こんにちは、ニケです。
毎日Codexを限界まで使い倒しているヘビーCodexユーザです。
そんな私ですが、みのるんさんこと御田稔さんに『［みのるん式］ビジネスパーソンのためのClaude Code仕事術』を恵贈いただき、読みました。名前が書籍のタイトルに入ってるのシンプルにすごいですね。
www.amazon.co.jpClaude Codeの本をCodexユーザの私に贈ってくださるとは、みのるんさんもなかなか攻めています。
実際、恵贈いただいた時にこんなやり取りをしました。
私「メインCodexなんですけど、そんな私でも役に立つ内容載っていますかね？（無礼）」
みのるんさん「どっちでも使えるように書いてますので、むしろその観点で読んでいただけると嬉しいですね！！」
ヨシ、じゃあCodexユーザの私が忌憚のない感想を書いてやろうじゃないか…！！
プロンプト集ではなく、仕事場を育てる本
本書は全11章で、AIエージェントの基礎とClaude Codeの準備から始まり、相談の仕方、資料作成や経費精算を題材にした半自動化、プロジェクト業務へと進み、最後は仕事場の応用や企業での導入までが記載されています。
私は特に、普段のCodexの使い方と重なる第4・6・8・9・10章に注目して読みました。
本書が示す仕事術の柱は、次の3つです。
- 何でもAIに相談する癖をつける
- 「半自動化」から始めて改善を回す
- モノレポに文脈を蓄積し、「コンテキストの複利」を生かす
どれも、ただ便利なプロンプトをコピペして、その場の作業を速くするだけ、という話ではありません。
背景や判断基準、手順をファイルに残し、次の仕事でもAIが参照できるようにしていく話です。
私もAIエージェントを長く使ってきて、2回目、3回目に同じ説明をしなくて済む状態を作ることが大事だと感じています。
本書の3つの柱には、私が普段Codexでやっていることと重なる部分が多くありました。
考えがまとまる前から、声でAIエージェントに話しかける
第4章は、「何でもAIに相談する」を日常の仕事で実践するための章です。
この章で私が特に共感したのは、考えがまとまらない段階でもAIに話しかけてよい、という部分です。
私も以前は、「これはAIに任せられる仕事なのか」「どこまで説明すればいいのか」を頭の中で考えてから入力していました。
私が理解できてないものをAIに理解してもらうことなんてできないだろう、と。
でも今はもう、考えがまだ固まっていない段階から音声入力でCodexに話し始めています。
「えーと」「あの」と言い淀んでも、話が少し前後しても気にしません。なんなら「あ、間違ったごめん。今の忘れて」とか言っちゃったりします。
整理はCodexに任せればいいので、むしろ一通り話してからCodexがまとめた結果を見て、「そういえばここも大事だった」と自分の考えに気づくこともあります。
ただし、整理された文章をそのまま自分の考えだと思い込まないようにはしています。
AIが意図を正しく汲めているかを読み返して、違うところは直す。この読み返しまでが人間の仕事です。
こうやって確かめていると、AIがどこまで自分の意図を汲めるのかも少しずつ分かってきます。
以前は入力する前に悩んでいた「これはAIに任せられる仕事なのか」も、今は初手でAIに相談しながら見つけています。
第3章でClaude Codeを使う準備を整えたうえで、第4章では日常業務を扱う作業フォルダを作り、仕事の背景を伝えて次の相談にも使える土台を作ります。
そして、質問を整える前の考えもAIに渡し、対話しながら仕事を進めることまで含めた「何でもAIに相談する」仕事術です。
半自動化して、つまずいたらスキルに残す
AIエージェントを使うなら、全部お任せの完全自動化、憧れますよね。
でも第6章が勧めるのは、あえての「半自動化」です。
仕事を「人間→AI→人間」の流れに分け、人間が目的と材料を渡し、途中工程をAIに任せ、最後に人間が確認して確定します。
私も時間のかかる途中工程はCodexに任せますが、外部への送信や公開、承認、重要な判断は自分で行います。
AIに任せる範囲が広がっても、判断の責任は消えないためです。
第6章はさらに、うまくいった流れをスキルとして残し、つまずいたら対処や確認項目を書き足すことを勧めています。
私も、実行中にうまくいかなかった点をAIとの対話で解決したら、その内容を毎回スキルに反映しています。
その場で直して終わりでは、別の日に同じところで止まってしまうからです。
どこで止まるか、何を確認するかまで残しておくと、次から安心して任せられます。
スキルは最初から完成させるのではなく、実際の仕事の中で育てていくものだと、本書の具体例を通して伝わってきました。
文脈をためる作業フォルダ
第4章と第8章では、日常業務を扱う作業フォルダを作り、そこに仕事の文脈を蓄積していく方法が紹介されています。
複数の仕事を1つのリポジトリにまとめる、モノレポという考え方です。
私の場合、開発リポジトリはプロジェクトごとに分けていますが、調査やメモ、運用、文章作成といった雑多な依頼は「AI秘書フォルダ（nikechanフォルダ）」にまとめています。
そこには過去の記録やスキル、自分の好みや判断基準がたまっていて、情報が増えるほどこちらの指示も短くなりました。
本書で面白いのは、その作業フォルダの設計や整理まで、Claude Codeに相談しながら進めているところです。
AIに仕事を頼むための仕事場も、AIと一緒に作る。すごい時代ですね。
「何でもAIに相談する」という原則を、読みながらそのまま実践できる作りになっています。
もちろん、何でも同じ場所に入れればいいわけではなく、本書でも機密情報を扱う案件などは別の作業フォルダにする考え方が示されています。
モノレポは万能の正解というより、どこまでの仕事で文脈を共有するかを決める設計だと理解しました。
散らからないためのファイルの置き方
ファイルの置き方をAIに任せきりにしていると、その場では整理されたように見えても、いつの間にか似たようなファイルが増えていきます。
そのうち、AI自身も過去の情報をたどれなくなる。AIエージェントを長く使っている人ほど、あるあるではないでしょうか。
第9章は、まさにこの問題に効く章です。
散らばった資料からプロジェクトの現在地を作る流れと、資料を役割ごとに分けてどこに置くかまで、著者の実運用をもとに示してくれます。
私にもこの課題感があるので、本書の中でも特に実用的だと感じました。
実際の分け方については、本書で詳しく紹介されているのでぜひ読んで確かめてみてください。
会議のあとに、現在地やToDoまでその場で更新してしまう流れも現実的でした。
私も会議や作業の直後に記録をAI秘書用フォルダへ入れて、次のタスクを相談し、そのまま着手まで進めることがあります。
情報が新しいうちに更新しておくほうが、後日あらためて思い出すより圧倒的に楽です。
育てた仕事場は別のAIエージェントにも引き継げる
そして、毎日AIを使うユーザとして見逃せないのが第10章です。
それまでに育てた仕事場を一段広げる章で、文章やスライドの品質、複数セッションの並行作業、外出先からの操作、チームへの共有、別のAIエージェントへの引き継ぎまで扱っています。
中でも特に重要だったのが、育てた仕事場を別のAIエージェントでも使う話です。
本書は、仕事場の本体は特定の製品ではなく、マークダウンを中心としたテキストファイルにあると説明し、Claude CodeとCodexの両方から同じ仕事場を使う構成まで紹介しています。
私自身、AI開発ツールの主力をCursor、Claude Code、Codexと変えてきました。
ルールやドキュメント、スキルがプロジェクト側に残っていれば、道具を乗り換えても積み上げは失われません。
Claude Codeの本なのに、最後はClaude Codeに依存しすぎない設計まで書いてしまう。この懐の深さは良かったです。
ただ、第10章は応用的な話題が多いので、最初から全部を試そうとすると少し大変そうです。
私なら、まず第9章までを自分の仕事で試してから、必要になったところを第10章で足していきます。
結局、Codexユーザにも役に立つ書籍なのか？
本書が特に向いているのは、ChatGPTやClaudeに質問はしているけれど、仕事の途中工程を継続的に任せるところまでは進められていない人です。
エンジニアではないビジネスパーソンが、作業フォルダやテキストファイル、Gitといった考え方に入っていく本としても丁寧に作られています。
開発リポジトリでしかClaude CodeやCodexを使っていない人にも、日常業務への広げ方が参考になるはずです。
さて、冒頭で「忌憚のない感想を書いてやろう」と意気込んでいた私ですが、「メインCodexでも役に立つのか」という最初の問いへの答えは……、まあ上に書いた通りですが普通にかなり役に立ちました。
この書籍は、タイトルこそClaude Codeを掲げていますが、CodexやほかのAIエージェントにも応用できる仕事術を紹介しています。
ツール固有の操作や設定は読み替えが必要でも、仕事場を育てた考え方は持ち運べるというわけですね。
本書は、私からしてみると「AIエージェントと長く働くための仕事場の作り方を学ぶ本」だと感じました。
AIエージェント活用を今よりも一歩先に進めたい人におすすめです。
www.amazon.co.jp