Claude Codeで日常のタスクを45個自動化した東大院生の全記録

> Source: Zenn_Python

// Problem

メール確認、日程調整、情報収集といった断続的な雑務が、研究や開発における深い集中（ディープワーク）を阻害し、脳のリソースを浪費させている点。これらは一つ一つは短時間で済むものの、頻繁に発生することでコンテキストスイッチのコストを増大させていた。

// Approach

Claude CLIを推論エンジンとして利用し、Pythonでデータ取得・加工を行う構成を採用。APIの複雑な認証を避けるためICS形式を利用するなど、運用の継続性を重視した。AIには「判断・下書き」を、人間には「最終確認・実行」を割り当てる「判断と作業の分離」を徹底し、安全性を確保した。

// Result

45の自動化タスクと132本のスクリプトを構築。1日あたり20〜30分の節約を実現し、研究への集中時間を確保した。Slackを統合ダッシュボードとして活用することで、システム全体の状況把握を容易にし、低コストかつ高効率なパーソナル自動化環境を実現した。

Senior Engineer Insight

> 設計思想における「判断と作業の分離」は、LLMのハルシネーションリスクを制御する上で極めて実戦的かつ妥当なアプローチである。ICSの利用による認証コストの回避など、運用の継続性を重視した「壊れにくい設計」へのこだわりも、現場の知見を感じさせる。ただし、ローカル環境でのcron実行は可用性とスケーラビリティに課題があり、商用環境への適用にはコンテナ化やクラウドネイティブなオーケストレーションへの移行が不可欠である。