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大規模言語モデルAIコーディングZenn AI/ML掲載日時: 2026年10月2日 10:00

AI議長がGTD週次レビューを13回実施、穴もあり

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AI議長がGTD週次レビューを13回実施、穴もあり

3つのポイント

  1. 何が起きたか

    筆者はClaude Codeのスキルと週次レビュー用コマンドでGTDレビューの議長役を任せ、2026年4月18日から2026年9月27日までに13回完了した。間隔は5日から34日だった。

  2. なぜ重要か

    手順の順序決めと抜け漏れの発見をAIが担い、人間は判断を返すだけで済む。だからこそ約2ヶ月の停止を経て再開し、約7週間で8回も実施できたようだ。

  3. 注目点

    AIは今もプロジェクトを誤って数え、一部がすでに保留中だったのに16項目を指摘し、9月27日には2項目をタイトルだけで判断した。レビュー待ちタスクも51件に戻った。

誰に効くか個人のタスクレビュー習慣を何度も続けられなかったナレッジワーカー、および共有された自動化手順をカスタマイズする人々。筆者自身の編集がステップを黙って落とし、52タスクを未レビューにしたため。

わからないところ、AIに聞けます

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背景と解説

この記事の出発点はよくある失敗だ。筆者はGTDの6カテゴリ方式は受け入れたものの、毎週6カテゴリすべてを歩く必要がある週次レビューを続けられなかった。診断は意志が弱いことではなく構造的なものだ。どこから始めるかの決定と抜け漏れの確認が同じ一人に集中し、両方同時に詰まるとレビューは始まらない。

提案された修正は、この2つの仕事をAIに移すことだ。/todoというClaude Codeスキルには、対話形式で6ステップを実行する週次レビュー用コマンドが付いており、次アクションのないプロジェクトや長期間停滞したプロジェクトの自動検出も含む。筆者は、本当の分かれ目はTodoistかGitHub Issuesかではなく、タスクがAIの読み書きできる場所にあるかどうかだと強調する。実務上の壁は、これでもGitHub操作への抵抗感がないことが前提になる点だ。

記録自体は意図的に混ざっている。約5ヶ月で13回のレビューのうち、約2ヶ月は2回しか完了しなかった。8月11日の再開後は約7週間で8回実施し、どの間隔も10日を超えなかったが、8回中6回は1〜3日遅れて完了した。ミスも成功と同様に丁寧に記録されている。誤カウント、以前の未完了アップデートが残した不整合なラベルに起因する的外れなアラート、筆者自身の手順で落ちたステップにより52タスクのレビュー日が止まったこと。ここで示される読みは、AIは正確ではないが誤りは見逃されない、という保証ではない構造だ。ボトルネックの移動も追跡されている。プロジェクト整理は次アクション欠落が22から15へ、停滞プロジェクトが10から5へ改善し、圧力はSomedayレビューへ移った。これは一括で0にリセットされ、9月27日には51件に戻っていた。この移動を受け入れられるかは、混雑がどこにあるか見えること自体に残る誤りの価値があるかによるだろう。

よくある質問
この週次レビューを自分で回すには何が必要ですか?
Claude Codeをインストールし、GitHub CLI(gh)をインストールして認証し、日付処理用にNode.jsが必要です。Claude Code自体は有料プランかAPIアクセスが必要です。
レビュー中にAIはミスをしましたか?
はい。次アクション欠落のカウントを10と誤ったのに実際は22プロジェクトが該当し、16項目を要対応として表示したのにいくつかはすでに保留中で、9月27日には2項目をタイトルだけで判断しました。
なぜ52タスクが未レビューになったのですか?
筆者自身のカスタム版手順がレビュー日を記録するステップを落としていたため、その処理が一度も呼ばれませんでした。約2ヶ月の空白期間中も同様です。スキルの公開版には今もそのステップがあります。
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