AIに仕事を任せる機会が増えると、調査やファイル整理をもっと手際よく進めてほしくなります。とはいえ、AIのために複雑な設定や専用の仕組みを作るのは、少し敷居が高い。
そこで始めやすいのが、AIが作業に使える道具をインストールしておくことです。AIに任せた仕事の途中には、必要なファイルを探す、情報を取り出す、データを整理するといった処理が含まれることがあります。こうした処理を支えるのが、今回の5つの道具。
Python、ripgrep、fd、jq、ast-grepを人が直接使いこなす必要はありません。AIが必要な場面で利用できるよう、道具を揃えておくという考え方です。それぞれができること、AIの手間が減る理由、導入に必要な準備を紹介します。
対象となるAIと、インストール先について
対象は、ChatGPT Work、Claude Cowork、Claude Code、Codexなど、ファイルを扱ったり、プログラムを実行したりして仕事を進めるAIです。
対象について： 上記に限らず、PC上で作業するAIはすべて対象です。ただし、ここで紹介する道具をAIから呼び出せることが前提になります。文章のやり取りだけで完結する、チャットだけのAIは対象外です。
インストール先について： 道具は、AIが実際に作業する環境に必要です。クラウドやアプリ専用の環境で動く場合、手元のPCに入れるだけでは使えないことがあります。Work系やCodexにも実行環境の違いがあるため、導入前に、使っているAIからその道具を利用できるか確認してください。
以下の「インストールするだけでOK」という説明は、AIから道具を呼び出せる環境での話です。すでに使える状態なら、追加で入れる必要はありません。
1. Python
できること
Python（パイソン）は、データの集計・加工やファイル整理など、幅広い処理に使えるプログラミング言語です。本体に備わる機能だけでも、表形式のデータやテキストを扱えます。
AIの作業効率が上がる理由
繰り返しの処理をまとめて実行する手段が増えるため。AIが仕事に合わせた小さなプログラムを用意し、データを処理できるようになります。人がPythonの文法を学んでから使わせる必要はありません。
導入方法
インストールするだけでOK。
具体的なインストール手順や設定方法などはお手元のAIに聞いてください。
2. ripgrep
できること
ripgrep（リップグレップ）は、複数のファイルに書かれた内容をまとめて検索する道具です。主に、文章やプログラムなどのテキストを扱います。
AIの作業効率が上がる理由
ファイルを丸ごと読む前に、関係する箇所を絞れるため。大量の資料やコードを調べるとき、AIが読む必要のない部分を減らせます。
導入方法
インストールするだけでOK。
3. fd
できること
fd（エフディー）は、名前やファイルの種類などを手がかりに、必要なファイルやフォルダーを探す道具です。ripgrepがファイルの中身を探すのに対し、fdの主な役割は作業対象そのものを見つけること。
AIの作業効率が上がる理由
長いファイル一覧を読む前に、候補を絞り込めるため。多くのフォルダーに資料が分かれていても、AIが調べる対象を探しやすくなります。
導入方法
インストールするだけでOK。
4. jq
できること
jq（ジェイキュー）は、システム同士のデータ交換でよく使われる「JSON」という形式のデータを、抽出・整理する道具です。必要な項目に絞ったり、扱いやすい形に整えたりできます。
AIの作業効率が上がる理由
大きなデータをそのまま読む代わりに、必要な部分を取り出せるため。AIがデータを読み解く量を減らし、加工処理も既存の道具に任せられます。
導入方法
インストールするだけでOK。
5. ast-grep
できること
ast-grep（エーエスティーグレップ）は、プログラムの書かれ方を手がかりに、目的のコードを探す道具です。文字の一致だけでは探しにくい箇所の調査に使えます。
AIの作業効率が上がる理由
コードの改行や空白の違いに対応する検索処理を、毎回作り込む手間を減らせるため。AIが変更候補を調べるときの選択肢が増えます。
導入方法
インストールするだけでOK。
AIが使える道具を揃えておく
AIに仕事を任せるとき、その途中でどの検索やデータ処理が必要になるかまで、人が先に把握しておく必要はありません。道具を用意しておけば、AIが必要に応じて使い、読む範囲や処理の手間を減らせます。
まずは、AIが実際に作業する環境で、今回の5つを使えるか確認するところから。すでに同等の機能がある場合や、道具が使われない場合もあるため、追加導入による効果は環境や処理内容によって変わります。
効率化の説明は各ツールの機能に基づくもので、作業時間の短縮を比較測定した結果ではありません。
複雑な仕組みを作る前の一歩として、AIが必要なときに使える道具を揃えておく。内部の仕組みを学ぶところから始めなくても、AIが仕事を進めるための選択肢を増やせます。