こんにちは，松尾研究所の尾崎です．25卒でデータサイエンティストをやっています． 最近，AIエージェントがコードを書き，メールを要約し，会議を記録してくれる時代になりました．Claude Codeを複数同時に走らせたり，AIに調査を任せながら別の作業をしたり——気づけば，自分の仕事のやり方そのものがかなり変わってきています．しかし，そもそも「何をやるか」を管理するタスク管理そのものは，まだ従来のやり方のままという方も多いのではないでしょうか． 本記事では，自分自身のタスク管理環境を紹介しつつ，AI時代に「マルチタスク」の意味がどう変わっていきそうかを考え，AIがタスク管理にどこまで関与できるのかを「スペクトラム」として整理してみました．ツールの網羅的な比較というよりは，AIとタスク管理の関係性について考えてみたって感じのエッセイだと思ってください笑． 1. 自分のタスク管理環境 まず，自分

1. はじめに：この記事の前提と、私の定義する「Vibe Coding」 本題に入る前に、少しだけ私の立ち位置とこの記事の前提をお話しさせてください。 私はプログラマーとして約5年働いた後、現在はデータサイエンティストとしてAI構築とシステム構築を並行して行っています。 そのため、この記事でお話しする 「Vibe Codingは実プロジェクトで通用する」という結論は、あくまで私が身を置くデータサイエンスやAI開発の領域での話かもしれません。純粋なWebフロントエンド開発や、巨大なエンタープライズ系システムなど、他のIT分野でそのまま通用するかどうかは私自身テストしていません。 しかし、私がこの約6ヶ月間で試行錯誤し、Vibe Codingを使いこなすために工夫した「設計の考え方」や「AIとの付き合い方」には、きっと他の分野のエンジニアの方々にとっても役立つヒントがあるのではないかと思い、こ

MCP概要説明 この記事はMCP2025-03-26リビジョンを基に作成しました。 Model Context Protocol (MCP) とは何か？ MCP は、AI アシスタント（チャットボットや自動化エージェントなど）が、さまざまな外部データやツールにアクセスするための 共通のルール（プロトコル） です。 従来は、AI にデータベースやウェブサービス、ローカルのファイルを使わせたいとき、それぞれ違う接続方法をいちいち作り込む必要がありました。すると、AI を拡張するたびに「新しいツール用の独自コード」を用意しなくてはなりません。 MCP を使うと、「AI ⇔ データやツール」 の接続方式を 標準化 できるため、同じ仕組みでいろいろなデータソースや外部サービスとやり取りできます。これは、AI の開発者とデータ管理者双方にとって、大きな手間削減や再利用性の向上につながります。 Anth