朝「おはよう」と打つだけで1日が回り出す。Claude Codeと暮らすリアル

この記事の内容

  • Claude Codeを使った「朝のルーティン自動化」の仕組みと考え方を紹介します
  • 「おはよう」の一言でM365・Google Calendar・Todoistなど14のデータソースを並列処理し、デイリーレポートを自動生成する構成を解説します
  • GTD（Getting Things Done）とAIを組み合わせたタスク整理の考え方を紹介します
  • Obsidianをナレッジベースとして活用し、人間とAIが「第2の脳」を共有する運用方法を説明します
  • スキル設計によってAIが自己改善しながら日々精度を上げていく仕組みを紹介します

はじめに ― AIとの共業が日常になる時代へ

最近、YouTube投稿が減っていた理由は「AIと共に働く仕組み」を作ることに集中していたからです。ツールやサービスの名前は変わっても、AIとの共業（コラボレーション）という考え方はこれからの時代に欠かせません。

この記事では、Claude CodeというAIエージェントを使って「頭を空っぽにしていても仕事が自然に回る」環境をどのように構築しているか、その仕組みと考え方を具体的に紹介します。AIに仕事を任せたい、まるで部下がいるようにAIを使いたい――そんな方にとって参考になるはずです。

朝の「おはよう」で始まる自動化生活

1日はWindowsターミナルを開くところから始まります。上ボタン一つでLinuxサーバーにSSH接続し、tm と入力すると以前のClaude Codeとのセッションに再接続します。裏で動き続けていたAIとの作業がそのまま再開される形です。

そして最初に打つ言葉は「おはよう」。この一言で「Good Morning」タスクが起動し、朝の準備が自動で始まります。

フェーズ1：並列データ収集

まずは各種サービスからデータを一斉取得します。

  • M365 / Googleカレンダーの予定
  • Todoistのタスク
  • YouTubeの再生数
  • メール・健康データ など

これらをPythonスクリプト経由でAPIから直接取得し、Obsidianノートにデイリーレポートとしてまとめます。スマートフォンからでも実行できるため、席につく頃にはすでに情報収集が完了している状態にできます。処理にかかる時間はおよそ2分ほどです。

フェーズ2：統合分析とタスク整理 ― AIとGTDの融合

データ収集が終わるとClaude Codeは統合分析に移ります。ウィークリーレビューやプロジェクト進捗を確認し、最終的に「今日やるべきこと」を提案してくれます。

この仕組みはGTD（Getting Things Done）の考え方に基づいています。思いついたことをすぐTodoistに入れておくと、朝の処理でAIが「これは次のアクション？それともSomeday？」と尋ねてくれます。分類結果は自動的にTodoistとObsidianに反映されます。

Claude Codeはスクリプトが失敗しても自分で別の方法を試します。人間なら止まってしまう場面でも、AIは柔軟に動き続けます。

Claude Codeの「スキル」設計 ― 自己改善するAI

Claude Codeでは「スキル」という単位で機能を定義します。スキルには動作ルールが書かれており、失敗するとAI自身がその説明書きを更新して改善します。

ただしClaude Codeはセッションごとに記憶を失うため、必要なルールはObsidianノートに保存し、人間とAIが同じノートを参照する運用にしています。この構造により、AIと人間が「第2の脳」を共有するような状態を実現しています。

現在用意しているスキルの例は以下のとおりです。

  • Good Morning ― 朝のデータ収集と分析
  • Weekly Review ― 週次の振り返り
  • Todo ― タスク管理
  • M365 ― Microsoft 365連携
  • Note Blog ― 記事執筆・投稿

届かない情報があれば設計を見直すというルールで運用しており、スキルが蓄積するほど日々精度が上がっていく仕組みです。

カレンダー連携 ― AIが予定を理解して動かす

Microsoft 365の予定もClaude Codeから操作できるようになっています。「今日は予定していたセッションをキャンセルしたい」と伝えると、AIが自動でイベントを削除します。

MCP経由ではうまく動かないこともあったため、現在はLogic AppsとPythonスクリプトを組み合わせた構成で安定稼働しています。AIは曜日を理解しており、土日は予定を詰めないよう判断します。

AIとの共同執筆 ― ブログ記事も自動生成

「今日はYouTube動画を撮影している。視聴者にインパクトのあるタスクを選んで」と指示すると、Claude Codeが候補を提示してくれます。その中から「ノート記事執筆」を選ぶと、AIは即座に記事化を開始します。

スタイルガイドを参照しながら記事を生成し、note.comに下書きとして投稿します。同時にTodoistに「確認して公開する」タスクを追加し、Obsidianにも記録を残してくれます。

記事のサムネイル画像は、Claude Codeが提案したプロンプトをGeminiに渡して生成します。API連携すれば完全自動化も可能ですが、現在は手動運用中です。完成した記事には「AIエージェントと一緒に作成した」と明記しています。

ノートブログ公開スキルの内部構成

記事公開スキルは以下のような手順で構成されています。

  1. 情報収集（デイリーノート、Gitログなど）
  2. 構成設計
  3. 執筆（スタイルガイド準拠）
  4. サムネイル生成
  5. 保存・投稿（note.comに下書き登録）
  6. Todoistに確認タスクを追加

スキルは人間の手順書のような形式で記述されており、AIが読んで理解・実行します。「失敗したら成功する手順を追加して」と指示すれば、AIが自動で改善するため、使うほどに精度が高まっていきます。

デイリーノートが示す「AIと共に生きる1日」

Obsidianのデイリーノートには以下の情報が自動で整理されます。

  • 昨日の作業内容
  • 今日の予定
  • 重要メール
  • YouTubeチャンネルの状況
  • 健康データ
  • プロジェクト進捗

これらの情報をもとに、Claude Codeが「今日取り組むべきこと」を提案します。こうして1日は「おはよう」から自然に動き始めます。

人間がやることは2つだけ

この仕組み全体を通じて、人間が行うことは次の2つだけです。

  1. 思いついたことをリスト（Todoist）に入れる
  2. 朝「おはよう」と打つ

あとはClaude Codeがすべて処理します。MCPサーバーを使っていた時期もありましたが、信頼性の問題で廃止し、現在はPythonスクリプトとAPIの直接連携に切り替えています。

まとめ

この記事では、Claude Codeを中心に構築した「朝のおはよう自動化生活」の全体像を紹介しました。

  • 「おはよう」の一言で14のデータソースを並列処理し、2分ほどでデイリーレポートが完成します
  • GTDの考え方をAIと組み合わせることで、タスク整理を人間が意識しなくても進む仕組みを実現しています
  • Obsidianをナレッジベースとして活用し、AIと人間が同じノートを参照することでセッションをまたいだ文脈の継続を実現しています
  • スキルという単位で機能を定義・蓄積することで、AIが自己改善しながら日々精度を上げていきます

AIとの共業は「AIを使う」という意識を超え、「AIと暮らす」という段階に入りつつあります。ぜひ参考にして、自分なりのAI共業スタイルを構築してみてください。