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
東大大学院（バイオエンジニアリング専攻）の修士2年生・shunya が、約半年間で日常業務を 45 個の cronジョブで自動化したシステムの全記録。Zenn 記事（2026-04-07）。
概要
M1の冬頃から Claude Code を使い始め、macOS 上に 45 本の cronジョブ・36 個のカスタムエージェント定義・132 本の Python スクリプト・12 個の Slack チャンネルを構築。Claudeを「考えるパーツ」、Pythonを「データ取得・加工パーツ」として役割分担し、24 時間稼働する自動化システムを実現した。
システム全体像
| 項目 | 数 |
|---|---|
| cronジョブ（定期実行タスク） | 45本 |
| カスタムエージェント定義 | 36個 |
| Pythonスクリプト | 132本 |
| Slackチャンネル（通知先） | 12個 |
アーキテクチャの要点: データ取得・加工は Python が担い、「この情報をどう要約するか」「このメールは返信が必要か」といった 判断だけを Claude に任せる分業構造。
カテゴリ別 自動化の内容
1. メール処理（最も効果が大きかった）
- Gmail API で 10 分ごとに全 3 アカウントを取得
- AIが
reply/see/skip/autoの4段階に分類 reply判定 → カレンダーから空き時間を取得して返信下書きを自動生成- 変化: 1日あたり 20〜30 分の節約
2. 日程調整
- Google Calendar APIではなくICS URLを使用（OAuth認証不要・読み取り専用・壊れない）
- メール返信時に空き日程を自動挿入
3. 論文の新着監視
- 毎日15時に自動実行
- 関連度スコア（5段階）付きで Slack に通知
- 要約と「自分の研究との関連」も自動生成
- 変化: 論文の見逃しがほぼゼロになった
4. 日次・週次レポート
- 毎日20時: 全リポジトリのgitコミット・完了/新規タスク・cronジョブ成功率・翌日の予定を自動要約
- 毎週金曜21時: 今週の成果・来週TODOを自動生成
5. AI・テクノロジー情報収集
| ジョブ | 実行時間 | 内容 |
|---|---|---|
ai_news_brief | 毎日4:00 | AI関連ニュースの速報まとめ |
ai_info_digest | 毎日9:00/18:00/21:00 | Notion保存リンクの深掘り分析 |
ai_researcher | 毎日4:30/12:00 | 学術寄りのAI研究動向 |
変化: SNSを「情報収集のため」に見る必要がなくなった
6. 面談・ミーティングの記録
- 録音ファイルを指定フォルダに保存するだけ
- 10 分ごとにフォルダを監視 → 数分後にSlackへ要約が届く
7. MLコード開発でのAI活用
- コードの雛形生成・デバッグ・リファクタリング・テスト生成を Claude Code で補助
- 「全部AIにおまかせ」ではなく「ペアプログラミング」的な使い方
8. システムの自己監視
- 自動化システム自体の死活監視
- 壊れたらすぐ気づけるヘルスチェック機能
自動化の設計原則（4つ）
→ 日常業務自動化の設計原則（shunya） で詳述
- 「判断」と「作業」を分離する — AIは下書き・候補・通知を出す。最終判断は人間。
- 壊れにくい方法を選ぶ — ICS URL > Calendar API、RSS/API > スクレイピング
- Slackをダッシュボードにする — 全通知をSlackに統一し、朝1回開けば把握できる
- 5分で作れるものから始める — 小さく始めて必要に応じて育てる（30行→数百行）
コスト
| 項目 | 月額 |
|---|---|
| Claude Code（Max plan） | $100（約15,000円） |
| Slack（無料プラン） | 0円 |
| Gmail API | 0円（無料枠内） |
| サーバー | 0円（自分のMacで動作） |
| 合計 | 約15,000円 |
Claude Code Max の $100/月 が実質唯一のコスト。1日 30 分〜1 時間の時間節約から時給換算で十分元が取れると評価。