Claude Code は、あなたのパソコンの中のフォルダを開いて、ファイルを読んだり書いたりしながら作業するAIです。 デスクトップアプリでは、会話ごとに「セッション」ができます。 セッションを始める時に、作業するフォルダを選びます。
話しかけるだけで答えてくれるチャットのAIとは、ここが違います。 頼まれた仕事を、ファイルとして形にするところまで進めてくれます。
この講座では、AIが作業するパソコン上のフォルダを、作業場と呼びます。 AIは基本的に、この作業場の中で読み書きします。 どこを作業場にするかは、あなたが決めます（第2章①）。
MCP（エムシーピー）は、AIが外のツールやデータにつながるための共通の決まりです。 公式の説明では、AIとツールをつなぐためのオープンな標準とされています。
動画では、みかみさんが「USBみたいなものです」と説明しています。 どのパソコンにもUSBが刺さるように、どのAIエージェントからでも、同じ形でつなげるという意味です。
ここでは、「これを入れると、AIがチャットやゴール管理ツールの中身を直接読めるようになる」と覚えておけば足ります。
この単元は、No.01（ゴールと今の状況を渡す）の続きにあたります。 詳しくはNo.01です。ここでは一言だけ。 AIが自分で動くには、ゴール（目指す状態）と、コンテキスト（AIが前提として知っておく今の状況）の2つが要ります。
会社の情報の集め方はNo.02、AI環境の整え方はNo.03で扱いました。 この単元では、その2つの細かい所は使いません。
○ 動画は、Claude Code とあわせて、同じような仕組みの別のAIツールも使っています。講座では、Claude Code だけで話を進めます
○ 動画ではAddness（みかみさんの会社のゴール管理ツール）を使っています。ゴールとタスクと今の状況を1か所で管理できるツールなら、考え方は同じです
動画の実演で、みかみさんは最初に、こう頼んでいました。 「組織のゴールを読み込んだ上で、今僕がやるべきことを教えてください」。
AIは、ゴール管理ツールにある自分のタスクを読み、未完了の今日のゴールを一覧にして返しました。 そして、その中から、今やる仕事を1つ挙げてきました。
ここで大事なのは、自分で考える前に、AIに状況を読ませることです。 読ませるには、ゴールと今の状況が、AIが読める場所にある必要があります。 その置き方が、No.01の内容です。
あなたの場合は、こう言い換えられます。 「ダンススタジオの今月のゴールと、今の申し込み状況を読んだうえで、今日やるべきことを3つ出して」。
実演では、ホームページの文章を書く仕事が出ました。 20件の文章を書く、大きな仕事です。 AIは、全部を一度にやろうとはせず、こう提案しました。 「30分で、ファーストビュー（最初に見える画面）のサブコピーとサービス概要だけでも書いて、土台を作りませんか」。
しかも、その理由まで読み取っていました。 「ここが決まれば、デザイナーが他の要素を流せる」という、ほかの人とのタスクの関係です。
つまり、大きな仕事を頼む時は、「全部やって」ではなく、今日できる小さな塊は何かをAIに聞くのが近道です。
動画では、タスクを丁寧に進めたい時に、こう頼んでいました。 「ヒアリングしながら進めてください」。
AIは、分からないところを質問しながら進めます。 任せきりにせず、途中で方向を確かめたい時に使えます。
仕事が終わったら、AIがタスクを完了にして、コメントやメモも書いてくれます。 動画の実演では、サブコピーが書き終わると、AIが「できました」という内容のコメントを、タスクに書いていました。
あなたの側の作業は、結果を見て、直したい所を言うだけです。 記録は、次に会話を始めた時、AIが読む今の状況になります。 （今の状況が積み上がっていく仕組みは、No.01の第2章です）
AIが作業している間は、あなたは待つしかないように思えます。 動画では、待っている間に、次のタスクを別のAIに頼んでいました。 「待っている間は暇だから、もう1個やろう」と。
その後も、別のタスクの結果を見て、完了にして、次を頼む、という流れでした。 別の配信でも、講義動画の書き出しを待つ間に、別の教材づくりを進めていました。 デスクトップアプリでは、複数のセッションを同時に動かせます（確認した公式ページは、第3章の補足にまとめました）。
○ よくある勘違い：「並行で走らせるほど速い」とは限りません。1つ1つに、ゴールと完了の基準が要ります（No.01）
動画で、みかみさんは、こう説明しています。 Claude Code をローカル（自分のパソコン上）で動かす時は、毎回、作業用のフォルダを指定します。 そして「ここは自由にしていいよ」と伝えます。
別のフォルダを見たくなった時はどうなるか。 動画では、「参照していいですか」と聞かれ、ダメと言えばダメ、とされています。
公式のページでも、近い仕組みが書かれています。 作業場（作業するフォルダ）の中のファイルを読むのは、確認なしです。 その外を読む時は、確認が出ます。ファイルを書き換える時も、初期の設定では確認が出ます。
この「作業場の外は確認が出る」という決まりが、パソコンの大事なデータを守ってくれます。 全部を渡さず、仕事に必要なフォルダだけを作業場にします。
動画では、セキュリティで気をつけることとして、次の2つが挙がっています。
理由はこうです。 操作の中身が分からないまま、確認を飛ばすと、思わぬことが起きるからです。
公式のページにも、確認をすべて飛ばすモード（bypassPermissions）があります。 ただし、そのモードは、コンテナ（隔離された環境）のような、壊れても困らない場所だけで使うように書かれています。
○ APIキー（サービスを使うための合言葉のような鍵）は、AIのチャットに貼らない。表計算を公開する時も、鍵が見えていないか確かめる（動画より）
訪問介護の仕事をAIに任せる時は、注意が必要です。 利用者さんの情報をAIに入れる時は、名前など本人が分かる所を、伏せてください。 人数、回数、時間帯のような、個人を特定できない数字や、「利用者さん」という役割の呼び方で、十分に仕事が進められます。
動画で、「大きなリポジトリ（プログラムをまとめた入れ物）で、暴走させないコツは？」という質問に、みかみさんはこう答えています。 自分が分かることしか、やらせない。
理由は、部下への指示と同じだと言います。 自分が分かっていないことを、よく分からないまま頼むと、AIは暴走します。 AIができないサイズの仕事を投げても、何も起きません。結局、すべてが無駄になります。
あなたが毎日見ている仕事から、任せるのが安全です。 たとえば、自分が毎月やっている集計や、定型の連絡文です。 やり方が分かっているので、できあがりが正しいかどうかも、あなたが確かめられます。
動画の質問に、こういうものがありました。 「記事の内容や決めたルールを、新しい会話ではよく忘れてしまう。何をどこに設定すれば確実ですか」。
みかみさんの答えは、そのゴールに関係する情報は、そのゴールの中に入れておくでした。 問題が起きて解決したこと、未解決のこと、進んでいるタスクを、ゴールごとにまとめておく、という考え方です。
動画では、自作の「記憶を維持するツール」を作る人が多いが、やりきれずに中途半端になりがち、とも言っています。
Claude Code 自身にも、記憶の仕組みがあります。 CLAUDE.md（クロード・エムディー）というファイルに、ルールや前提を書いておくと、会話を始めるたびに読み込まれます。 プロジェクトのフォルダの中に置く物と、自分用に全プロジェクト共通で置く物があります。
動画でも、CLAUDE.md やスキルなど、元からある記憶の仕組みは、そのまま生きる、と言っています。 その上で、ゴール管理ツールのデータを読めるようになるのが、強みだそうです。
○ CLAUDE.md は、短く具体的に書くほど守られやすくなります（目安は200行以内）。置き場所は、プロジェクト用の ./CLAUDE.md と、自分用の ~/.claude/CLAUDE.md です
○ 「ゴールごとに情報を集める」詳しいやり方はNo.02（後で出ます）
毎日、同じ仕事があるはずです。 動画では、決まったタスクを「ルーティン」として登録しておくと、毎日、タスクリストに自動で入る、と紹介しています。 登録作業そのものも、AIに「ルーティンにして登録して」と頼めば終わります。
Claude Code にも、決まった時間にAIを動かす機能があります。 公式では、「スケジュールタスク」と呼ばれています（以前は「ルーティン」という名前でした）。 大きく、次の2つです。
毎日・平日・毎週などを選べます。 作り方も、会話の中で「毎朝9時に、〜をして」と頼めば、AIが作ってくれます。
最初は、内容を確認しながら、手動で動かしてみてください。 問題なければ、毎日の予約にします。
○ スケジュールタスクのクラウド版は「リサーチプレビュー」（試験的な機能）と書かれていて、挙動や上限は変わる場合があります
○ 「予約して放っておく」前に、1回は自分の目で結果を見る。ずれていれば、元のゴールや指示を直す（No.01）
AIが、チャットや顧客管理などの中身を読めると、頼める仕事が増えます。 動画の実演では、LINEのグループの内容をAIが読めるようにしてあり、AIがタスクの提出確認をしていました。 誰が出していて、誰が出していないかを調べ、リマインド（念押しの連絡）の案まで出していました。
つなぐ時に使うのが、第0章③のMCPです。 つなぎ方は、AIに「このツールにつないで」と頼めば、手順を案内してもらえます。 公式の説明にも、コマンド1行で追加する方法が書かれています。
信頼できないサーバーには、つながないでください。公式にも、外の文章を読み込む先は、悪い指示を紛れ込ませる危険があると書かれています。
○ 動画では、つながるツールの例として、ゴール管理・チャット・顧客管理・数字・ファイルがありました。つなぐ前に、「どの情報をAIに読ませていいか」を決めておく
「自分の事業の、どの仕事から任せればいいか分からない」ことがあります。 動画では、仕事の洗い出し→手順の分解→改善案→作るものの整理を、AIがヒアリングしながら進める、という方法が紹介されています。
あなたが答えるだけで、任せられる仕事の候補が並びます。 最初は、その中から、1つだけ選んでください。 たくさん並べると、どれも中途半端になります。
○ 2026-11-05時点で公式ページで確認した内容（この単元の Claude Code の機能の話は、すべてここが元です）
○ デスクトップアプリ：ローカルのフォルダを選んで作業でき、複数のセッションを同時に動かせます（https://code.claude.com/docs/en/desktop）。動画の別の配信（2026-04）では「デスクトップは並列起動できない」と言われていますが、今の公式ページには複数セッションの説明があります
○ 許可の仕組み：作業場の中の読み取りは確認なし。確認を飛ばす bypassPermissions モードは、壊れても困らない隔離環境で使うよう書かれています（https://code.claude.com/docs/en/permissions）
○ CLAUDE.md：毎回の会話の最初に読み込まれる指示書です（https://code.claude.com/docs/en/memory）
○ スケジュールタスク（旧ルーティン）：自分のパソコンで動かす版と、クラウドで動かす版があります（https://code.claude.com/docs/en/desktop-scheduled-tasks 、https://code.claude.com/docs/en/routines）
○ MCP：AIと外のツールをつなぐオープンな標準です。追加はコマンド1行です（https://code.claude.com/docs/en/mcp）
訪問介護の仕事を選ぶ時は、利用者さんの名前など本人が分かる所を伏せてください。回数や時間帯だけで十分です。
朝はAIに今日やることを聞き、頼む時はゴール・今の状況・完了の基準を渡す。触れるフォルダを決め、自分が分かる仕事から任せる。繰り返す仕事は、最初は自分の目で結果を見てから予約にする。
問1 大きな文章の仕事を頼みます。AIにどう頼むのが、この単元の考え方に近いですか。
問2 パソコンの大事なファイルを守りながら、Claude Code に仕事を任せたいです。最初にすることとして合うのはどれですか。
問3 毎朝、同じ集計の仕事を、Claude Code に自動でやってもらいたいです。どう進めるのがよいですか。
出典：みかみ『【実演】「これやっといて」で仕事が進む。AGI時代の働き方を設定から全部見せます！』（YouTube, 2026-09-08, https://www.youtube.com/watch?v=WTKNulWGmR8）／みかみ『Claude Code でガチで仕事する風景【大暴露LIVE】』（YouTube, 2026-04-22, https://www.youtube.com/watch?v=kOF4sM3qso4）