成」というゴールに近づけないので、「まぁこれでいいや」と作業が雑になっていく。

 

想定していた時間を大幅に過ぎると、あとはもうやっつけ仕事だ。だって、どんなかたちでも前に進めないと、終わらないんだから。

そういう状況になると、もうモチベなんて皆無。「なんでもいいから終わらせたい」と、投げやりになってくる。

 

……とまぁ、タスク管理には、実は結構なデメリットがある。

「結果を出した人が報われる」というと聞こえがいいが、逆にいえば、「結果を出さないかぎりいつまでも終わらない」ということでもあるしね。

わたしはイラレ初心者で「作業を順番に最後までこなしていく」のがむずかしかったので、時間管理に変更したというわけだ。

 

自分のレベルに合わせてタスク管理・時間管理の切り替えが大切

時間管理にすると、「ダラダラとサボるんじゃないか」「効率的にやっても同じ時間作業するならがんばるだけ損じゃないか」と思う人もいるだろう。

30分間をどう使うか、つまり「質」を問わないのが、時間管理だから。

実際、働き方革命では「ダラダラ働く日本人は悪! 成果主義の海外こそ正義!」なんて言葉で、タスク管理が推奨されているし。

 

でも、「時間管理だから」とダラダラしてサボる人間は、タスク管理にしてもどうせ手を抜くんじゃないかなぁ。

タスク管理だと進捗具合を把握しやすいだけで、能力が上がるわけではないし。

逆に時間管理では、効率的にやれば、他の人と同じ作業時間でより多くの成果があげられる、ともいえる。

同じ時間で他人の1.5倍学べるのなら、損するどころか超お得だ。

 

とはいえ、時間管理は締め切りがキツい作業には向いてないし、その時間内にどう作業を進めるか自分で考えられる人にかぎられる。

だから、「タスク管理より時間管理のほうが優れている」といいたいわけではない。

 

ただ、イラレを学び始めたわたしのように、「なーんにもわからない初心者がタスク管理するのはしんどいから、最初は時間管

理のほうがいいんじゃない?」というだけ。

まずは、各作業に必要な基礎的な知識・スキルを身に着け、各作業がどの程度時間がかかるか予測できる程度の経験を積むこと。

 

それができるまでの初心者期間中は時間管理にして、中級者になったら、より成果を求めるためにタスク管理に切り替えるのがいいんじゃないかと思う。

 

最近はやりの「成果主義」から逆行する考えかもしれないが、「自分に与えられたタスクがなにか」をわかっていない人間が、タスク管理なんてできるわけがないのだから。

 

 

【生成AI関連ウェビナーのお知らせ】
単なる理論ではなく、現場で成果を出す生成AI活用の“実装方法”を知りたい方に最適なウェビナーです。
本セミナーでは、製薬・バイオ企業でのPoC(概念検証)から得られた実データとノウハウを元に、「どこにAIが効くのか」「どこが難しいのか」を明確に解説します。

製薬・バイオ企業の生成AI導入セミナー

お申し込み・詳細はこちら


【開催概要】
・開催日:2026年2月12日(木)
・時間:12:00〜13:00
・形式:オンライン(Zoom/ログイン不要)
・参加費:無料(定員150名)

製薬・バイオ企業の生成AI導入は、「試行」から「実利」を問うフェーズへと移行しています。
本セミナーでは、13チームのPoCで時間を50〜80%削減したノウハウを余すことなく共有します。適用可否の見極め、評価設計、失敗領域への対応方法、全社展開のガバナンス設計まで、実践的な内容です。:contentReference[oaicite:1]{index=1}

【対象者】
・製薬・バイオ・化学業界のDX/業務改革担当者
・AI導入プロジェクト責任者・企画部門・法務・人事などの全社展開担当者
・PoC設計や効果測定の「型」を学びたい方
・自社の生成AI活用を確実な成果につなげたい実務担当者

【セミナーの内容】
・生成AIの“適用可否”を短期間で見切る方法(PoC設計・評価の型)
・現場で成果を出すAI活用ノウハウ(バックキャスティング/プロンプト構造化 等)
・適用が難しい領域(PowerPoint・OCR 等)の整理と次の打ち手への転換
・横展開に向けたガバナンス設計とナレッジ共有

【登壇者】
奥田 真輔 氏
システム開発やITコンサルティングを経て、
外資系製薬企業で15年以上のITビジネスパートナーとして人事からコマーシャル、 メディカルなど製薬企業の様々な分野のプロジェクトに携わる。
現在はネクセラファーマ株式会社で、システムだけではなく、企業風土改革や業務改善をリードし、
日本発グローバルバイオ製薬企業にむけて、同社の成長基盤の構築に尽力している。

岡田 雄太(ワークワンダース株式会社 CTO)
野村総合研究所に新卒入社後、証券総合バックオフィスシステムやオンライントレードシステムなどの開発に従事。
その後、8 Securities(現SoFi Hong Kong)へ出向し、日本人唯一のエンジニアとして国際的なプロジェクトに携わる。
BOOSTRYでは信託銀行向けSaaSの立ち上げと成長を牽引。
WiseVineではCTOとして開発組織を30名規模に拡大し、プロダクト開発を推進。
2025年4月よりワークワンダース株式会社CTOに就任。AI活用を中心とした開発支援をリードする。


【お申込み・詳細】
こちらのウェビナー申込ページをご覧ください。

(2026/01/19更新)

 

 

 

【著者プロフィール】

名前:雨宮紫苑

91年生まれ、ドイツ在住のフリーライター。小説執筆&写真撮影もやってます。

ハロプロとアニメが好きだけど、オタクっぽい呟きをするとフォロワーが減るのが最近の悩みです。

著書:『日本人とドイツ人 比べてみたらどっちもどっち』(新潮新書)

ブログ:『雨宮の迷走ニュース』

Twitter:amamiya9901

Photo by Towfiqu barbhuiya