はじめに
自分の仕事の流れを「オペレーティングシステム」として設計し、AI が自律的に動かす仕組みを作りました。
Claude Code の Skill にフローを書いておくだけで、
メール確認・スケジュール追記・ミーティングノートの生成まで、
一連の業務プロセスが自動で回ります。
この記事では、このシステム「Personal OS」の全体像と設計を紹介します。
Personal OS とは
「OS（オペレーティングシステム）」はアプリケーションが動く基盤です。
Personal OS はその考え方を個人のタスク管理・タスクの実行に持ち込んだもので、
自分の業務フローを定義・自動化する基盤 のことを指しています。
Personal OS を設計するにあたって、まずはこういう問いからはじめました。
- どの情報をいつ・どこに集めるか
- どの作業を自動化して、どこは自分が判断するか
- 複数のツールをどうつなぐか
- 成果物として、何をアウトプットしてもらうか
Personal OS の全体像
毎日、タスク管理ドキュメントを作成する
1日の起点は、タスク管理ドキュメントの作成です。
毎朝9:00 に Claude Code が自動起動し、その日付のドキュメントを生成します。
メール・カレンダー・前日の未完了タスクといった情報がすべてこのドキュメントに書き込まれ、
「今日何をすべきか」を1ファイルで把握できる状態になります。
AI が launchd を使ってタスクの実行を予約する
タスク管理ドキュメントの内容をもとに、
AI がその日のスケジュールに合わせてタスクの実行を予約します。
たとえば 15:00 終了のミーティングがあれば、AI が launchd の plist を自動生成・登録して、
15:30 に、文字起こし情報や動画の内容から、ミーティングドキュメントが生成されるように設定しています。
AI が生成したら、人間がチェック・承認する
AI はドキュメントを生成するところまでを担い、最終的な判断・承認は人間が行います。
たとえばメールの返信内容は AI が作成しますが、AI が生成した内容を人間が確認し、修正・送信を行います。他にも、ミーティング後に AI がタスク候補を提案しますが、タスクとして追加するかは人間が判断します。
こんな感じに、「自動化」と「人間のコントロール」のバランスを意図的に設計しています。
どんなことをしているの？
毎朝のスキル実行
毎朝9:00 になると /task-management スキルが起動します。
このスキルがオーケストレーターとして機能し、複数のスキルを順番に呼び出します。
Skill とは、SKILL.md に自然言語で手順を書いておくと Claude が /スキル名 というコマンドでその手順を実行してくれる仕組みです。
/task-management
├─ /get-yesterday-tasks # 前日の未完了タスクを引き継ぐ
├─ /mail-prep # 未読メールを取得・分類し、タスクに追記
│ └─ /mail-reply # 返信が必要なメールの返信案を作成
├─ /meeting-prep # 今日のミーティングをスケジュールに追記
│ └─ /custom-schedule # ミーティング終了後の自動スキル実行を予約
└─ ... # ツールごとにタスクを管理している
作られるドキュメント
各スキルが実行されると、その結果がタスク管理ドキュメントに順番に書き込まれていきます。
# 20260705
## これまでのタスク
- [ ] 〇〇の仕様を確認する（昨日から引き継ぎ）
## タスクリスト
- [ ] [〇〇を実装する](........)
### 対応必要メール
- [ ] 〇〇の件について確認
- 送信者: someone@example.com
- メールID: 18f2a3b4c5d6e7f8
- 仕様について確認の依頼
### 今日のスケジュール
- [x] 10:00 ~ 11:00 デザイングループ朝会
- [ ] 15:00 ~ 16:00 Qiita 機能定例
## ミーティング
### Qiita 機能定例 - 2026-07-05
ドキュメントパス: meeting/Qiita機能定例/20260705.md
〇〇機能の仕様について議論。△△の方針で進めることが決定した。
- タスク化候補
- [ ] △△の仕様書を更新する（期日: 7/7）
- [ ] エンジニアに設計相談する（期日: 7/8）
まとめ
Personal OS の核心は「フローを定義すれば AI が動く」というシンプルな考え方です。
Claude Code の Skill に手順を書いておくだけで、メール・カレンダー・ミーティングといった業務プロセスが自動で回るようになります。
情報の集約先をタスク管理ドキュメントに絞ったことで、複数ツールをまたいで情報を拾い集める手間がなくなりました。
また、AI が生成とタスク実行の予約を担い、人間が承認するという役割分担を明確にしたことで、
自動化しながらも最終的なコントロールを手放さない設計になっています。
次回の記事では、朝のルーティン自動化の実装を詳しく解説します。
最後まで読んでくださってありがとうございます！
普段はデザインやフロントエンドを中心に Qiita に記事を投稿しているので、ぜひ Qiita のフォローと X(Twitter) のフォローをお願いします。