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！

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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。

あわせて読みたい

【使用歴7年】Workflowy完全ガイド｜使い方・活用事例を徹底解説 Workflowy（ワークフローウィー）は最高のアウトライナーだ。だが、そもそも”アウトライナー”に馴染みが無いし、画面も英語ばかりでちょっと不安を感じるかもしれない。…

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、どれを選べばよいか迷いますよね。

私は普段、Codexと一緒にブログ記事を作ったり、データを分析したり、Kindleの原稿を作ったりしています。

Codexめっちゃ便利

でも、使い始めたころは「どこまで任せていいの？」「勝手にファイルを変えられない？」と、けっこう不安でした。

実際に本を読み比べて分かったのは、操作手順だけでなく、AIへの仕事の任せ方や、セキュリティの基本まで少し分かると、Codexがぐっと使いやすくなることです。

この記事では、私が実際に読んだCodex入門書を中心に、紙で読めるAIエージェント本や周辺知識の本まで12冊紹介します。

プロフィール

とさか （登坂 圭吾）

• 大手メーカーの30代会社員
• これまで1000冊以上のビジネス書を読破
• 独自の仕事術により、残業ゼロ
• 飛び級・同期最速で昇進
• AIを使った副業で月10万円の収益

目的別！あなたに合うCodexの本

12冊も並ぶと、迷ってしまいますよね。

難しく考えず、今の自分に近いところから選んでみましょう。

ほとんどの方は、まずCodex入門書からでOKです。

紙の本でじっくり考え方を学びたい方や、使っている途中でGitなどの用語につまずいた方は、後半の本も見てみましょう。

Codexをゼロから始める入門書6選

まずは、私が実際に読んだCodex入門書6冊を紹介します。

同じ入門書でも、驚くほど中身が違いました。

Kindle Unlimitedで6冊を読み比べるのがおすすめ

うれしいことに、ここで紹介するCodex入門書6冊は、すべてKindle Unlimitedの対象です。

Kindle Unlimitedは月額980円で、初めて利用する方は無料体験ができます。

私は気になる本を片っ端から開き、まず目次と序盤を読みました。

合わなければ、すぐ次の本へ。

似たタイトルの本を1冊ずつ買うより、この読み方の方が自分に合う説明を早く見つけられます。

• 操作方法を中心に知りたい
• 非エンジニア向けの説明を読みたい
• AIエージェントの考え方まで学びたい

複数の本から必要なところだけ拾えるので、買ってから「思っていた内容と違った」と後悔する失敗も減らせます。

無料体験中に何冊か読み比べて、相性のよい本を見つけましょう

本選びで失敗したくない方へ

Kindle Unlimitedなら、月額980円で対象本が読み放題。

気になる本を少しずつ読み比べて、自分に合う本だけをじっくり読めます。

初めて利用する方は、無料体験の対象になる場合があります。

レビュー記事はこちら → Kindle Unlimitedを8年使う理由｜月20冊読めて本選びに失敗しない

Codexビジネス活用入門

Codexを触るのが、ちょっと怖い。

そんな完全初心者に、最初におすすめしたい本です。

コーディングの話はほとんど出てきません。非エンジニアが仕事でCodexを使う場面を中心に、やさしく説明してくれます。

難しい用語を覚えるより先に、まずCodexとの距離を縮めたい。まだ始める前の人が、安心して一歩目を踏み出せる入門書です。

触る前からビビっている方は、この本からでOKです

Codexビジネス活用入門: 非エンジニアがChatGPTのAIエージェントに「仕事を任せる」新時代の働き方 (FindU アカデミー)

著:中村 祐太

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漫画でわかるCodex入門

忙しい会社員がCodexを使うと、働き方がどう変わるのか。

そのイメージを、フルカラーの漫画でさっとつかめます。

操作手順を細かく学ぶ本ではありませんが、リアルな現場でCodexへ仕事をどう任せられるかが見えてきます。

時間がない方でも、これは本当にさーっと読めますね

漫画でわかるCodex入門 : チャットするAIから、自走するAIエージェントへ 知的生活のAI活用 (ミライ企画PlanNova)

著:Lyustyle

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ChatGPT Codexの教科書

著者が実際にCodexを使った経験が、そのまま詰まった本です。

細かな操作を一つずつ追うというより、Codexで何ができるのか、どんな方針で仕事を任せるとうまくいくのかが分かります。

失敗談が多いのもいいところ。

「ファイルを勝手に編集されたらどうしよう…」と不安な方も、どこで失敗しやすく、どう付き合えばよいかを実体験から学べます。

きれいな成功例だけでなく、失敗談があると心強いです

ChatGPT Codexの教科書: ClaudeCodeとの違いを解説／AIで自動化を非エンジニアでも簡単／Webサイト作成・note下書き・AIニュース自動収集／初心者でも安心の入門書・教科書 非エンジニアのためのAIコーディング入門シリーズ

著:AIアイデア工房, 著:黒川 葵

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マンガでわかる ChatGPT Codex 入門

マンガの読みやすさと、手順書の分かりやすさを両立した本です。

マンガで使う場面をイメージしたあと、詳しい説明を読んで実際に手を動かせます。

スクリーンショットも豊富です。画面を見比べながら、迷わず操作を進めたい人には特に親切ですね。

マンガだけで終わらず、手順まで分かるのがいいですね

マンガでわかる ChatGPT Codex 入門: 非エンジニアでもできる、AIエージェントに仕事を任せる自動化の教科書 マンガでわかるAI仕事術

著:生成AIクリエイター　Yoo, 著:Thrive Books

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ストーリーで覚えるCodex CLI入門

説明書ではなく、物語を読みながらCodex CLIを覚えられる本です。

仕事で追い詰められた田中さんが、Codexと一緒に状況を変えていきます。

絶望的な田中さんに、つい共感してしまう方も多いはず。ストーリーの流れがあるので、コマンドを使う場面と意味が頭に残りやすいです。

CLIが中心なので、非エンジニアの最初の1冊というより、黒い画面でCodexを使いたいエンジニアに向いています。

こんな状況になりたくないな…と思いながら読みました

ストーリーで覚えるCodex CLI入門: AIコーディングエージェントとの協働開発入門 物語で覚える開発入門 (ネクストステージ出版)

著:多佳宮 崇志

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ゼロから触ってわかった！Codex

Codexがどう生まれ、どこへ向かっているのか。

Codexの歴史から入り、AIエージェント時代のソフトウェア設計まで掘り下げてくれます。

内容はエンジニア向けです。操作だけを覚える本よりも、背景や設計思想まで理解して、Codexを開発へ組み込みたい方に合います。

なぜCodexはこの形になったのかが分かると、日々変わる機能にも振り回されにくくなります。

歴史から理解したいエンジニアには、この本がいちばん合います

ゼロから触ってわかった！Codex – AIエージェント時代のソフトウェア設計

著:Mellow Launch

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紙で読みたい人向け：AIエージェントの本3選

「電子書籍より、やっぱり紙で読みたい」という方もいますよね。

残念ながら、今のところCodex専用の商業出版された紙の本は見当たりません。

そこでおすすめしたいのが、AIエージェントの本です。

Codexも、自分で手順を考え、ツールを使って仕事を進めるAIエージェント。AIに仕事を任せ、人間が確認するという基本の考え方は同じです。

私が読んだAIエージェント本の中から、Codexを仕事で使いたい方と相性のよい3冊を選びました。

AIエージェント（日経文庫）

AIエージェント時代の指針を得たい人に、最もおすすめです。

冒頭のストーリーが印象的でした。

2028年、佐藤さんが朝起きると、AIから「業界のトレンドをチェックし、今日の資料を作成し、メールの返信案も作っておきました」と通知が来る…

こんな風に、「AIエージェントによって未来がどうなるか？」を論じた本です。

専門用語の解説はほとんどなく、具体的なツールの使い方が書かれているわけでもありません。それなのに、読むうちにAI活用のアイデアが次々と湧いてきました。

そして読みながら、一部のアイデアは手元のAI（Codex）で実現できてしまいました。本書をきっかけに、私の仕事のスタイルも大きく変わりました。

未来はすぐそこだな、と感じています。

新書で価格も手頃なので、最初の1冊としてサクッと読めます。

読みながら、試したいことがどんどん増えました

ＡＩエージェント (日経文庫)

著:城田真琴

¥990 （2026/07/28 07:04時点 | Amazon調べ）

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ポチップ

いちばんやさしいAIエージェントの教本

基礎から応用まで、まんべんなく学べる入門書です。

AIエージェントの定義や仕組みから始まり、ビジネスでどう使えるかまで順番に進みます。

面白かったのは、業界・分野ごとの活用例。
「自分の仕事なら、どう使えるだろう？」と考えながら読めました。

AI業界の中にいる著者だからこそのコラムも参考になりました。

一つの使い方に絞るより、まずAIエージェントの全体像を広く知りたい人におすすめです。

いちばんやさしいAIエージェントの教本 人気講師が教える自律型AIの基礎と実践ノウハウのすべて

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ポチップ

部下としてのAI 世界一流エンジニアの進化術

AIエージェント時代の働き方を、すでに実践している人の本です。

著者は、アメリカのMicrosoftで働くエンジニアの牛尾剛さん。

タイトルに「AIエージェント」は入っていません。

でも、AIに仕事を任せて成果を出す姿は、まさにこれからの働き方だと思いました。

特に印象に残ったのが、「AIマネジメント力」という考え方。

AIを使う技術だけでなく、どう仕事を渡し、どう確認するか。
エンジニア以外にも参考になる1冊です。

AIを「部下」と考えると、見え方が変わります

部下としてのAI　世界一流エンジニアの進化術 (文春e-book)

文藝春秋

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紙で読める本をさらに比較したい方には、入門から開発まで13冊をまとめたこちらの記事が参考になります。

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AIエージェントのおすすめ本13選｜初心者・活用・開発の目的別に厳選 AIエージェントの時代が来ましたね。このテーマを扱う本も一気に増えてきました。 全体像をやさしく学べる入門書もあれば、自分でAIエージェントを開発できる分厚い専門…

本を読んだあとに「自分の仕事なら何を任せられる？」と考えたい方は、実際の成果物まで載せた活用事例も参考になります。

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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…

Codexの周辺知識が身につく本3選

Codexを使い始めると、Markdown、Git、ブランチなど、見慣れない言葉が次々と出てきます。

「これ、全部覚えないとダメなの？」と身構えてしまいますが、専門家になる必要はありません。

何をしているか、なんとなく分かる。

まずは、そのくらいで十分です。基本を知っているだけでも、Codexの提案を安心して確認できるようになります。

AI駆動開発完全入門

AIと一緒に何かを作る流れを、最初から最後まで体験できる本です。

正直にいうと、中心となるツールはCursorです。

それでも、仕様を決め、AIへ指示し、動作を確認しながらアプリを仕上げる流れはCodexにもそのまま応用できます。

オセロやWebアプリを作りながら進むため、説明を読むだけで終わりません。
AI駆動開発の進め方を、手を動かして理解できる本です。

ツールが違っても、仕事の進め方は応用できます

AI駆動開発完全入門 ソフトウェア開発を自動化するLLMツールの操り方

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ITエンジニアのためのMarkdown実践入門

Codexへ長い指示を書くと、自分でも読み返すのが大変ですよね。

そんなときに役立つのが、Markdownです。

Markdownは、見出しや箇条書きを記号で表すシンプルな書き方です。
Codexだけでなく、GitHub、Slack、Teams、Notionなどでも使われています。

難しそうに見えますが、まずは見出しと箇条書きだけでOK。

それだけでも、長い指示の条件や手順が、AIにも人間にも伝わりやすくなります。

Codexと仕事を進めるための共通言語を身につけられる、新しい実用書です。

見出しと箇条書きだけでも、指示はかなり読みやすくなります

ITエンジニアのためのMarkdown実践入門 ── 生成AI時代の"伝わる"書き方

著:平田 賀一

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いちばんやさしいGit&GitHubの教本 第3版

Codexにファイルを触らせるとき、一番怖いのが「変になったら元に戻せるの？」ということ。

この不安を、かなり軽くしてくれるのがGitです。

Gitはファイルの変更履歴を残す仕組み。GitHubは、その履歴や成果物を共有する場所です。

本書は、手元のファイルを管理する基本から、ブランチ、コンフリクト、GitHubを使う流れまで順番に学べます。

Codexが何を変更したのか確認し、必要なら前の状態へ戻すための土台になります。

Gitが分かると、AIにファイルを触らせる怖さが減ります

いちばんやさしいGit&GitHubの教本 第3版 人気講師が教えるバージョン管理＆共有入門 「いちばんやさしい教本」シリーズ

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まとめ

今回、Codexの入門書をまとめて読んでみて、どの本にも得意・不得意があると分かりました。

マンガでイメージをつかみやすい本もあれば、手順が丁寧な本、失敗談が心強い本、エンジニア向けに深く掘り下げた本もあります。

だからこそ、最初から「この1冊を全部読まなきゃ」と決めなくて大丈夫です。

今の自分に必要なところだけ読み、すぐCodexで試す。

この繰り返しが、いちばん早く身につきます。

今回紹介した12冊はこちらです。

Codexの入門書6冊は、Kindle Unlimitedで気軽に読み比べられます。

まず何冊か開いてみて、「この説明は分かりやすい」と感じた本を、Codexの横に置いて進めるのがおすすめです。

紙でじっくり読みたい方はAIエージェント本へ。GitやMarkdownで止まったら、周辺知識の本へ寄り道すればOKです。

本を読み切ってからではなく、Codexを動かしながら学ぶのがおすすめです

本で学んだ内容を仕事へ落とし込みたい方は、Codexの活用事例から自分に近い使い方を探してみるのもおすすめです。

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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…

AIエージェントの時代が来ましたね。
このテーマを扱う本も一気に増えてきました。

全体像をやさしく学べる入門書もあれば、自分でAIエージェントを開発できる分厚い専門書もあります。

この2つでは、選ぶべき本が変わってきますね。

そこで本記事では、実際に読んだ印象をもとに、AIエージェントのおすすめ本を13冊選びました。

「知りたい・使いこなしたい・開発したい」の3段階に分けているので、今の自分に合うところから選んでみてください。

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

目的別！あなたに合うAIエージェント本の選び方

AIエージェントの本は、知りたいことに合わせて選ぶといいですね。

全体像を知りたい人と、エージェントを開発したい人では、必要な知識が大きく異なります。

迷ったら、今の自分より一段だけ先の本を選ぶと読みやすいです

【初心者】AIエージェントについて知りたい人向け5選

最初の5冊は、プログラミングよりもAIエージェントの考え方、仕組み、仕事への影響を知りたい人向けです。

AIエージェント（日経文庫）

AIエージェント時代の指針を得たい人に、最もおすすめです。

冒頭のストーリーが印象的でした。

2028年、佐藤さんが朝起きると、AIから「業界のトレンドをチェックし、今日の資料を作成し、メールの返信案も作っておきました」と通知が来る…

こんな風に、「AIエージェントによって未来がどうなるか？」を論じた本です。

専門用語の解説はほとんどなく、具体的なツールの使い方が書かれているわけでもありません。それなのに、読むうちにAI活用のアイデアが次々と湧いてきました。

そして読みながら、一部のアイデアは手元のAI（Codex）で実現できてしまいました。本書をきっかけに、私の仕事のスタイルも大きく変わりました。

未来はすぐそこだな、と感じています。

新書で価格も手頃なので、最初の1冊としてサクッと読めます。

読みながら、試したいことがどんどん増えました

ＡＩエージェント (日経文庫)

著:城田真琴

¥990 （2026/07/28 07:04時点 | Amazon調べ）

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ポチップ

いちばんやさしいAIエージェントの教本

基礎から応用まで、まんべんなく学べる入門書です。

AIエージェントの定義や仕組みを学んだあと、ビジネスでどう使えるかまで進みます。

面白かったのは、業界・分野ごとの活用例。
「自分の仕事なら、どう使えるだろう？」と考えながら読めました。

AI業界の中にいる著者だからこそのコラムも参考になります。最初に広く学びたい人におすすめです。

いちばんやさしいAIエージェントの教本 人気講師が教える自律型AIの基礎と実践ノウハウのすべて

インプレス

¥1,980 （2026/07/28 07:05時点 | Amazon調べ）

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ポチップ

図解まるわかり AIエージェントのしくみ

専門用語でつまずきたくないなら、この図解本が読みやすいです。

LLM、RAG、ツール連携…
文章だけだと分かりにくい言葉も、図があると関係をつかみやすいですね。

約200ページで、AIエージェントの仕組みをサッと見渡せます。分厚い技術書へ進む前の1冊にも向いています。

横文字が苦手なら、図解から入ると楽です

図解まるわかり AIエージェントのしくみ

著:上野 真裕

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部下としてのAI 世界一流エンジニアの進化術

AIエージェント時代の働き方を、すでに実践している人の本です。

著者は、アメリカのMicrosoftで働くエンジニアの牛尾剛さん。

タイトルに「AIエージェント」は入っていません。
でも、AIに仕事を任せて成果を出す姿は、まさに未来の働き方だと思いました。

特に印象に残ったのが、「AIマネジメント力」という考え方。

AIを使う技術だけでなく、どう仕事を渡し、どう確認するか。
エンジニア以外にも参考になる1冊です。

AIを「部下」と考えると、見え方が変わります

部下としてのAI　世界一流エンジニアの進化術 (文春e-book)

文藝春秋

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図解即戦力 AIエージェントのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書

「仕組みは分かった。で、何を使えばいい？」に答えてくれる図解本です。

フルカラーで、基礎から業務別の活用例まで紹介。
具体的なツールも載っているので、次の行動につなげやすいです。

さらに、組織への導入や定着まで触れています。知識だけで終わらず、活用へ進みたい人におすすめです。

図解即戦力　AIエージェントのしくみと活用がこれ1冊でしっかりわかる教科書

著:岩手テナージョン, 著:山本 紘暉, 著:中村 祥

¥2,156 （2026/07/29 06:08時点 | Amazon調べ）

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【中級者】AIエージェントを使いこなしたい人向け4選

ここからは、AIエージェントの存在を知ったうえで、設計・導入・コーディングへ一歩踏み込みたい人向けです。

AIエージェント 導入・開発・運用 トータルガイド

でかい。分厚い。まさに「トータルガイド」です。

AIエージェントの歴史や内部の仕組みから、導入、評価、運用まで広く扱っています。

私はAIエージェントを「使う側」ですが、内部で何が起きているかを知ると、指示や確認の意味も分かってきます。

ここまで理解できていれば心強い。入門書の次に、さらに深く学びたい人へおすすめです。

全部読むというより、手元に置いて参照したい本です

AIエージェント 導入・開発・運用 トータルガイド

著:上田 雄登, 著:小坂 佳範

¥3,234 （2026/07/29 06:09時点 | Amazon調べ）

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AIエージェント 設計＆実装 完全ガイド

Difyで実際にAIエージェントを作ってみたい人におすすめです。

基礎を読むだけでは、なかなか「作れる」感覚までは持てません。
この本は、Difyを操作しながら実装まで進められます。

面接アシストや社内規定検索など、題材が具体的なのもいいですね。

コードを一から書かなくても、開発を体験できる。最初の一歩として取り組みやすいです。

AIエージェント 設計＆実装 完全ガイド ローコード開発やユースケースを徹底解説

著:アビームコンサルティング

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Agentic Coding 生成AI時代のシステム開発入門

バイブコーディングを、画面を見ながら実践できる本です。

フルカラーで、プロンプト例や画面のスクリーンショットが豊富。
文章だけの技術書より、ずっと手を動かしやすいと思います。

後半では、MCPやテスト、レビューにも進みます。

とにかく分かりやすいので、AIコーディングを初めて試す人に向いています。

最初の実践書として、かなり入りやすいです

Agentic Coding　生成AI時代のシステム開発入門

著:渡邉 洋平

¥2,970 （2026/07/29 06:10時点 | Amazon調べ）

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バイブコーディング 生成AI→チャット→エージェントによる「本番品質のソフトウェア」の未来

バイブコーディングを、表面的な使い方ではなく深く理解したい人向けです。

図解や操作画面はほとんどなく、基本は文章。
そのぶん、最前線の実践者が何を考えているのか、じっくり読めます。

個人の試作だけでなく、チームや会社でAIコーディングをどう使うかまで話が広がります。

AI時代のソフトウェア開発はどう変わるのか。少し先まで考えたい人には、面白い1冊でしょう。

バイブコーディング　生成AI→チャット→エージェントによる「本番品質のソフトウェア」の未来

著:ジーン・キム, 著:スティーブ・イェギ, 翻訳:長尾 高弘

¥3,018 （2026/07/29 06:11時点 | Amazon調べ）

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【上級者】AIエージェントを開発したい人向け4選

最後の4冊は、コードを書き、フレームワークやクラウドを使ってAIエージェントを開発・運用したい人向けです。

AIエージェント開発／運用入門［生成AI深掘りガイド］

分厚い技術書ですが、驚くほど読みやすいです。

フルカラーで、ハンズオンも豊富。
コードや画面を追っていると、「自分にもできそう」と思えてきます。

複数のフレームワークを使いながら、開発だけでなく評価や監視、実装まで体験できます。

開発から運用まで、一通り手を動かしたい人におすすめです。

自分でAIエージェントを作るなら、一番おすすめ

AIエージェント開発／運用入門 ［生成AI深掘りガイド］

著:御田 稔, 著:大坪 悠, 著:塚田 真規

¥3,267 （2026/07/29 06:11時点 | Amazon調べ）

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MastraによるAIエージェント開発・運用［実践入門］

TypeScriptでAIエージェントを作るなら、候補に入れたい1冊です。

Mastraは、開発に必要な機能を一通り備えたフレームワーク。

いくつものライブラリを自分で組み合わせなくても、Mastraを軸に開発を進められます。

RAGやマルチエージェントから、認証、評価、デプロイまで。
PoCで終わらず、本番運用まで進みたい人に向いています。

MastraによるAIエージェント開発・運用［実践入門］ エンジニア選書

著:上田 瀟逸, 著:伊野 瀬出, 著:御田 稔

¥3,881 （2026/07/29 06:12時点 | Amazon調べ）

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作って学ぶAIエージェント TypeScriptとLLMで切り拓くAI時代のエンジニアリング

かなり硬派。でも、AIエージェントの本質を学べる本です。

TypeScriptとBunを使い、エージェントの仕組みを一つずつ自分で作ります。

便利なフレームワークを使えば、もっと早く作れるでしょう。
それでも、あえて中身から作るからこそ、AIがどう考え、ツールを選ぶのかが分かります。

流行のライブラリが変わっても残る基礎を身につけたい。そんな人に選んでほしい1冊です。

遠回りに見えて、一番深く理解できる方法かもしれません

作って学ぶAIエージェント──TypeScriptとLLMで切り拓くAI時代のエンジニアリング エンジニア選書

著:laiso

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AWSではじめるAIエージェント開発・運用

AWSでAIエージェントを動かしたい人には、話が早い1冊です。

Amazon BedrockやBedrock AgentCoreを使い、開発から運用まで進みます。

AWSはサービスが多く、Web検索だけで全体をつなぐのは大変ですよね。
本で順番に追えると、構成を整理しやすくなります。

すでにAWSを使っている人なら、学んだことを仕事へつなげやすいでしょう。

AWSではじめるAIエージェント開発・運用

著:掌田 津耶乃

¥3,450 （2026/07/29 06:13時点 | Amazon調べ）

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ポチップ

まとめ

AIエージェントの本は、入門書と開発書で難易度が大きく変わります。

まず未来と全体像を知りたいなら初心者向け、仕事へ取り入れる方法を深めたいなら中級者向け、コードを書いて仕組みから作りたいなら上級者向けから選んでください。

私は『AIエージェント（日経文庫）』を読みながら思いついたことを、その場でCodexへ頼んでみました。すると、本に描かれた未来の一部が、もう手元で動き始めました。

本で全体像をつかみ、手元のAIで一つ試してみる。この組み合わせが、いちばん理解を深めやすいと思います。

気になった本を1冊選び、読みながらAIを動かしてみてください

まずAIエージェントを仕事で試したい方は、Codexの活用記事もご覧ください

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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…

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アプリの使い方｜非エンジニア向けに始め方をやさしく解説 Codexを使ってみたいと思っても、最初の画面で何をすればよいか迷いますよね。 特に非エンジニアの場合は、次の疑問が出てきます。 プログラミングができなくても使える…

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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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Codexアプリの使い方｜非エンジニア向けに始め方をやさしく解説 Codexを使ってみたいと思っても、最初の画面で何をすればよいか迷いますよね。 特に非エンジニアの場合は、次の疑問が出てきます。 プログラミングができなくても使える…

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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【使用歴7年】Workflowy完全ガイド｜使い方・活用事例を徹底解説 Workflowy（ワークフローウィー）は最高のアウトライナーだ。だが、そもそも”アウトライナー”に馴染みが無いし、画面も英語ばかりでちょっと不安を感じるかもしれない。…

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。