WorkflowyでAIマネジメントボードを作る|人間とAIのタスク共有

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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

目次

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。

AIマネジメントボードのイメージ
  • 人間がWorkflowyで方針とタスクを確認する
  • Codexも同じボードを読み、必要な作業を進める
  • 未着手・実行中・完了を同じ場所で管理する
  • AIが勝手に動きすぎないよう、操作ルールも共有する

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。

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。

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。

書き込み時の確認手順
  1. 対象タスクと移動先を読む
  2. ボード内かを確認してから変更する
  3. 変更後に読み直し、結果を報告する

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。

プロフィール
プロフ

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
プロフィール

とさか (登坂 圭吾)

大手メーカーに勤める30代会社員。
担当プロジェクトが失敗して5億円の損失を出すも、その4年後、飛び級・同期最速で係長に昇進(失敗談はこちら
2児のパパで、家族と過ごすべく毎日定時ダッシュ。読書と効率化が大好き。

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