2026-08-10

Claude Codeの「ルーティン」機能で毎朝の定型作業を自動化した話

概要

今回はClaude Codeの「ルーティン」機能を使って、毎朝の定型作業をクラウド上でスケジュール自動実行する仕組みを組んだので紹介していきます。

普段Claude Codeにお願いしている定型作業があって、毎回「今日の分やって」と自分から声をかけないと動かないのが面倒でした（^^;
声をかけ忘れる日があると、そのままその日の分が抜け落ちてしまいます。

「毎日決まった時刻に勝手にやってくれたらいいのに」と思って調べたら、クラウド上でスケジュール実行できるルーティン機能があったので、これを使って自動化しました。

この記事では、その仕組みと実際の設定手順を、汎用的な例（毎朝AI関連ニュースを収集してまとめ、gitにコミットする）を交えて紹介します！

それではやっていきましょう！

きっかけ

普段Claude Codeにお願いしている定型作業は、毎回自分から「今日の分やって」と話しかけて初めて動くタイプのものでした。
ただ声をかけ忘れた日はそのままその日の分が抜けるので、流石によろしくない運用になっていたんですよね。

本業が忙しくて出来ないこともよくありますし…
旅行とかで出来ないこともよくあります（- -

だったら決まった時刻に自動で動いてほしいわけで、そこで見つけたのが今回紹介するルーティン（Routines）機能です。

全体像

普通にClaude Codeを使うときは、自分のPC上でチャットしながら会話的に作業してもらいます。
今回使ったのはそれとは別の仕組みで、次のような形の「無人実行専用のClaude Code」を作る、というイメージです。

決まったスケジュール（cron）で
- 実行タイミングは5フィールドcron式で指定
クラウド上の隔離された環境で
- PCの電源が入っていなくても決まった時刻になれば動く
指定したGitHubリポジトリをチェックアウトして
- 対象リポジトリはjob_configで指定
プロンプトで指示した作業を自律的にこなし
- 会話の続きではなく、そのプロンプト単体で完結する内容にする必要がある
終わったら結果をcommit & pushする
- 最終的な成果物はリポジトリへの反映という形で残る

図にするとこんな流れです。

Claude Codeルーティンの処理フロー図 cron起動からクラウドセッション起動指定リポジトリのgit checkout プロンプト通りの生成 git commitとpushまでの5ステップ — Claude Codeルーティンの処理フロー（cron起動→クラウドセッション起動→checkout→生成→push）

要はバッチ処理です（^^

使ったもの

Claude Codeの「ルーティン（Routines）」という機能です。
裏側はRemoteTriggerという仕組みで、名前・実行スケジュール・何をするかの中身を渡すとスケジュール実行ジョブを作れます（各項目の詳細は後述の「4. 実際の設定」でまとめて説明します）。

イメージとしては「毎朝9時にこのリポジトリを開いて、このプロンプト通りに作業して、終わったらpushして」という設定を1回作っておく感じです。

手順（例：「毎朝AIニュースを収集してまとめ、gitにコミットする」ルーティン）

ここでは例として、「毎朝AI関連ニュースをWeb検索で収集し、要約をMarkdownにまとめてnews/フォルダに書き出し、commit & pushする」ルーティンを作る想定で説明します。
（結構色々汎用が効くので、色々試してみるといいと思います！）

1. 目的を決める

毎朝自分でニュースサイトを巡回しなくても、起きたら「今日のAIニュースまとめ」が最新化されている状態にしたい

2. プロンプトを書く（ここが一番大事）

クラウド側のClaudeは会話の文脈をゼロから持ちません。
そのため、プロンプトは自己完結させる必要があります。
今回学んだコツは以下の3つです。

何を調べて、何を基準にまとめるかを明記する
- 検索キーワード・対象期間・取り上げる件数など
重複実行・誤生成を防ぐガードを入れる
- 「今日の分が既にあれば何もしない」といった判定
やっていいことの範囲を明示的に区切る
- 「まとめの生成とpush以外はしない。他のファイルは触らない」など

例文（イメージ）です。

プロンプト例

毎朝のAIニュース収集をお願いします。手順は以下の通りです。

1. WebSearchで直近24時間の生成AI・LLM関連ニュースを検索する
   （キーワード例: "AI", "LLM", "Anthropic", "OpenAI", "Claude" など）。
2. news/YYYY-MM-DD-ai-news.md が既に存在する場合は何もせず終了する（重複防止）。
3. 存在しなければ、信頼できそうな情報源を中心に重要なニュースを5〜8件選び、
   見出し・2〜3行の要約・出典リンクの形式でnews/YYYY-MM-DD-ai-news.mdに書き出す。
4. 生成したファイルをgit add・commit（例: "daily AI news: YYYY-MM-DD"）し、
   origin/main にpushする。
5. ニュースまとめの生成とpush以外の操作（他ファイルの編集、SNS投稿など）は一切行わない。

3. スケジュールを設定する（タイムゾーンに注意）

cronはUTC基準です。
日本時間で「毎朝8時」にしたい場合は、UTCでは前日23時になります（JST = UTC+9）。

UTC変換の例

1 2	JST 08:00 → UTC 23:00（前日） cron式: 0 23 * * *

最小実行間隔は1時間なので、「30分ごと」のような設定はできません。

4. 実際の設定（RemoteTriggerのcreateリクエスト例）

routine_create_request.json

{
  "name": "daily AI news digest",
  "cron_expression": "0 23 * * *",
  "enabled": true,
  "job_config": {
    "ccr": {
      "environment_id": "env_xxxxxxxxxxxx",
      "session_context": {
        "model": "claude-sonnet-5",
        "sources": [
          { "git_repository": { "url": "https://github.com/your-org/your-repo" } }
        ],
        "allowed_tools": ["Bash", "Read", "Write", "Glob", "Grep", "WebSearch"]
      },
      "events": [
        {
          "data": {
            "uuid": "（v4 UUIDを発行）",
            "session_id": "",
            "type": "user",
            "parent_tool_use_id": null,
            "message": {
              "role": "user",
              "content": "（上で書いたプロンプト本文）"
            }
          }
        }
      ]
    }
  }
}

各項目の意味は以下のとおりです。

name
- ルーティン管理画面に表示される名前。複数のルーティンを見分けるためのラベル
cron_expression
- 実行スケジュールを表す5フィールドのcron式（UTC基準）
enabled
- trueで有効化。falseにしておくと設定を残したまま一時停止できる
job_config.ccr.environment_id
- どの実行環境で動かすかを指定するID。事前にクラウド側で作成しておいた環境を指す
job_config.ccr.session_context.model
- 実行に使うモデル名
job_config.ccr.session_context.sources
- チェックアウト対象のGitHubリポジトリ一覧。git_repository.urlにリポジトリURLを指定する
job_config.ccr.session_context.allowed_tools
- クラウド側のClaudeに使わせるツールの許可リスト。ここに無いツールは実行時に使えない
job_config.ccr.events
- セッション開始時に最初に投げるメッセージの配列
- data.typeは"user"固定（ユーザー発話であることを示す）、data.message.contentに実際のプロンプト本文を入れる
- data.uuidはイベントごとに発行するv4 UUID、data.session_idは新規セッションなので空文字、data.parent_tool_use_idはトップレベルのメッセージなのでnullにする

作成に成功するとnext_run_atに次回実行予定時刻（UTC）が返ってくるので、JSTに変換して意図通りか必ず確認します。

5. 結果の確認方法

クラウド実行はローカルPCとは別物なので、結果はGitHub側（Web・モバイルアプリ）で見に行きます。
news/フォルダに毎朝新しいファイルが増え、commit履歴に自動生成コミットが積まれていればOKです。

ハマった・気をつけたポイント

タイムゾーンはUTC基準
- JSTで考えたい時刻は必ず変換する（8:00 JST → 23:00 UTC前日）
最小実行間隔は1時間
- 数分〜数十分おきの高頻度実行はできない
クラウド実行はGitHub上のリポジトリ状態しか見ない
- ローカルで作業中の未push分は存在しないものとして扱われるので、自動化を始める前に一度ローカルの変更をpushして同期させておく必要がある
二重実行・誤生成ガードは自分でプロンプトに書く
- 「既にファイルがあれば何もしない」のような判定を入れないと、実行のたびに重複生成される
情報収集系はソースの質にブレが出やすい
- 「信頼できそうな情報源を優先」くらいの緩い指示だけだと拾ってくる記事の質が揺れるので、必要なら対象ドメインを絞るなど条件を強めるとよい
やっていい範囲を明示的に絞る
- 「このファイルだけ触っていい」「このアクションは絶対にしない」まで書いておくと、意図しない操作を防げる

実際の実行結果を反映する行為（今回で言う外部への発信など、外部に影響する最終アクション）は自動化の対象から意図的に外しました。
生成とpushまでを自動化し、最後の一手はレビューを挟んで人間が行う設計にしています。

品質管理はやっぱり人がやらないと今のAIだと厳しい印象です（^^

まとめ

今回はClaude Codeのクラウドルーティンを使って、毎回自分から頼まないと動かない定型作業をスケジュール実行に切り出す方法を紹介しました。

ポイントをおさらいすると以下のとおりです。

プロンプトを自己完結させる
- 文脈をゼロから渡すつもりで書く
重複防止・範囲限定のガードを必ず入れる
- 「既にあれば何もしない」「このファイルだけ触る」を明記する
UTC⇄JSTの変換を確認する
- next_run_atが返ってきたらJSTに直して意図通りか見る
最終アクションは自動化に含めず、人間の確認ステップを残す
- 投稿・削除・通知送信など不可逆・対外的なものは対象外にする

この形なら、日々のちょっとした定型作業をいくつも無人化していけそうです。
完全無人とは行かなくても、色々遊べそうな機能ですよね！

以上となります。
claudeは3000円くらいでいっぱい遊べるので最高です（^^
それではお疲れさまでした。

エンジニアリング

Claude Code, AI, エンジニアリング

概要

目次

きっかけ

全体像

使ったもの

手順（例：「毎朝AIニュースを収集してまとめ、gitにコミットする」ルーティン）

1. 目的を決める

2. プロンプトを書く（ここが一番大事）

3. スケジュールを設定する（タイムゾーンに注意）

4. 実際の設定（RemoteTriggerのcreateリクエスト例）

5. 結果の確認方法

ハマった・気をつけたポイント

まとめ

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