依頼の6割で、手戻りが起きている
Plane のチケットと Slack の cs案件_ チャンネルを突き合わせ、やりとりのあるスレッドを AI が読み解いた結果です（2025年1月〜2026年10月）。
手戻りの原因
青は「依頼の時点の情報で防げた可能性がある」原因。
誰の返事を待って止まったか（1時間以上）
| 待っていた相手 | 回数 | 中央値 |
|---|
Plane はやりとりの後で登録されることが多く（Slack の方が中央値 29 時間早い）、Plane に Slack のリンクがある依頼は約 9%。
→ 依頼を送る前に、チームのルールで情報の抜けを見つければ、ここを減らせるはず。
もし、あの依頼を送る前にチェックしていたら
過去の実際の依頼に、チームのルール候補で送信前チェックをかけました。AI は依頼文だけを見て指摘を出し（その後の修正は見せていません）、別の手順で、実際の修正を防げたかを判定しています。
CS が実際に出した依頼
タスクサポートシステムなら送信前に出していた指摘
その後、実際に起きた修正
スレッドに貼られたクリエイティブ（投稿順）
CX が触るのは、この画面だけ
依頼を書くと、送る前に AI がチームのルールで確認します。送信すると Plane のチケットと Slack のスレッドが、お互いのリンク付きで同時に作られます（デモのため、実際には投稿しません）。
チェック結果
次は「効率」から「効果」へ
システムを通った依頼は、手戻りの回数と理由がすべて記録されます。そこに配信の成果を結びつけると、指示そのものの良し悪しまで、過去の経験から助言できるようになります。
ループが回るほど育つもの
| ルール | AI が候補を出し、チームがレビューページで採否を決める。採用されたものだけが次のチェックに効く |
| 手戻り率 | |
| つながり | Plane↔Slack のリンクは現在 約9% → システム経由で 100% |
構想・成果データは検証中
指示内容を、過去の類似の指示とその後の配信成果（開封率・クリック率など）と照らし合わせ、成果が落ちた経験があれば送信前に注意を促します。