ついに、Surface Proを買ってしまった。

2026年発売の13インチ、12世代（最新モデル）。

この記事では、迷いに迷って、Surface Proを購入した経緯と使用感をレビューします。

なぜSurface Proを買ったのか

憧れのMicrosoft Surface

まず、なんでSurfaceを買おうと思ったか。

ここは、あんまり合理的に決めたわけじゃないかも。
他のメーカーとガチで比較検討したわけではないです。

というのも、以前から気になってて、「いつかはSurface」みたいな憧れが自分の中にあったからです。

Microsoftが使ったWindowsマシン。

Appleが作ったMac、みたいな響きがありますね（？）

なぜSurface Proか

あと、なぜラップトップではなくSurface Proなのか？

Surfaceには、次の2種類があります。

Surface Proは、タッチペンが使えるとか、タブレット的な用途もちろんあります。

でも自分の場合、机の上がスッキリできるのがけっこう大きかった。

自分は普段、外付けキーボードを使うので、PCのキーボードが取り外せると、机の上のスペースが広がります。

こんな感じ。

Surface Proなら、キーボードを外して、本体だけデスクな置けるから、すんごいスッキリ。

自宅のデスクは狭めなので、これがとってもありがたい。

2 in 1でこの完成度のWindows PCは、Surface Pro以外には、あまりないのではないだろうか。

購入前に迷った点

ここでは、さんざん悩み、決断したポイントを書いておきます。

た、高い…

まず値段。

正直、30万円は高いですよね。

同じくらいのスペックのノートPCは、コスパが良いものなら20万円くらいで買えるかもしれません。

これまで筆者は、プライベートでは3万円台のWindows PCを使ってきました。
30万円は文字通り桁違いの出費です。

「10万円出せば相当良いノートPCが買える」くらいの価値観で生きてきた筆者にとって、30万円はヤバい。

ただ値段については、今回の購入の目的が、
「今後本気で副業を頑張るにあたっての設備投資」なので、
ある程度許容することにします。

実際、3万円台のPCでは、遅延がひどすぎて作業効率が悪かったので。

あと、Microsoft 365が2年分ついてくるのは、意外と大きなポイント。
サブスクで払うと、2年で4万円くらいしますね。

実質4万円引き

メモリに迷う。+8GBが8万円！？

オプションで一番迷ったのが、メモリ。

16GB→24GBへのアップグレードで、8万円の差額。

1GB≒1万円。

ぼったくりかと思うほど。

でもAIの影響とか半導体不足とかでしょうがないんでしょうね。

ここが相当迷った

自分は、Office系の作業や、軽い動画編集など、わりとライトな用途なので、普通に考えれば、16GBで十分。

でも、近年のメモリ容量の上がり方を見てると、3年後くらいには24〜32GBあたりが標準になるかも。

かなり迷ったけど、最後は将来への投資と自分に言い訳して24GBを選択。

でも買った後も、この選択が正しかったのかは不安。16GBでも十分この先も使えた可能性もある。

答えは5年後くらいに分かると思います。

カラーはデューン（砂丘）

カラーも迷いましたね。

ブラック、プラチナ、デューンの3色展開。
11世代にあったサファイアが好きで狙ってたけど、12世代にはサファイアなし。ガーン。

プラチナ、ブラックも良いけど、業務用PC感があるので、プライベート用には遊びのある色がいいなと。

そうなるとデューンが最有力。

実店舗で事前に確認しましたが、サイトで見るより薄い色？。

ブラウン系かと思ってたけど、ゴールド系かな。

言葉で伝えるのが難しい

デューンって何？って調べてみると、「砂丘」って意味らしい。
たしかに、ぴったりなネーミングかも。センスを感じる。

洗練されてる印象を受けたので、カラーはデューンに決定。

ちなみに、届いた後、MacBookのスターライトと比べてみると、かなり濃いめの色に見えた。

MacBookのスターライトがシルバーに見えるくらいだ。

結果、高級感があって気に入っているので良い選択だった。

プロセッサは、迷わなかった

プロセッサもオプションで選べますね。

Plusと、Elite。

ただ、自分の用途で、プロセッサが高性能であるメリットはあまり見当たりませんでした。

なので、デフォルトのPlusを選択。

Eliteの方がディスプレイもよくなるらしいけど、そこのこだわりもあまりなく。

11世代でもいいなら、Amazonも狙い目。

Surface Proがもっと安く買えないかは、検討中もかなり調べました。

最新の12世代は、今のところ公式サイトか家電量販店が選択肢になりそう。

ただ、前世代の11世代でもよければ、Amazonでかなりお安く手に入る。

選べる仕様は限られるが、かなりアリ。

実際、私も迷いました。前世代とはいえ、十分高性能で現役。

それでいて、最新モデルより10万円近く安くなる場合も。

マイクロソフト Surface Pro（第 11 世代）13 インチ Snapdragon X Elite 16GB 512GB プラチナ OLED ZIA-00011

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ポチップ

在庫限りにはなるので、早めに検討したいですね

ペン付きキーボードも単体で売っている。こちらも公式より安い。

マイクロソフト Surface Pro キーボード（ペン収納付き/スリム ペン付き）/ デューン / 8X6-00163

マイクロソフト

¥26,700 （2026/09/08 07:00時点 | Amazon調べ）

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Surface Pro使用感レビュー

購入後の使用感をレビューします。

1日で届いた

公式サイトで買うと、翌日に届いた。速い。

箱を開ける瞬間はワクワクしますね〜

キーボードをつけると、こんな感じ。

キーボードのカラーもデューンで合わせました。

当たり前だけど、サクサク動く。

言うまでもないかもだけど、サクサク動きます。

4万円台のパソコンからの乗り換えなので、当然サクサク。

マルチデスクトップも余裕。

ちなみに、まだCopilot PCのAI機能はあまり試せていない。

そのうちレビューしたいと思います。

Arm製プロセッサでアプリが動くか

よくネットで調べていて見かけるのが、

「SurfaceはArm性のCPUだから、非対応のアプリがある」

と言うもの。

これは正直、不安要素の1つでした。

非対応のアプリもエミュレーターで動かせるらしいので、そこまで致命傷にはならなさそうですが。

自分が実際にダウンロードして試した結果を残しておきます。

ChatGPT（Codex）

最近いちばん使ってるアプリ。

これが動かなかったら泣く。

結果、特に問題なく動作しました。

これまではMacで使っていましたが、Macのアプリと比較してもまったく問題なく動きます。

その他

• Antigravity
• VS code
• Kindle プレビューワー

あたりは大丈夫でした。

ひとつだけ、「Workflowy」という私が愛用しているツールのデスクトップアプリは、入力遅延が目立ったので、使用を断念。（これがArm製の影響なのかは分からない）

WorkflowyはWebアプリが優秀なので、ブラウザで使うことにします。

実は一番のメリットかも。机の上がスッキリ…！

冒頭でも述べたが、キーボードを外してPC本体だけ置けるので、机の上が超スッキリ。

実は一番満足している点かも。

ちなみに、写真見るとわかりますが、画面の光沢が強いので、ライトの映り込みがあります。
ただ、画面の角度を調整したら、特に問題には感じませんでした。

ちょっと高さを上げる

しばらく使っていると、セカンドモニターとの画面の高さの差が気になってきました。

デスクにSurface Proを直置きだと、画面の位置が低いので、長時間の作業だと心なしか首がしんどいなあと。

というわけで、パソコン台の購入を検討。

いろいろ調べると、よくあるモニター台は、幅が大きめで、Surface Proを載せるにはデカすぎる。

そんななか見つけたのが、こちら。

リヒトラブ パソコン台 モニター台 木目調 MDF 机上台 スリム ナチュラル 幅34×奥行20×高さ8cm ロータイプ 耐荷重15kg A8004-35

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幅34センチで、30センチのSurface Proを乗せるのにピッタリ。

モニター台でよく見かけるリヒトラブ製なので安心。

狭い机でも置けるくらいのサイズ感の、このモニター台がベストでした。

これを買って画面の高さを上げようと思います。

おわりに

Surface Proの使用感には、非常に満足しています。

完成度も高く、所有欲？も満たしてくれました。

ただ、公式サイトで最新のを買うとかなり高額だったのも事実。

「ほんとに買ってよかったんだろうか」と頭をよぎることもある。

• 必ずしも最新でなくてもよい
• 出費を抑えたい

という方には、前世代のSurface Proが在庫限りで安く買えるチャンスなので、こっちもアリだと思います。

マイクロソフト Surface Pro（第 11 世代）13 インチ Snapdragon X Elite 16GB 512GB プラチナ OLED ZIA-00011

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参考になれば幸いです。

今、AIエージェントの「Codex」が話題ですね。

これまでの対話型AIと違って、ファイル操作など、実際の作業を任せることができます。

この記事では、WindowsにCodex（ChatGPT）アプリをインストールする方法を、スクショ付きで解説します。

あと、リモート接続の設定方法も紹介します。

スマホから進捗を確認し、外出中でも作業を指示できるので、劇的に生産性が上がります。

まずはPC上で、Codexがファイルを触る感覚を試してみよう

プロフィール

とさか （登坂 圭吾）

• 大手メーカー会社員
• 残業ゼロで会社の最高評価を獲得
• 飛び級、同期最速で昇進
• AIを使った副業で月10万円稼ぐ

Codexをインストールすると、まず何ができる？

CodexをWindowsに入れると、PC内のファイルやローカルツールを使う仕事を任せられます。チャット画面で答えをもらうだけではなく、実際にファイルが変わる。最初に感じる面白さは、ここです。

作業を実行するのは、ファイルやツールが入っているWindows PCです。

最初はPCの前で、変更されたファイルを開いて確認するのがおすすめ。頼んだ内容が形になる感覚をつかめます。

「何を頼めばいい？」と迷う方は、こちらもどうぞ。インストール直後に試すタスクを選びやすくなります。

あわせて読みたい

Codexの活用事例10選｜コーディング以外の仕事で何ができる？ Codexはプログラミング用のAIとして知られていますが、コーディング以外の仕事にも活用できます。 ただ、「仕事に使える」と聞くだけでは、自分なら何を任せられるのか…

WindowsにCodexをインストールする手順

Codexは、Windows版のChatGPTデスクトップアプリの中から使います。ここからは、ダウンロード、インストール、サインイン、初期設定、Codexを開くところまで。順番に進めていきましょう。

1. Windows版のChatGPTをダウンロードする

まずは、OpenAI公式サイトからWindows版をダウンロード。

ブラウザのダウンロード一覧にChatGPT Installer.exeが表示されたら、そのファイルを開きます。

2. インストールが終わるまで待つ

インストールが始まると、Microsoft Storeの画面が表示されることがあります。あとは完了まで待つだけ。

3. ChatGPTアカウントでサインインする

アプリが起動したら「サインインに進む」を選び、普段使っているChatGPTアカウントでログインします。

ワークスペースを選ぶ画面が表示されたら、スマホのChatGPTアプリと同じワークスペースを選び、「続行」へ。

4. 初期質問に答えてセットアップを進める

最初だけ、仕事に近い分野を尋ねる画面が出ることがあります。近いものを選んでもいいし、迷ったらスキップでも大丈夫。

Windowsの確認画面で、ChatGPTがこのPCに変更を加える許可を求めたら、発行元がOpenAI LLCであることを確認。「はい」を選びます。

5. 左上のメニューからCodexを開く

セットアップが終わったら、ChatGPTデスクトップアプリの左上メニューから「Codex」を選択。ここで準備完了です。

最初に頼むなら、コピーしたWordファイルの文章を整える仕事など。変更前後を比べやすくて、おすすめです。

私も最初に試して、本当にローカルのファイルを編集できていることに感動しました。

対話するだけのAIとは、大きく違いますね。

最初はコピーしたWordファイルなら、変更を比べやすい

Codexを使い始めた方は、本で学んでおくと、一気にマスターできます。おすすめの本はこちらにまとめています↓

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【2026年9月】Codexのおすすめ本12選｜非エンジニアが仕事で使うための学び方 「Codexを本でじっくり学びたい」 「プログラミング未経験でも読める本を知りたい」 Codexの本を探してみると、似たタイトルのKindle本がずらっと出てきます。 正直、ど…

スマホからWindows PCへリモート接続する手順

ここからは、外出先でも作業を追いかけたい方向けの追加設定です。

PCとスマホは、同じChatGPTアカウントとワークスペースでサインインした状態で接続します。

1. 設定から「接続」を開く

Codex画面の設定を開き、左側メニューの「接続」を選択。

2. このPCをリモート操作する設定を始める

「このPCを操作」タブで「追加」を選びます。表示された案内に沿って、「始める」へ。

続いて「このコンピューターの操作を許可しますか？」と表示されたら、内容を確認して「許可」を選択。許可済みのスマホからこのPCへ接続する準備が整います。

3. スマホで承認する

PCにQRコードが出たら、スマホのカメラで読み取ります。ChatGPTアプリが起動したら、このPCへのアクセスを承認。

「接続されました」と出たら設定完了。スマホのChatGPTアプリで「リモート」を開き、接続したPCを選べば、タスクの開始や再開ができます。

いくつかチェックする項目がありますが、「PCをスリープ状態にしない」にはチェックを入れておきましょう。

スリープしてしまうと、スマホから接続できなくなるので。

（補足）リモート接続を使う場合のWindows側のスリープ設定

ここは、私が一番迷ったところ。

さっきは、ChatGPTアプリ側で「スリープさせない」を選択しましたが、スリープの設定はWindowsのOS側にもあります。

Windowsの「設定」から、下記を選択できます。

結論からいうと、Codexの設定が優先されるようです。

Windows側を、「5分でスリープする」にしていても、スリープされませんでした。

リモート接続を使うなら、次の設定がよさそうですね。

PCやアプリのバージョンで挙動は変わるかもしれません。最初は自宅で数分待ち、スマホから接続できるか試しておくと安心です。

リモート接続を使うと、昼休みに次の指示を出せる

私は副業にCodexを使っていますが、PCの前でまとまった時間を取れるのは早朝だけです。

ただ、Codexでリモート接続できるようになってからは、会社の昼休みにスマホで途中経過を確認できるようになりました。

作業が完了していたら、その場で次の指示。帰宅まで待つ必要がありません。

修正も昼休みのうちに頼めるので、PCを止めずに次の工程へ進められるわけです。

翌朝は、成果物の確認や、自分にしかできない判断から始められます。

裏で動いてくれるから生産性が倍くらいになった

まとめ：まずはWindowsにインストールして試そう

まずはWindowsへCodexを導入し、コピーしたWordファイルの編集など、小さな仕事を一つ頼んでみましょう。ローカルのファイルを実際に触れることが、Codexの大きな特徴です。

• Windows版のChatGPTをダウンロードしてサインインする
• 左上のメニューからCodexを開く
• コピーしたWordファイルなど、結果を比べやすい仕事を頼む
• 必要になったら、スマホとのリモート接続を追加する

まずは小さな仕事を一つ。PCで結果を確認してみてください。外出先からも続けたくなったら、そのときにリモート接続を追加すればOKです。

手元にいない間もPCで仕事が進む。その感覚を一度体験すると、使い方が広がると思います。

画面や設定項目は更新されることがあります。最新情報は、OpenAI公式のリモートガイドとリモート接続の詳細ガイドで確認してください。

Codexを使い始めた方は、本で学んでおくと、一気にマスターできます。おすすめの本はこちらにまとめています↓

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Antigravityを使ってみたい。

でも、ダウンロード画面や拡張機能の検索結果を見ると、似た名前の選択肢がいくつか出てきます。

この記事では、Windowsで普段のVS CodeにGoogle公式のAntigravity拡張機能を追加する手順を紹介します。

VS Codeのインストールから、日本語化、Googleアカウントでのログインまで。
最後に、ファイル一覧を消さずに会話できる右サイドバーの配置も紹介します。

画面の意味を確認しながら、ひとつずつ進めれば大丈夫です

まず確認：Antigravityにはいくつかの使い方がある

Google Antigravityには、いくつかの入り口があります。

仕事の進め方に合うものを選べばOKです。

普段からVS Codeでファイルを開いたり、Markdownを書いたり、コードを確認したりするなら、VS Code拡張機能から始めると、いつもの作業画面を変えずに使えます。

AIエージェントの考え方や、仕事での使いどころを先に掴みたい場合は、こちらの本も参考になります。

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インストール前に用意するもの

用意するものは、3つです。

公式ドキュメントでは、VS Code 1.90以降と、無料プランを含むAntigravityの利用資格が案内されています。

• Windows 10またはWindows 11のパソコン
• ログインに使うGoogleアカウント
• Visual Studio Code（VS Code）

VS CodeをWindowsにインストールする

まずはVisual Studio Code公式サイトを開きます。

個人のパソコンで使うなら、通常はUser setup（ユーザーインストーラー）で問題ありません。

ダウンロードされたら、ダウンロードフォルダーで、VS Codeのインストーラーをダブルクリックします。

「同意する」を選択して「次へ」。

インストール先を指定して「次へ」。

スタートメニューフォルダーは初期値のまま、「次へ」をクリック。

「PATHへの追加」にチェックを入れた状態で、「次へ」。

設定内容を確認して、「インストール」を押します。

インストールされたら、「Visual Studio Codeを実行する」にチェックを入れ、「完了」。

VS Codeを日本語表示にする（必要な場合のみ）

VS Codeは、初期状態では英語表示です。

英語のままでも使えます。ですが、初めてなら日本語化しておくと、これから出てくる設定画面を追いやすいと思います。

1. VS Codeを開き、Ctrl＋Shift＋Xを押す
2. 検索欄にJapanese Language Packと入力する
3. 提供元がMicrosoftの「Japanese Language Pack for Visual Studio Code」を選ぶ
4. 「Install」を押し、表示された「Change Language and Restart」を選ぶ

拡張機能の検索欄に「Japanese Language Pack」と入力。

「Change Language and Restart」をクリック。

拡張機能を入れる画面も、このショートカットで開けます

Google公式のAntigravity拡張機能を追加する

ここからAntigravityを追加します。

検索結果には、名前の似た拡張機能が出ることがあります。
名前だけでなく、提供元が「Google」かを確認してからインストールしましょう。

1. 左側の「拡張機能」アイコンをクリックする（またはCtrl＋Shift＋X）
2. 検索欄にGoogle Antigravityと入力する
3. 提供元がGoogleの「Google Antigravity」を選び、「インストール」を押す
4. 「発行元のGoogleを信頼しますか？」と表示されたら、内容を確認して「発行元を信頼してインストールする」を選ぶ

拡張機能の検索欄に「Google Antigravity」と入力。

提供元がGoogleであることを確認して、「発行元を信頼してインストールする」をクリック。

Googleの公式拡張機能だと確認できないものは、インストールしないでください。
追加が終わったら、アクティビティバー（画面左のバー）のAntigravityアイコンから初回設定へ進みます。

Googleアカウントでログインし、初期設定を終える

インストールが終わると、左側のアクティビティバーにAntigravityのアイコンが表示されます。

アイコンをクリックして「Continue with Google」を選び、ブラウザに表示される案内に従ってGoogleアカウントへログインしましょう。

Antigravityアイコンを開き、「Continue with Google」をクリック。

ブラウザを開く確認が出たら、「開く」をクリック。

ログインに使うGoogleアカウントを選択。

画面の内容を確認して、「ログイン」をクリック。

初回設定では、次のような画面が表示されることがあります。

• Security Notice & Data Use：利用データをサービス改善に役立てるかの確認
• Build with Google：Googleの開発向けプラグインを選ぶ画面

データ利用への協力は、任意の選択として表示される場合があります。

原稿、メモ、仕事用のファイルを扱う予定なら、まずは内容をよく確認しましょう。必要がなければ、オフのまま進める選択もできます。

プラグインの選択は、迷ったら何も選ばずに完了して構いません。あとから設定で見直せます。

データ利用のチェック内容を確認し、「Next」をクリック。

必要なプラグインだけを選択。迷ったら、何も選ばずに「Finish」をクリック。

フォルダーを開くときは「信頼」を確認する

作業フォルダーを開くと、「制限モード」や「このフォルダーを信頼しますか？」と表示されることがあります。

制限モードだと、Antigravityの拡張機能は使えません。以下手順で設定しておきましょう。

VS Codeで作業したいフォルダーを開きます。

制限モードの通知が出たら、「管理」をクリックして信頼設定を確認。

自分で作ったフォルダー、または内容を確認できるフォルダーなら「信頼する」を選んで大丈夫です。一方で、ダウンロードしたばかりのファイルや、出所が分からないフォルダーは、内容を確認するまでは制限モードのまま開くのがおすすめです。

中身を確認できるフォルダーだけ、「信頼する」を選択。

Antigravityは右サイドバーに置くと使いやすい

Antigravityの画面は、右サイドバーに置くのがおすすめです。

左側に置くと、エクスプローラーのファイル一覧と同じ場所を使い、フォルダーを確認するたびに、表示を切り替えることになってしまいます。

右側に置けば、左でファイル一覧、中央で編集中のファイル、右でAntigravityとの会話を同時に見られます。

依頼文を書きながら、対象ファイルや変更内容を確認しやすくなります。

1. メニューの「表示」→「外観」→「セカンダリ サイド バー」を選ぶ
2. 右側にサイドバーが表示されたら、Antigravityの見出し部分を右側へドラッグする
3. 左にエクスプローラー、右にAntigravityが表示されることを確認する

「表示」→「外観」→「セカンダリ サイド バー」を選び、Antigravityを右側へドラッグして移動。

ファイルを見失わずに会話できる配置です

VS CodeにGoogle公式のAntigravity拡張機能を入れれば、普段のエディタの中でAIエージェントと作業できます。

最初は、信頼できる小さなフォルダーを開いてみましょう。

「このファイルを要約して」「次にやることを整理して」のような短い依頼から試すと、画面の使い方がつかみやすいと思います。

公式の仕様や画面は更新されることがあるため、迷ったときはGoogle AntigravityのVS Code向け公式ガイドも確認してみてください。

Codexに記事や画像の作成を頼めるようになると、仕事が進むのは速い。

その一方で、作業が増えるほど「これ、どこまで進んだ？」となる。人間の頭の中だけで把握するには、少しずつ限界がある。

そこで作ったのが、人間とAIが同じ場所を見る、WorkflowyのAIマネジメントボードだ。

AIが働くほど、共有するタスク置き場が必要になる

人間とAIで共有するタスクボードを作りたい

今回作りたいのは、人間とAIで共有するタスクボードだ。

Workflowyなら、タスクを好きなだけ階層化できる。人間が普段から使っているアウトライナーなので、AIのために新しい管理画面へ移る必要もない。

AIだけが編集するならMarkdownでもよい。しかし、人間も毎日触る場所ならWorkflowyの操作感がいい。人間とAIが一緒に使う場所として、今回はWorkflowyを選んだ。

Workflowyそのものの使い方から知りたい場合は、こちらも参考になると思う。

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まずはCodexとWorkflowyをつないだ

ボードを共有するには、CodexがWorkflowyを読める状態にする必要がある。そこでWorkflowy CLIとMCPを使い、CodexからWorkflowyへ接続した。

最初は、MCPとAPIの違いもよくわからなかった。MCPはオンラインサービスそのものではなく、AIが外部の道具を使うための接続口のようなもの。今回のケースでは、MacにWorkflowy CLIを入れ、Codexがそこを通じてWorkflowyを操作する形になる。

CLIのインストール、APIキーの発行、認証の流れは別記事にまとめた。ここを済ませると、CodexがInboxや指定したノードを読めるようになる。

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接続できても、いきなり全部を編集させるのは怖い

ボードの外は読めても、編集できないように

私のWorkflowyには、長年ためてきたメモやアイデアがある。誤って消えたら本当に困る。

8万ノードが消えたらまじで絶望する

そこで、編集可能な範囲を「AIマネジメントボード」ノードの配下だけに限定した。

• 通常のWorkflowy MCP：検索・閲覧だけ
• 安全ボード用MCP：ボード内での追加・更新・移動・完了だけ
• フック：通常のMCPで編集しようとしたら止める

安全ボード用MCPは、書き込みのたびに対象ノードの親パスを確認する。AIマネジメントボードの配下だと確かめられない場合は、操作を拒否する仕組みだ。

削除、一括変更、ミラー操作、ボード外への移動も使えない。完了したものは消すのではなく、完了タスクへ移す運用にした。

実際に作ったAIマネジメントボード

ボードの大枠は、普段の仕事の流れに合わせて次の6つにした。

• 指針
• 全アイテム
• タスク（未着手）
• 今週のタスク
• 実行中タスク
• 完了タスク

「指針」には、たとえば事業のコンセプト、商品構成、購入後ページ、集客導線、優先順位を置く。日々の小さな作業だけでなく、どこへ向かうかも同じボードで見られるようにした。

実行中タスクには、いま進めている仕事だけを置く。未着手の候補まで全部入れると、目の前の作業が見えにくくなるからだ。

Codexに任せた操作も、意外と普通だった

最初のテストでは、実行中に作った「テストタスク」を完了タスクへ移動してもらった。

このときも、いきなり操作はしない。まず実行中タスクと完了タスクを読み、対象のIDと日付の書式を確認する。そのあと名前を更新して、完了タスクへ移動。最後にもう一度読み直して、移動できたことを確認する。

完了日は文字列ではなく、Workflowyの日付機能として追加できた。Codexが日付チップ用の形式を渡すと、Workflowy側ではカレンダーとして扱える。

タスクはAIが勝手に増やさない

ここは途中で決めた大事なルールだ。

チャットには、相談、アイデア、感想も混ざる。会話に出たことを何でもタスク化すると、ボードがすぐ散らかる。

タスクを作るかどうかは人間が決める。Codexは「追加して」「実行中へ移して」と明示されたときだけ編集する。

• 作業途中の完了：実施内容と、次に人間がやることを残す
• タスク全体の完了：完了日を付け、完了タスクへ移動する
• 不要になったタスク：削除せず、必要なら完了タスクへ移す

AIに任せる範囲は、広いほど便利とは限らない。人間が決めるところと、AIが進めてよいところを分けるほうが、長く使いやすいと思う。

まずは小さな共有ボードから

AIマネジメントボードは、人間が方針と優先順位を持ち、AIが同じボードを見ながら作業を進めるための共有場所だ。

今回のように、編集できる場所を最初から狭くしておくと、安心して試せる。

まずは「実行中」と「完了」の2つだけでも十分だと思う。

人間の判断とAIの作業を、同じ場所でつなげる

接続から試したい場合は、先にWorkflowy MCPとCodexをつなぐ手順を確認してみてほしい。

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プロフィール

とさか （登坂 圭吾）

• 大手メーカー会社員
• 残業ゼロで会社の最高評価を獲得
• 飛び級、同期最速で昇進
• AIを使った副業で月10万円稼ぐ

Workflowyにあるタスクを、AIと人間の両方が見て更新できる「AIマネジメントボード」にしたい。

そう考えて、CodexとWorkflowyをMCPでつないでみた。

ところが最初は、MCPとAPIの違いすら、よくわからない。

• 「MCPもAPIと同じようなもの？」
• 「ローカルに何かインストールするの？」
• 「APIキーはどこに書けばいい？」

と、疑問が次々に出てくる。

CLI（黒い画面）にも不慣れだったが、公式手順を一つずつ確認すると無事に接続できた。

この記事では、Workflowy CLIのインストールから、APIキー認証、CodexへのMCP登録までを解説する。

ターミナル初心者でも、順番どおりやれば大丈夫！

プロフィール

とさか （登坂 圭吾）

• 大手メーカー会社員
• 残業ゼロで会社の最高評価を獲得
• 飛び級、同期最速で昇進
• AIを使った副業で月10万円稼ぐ

Workflowyそのものの使い方から知りたい方は、先に次の記事をご覧ください。

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Workflowy MCPをCodexへ接続する手順

まずはとにかく、手順を解説する。

初心者向けの疑問点（というか、私がつまづいた点）は後半にまとめたので、そちらも見てから作業を進めると納得感があると思う。

1．Workflowy CLIをインストールする

macOSまたはLinuxでは、公式ヘルプに載っている次のコマンドをターミナルで実行する（出典：Workflowy CLI公式ヘルプ）。

curl -fsSL https://github.com/rodolfo-terriquez/workflowy-cli/releases/latest/download/install.sh | bash

インストールできたら、ターミナルを起動して、次のコマンドで確認する。

wf --version
command -v wf

command -v wfで表示されたパスは、あとでCodexへ登録するときに使う。

私のMacでは、/Users/ユーザー名/.local/bin/wfという形だった。

2．Workflowy APIキーを発行する

Workflowyへログインした状態で、Workflowy公式のAPI Keyページを開く。

ここでAPIキーを発行する。

3．wf loginでAPIキーを入力する

ターミナルで、次のコマンドを実行する。

wf login

APIキーを求められたら、先ほど発行したキーを貼り付ける。入力内容は画面に表示されないが、そのままEnterを押してOK。

Workflowy CLI公式ヘルプでも、対話形式のwf loginが推奨されている。

と出れば認証成功だ。

4．キャッシュを同期して診断する

ログイン後は、公式手順どおりに同期と診断を実行する（出典：Workflowy CLI公式ヘルプ）。

wf cache:sync
wf doctor

wf cache:syncは、Workflowyの内容をローカルへ同期するコマンドだ。

私の場合、ノード（項目）が8.6万個ほどあるが、約20秒で完了した。

wf doctorでは、ログインやキャッシュの状態をまとめて確認できる。

ずらずらっと情報が出てくるので、ざっと確認して次に進もう。

同期と診断が終わったら、試しにInboxを取得してみよう。

wf node:read @inbox

Inboxの項目が表示されれば、CLIからWorkflowyを読み取れている。

Inboxのノードを作っていない（削除した）人は、別のノードで試してみよう。

5．CodexへWorkflowy MCPを登録する

次に、Workflowy CLIをMCPサーバーとしてCodexへ登録する（出典：OpenAI「MCP」）。

codex mcp add workflowy -- /Users/ユーザー名/.local/bin/wf mcp

/Users/ユーザー名/.local/bin/wfの部分は、command -v wfで確認した自分のパスへ置き換える。絶対パスで登録しておけば、Codexから起動したときもwfを見つけやすい。

この登録作業は、Codexにやってもらってもいい。今回、私は次のように頼んだ。

Workflowy CLIをMCPサーバーとして登録して

登録後は、Codexアプリを再起動する。

6．接続状態を確認する

最後に、次のコマンドで登録内容を確認する（出典：OpenAI「MCP」）。

codex mcp get workflowy

私の環境では、enabled: trueと表示された。

これで接続は完了。おつかれさまでした。

後半では、私が進める中で疑問に感じた点をまとめてある（普段CLIを扱わないような初心者向けです）。

MCPとは？APIとの違い

MCPとAPIは何が違うのか？私はここでつまずいた。

それぞれの役割をまとめてみた。

MCPは、AIが外部ツールを使うための共通ルールだ。今回の場合は、CodexがMCPクライアント、手元で動くWorkflowy CLIがMCPサーバーになる。

次のような流れ。

Codexから命令を受けたWorkflowy CLIが、ローカルキャッシュやWorkflowy APIを使って、実際のデータを読み書きする。この流れがわかると、MCPとAPIを混同しなくなった。

MCPとAPIは違う階層の仕組みなんですね

詳しい仕様は、OpenAIのMCP解説とWorkflowy APIリファレンスで確認できる。

Workflowy Desktop MCPとCLI、どちらを使う？

もう一つ迷ったのが、Workflowy公式ヘルプに「Workflowy Desktop MCP」と「Workflowy CLI」の両方が載っていたことだ。

今回インストールしたのは、Workflowy CLI だ。

私の場合、操作は基本的にAI（Codex）にやってもらうつもり。だからデスクトップアプリ（GUI）は不要だ。

コマンド操作や自動化にも広げたいため、MCPサーバーを内蔵したCLI版を選んだ。

インストール前には、Workflowy CLI公式ヘルプで最新版を確認してほしい。

まとめ：Workflowy MCPはCLI版でもCodexにつなげる

Workflowy CLIをインストールし、APIキーで認証する。あとは、内蔵のwf mcpをCodexへ登録すれば接続できる。

• MCPはAIとツールをつなぐ共通ルール
• Workflowy APIはデータを読み書きする窓口
• Workflowy CLIはAPIとMCPを橋渡しするローカル実行役
• 対話式のwf loginならAPIキーをシェル履歴へ残しにくい
• 接続後は、AIの操作範囲と確認ルールを先に決める

私もMCPの仕組みがわからず、CLIにも慣れていなかった。それでも、手順どおりに進めれば接続できた。

次はWorkflowyを安全に操作するCodexスキルを作り、人間とAIで使うAIマネジメントボードへ進みたい。

次は安全に操作するスキルを作る

接続できたので、次はいよいよAIマネジメントボードを作る。ただ、その前にCodexがWorkflowyを安全に扱うためのスキルを用意したい。

• 最初は読み取りと検索を中心にする
• 作成・移動・完了・削除の権限を分ける
• 削除や大量変更は実行前に確認する
• 対象ボードや親ノードを明示する
• 変更内容を人間が追える形で報告する

MCPでつながったからといって、いきなり何でも任せるのは怖い。AIが触っていい場所と、実行前に確認する操作を先に決める。

そのうえで、「未着手・実行中・完了」のボードを作っていきたいと考えている。

接続の次は、AIへ渡す安全ルールを作る

Workflowyの基本機能や活用例もあわせて知りたい方は、使い方をまとめた次の記事も参考にしてほしい。

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OneNoteに書いたメモは、どこへ保存されているのでしょうか。

WordやExcelなら、エクスプローラーでファイルを探せます。

一方のOneNoteは、自動保存と同期が中心です。ファイルの実体が見えにくく、パソコンを更新するときに不安になりやすいんですよね。

私も会社のパソコンを更新するとき、「どこに保存しておけば、新しいパソコンでも開けるのか」がよく分かりませんでした。

この記事では、Windows 11のMicrosoft 365版OneNoteを中心に、保存先の確認方法、バックアップの場所、安全な移動方法を解説します。

プロフィール

とさか （登坂 圭吾）

• 国立大学の院卒。修士論文は100ページ超え
• 研究開発職として、社内の技術文書コンテストで優勝

OneNoteの保存先はアカウントと使い方で変わる

結論からいうと、現在使っているOneNoteのノートブックは、OneDriveまたはSharePointに保存されているケースが中心です。Microsoftも、クラウド型ノートブックの保存先としてOneDriveとSharePoint Onlineを案内しています。

ただし、Windowsデスクトップ版では、PC内だけに保存したローカルノートブックが残っている場合もあります。

私はプライベートでは個人用OneDrive、会社では自分に割り当てられた組織用OneDriveを使っています。

この形なら、同じアカウントでサインインした新しいパソコンからノートブックを開けます。

まずは「どのアカウントのクラウドにあるか」を確認しよう

保存先が分かったら、OneNoteを仕事や勉強でもっと活用したい方は、基本から学べる本も参考になります。

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OneNoteの保存先を確認する方法

Windows 11のMicrosoft 365版OneNoteなら、最初にOneNoteの［情報］画面を確認するのが分かりやすいです。

OneNoteの［ファイル］→［情報］で確認する

1. 保存先を調べたいノートブックを開く
2. 画面左上の［ファイル］をクリックする
3. ［情報］を開く
4. ノートブック名の下にある場所またはURLを確認する

URLにonedrive.live.comなどが含まれていれば個人用OneDrive、会社名を含むMicrosoft 365のURLやSharePointのURLなら、組織のクラウドに保存されていると判断できます。

PC内のフォルダーパスが表示されるなら、ローカルノートブックです。

クラウド型とローカル型の違いは、Microsoft公式の「OneNoteでノートブックストレージを管理する」にもまとまっています。

OneDriveまたはSharePointでノートブックを探す

パソコン更新前は、ブラウザーから保存先を確認しておくと安心です。

1. OneDriveまたは会社のMicrosoft 365へサインインする
2. OneNoteと同じアカウントか確認する
3. ノートブック名で検索する
4. 見つかったノートブックをブラウザーで開く

私の個人アカウントの場合は、マイファイル → ドキュメントの中にありました。

ブラウザーで最新のページまで開ければ、クラウドへの同期を確認できます。

同期状態も一緒に確認する

保存先がOneDriveでも、更新内容がまだ同期されていなければ、新しいパソコンには反映されません。

［ファイル］→［情報］→［同期状態の表示］を開き、エラーがないことを確認しましょう。

手動同期の操作は、Microsoft公式の「OneNoteでノートブックを同期する」でも確認できます。

ノート本体・キャッシュ・バックアップは別物

OneNoteの保存先が分かりづらい理由は、パソコン内にあるデータが1種類ではないからです。

ノートブック本体はOneDriveやSharePointにある

クラウド型ノートブックの本体は、OneDriveまたはSharePointにあります。

個人のメモは個人用OneDrive、会社の自分用メモは会社から割り当てられたOneDriveが基本です。

チームで継続的に共有するノートブックは、個人のOneDriveよりも、会社のルールに従ってSharePointやTeamsにひもづく場所を選ぶ方が引き継ぎやすいでしょう。

会社の情報を個人用Microsoftアカウントへ保存しないでください。保存場所は勤務先の情報管理ルールを優先します。

キャッシュがあるからオフラインでも作業できる

OneNoteは、開いたノートブックの内容を端末側にも保持します。

そのため、インターネットにつながっていない場所でも、開いたことのあるページを確認したり編集したりできます。

私がOneNoteを好きな理由の一つも、オフラインでも作業を止めなくてよいことです。

再びオンラインになると、変更内容がOneDriveやSharePointへ同期されます。

キャッシュは便利だけど、バックアップ代わりにはしないでね

バックアップは復元用に保存されるコピー

バックアップは、ノートブック本体とは別に作られる復元用データです。

Windowsデスクトップ版OneNoteでは、［ファイル］→［オプション］→［保存とバックアップ］で、バックアップフォルダーを確認できます。

一般的には、ユーザーフォルダー内のAppData配下にあるOneNoteのBackupフォルダーが使われます。

ただし、環境や設定で場所は変わります。パスを暗記するより、OneNoteの設定画面に表示された場所を確認する方が確実です。

バックアップ場所の変更手順は、Microsoft公式の「バックアップファイルの既定の保存場所を変更する」も参考になります。

パソコン更新前に確認すること

パソコンを更新するときは、ローカルのフォルダーを丸ごと探すより、クラウドへの同期を先に確認します。

• OneNoteの［同期状態の表示］でエラーがない
• ブラウザー版OneNoteで最新ページを開ける
• 使っているMicrosoftアカウントを確認した
• 必要ならバックアップを会社指定の安全な場所へコピーした
• 新しいパソコンで開けるまで旧パソコンのデータを消さない

OneNoteの保存先を変更・移動する方法

保存先を変更するときは、エクスプローラーでOneNote関連のフォルダーを直接移動する方法は避けます。

OneNote上で新しい保存先にノートブックを作り、セクションを移動またはコピーする方法が安全です。

1. 移動先のOneDriveまたはSharePointに新しいノートブックを作る
2. 元のノートブックでセクションを右クリックする
3. ［移動またはコピー］を選ぶ
4. 新しいノートブックを選び、最初は［コピー］する
5. 同期と内容を確認してから、不要な元データを整理する

共有ノートブックを移動すると、既存の共有リンクやアクセス権が引き継がれない場合があります。

新しい場所で共有設定をやり直し、関係者が開けることまで確認しましょう。

共有ノートブックについては、Microsoftも「新しい場所にノートブックを作成し、セクションを移動する方法」を案内しています。

OneNoteは自動保存｜保存ボタンがなくても大丈夫

OneNoteには、WordやExcelのような［上書き保存］ボタンがありません。

入力・編集した内容は自動的に保存され、クラウド型ノートブックならOneDriveやSharePointへ同期されます。

オフライン中の変更も、オンラインへ戻ったあとに同期されます。

OneNoteが作業内容を自動保存する仕組みは、Microsoft公式の「ノートとノートブックを保存する」でも説明されています。

保存ボタンを探すより、パソコン更新前や重要な作業後に「同期済みか」を確認するのがOneNoteの使い方です。

OneNoteを使った情報整理や仕事での実例を知りたい方は、こちらの記事も参考になります。

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まとめ：保存先と同期を確認すればパソコン更新も安心

OneNoteの保存先は、次の3つに分けて考えると分かりやすくなります。

• ノートブック本体：OneDrive、SharePointまたはPC内
• キャッシュ：オフライン作業を支える端末内データ
• バックアップ：復元に使う別コピー

パソコンを更新するときは、OneNoteの［情報］画面、ブラウザー版OneNote、同期状態の3つを確認すると安心です。

会社で使う場合は、自分用とチーム共有用を分け、組織が許可したOneDriveやSharePointへ保存しましょう。

新しいPCで開けるまで、古いPCのノートは消さないのが安心

Wordで文字を入力したら、配置した図形が勝手に動いてしまった。

せっかく位置を整えたのに、文書を開き直したら図形やテキストボックスがずれていると困りますよね。

図形のずれは、主に文字列の折り返しとアンカーの設定が原因です。

この記事では、Wordで図形がずれるときの最短の直し方と、文字入力・表・印刷など場面別の対処法を解説します。

プロフィール

とさか （登坂 圭吾）

• 国立大学の院卒。修士論文は100ページ超え
• 研究開発職として、社内の技術文書コンテストで優勝

Wordで図形がずれるときの直し方

図形が文字と一緒に動くときは、まず文字列の折り返しを「四角形」にし、ページ上の位置を固定します。

1. 文字列の折り返しを「四角形」にする

対象の図形を選択すると、右上に［レイアウト オプション］のアイコンが表示されます。

アイコンをクリックし、［文字列の折り返し］から［四角形］を選びます。

デフォルトの「行内」は、文字と同じ扱いになるため、文字を追加・削除すると一緒に移動します。「四角形」にすると、図形をページ上へ自由に配置しやすくなります。

2. アンカーを固定し、文字列と一緒に動かさない

続けて、［レイアウト オプション］の下部にある［詳細表示］をクリックします。

［レイアウト］ダイアログの［位置］タブで、次の2か所を設定してください。

アンカーとは、図形と文章を結びつける機能です。「段落に固定する」をオンにすると、図形が別の段落へ勝手に結び直されるのを防げます。

最後に［OK］をクリックしてください。文章を追加しても、図形の位置が変わりにくくなります。

まずは「四角形」と「位置固定」の2つを確認しよう

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Wordで図形がずれる原因と対処法

設定しても直らないときは、図形がずれるタイミングから原因を切り分けましょう。

原因1：図形が「行内」になっている

「行内」に設定された図形は、文字と同じように段落内へ配置されます。

図形の前に改行や文章を追加すると、文字に押されて図形も移動する仕組みです。

図形を好きな位置に置きたい場合は、文字列の折り返しを［四角形］または［前面］へ変更してください。

文章を避けて配置するなら「四角形」、文字の上に重ねるなら「前面」が便利

原因2：グリッドに合わせて移動している

図形をドラッグしたとき、置きたい位置へ細かく動かせない場合は、グリッドへの吸着が影響しているかもしれません。

［図形の書式］→［配置］→［グリッドの設定］を開きます。

図形同士に吸着する場合は、［描画オブジェクトをほかのオブジェクトに合わせる］のチェックを外します。

一定の間隔でしか動かせない場合は、［グリッド線が非表示のときに描画オブジェクトをグリッド線に合わせる］のチェックを外してください。

これで、細かい位置調整ができるようになります。

原因3：表のセル内に図形を入れている

表のセル内へ図形を配置すると、行の高さや文字量が変わったときに図形も動きやすくなります。

位置を優先したい図形は、いったん切り取って表の外側へ貼り付け、文字列の折り返しと位置固定を設定してください。

図形を表の内容として扱いたい場合は、「行内」のままセル内へ置き、セルの余白や行の高さを調整する方が安定します。

原因4：複数の図形がグループ化されていない

図形、テキストボックス、アイコンなどを組み合わせている場合は、個別に配置すると間隔がずれやすくなります。

複数の図形をまとめて選択し、［図形の書式］→［グループ化］を設定しましょう。

グループ化できない場合や、重なった図形を選択できない場合は、次の記事で対処法を詳しく解説しています。

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印刷やPDFで図形がずれる場合の確認ポイント

編集画面では問題がなくても、印刷プレビューやPDFで図形がずれることがあります。

ページサイズや余白を後から変えると、文書全体の改ページ位置が変わります。図形を配置する前に、［レイアウト］タブで用紙サイズと余白を決めておくと安心です。

また、相手の環境で編集される可能性がある文書は、WordファイルだけでなくPDFも添えると、完成時の見た目を共有できます。

Wordの図形がずれるときによくある質問

本文で触れていない、図形の位置調整に関する疑問をまとめます。

Wordで図形を少しずつ動かすショートカットはありますか？

Windows版Wordでは、図形を選択してCtrl＋矢印キーを押すと、細かく移動できます。

ドラッグでは位置を合わせにくいときに便利です。動かない場合は、図形の中の文字ではなく、図形の外枠を選択してください。

Web版Wordでも図形の位置を固定できますか？

Web版Wordは、デスクトップ版で設定した折り返しや位置を保持できます。

ただし、詳細なレイアウト設定を変更できない場合があります。［詳細表示］や［レイアウト］ダイアログが表示されないときは、デスクトップ版Wordで文書を開いて設定してください。

まとめ：折り返しと位置固定でWordの図形ずれを防ごう

Wordの図形が勝手に動くときは、まず文字列の折り返しを「四角形」に変更します。

次に、［アンカーを段落に固定する］をオン、［文字列と一緒に移動する］をオフにしてください。

• 文字入力で動く：ページ上の位置を固定する
• 細かく配置できない：グリッドへの吸着を解除する
• 表内でずれる：用途に応じて表の外へ移す
• 複数の図形がずれる：グループ化する

最初に用紙設定を決めてから図形を配置すると、後の修正も減らせます

Wordは意外と隠れた便利機能が多いため、書籍で体系的に学ぶと一気にWordマスターになれます。Wordのおすすめ本をまとめたので、参考にしてみてください↓

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Wordで作った文書のフォントを、まとめて変更したい。

ページ数が多い文書を、1か所ずつ直すのは大変ですよね。

すでに入力した文章を一度に変えるだけなら、文書全体を選択してフォントを指定するのが最短です。

一方、見出しを含めて後から管理しやすくするなら「スタイル」、特定のフォントだけ変えるなら「置換」が向いています。

この記事では、Wordのフォントを一括変更する3つの方法と、一部だけ変わらないときの対処法を解説します。

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とさか （登坂 圭吾）

• 国立大学の院卒。修士論文は100ページ超え
• 研究開発職として、社内の技術文書コンテストで優勝

Wordのフォントを一括変更する方法は3つ

フォントの一括変更は、何をまとめて変えたいかによって方法が変わります。

まずは、最も簡単な全選択から説明します。

最短：文書全体を選択して変更する

すでに入力されている文章をまとめて変えるなら、全文を選択してフォントを指定します。

これで、本文のフォントをまとめて変更できます。

短い文書なら、まずこの方法を試せばOK

ただし、ヘッダー、フッター、テキストボックスなどは、本文と編集領域が分かれています。

Ctrl＋Aだけでは変わらない部分があるときは、後半の対処法を確認してください。

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スタイルを使ってフォントをまとめて変更する

長い文書では、スタイルから変更する方法がおすすめです。

「標準」スタイルを変えると、そのスタイルが設定された本文へまとめて反映されます。

標準スタイルを使っている段落なら、ページ数が多くても一度に変更できます。

あとから文字を追加したときも、同じスタイルを使えば書式がそろいます。

見出しのフォントは見出しスタイルから変える

見出しには「見出し1」「見出し2」など、本文とは別のスタイルが使われています。

標準スタイルを変えても見出しが変わらない場合は、対象の見出しスタイルを右クリックし、［変更］からフォントを指定してください。

見出しごとの書式をきれいにそろえたい方は、こちらの記事も参考になります。

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新しい文書でも同じフォントを使う

今後作る文書でも同じ設定を使いたい場合、もっとも分かりやすいのは、Wordファイルを流用することです。

元のWordファイルをコピーし、中身を消して使い回せば、フォントや余白などの設定を引き継げます。

同じ形式の文書を何度も作るなら、Wordテンプレート（.dotx）として保存すると、元ファイルを残したまま新しい文書を作れます。

テンプレートから開くと、元のテンプレートは変更せず、同じ書式を引き継いだ新しい文書として作業を始められます。

また、スタイルの変更画面で［このテンプレートを使用した新規文書］を選ぶと、同じテンプレートから作成する文書にも変更を反映できます。

現在の文書だけ変えたい場合は、［この文書のみ］のままにしておきましょう。

置換で特定のフォントだけ一括変更する

「MS 明朝だけ游ゴシックへ変えたい」など、特定の書式だけを狙って変えるなら置換を使います。

文字そのものを変えずに、指定したフォントだけ置き換えられます。

検索欄や置換欄へ文字を入力する必要はありません。

うまくいかないときは、各欄を選択して［書式なし］を押し、前の検索条件が残っていないか確認しましょう。

日本語と英数字のフォントをまとめて設定する

Wordでは、日本語と英数字に別々のフォントを設定できます。

例えば、日本語を游明朝、英数字をTimes New Romanにそろえるといった使い方です。

論文や技術文書のように、日本語と英数字の書体を分けたい場合に便利です。

デザインタブで文書全体のテーマフォントを変える

文書がテーマフォントを使っている場合は、［デザイン］タブから見出しと本文の組み合わせを変えられます。

• ［デザイン］タブを開く
• ［フォント］をクリックする
• 使いたいフォントの組み合わせを選ぶ

テーマに連動している見出しと本文を、まとまりのあるデザインへ変えたいときに向いています。

個別に直接指定されたフォントには反映されない場合があるため、必要に応じてスタイルの設定も確認してください。

Wordでフォントを一括変更できない原因と対処法

一括変更したのに一部だけ元のフォントが残る場合は、文字がある場所と適用中のスタイルを確認します。

見出しに別のスタイルが設定されている

本文と見出しでは、使われているスタイルが異なります。

標準スタイルだけ変更した場合は、「見出し1」「見出し2」などのフォントが残ります。

変わらない文字へカーソルを置き、スタイル一覧で選択中のスタイルを確認してください。

テキストボックスやヘッダーは別に選択する

本文でCtrl＋Aを押しても、テキストボックスやヘッダー、フッターまで同時に選択できないことがあります。

対象の場所を開き、その中で文字を選択してフォントを変更しましょう。

• テキストボックス
• ヘッダーとフッター
• 脚注と文末脚注
• 図形内の文字

直接設定した書式が優先されている

一部の文字にフォントを直接指定していると、スタイルを変更しても見た目が変わらない場合があります。

対象文字を選択し、Ctrl＋Spaceを押すと、文字に直接設定された書式を解除できます。

ただし、太字や文字色などもスタイルの設定へ戻るため、必要な装飾まで消えないか確認してください。

日本語と英数字で別のフォントが使われている

日本語だけ変わる、英数字だけ元のままという場合は、フォント設定が分かれている可能性があります。

スタイルの［変更］から［書式］→［フォント］を開き、日本語用と英数字用をそれぞれ指定しましょう。

貼り付けた文章に元の書式が残っている

Webページや別のWord文書から貼り付けると、コピー元のフォントが残ることがあります。

貼り付け時に［テキストのみ保持］を選ぶと、貼り付け先のスタイルへ合わせやすくなります。

すでに貼り付けた後なら、対象範囲の直接書式を解除するか、置換で元のフォントを指定してください。

Wordのフォント一括変更でよくある質問

フォントの一括変更に関連する疑問をまとめます。

使いたいフォントが一覧に表示されないのはなぜですか？

パソコンにフォントがインストールされていない可能性があります。

フォントをOSへ追加した後、Wordを再起動してください。会社のパソコンでは、フォントの追加に管理者権限が必要な場合があります。

相手のパソコンで違うフォントに見えることはありますか？

相手のパソコンに同じフォントがない場合は、別のフォントへ置き換えて表示されることがあります。

共有する文書では一般的なフォントを使うか、Wordの保存設定でフォントの埋め込みを検討してください。

PDFにするとフォントが変わることはありますか？

通常のPDF出力では文書の見た目が保たれます。

ただし、埋め込みが許可されていないフォントなどでは置換される場合があります。

PDFを保存した後に開き直し、改行や文字化けがないか確認すると安心です。

まとめ：目的に合った方法でWordのフォントを統一しよう

Wordのフォントを一括変更する方法をまとめます。

• 今ある文章をすぐ変えるなら、Ctrl＋Aで全選択する
• 長い文書を管理しやすくするなら、スタイルを変更する
• 特定のフォントだけ変えるなら、書式の置換を使う
• 一部だけ変わらないときは、見出し・テキストボックス・直接書式を確認する

短い文書なら全選択で十分ですが、ページ数が多い文書ではスタイルを使うと後の修正がラクになります。

まずはCtrl＋Aで試し、変わらない場所だけ個別に確認しましょう

Wordは意外と隠れた便利機能が多いため、書籍で体系的に学ぶと一気にWordマスターになれます。Wordのおすすめ本をまとめたので、参考にしてみてください↓

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Codexはプログラミング用のAIとして知られていますが、コーディング以外の仕事にも活用できます。

ただ、「仕事に使える」と聞くだけでは、自分なら何を任せられるのか想像しにくいですよね。

この記事では、初心者にも用途が伝わりやすい仕事から、私が実際に進めている活用例まで紹介します。

• ExcelやCSVのデータ分析
• WordやPowerPointを使った文書・資料作成
• 情報収集とファイル整理
• ブログやKindleなど長いコンテンツの制作

Codexの便利なところは、回答を出すだけでなく、手元の材料から実際の成果物を作れることです。

この記事の下書きもCodexと進めています

プロフィール

とさか （登坂 圭吾）

• 大手メーカー会社員
• 残業ゼロで会社の最高評価を獲得
• 飛び級、同期最速で昇進
• AIを使った副業で月10万円稼ぐ

Codexがコーディング以外の仕事にも使われている理由

OpenAIによると、Codex利用者のうち知識労働者は約20％まで増えています。

コーディング以外の作業でも、5人に1人が使っているってこと

用途は、次のようなコーディング以外の仕事へ広がっています。

• レポートや資料の作成
• 表計算やデータ分析
• 情報収集と調査
• 繰り返し作業の自動化

詳しくはOpenAIの調査結果で確認できます。

OpenAI公式の日常業務ガイドでも、次のような活用例が紹介されています。

• 日次ブリーフと週次要約
• スライド作成と情報調査
• ファイル整理と表計算

Codexの基本操作から確認したい方は、先に導入記事を読むと、このあとの実例を試しやすくなります。

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Codexの仕事活用事例10選

ここからは、非エンジニアにも使いやすい仕事を中心に紹介します。

Excelデータを集計・分析する

ExcelやCSVファイルを渡すと、次のような作業を頼めます。

たとえば、「商品別の売上を月ごとに集計して、推移が分かるグラフを作って」と日本語で指示できます。

私の場合は、ブログ記事の検索キーワード整理でCodexを使っています。

具体的には、

• キーワードのリストが入った2つのCSVを統合する
• 重複を除いた1,022個のキーワードをExcelに整理する
• 検索数やブログとの親和性から、記事候補を見分ける表も作る

といった一連の作業をやってもらいました。
自分でやったら数時間かかりそうですが、Codexにお願いしたら、あとは放ったらかしでExcel表が出来上がります。

自分の作業量は従来の100分の1くらいになってる

過去のデータをもとに仕事の進め方や戦略を考える

私はCodexと一緒に事業戦略を考えることがよくあります。

「壁打ちならChatGPTとのチャットでいいのでは？」と思われるかもしれません。

でも圧倒的に違う点が、保持している背景情報やデータです。

Codexは、指定したフォルダにあるファイルを読み取ることができます。
なので、蓄積された過去の分析データや、これまでの成果物を元に、クリティカルな回答を返せます。

ChatGPTだと、ボンヤリした回答になるか、あるいは背景情報を人間がすべてプロンプトに打つ必要がありました。

しかも、CodexならAPIを使って必要なデータまで取ってきてくれます。
私のケースでは、サイトのアクセスデータを外部ツールから取得し、「直近のアクセスが〇〇だから次の手は〇〇」というような根拠を示してくれました。

そんな視点があったか！ってよくなります

人間がやろうとすると、ひと手間かかるデータ集めも、Codexなら自律的に進めてくれます。

Wordで報告書や長い原稿を作る

会議メモや参考資料を渡し、見出しや目次まで整えたWordの報告書として整理してもらえます。

長い文書では、次のような編集作業もまとめて頼めます。

• 内容に合う見出しを付ける
• 文体や表記をそろえる
• 誤字や分かりにくい表現を直す

文書の中身だけでなく、見出しや目次を設定したWordファイルとして受け取れるのも便利です。

私は副業でKindle（電子書籍）出版もやっていますが、原稿のWordファイルも作ってくれます。

章ごとの原稿をCodexと編集し、見出しや目次を設定した出版用のWordファイルへ変換しています。

原稿作成から出版用ファイルの準備まで、かなりの部分を半自動化できました。

指示一発で原稿ファイルが出てくるのすごい

写真やPDFから情報を読み取り、整理する

最近特に便利だな、と感じてる作業。

紙の書類（例えば領収書とか）を、スマホで写真とって、Codexに渡しています。

すると、画像から文字起こしして、テキストを構造化して、ファイルとして保存してくれます。

ChatGPTでもファイルの作成はできますが、指定のフォルダに格納して整理までしてくれるのはCodexならでは。

長いプロンプトを打たなくても、
「文字起こしして〇〇フォルダに入れておいて」
くらいの指示で勝手に進めてくれるのがほんと助かりますね。

マークダウンファイルとして保存しておけば、AIが再利用するのもラクです。

PDFも同じように読み込ませて要約できます。

「結論」「根拠」「注意点」のように確認したい項目を指定すると、あとから読み返しやすい形に整理できます。

複数のPDFを比較し、共通点と違いを表にする使い方もできます。

PowerPoint資料を作る

メモや調査結果をもとに、構成案だけでなくPowerPointファイルまで作れます。

先に対象者と発表時間を伝えると、スライドの枚数や情報量を調整しやすくなります。

資料の下調べからファイル作成まで同じ作業場所で進むため、文章を何度もコピーする手間を減らせます。

情報を調べて比較表にまとめる

複数のWebページや手元の資料を調べ、違いを比較できます。

私はブログ記事を作る前に、次の情報を調べてもらっています。

調査結果を表やメモとして残せるので、あとから根拠を確認しやすいですね。

ファイルを整理・変換する

フォルダ内に散らばったファイルを読み、名前や保存形式をそろえられます。

このあたりも、ファイルを操作できるCodexならではですね。

作業前に対象ファイルの一覧と変更予定を出してもらえば、まとめて処理する前に内容を確認できます。

それから実際の移動作業を指示すると、安心です。

フォルダ整理って、地味に時間とられるからな〜

タスクを整理して週報を作る

完了したタスクや作業メモを渡し、1日・1週間の仕事を整理できます。

私は毎週、完了タスクと実際に変更したファイルを突き合わせて、週次ログを作っています。

記憶だけで振り返るより、何を完成させ、何が残ったのかを正確に把握できます。

ブログ記事を作ってWordPressへ投稿する

過去の原稿や執筆ルールを読ませてから、新しいブログ記事を作れます。

このブログでは、記事を公開するまでの工程をCodexと進めています。

• 検索されるキーワードを調べる
• 記事の構成を設計する
• 草稿を作成する
• 関連記事へのリンクを確認する
• WordPressへ下書きとして送る

この記事も、私が方針を決め、Codexが既存資産を調べて下書きを作る形で進めました。
下書きを私が手直しすることで、ゼロから作るよりも高速で記事を作成できています。

定型作業を覚えさせて複数タスクを進める

毎回同じ手順で進める仕事は、手順書やSkillsとしてCodexに覚えさせられます。

私は、次の仕事について作業手順をファイル化しています。

仕事ごとにスレッドを分ければ、複数のエージェントを並行して動かせます。

人間の役割を「全部自分で作る」から「方向を決めて確認する」へ変えられるのが、大きなメリットです。

複数のAIを動かすと、人間のレビューが追いつかない問題も出てきます。私が7体から3体へ絞った理由と、優先順位の決め方はこちらで詳しく紹介しています。

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自分に合うCodex活用方法を選ぶ

最初に試す仕事は、Codexへ渡せる材料と、完成後に自分で確認できる成果物があるものを選ぶといいですね。

成果物を自分で見て判断できる仕事なら、Codexの出力を確認しながら改善できます。

最初から全部自動化しなくてOK

作業を頼むときは、次の4点を伝えます。

• 目的：最終的に何を完成させたいか
• 材料：どのファイルやデータを使うか
• 条件：変えてはいけない部分や文体
• 完了条件：どこまで確認したら終了か

一度うまくいった指示は手順書として残すと、次回から同じ説明を繰り返さずに済みます。

単発の質問ではなく、再利用できる仕事の流れを作ることがCodex活用のポイントです。

Codexの活用事例でよくある質問

プログラミング以外でもCodexを使えますか？

使えます。材料と成果物がファイルで扱える、次のような仕事から試しやすいです。

• Excelの集計
• Word文書の作成
• PowerPoint資料の作成
• 複数資料の情報調査

最初に試すならどの活用例がおすすめですか？

結果を自分で確認しやすい、Excelの集計や既存文章の整理がおすすめです。元ファイルをコピーしてから試してください。

Codexに仕事を全部任せても大丈夫ですか？

完成条件と確認方法を決め、変更内容や根拠を人が確認します。公開・削除・外部送信は特に慎重に扱いましょう。

まとめ：自分の仕事に近い活用例から試そう

Codexは、手元のファイルや情報を読み、確認できる成果物へまとめる仕事に活用できます。

• Excel・Word・PowerPointなどの一般業務
• PDF要約・情報調査・ファイル整理
• ブログ・WordPress・Kindleなどのコンテンツ制作
• Skillsや複数エージェントを使った定型業務の仕組み化

自分が普段使っている材料を一つ渡し、確認できる成果物を一つ作るところから始めると、使いどころが見えてきます。

まだCodexアプリを使ったことがない方は、導入記事の手順に沿って練習用フォルダから試してください。

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AIエージェントを使い始めると、どんどん仕事を任せたくなりますね。

ところが、複数のAIを並列で動かしてみると、今度は別の悩みが出てきました。

私も最初は、できるだけ多くのAIエージェントを動かそうと考えました。

実際に7体を並列で動かしてみたものの、結果は失敗。
成果物の確認や追加の指示が追いつかず、自分がボトルネックになったのです。

その後、同時に動かすAIを3体に絞りました。

3体なら手待ちがなく、1回約5分のレビューも無理なく回せています。

この記事では、Codexでブログ記事などを作りながら試している、AIエージェント時代のタスク管理方法を紹介します。

この記事でいうAIマネジメントとは、AIに仕事を任せるだけではありません。成果目標を決め、タスクの優先順位をつけ、進捗や成果物を人間が確認しながら仕事全体を回すことです。

AIを増やせば増やすほど、生産性が上がるわけではなかった

プロフィール

とさか （登坂 圭吾）

• 大手メーカー会社員
• 残業ゼロで会社の最高評価を獲得
• 飛び級、同期最速で昇進
• AIを使った副業で月10万円稼ぐ

AIエージェントを並列で動かす4つのタスク管理ルール

先に、現在の私が実践しているルールをまとめます。

1. 今週の成果目標を決める

まず、週に一度、今週の成果目標を決めておきます。

AIへ指示を出す前に、自分がどの方向に進みたいのかを明確にするためです。

次のように、ゴールが明確な成果物で表しておきます。

目標決めは人間の仕事

なお、私は「Workflowy」というツールを使ってタスクを管理しています。
Workflowyは神ツールなので、あとで紹介したいと思います。

2. タスクを優先順位順に並べる

タスクを書き出しただけだと、「次はどれを進めよう？」と毎回迷ってしまいますね。

なので、タスクを並べ替えて、並び順をそのまま優先順位にします。
上から順に処理すればOK、ということですね。

毎回考え直さなくてよいだけで、迷う時間をかなり減らせます。

ここまでを、週に一度、整理しておきます

3. まず3つのタスクを投入する

さあ、ここからはAIに働いてもらいましょう。

先ほど決めたタスクのうち、上から3つを開始します。

私はAIエージェントのCodexを使っているので、Codexに3つのタスクを渡します。

この数がちょうどよかった理由は、あとで詳しく紹介します。

ちなみに、AIエージェントがなかったときは、タスクを一つずつ処理していました。
働くのは私1人ですからね。

でもAIエージェントを使えるようになって、3つのタスクを並列で回せるようになり、劇的に生産性が上がっています。

4. タスクが1件完了したら、次のタスクを投入する

投入したら、あとは

• 成果物のレビュー・指示
• AIが作業
• レビュー・指示

を繰り返して、完了まで持っていくだけですね。

そして3つのタスクのうち1件が完了したら、「今週の成果目標」を見て、次のタスクを始めます。

こうやって、今週のタスクをどんどん完了させていきます。

すべてのタスクを完了できたら最高ですね！

タスク管理の原則は、AIが登場してもあまり変わっていないと感じます。一度、本で学んでおくと自分の中に軸ができておすすめです↓

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AIエージェント時代にタスク管理が難しくなる理由

これまでのタスク管理は、Todoリストを上から順に処理すれば十分でした。

働くのは自分1人なので、仕事も一つずつ進むからです。

ところがAIエージェントを使うと、人間は一つずつ、AIは複数の仕事を同時に進めるようになります。

この状態では、タスクを並べるだけでは足りません。どの仕事を先に任せるか、どの成果物をいつ確認するかまで決める必要があります。ここに、AIマネジメントとしてのタスク管理が必要になります。

OpenAIも、Codexでは複数のエージェントで作業を並行して進められると紹介しています。
（参考：Codexアプリの公式発表）

たとえば、ブログ記事を一つ作るだけでも、次のように人間とAIのターンが交互にやってきます。

記事を作る
├─ AI：競合を調査する
├─ 人間：方向性を確認する
├─ AI：本文を書く
├─ 人間：内容をレビューする
├─ AI：修正する
└─ 人間：公開を判断する

さらに、このやり取りが3つのタスクで同時に進みます。

だから「次はどのAIを確認する？」「どのタスクへ指示を出す？」という判断が増えるわけですね。

私は、これまでのTodoリストの下に、AIとの進行管理が一段増えたと考えると整理しやすくなりました。

これからはAIのマネージャーにならないといけない

7体ではなく3体がちょうどよかった理由

私は最初、7体のAIエージェントを一気に動かそうとしました。

「たくさん動かした方が、成果も増えるはず」と思ったからです。

ところが、1体目の成果物を確認している間に2体目が完了。
2体目を見ている間に、1体目の修正も終わります。

これでは、7体すべてに指示を出す前に仕事が戻ってきます。

AIではなく、成果物を確認する私がボトルネックになっていました。

AIが速すぎて「ちょっと待って」ってなってた…

いろいろ考えた結果、今は3体を同時に回しています。

3体へ減らしてからは、AIを待つ時間がほぼなく、それぞれのタスクも覚えていられます。

もちろん、3体が全員の正解というわけではありません。

AIの作業時間や、人間のレビュー時間によって、扱いやすい数は変わります。

まず2〜3体から始めて、成果物がたまらない範囲で増減するのがおすすめです。

7体で失敗してから3体へ絞るまでの話は、noteに詳しく書いています。

note（ノート）

自分に最適なAIエージェントの数を考察してみた｜とさか（Keigo Tosaka） 最近、ChatGPTに入ってるCodexを使い始めました。 今回の用途はコーディングではなく、ブログ作成みたいな一般的な作業。 そして狙いは、マルチエージェントです。 AIエー…

Workflowyでは成果目標と優先順位を管理している

ここまで紹介したタスク管理には、Workflowyを使っています。

AIマネジメントでは、頭の中だけでAIの稼働状況や次のタスクを管理しないことが大切です。Workflowyに書き出すことで、人間が判断する仕事とAIに任せる仕事を分けて見渡せます。

現在、管理できているのは次の3つです。

Workflowyは、「アウトライナー」と呼ばれるツールです。
箇条書きで情報を整理し、並べ替えも簡単なのでタスク管理にぴったりです。

冒頭でも述べたように、Workflowyを使って、AIに指示するタスクを整理しています。

これをWorkflowyなしで頭の中でやろうとすると、
「今AIに何をお願いしてたっけ？」となって、その都度思い出す必要があります。

でもWorkflowyに書き出しておけば、迷うことなく進められます。

Workflowyについて詳しく知りたい方は、こちらもご覧ください↓

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今後はWorkflowy MCPでステータス管理を自動化したい

今の方法でも、成果目標と優先順位は管理できています。

一方、まだWorkflowyとCodexは別々です。
AIが作業を終えるたびに、ステータスを手作業で直す必要があります。

ここは面倒ですね。

そこで次に、WorkflowyとCodexをMCPでつなぐ司令ボードを作りたいと考えています。

MCPは、AIと外部ツールをつなぐ仕組みです。

AIには、作業状況や「次に誰が何をするか」を更新してもらいます。

一方、成果目標、優先順位、同時に進める数、最終承認は人間が決めます。

うまくいけば、Workflowyを開くだけで「今、自分が確認すべき仕事」が分かるはずです。

ただし、この司令ボードはまだ構築前です。

これから実際に作り、使ってみます。

成功した点だけでなく、失敗した点も含めて、あとでこの記事へ追記します。

Codexで文章作成やデータ分析など、どんな仕事を任せられるか知りたい方は、先に活用事例を見るとタスクの分け方を考えやすくなります。

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3体のAIエージェントと仕事を回す1日の流れ

では、実際に1日の中でどう回しているのか。

毎日まったく同じではありませんが、基本の流れは次のとおりです。

前日に翌日の優先順位を整える

まず、前日の仕事を終えるときに、翌日のタスクを並べ替えます。

翌日に動かす上位3件を決めておけば、朝から「何をしよう？」と迷いません。

朝に3体へ指示を一巡させる

朝になったら、上位3件をCodexへ渡します。

途中で1体目が完了しても、まず3体目まで指示を出します。

ここで1体目へ戻ると、3体目の仕事がいつまでも始まらないからです。

一度すべて動かしてから、優先順位順にレビューします。

人間だけの集中時間を取る

3体を動かしたら、私は30分ほど自分の仕事をします。

企画を考える、公開前の記事を確認する、サービスを設定する。
こうした人間にしかできない仕事も残っているからです。

この時間にAIが完了しても、すぐには反応しません。

AIを少し待たせてでも、人間の集中時間を守ります。

AIに5分おきに対応してたら永遠に集中できないので

優先順位順に約5分ずつレビューする

集中時間が終わったら、Workflowyの上から順番に成果物を確認します。

1回のレビュー時間は、平均で約5分です。

修正が必要なら追加で指示。
完了したら、次のタスクを投入します。

あとは、この繰り返しです。

AIの稼働率より人間のレビュー時間を改善する

AIエージェントを使っていると、AIが止まっている時間をもったいなく感じます。

せっかく使えるのだから、24時間働いてもらいたくなりますよね。

私も最初は、AIの稼働率をできるだけ上げようとしていました。

でも、たとえAIが記事を1日で50本作っても、私が確認して公開できなければ意味がありません。

改善すべきなのは、AIの待ち時間ではなく、人間のレビュー時間でした。

そこで、AIには1回の指示でできるだけ先まで進めてもらいます。

途中確認を減らし、人間が判断すべきところだけで止まってもらうイメージです。

AIは暇でもOK。完成した仕事を増やそう

AIエージェントの並列タスク管理でよくある質問

AIエージェントは何体まで並列で動かすべきですか？

まずは2〜3体から試すのがおすすめです。

成果物がたまり始めたら、増やしすぎです。AIの作業時間と、自分のレビュー時間に合わせて調整してみてください。

指示中に別のAIが完了したら、どちらを優先しますか？

私は、まず予定していた3体への指示を一巡させます。

途中の完了通知へ反応すると、まだ動かしていないAIが残ってしまうからです。一巡したあとは、タスクリストの優先順位順に確認します。

AIが止まっている時間があってもよいですか？

問題ありません。

AIの稼働率より、完成した仕事を重視します。自分の集中時間を守るためなら、AIを待たせてOKです。

長期プロジェクトはどのように分けますか？

1〜3日で成果を確認できる単位まで分けます。

たとえば「Kindleを書く」では大きすぎます。「第1章を書く」「第2章を修正する」のように、章ごとに分けると進めやすくなります。

AIエージェントのタスク管理におすすめのツールはありますか？

私はWorkflowyを使っています。

ただし、先に決めたいのは成果目標、優先順位、同時に進める数です。ツールは、そのルールを見やすくするために使います。

まとめ：AIを増やす前に、迷わないルールを作ろう

私が現在実践しているタスク管理ルールは、次の4つです。

1. 今週の成果目標を決める
2. タスクを優先順位順に並べる
3. まず上位3つのタスクを始める
4. 1件完了したら、次のタスクを始める

私は7体で失敗し、3体へ減らしたことで、無理なく仕事を回せるようになりました。

ただし、大切なのは「3体」という数字そのものではなく、「成果をできるだけ増やすこと」です。

AIエージェントを何体使おうが、とにかく成果を最大化できること。

ここに、タスク管理をやる意味があります。

AIエージェントを使うほど、人間の役割は「自分で全部作業すること」から「仕事を分け、順番を決め、成果を確認すること」へ変わります。今回紹介した方法は、そのための私なりのAIマネジメントの実践例です。

まずは2〜3体から始めて、自分が成果物を無理なく確認できる数を探してみてください。