誰もがマネージャーを持つ時代へ。AIにやらせてること全部紹介します

いま、僕のほとんどの仕事は、AIエージェントを通して始まります。

原稿の執筆、動画の制作、スケジュール管理や、打ち合わせで決まったことの記録やタスク化に、メールの返信。どれも、僕専用のエージェントと話しながら進めていきます。

例えば、こういう仕事

ある朝「Macの空き容量が限界」だとAIから報告がありました。そこから、何が容量を食っているのか、どれなら消しても安全か、どうすれば二度と同じことにならないかといった一式の提案が続きます。

僕がやったのは、それらに目を通して「それでいい」と答えただけです。

同じ日の朝、YouTubeショート動画についても企画提案が届いていました。

1本目の推薦は「BUMP OF CHICKENの『THE LIVING DEAD』についてのショート動画を作ってはどうか？」というもの。8月14日開催のサマーソニックにBUMPが初出演すること、5月に出した名盤解説の動画がそのまま素材に使えることが、その提案理由として提示されていました。

さらには「この動画を作るのに必要な画像は、ロング動画制作のために集めた44枚がすでにそろっている。だから画像を集める工程がまるごと要らない」と補足まで。

前者は事故の後始末で、後者は次の売上につながる提案です。

どちらも、僕が「これやって」と頼んだことではありません。その外側からの自発的な提案です。

もちろん、AIが突然意思を持ったわけではありません。何を見て、どういうときに提案していいかは、僕があらかじめ仕込んでいます。その範囲の中で、頼んでいない提案が出てくるわけです。

やり取りするAIは、ひとつだけ

僕が使っているのはClaude CodeとCodexの2つ。でも、僕の側からは両者はほとんど1つに見えるように作っています。

「昨日の⚪︎⚪︎案件の続きなんだけど」と話しかければ、どちらでも同じように話が通じる。

これは同じ記憶を読み、同じルールで動くように設計しているからです。事業の構造、税務の分け方、原稿の文体、やってはいけないことなどを全部データ化していて、Claude CodeとCodexどちらを使っても、そのデータを読むようにしています。

地味ですが、これはAI時代に重要な考え方だと思います。

AIはモデルリリースのタイミングや用途によって得意不得意がありますが、かといって窓口を増やすと、そのたびに前提を説明し直すことになります。窓口をひとつにしておけば、そんな説明やお引越しのコストが最小限で済むし、何よりストレスがかかりません。

で、実際の話。AIの役割は5つある

僕がAIにやらせていることを整理すると、だいたい5つにまとめられます。

1. マネージャー
AIは毎朝、僕が今日やるべきことを「判断するだけ」の状態にして持ってきます。予定、メールの返信、止まっている案件、昨日の成果を全部おさらいした上で「今日決めること」「朝に取り組みたいクリエイティブワーク候補」を厳選して持ってきます。

2. リサーチャー
僕のAIは数字とネタを集め続けます。noteの売上と会員数、YouTubeの再生と視聴傾向、Xのトレンド、音楽ニュース、新譜情報。それらが、僕が見にいかなくても毎朝そろうようになっています。

3. 制作アシスタント
AIは誰がやっても結果が変わらない類の「手を動かす仕事」を引き取ります。台本をもとにした動画編集に必要な画像集め、字幕の整文、映像への配置、公開後の概要欄とタイムスタンプの作成。そしてショート動画の切り抜きからの書き出しまで。…これはマジで革命的です。

4. 記録係
AIは決めたことと、やったことを覚えています。会議の決定、タスクの状態、作業ログ、過去記事と過去動画の目録。僕が忘れても記録が残ります。それをもとにマネージャーがスケジュール管理をしたり、制作アシスタントが「この記事、書くって言ってたよね？」とリマインドしたりしてくれます。…これもマジでフリーランスにとっては革命的です。

5. 管理人
AIはこれらの自動化の仕組みそのものを監視、改善してくれます。アプリがちゃんと動いているか、認証の期限が切れていないか、コストが上振れしていないか、ストレージは足りているか。そういうところを見張っています。

そして、これらは厳密に分けられてるのではなく、柔軟にコンビネーションを組んでくれます。たとえばこの記事の最初に紹介した「Macの容量不足」の話は5番、BUMPの提案は2番と3番のあいだから出てきたものですね。

もっと具体的な使い方も紹介します

1. 朝のブリーフィング

おはよう。朝の挨拶が、その日の仕事スタートの合図です。

実際に「おはよう」と打つ／あるいは音声入力すると、AIはタスク記録を全部おさらいし、カレンダーを見て、受信メールを3日分読み込んで、返信の下書きまで作ってから、要点をまとめた短い会話だけが出てきます。

まず、AIが「（僕が）昨日やり遂げたこと」をタスク記録から複数提案し、そこから僕が1つ選んでメモしてもらいます。（これは日々の積み上げとして精神衛生的にいいので、やっています）

次に、AIは未来につながる「今日判断すべきこと」を1つだけ出して、それを僕が判断します。

あとは「朝イチにやるクリエイティブワーク」の候補を2つか3つ提案してきます。

以上。朝にメールの返信を細かくやるのはあまり良くないので、その辺は昼に回すサイクルにしています。それと、通常AIは考えたり何かを実行したりするプロセスを表示してきますが、朝っぱらから膨大な情報を見せられても疲弊してしまうので、それらは基本非表示。手短に用件だけで済ませるように仕上げています。

2. 動画制作

これまた革命的。試行錯誤の末、僕のYouTube動画制作は以下の流れでできるようになりました。

撮影前：

台本づくりはAIと一緒にやります。これは世のほとんどのYouTuberと同様ですね。ただし、僕の場合はこの台本が後の全工程にとって重要な「正本」になってきます。完全手動で書く場合もありますが、その場合もAIが読める状態でNotionに保存します。

撮影後：

撮った動画素材は、まずアプリが無音部分を自動でカットします。このアプリ「Shh」自体も僕が自分のために作り、自分のためにバージョンアップしています。（販売もしています）

最近はここからさらに一歩進んで、AIが文字起こしの全文をレビューして、言い淀み、言い直し、重複した話を「ここは切っていいはず」という比較案の形で出してくるようになりました。僕は編集ソフトでそれを確認しながら、より細かくカット編集をします。

さらに僕がカット編集をしている裏では、AIが文字起こしから動画の中の「話題」リストを作り、必要な画像（ジャケット、アーティスト写真、ニュース画像）の候補を、出典がわかる形でネット中から一括収集しています。使えるかどうかの確認と採用の判断は僕がやります。集まった画像は、編集中のプロジェクトに「仮置き」の状態で流し込まれます。

これが、手作業で30分から1時間かかっていたのが5分になった工程です。

字幕は、書き出したものをAIがケバ取り（「えー」「あの」の除去と、台本と突き合わせた固有名詞の補正）して、戻して焼き込みます。

こうして完成した動画は、最終マスタリング用のアプリ（これも自作）にドラッグ＆ドロップ。これで配信基準の音量に仕上がります。

あとはアップするだけ。と言いたいところですが、ここで終わりません。

アップロード後：

AIが動画文字起こしと台本の内容を突き合わせた上で、タイムスタンプ、概要欄、タイトル案、X投稿文、固定コメント案、さらに「どこをショート動画で切り抜くと良いか」の候補までを提案してきます。切り抜きはX用のクリップにも、YouTubeショートやTikTok向けの縦型ショートにもなります。

当然ですが、AIはこれまで僕と一緒に編集してきた経験を記録として貯めているほか、それ以前に作った600本以上の動画データや、表からは見えないその裏側にある多数のデータを、いつでも参照できるようにしています。

それによって、僕の用途や狙いに特化したアレンジをしてきます。そういう検索しても出てこない、当事者だけがアクセスできる裏側のデータをどれくらい持っているのかも、これからの時代には超重要になってくるでしょう。

さらにですね、最近はここに一歩進んだショート動画制作プロセスが加わりました。台本や文字起こしから画像を集めて、音声を合成して、字幕を焼いて、公開できる状態まで出してきます。その中身には僕たちてけしゅんの2人が会話することで生まれた台本化されていない情報も盛り込まれており、「人間の魂を持ったショート動画」を自動で作るというハイブリッドさが「めっちゃ未来」だと思ってます。

この型ではすでに2本公開していて、完成して公開待ちのものも3本あります。

「マッシヴ・アタック入門」 で、この線が初めてつながりました。

本編動画を公開したあと、そこからショートを切り出して公開し、さらに同じ素材からnote記事まで作って、同じ日に公開しています。

とはいえ断っておきますが、編集は今も僕の手作業です。構成を決める、カットを確定する、画像の位置を直すなど、僕がすべて調整しています。

ショート動画もAIが提案してくる構成や台本について、ツッコミを入れたり、細かい調整は行っています。

言わずもがなベースとなる動画には、僕たち2人が出演して話しています。観てもらえばわかりますよね。

完全AI自動生成コンテンツなんて、クソです。

僕がAIを通してやっているのは、あくまでも 「車輪の再発明」を防止 することだと思っています。

僕がAIに任せている仕事：全リスト

無人で動いているものが29本、こちらから呼んで使うものが24本。近い仕事は1行にまとめたので行の数とは合いませんが、あえて全部書きます。ここは読み飛ばしてもらっても構いません。

なお、この中にはAIが内容を判断するエージェント的な仕事だけでなく、AIと一緒に作った定型の自動処理も含まれます。技術的には別物ですが、僕にとって大事なのは、どちらも同じ窓口から状態を把握して、必要なら直せることです。

毎日、勝手に動いているタスク

• 6:15 Xの自分の投稿を観測（告知が出せているかの確認用）

• 6:30 noteの記事データ収集と、記事目録の再生成

• 6:45 noteの売上と会員数の取得

• 7:00 YouTube連携の期限切れリマインド

• 7:15 note記事のコーチングをDiscordへ配信

• 7:20 前日のAI作業ログをGoogleカレンダーに記録

• 30分ごと YouTubeの公開を検知して記録し、告知タスクを積む

• 1時間ごと noteの公開を検知して同じ処理

• 1時間ごと Macの空き容量を監視

• 23:25 アプリの本番稼働チェック

週に1回のタスク

• 日曜20:30 Discordの会話から企画のネタを抽出してNotionの倉庫へ

• 日曜21:00 月曜の定例会議の資料を生成

• Xトレンド、音楽ニュース、新譜の収集

• Xの週次アーカイブ

• 動画の視聴継続率の分析

• アプリの指標とApp Store分析

• ランキングの通知

• gitの外付けSSDへのバックアップ

月に1回のタスク

• Appleの認証キー自動更新（Onga9.jpのための作業）

Macに常駐しているタスク

• YouTube音源の文字起こし監視

• メモ帳からObsidianへの同期

• クリッピングの自動タグ付け

• 行きつけのカフェのWi-Fi自動接続

• AIの安全ガード

こちらから話しかけて使うタスク

執筆系： note記事、X長文記事、YouTube台本、対談とインタビューの文字起こし整形、文字起こしから記事への変換、原稿の5段階レビュー、記事用の画像生成。

制作系： 画像の一括収集、映像への仮配置、字幕の整文、字幕の焼き込み、公開後処理、切り抜きと縦型ショート化、静止画と読み上げのショート生成。

経営系： 朝のブリーフィング、会議の記録と決定事項の反映、タスク記録、プロダクトの状況管理、告知文の一括生成、企画出し、会計のCSV取り込みと月次レポート、週次の振り返り。

AIに渡さないタスク

公開と投稿と送信の最終ボタン。企画をやるかやらないかの判断。消す操作と、戻せない操作。

AIは判断材料を全部そろえて「これでいいですか」まで持ってきますが、最終的にそれにサインするのは僕。Macの容量の件でも、消していいものを選んだのはAIですが、消す前に一覧を出させて、僕が見てから消しています。

そしてもちろん「最終的なクリエイティブ判断」です。

映画監督は基本的に自らカメラを回しません。マイクも持ちません。演技もしません。でも、映画はやはり監督の作品という側面が強い。なぜなら「最終的にOKかNGかを判断しているから」です。宮崎駿だって絵コンテは描きますが、逆にいえばそれ以外の工程は上がってきたものを判断し、場合によっては自ら修正することの繰り返し。ファッションブランドのトップメゾンだって、名前が出るのは手を動かす職人ではなく、クリエイティブ・ディレクターですよね。ダミアン・ハーストだって、自分で牛をカットするわけではありません。

ここは絶対に死守するライン。ってか、そこを任せるなら、そもそもやらないですよね。

真似するなら、この4つで

と、色々紹介してきましたが、全部を真似する必要はないと思っています。職種によって効くものが違うので、汎用性が高い順に4つ。それぞれに、そのままコピペで使えるプロンプトを置きました。

Claude CodeやClaude Cowork、Codex、ChatGPT Workのような、ファイルを扱えるAIエージェントに貼ってください。いくつか質問されるので、答えていくうちに仕組みができあがります。単発の会話で終わって、AIが毎回読み直せる記録を残せない環境では作れないので、そこだけ注意。作るのは一度に1つずつで十分ですよ。

1. 毎朝の「マネージャー」を作る 5つの役割のうち、いちばん最初に作るべきもの。職種を問いません

2. 決めたことを忘れない「記録係」を作る 会議で決めたことが実行されない問題への対処

3. 「見張り」を置く Macの容量の件の再発防止として、実際に作ったもの

4. 繰り返す手作業を「自動化」する 制作の仕事がある人向け

4つに共通するルール

先に、4つのどのプロンプトにも共通で付けてほしいルールを置いておきます。プロンプトを貼るとき、この共通ルールも一緒に貼ってください。

共通ルール:

- 最初に、この環境でできること、できないこと、追加の許可が必要なことを確認する

- 実行できなかった操作を「完了した」と報告しない

- 送信、公開、削除、課金、権限の変更、外部への共有は、実行する直前に必ず私の確認を取る

- 元データは上書きしない。変更するときは、元に戻す方法を一緒に残す

- テストで本番のデータや環境を壊さない。疑似データを使う

- パスワードやAPIキーなどの秘密は、ファイルに平文で書かない

- 作業が終わったら、作ったファイルと置き場所、テスト結果を短く報告する

これがあるだけで、AIの「やったつもり報告」と「戻せない事故」の大半を防げます。

1. 毎朝の「マネージャー」を作る

いちばん効果が発揮されるのがこれですが、同時に誤解されやすいのもこれ。

多くの人がAIに「今日やることを整理して」と聞きます。でもそれだと、AIは今日やることを本当に把握できているのか？　大抵の場合は情報の取りこぼしが発生し、それが玉突き事故のようにどこかで「あれが抜けてる！」といった事態に繋がります。

マネージャーが機能するのは、判断材料をAIが自分で取りにいける状態になったとき。次のプロンプトは、AIにインタビューしてもらいながらその仕組みを作らせる内容になっています。

コピペ用プロンプト