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AIを効率的かつ安全に使うためのGit入門|非エンジニア向け
2026-08-01 07:36

AIを効率的かつ安全に使うためのGit入門|非エンジニア向け

【目次】

オープニング

ファイルの保管とGit

履歴確認とVS Code

GitHubで履歴を保管

リポジトリの分け方

複数作業を同時に頼む

定期タスクの自動化

コマンド不要の操作

まとめ


今回の内容の解説記事

⁠https://hataracraft.com/articles/git-for-non-engineers/⁠


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⁠https://hataracraft.com/booking/⁠

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こんにちは。現場のAI業務改善ラジオの大地です。 今日は、AIに作業を任せて、ファイルが消える、壊れる不安はGitで解消できる、というテーマでお話しします。
AIが進歩して頼める作業が増えるほど、大事なファイルが消されたら、内容を壊されたら、という不安も大きくなってきます。
実はこの不安、エンジニアの世界は定番の無料ツールで解消済みです。 今日は、この無料ツールの基本の使い方から、AIと組み合わせた業務効率化、
そして専門知識がなくても始められる方法まで、順番にお話しします。 まずは、AIがいじるファイルをどう保管するか、という話からです。
結論から言うと、Gitというツールを使えば、フォルダの中で何を、いつ、どう変えたかを全部残せます。だから、AIがどれだけファイルをいじっても、いつでも前の状態に戻せます。
Gitは無料で使える履歴管理ツールで、コミットという保存操作をするたびに、 何を、いつ、どう変えたかを記録します。
記録が残っているので、特定の変更だけを取り消すことも、 過去の状態を戻すことも簡単です。
WordやExcelにも、過去の変更履歴を確認して、元に戻す機能がありますよね。 あれも履歴管理の一種です。
Gitは、そのフォルダ丸ごと版だと思ってください。 Gitで履歴管理するフォルダのことを、リポジトリと呼びます。
これから何度も出てくる言葉なので、覚えておいてください。 Gitなら、フォルダ内の変更履歴が全部残り、いつでも戻せます。
これが、AIに安心して作業を任せる土台になります。 次は、Gitの履歴をどうやって確認するかというお話です。
いろいろ確認方法はありますが、僕のおすすめは、 Visual Studio Codeという無料ソフトです。
Visual Studio Codeは、マイクロソフトが開発したファイル編集ソフトで、 履歴の一覧表示や変更内容を見やすく表示する機能が充実しています。
何をどう変更したかが一目でわかります。 具体的にどんな見え方なのかは、概要欄の記事にスクリーンショットを貼っているので、興味があれば見てみてください。
いくらGitで履歴管理をしていても、パソコンが壊れたりなくしたりしたら、 履歴も一緒に消えてしまいます。そこで使うのがGitHubです。
GitHubは、Gitで保存した履歴をインターネット上で保管できるクラウドサービスです。
コミットした履歴をpushという操作でGitHubに送っておけば、 手元のパソコンが壊れてもGitHubに履歴ごと残ります。
履歴の確認もVisual Studio Codeと同じようにGitHubの画面上でできます。GitHubのリポジトリには2種類の公開範囲があります。
誰でも見られるパブリックリポジトリ。 自分と許可した人だけが見られるプライベートリポジトリ。
ネットに公開する情報以外は基本的にプライベートリポジトリを使います。 無料プランでも無制限に作成できます。
続いて、フォルダをどう分けてリポジトリにするかという話です。 リポジトリというのはGitで履歴管理をしているフォルダのことでした。
そのリポジトリを見せる相手の単位で分けます。 例えば、会社情報というフォルダの中に自社サイト、顧客情報、社員情報という3つのフォルダがあるとします。
この場合、リポジトリの分け方には2つの選択肢があります。 会社情報を丸ごと1つのリポジトリにする。
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自社サイト、顧客情報、社員情報をそれぞれ別のリポジトリにする。 なぜ分け方が問題になるかというと、誰が中を見られるかという閲覧許可はリポジトリ単位で決まるからです。
例えば、自社サイトを外注するなら、外注先に見せてよいのは自社サイトのフォルダだけなので、自社サイトを1つのリポジトリにすべきです。
逆に、自社サイトをAIに任せて自社開発するなら、会社情報フォルダ全体で1つのリポジトリにした方がスムーズです。
AIは基本的にリポジトリ内の情報を見て作業するので、顧客情報や社員情報も参照できた方がスムーズに開発ができます。
ちなみに僕の事業では、全情報を1つのリポジトリにまとめています。 サイトの内容も事業の資料も、AIがまとめてみられる方が作業を頼みやすいからです。
リポジトリを分けるかまとめるかは、見せる相手が同じかどうかで決める。 この基準さえ持っておけばOKです。
ここからはGitとGitHubを使った業務効率化の話に入ります。 まずはAIに複数の作業を同時に頼む方法です。
結論から言うと、Git WorkTreeという機能を使えば、AIに複数作業を同時に頼めます。
Git WorkTreeは1つのリポジトリから複数フォルダを作れるGitの機能です。
作業フォルダを分けておけば、AIに複数の作業を同時に頼んでも、それぞれの変更が互いに影響しません。
例えば、自社サイトの料金ページについて、次の2つの作業を別々のAIに頼んだとします。
新しい料金プランを追加する。 説明文を読みやすく手直しする。
同じフォルダに対して両方の作業を頼むと、プランを追加している最中に急に文章が変わったり、手直しをしている最中になぜかプランが増えたりします。
これでは、AIがミスをしても文句を言えません。 Git WorkTreeで作業フォルダを分けておけば、こうした干渉は起きません。
それぞれのAIは自分の作業フォルダの中だけを見て、安心して作業を進められます。
作業が終わったら、AフォルダとBフォルダのWorkTreeを統合して、とAIに頼むだけで、2つの変更を1つにまとめてくれます。
次の効率化は、決まった作業を自動で繰り返すGitHub Actionsについて解説します。
GitHub Actionsは、曜日や時刻を指定してタスクを自動実行できるGitHubの仕組みです。
例えば、僕の事業のGitHub Actionsでは、次の定期タスクを動かしています。
データベースを毎週月曜の朝にバックアップする。 サイトのリンク切れを毎週月曜の朝にチェックし、あれば通知する。
利用ツールのバージョンアップを検知したら、テスト環境で実行とテストをして通知する。
料金はパブリックリポジトリなら無料、プライベートリポジトリでも毎月2000分、時間にして約33時間まで無料です。
曜日と時刻を決めておけば、あとはGitHub Actionsが自動でやってくれます。
バックアップも点検も人の手は不要になります。
ここまで聞いて、便利そうだけど覚えることが多い、と思いませんでしたか?
実はその心配、必要ありません。
最後は、コマンドを覚えずにGitとGitHubを使う方法についてです。
AIを使えば導入も操作もコマンドは不要です。
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Gitは本来、ターミナルというエンジニアがよく使う黒い画面にコマンドを打ち込んで操作するものです。
でも、CodeXやクロードコードのようなAIエージェントを使っているなら、コマンドを覚える必要はありません。
例えば、次のように日本語でAIに頼むだけです。
今の状態を保存して、GitHubに反映して、さっきの変更を元に戻して、これだけでAIが必要なコマンド実行を代わりにやってくれます。
導入も同じです。
Gitで管理したいフォルダを1つ用意して、AIに〇〇フォルダをGitHubのプライベートリポジトリとして管理したいと頼むだけ。
初期設定からリポジトリの登録までAIがやってくれます。
アカウント登録のような人にしかできない作業だけはAIの方から頼んでくるので、言う通りに進めればOKです。
まとめます。
Gitを使えば、フォルダの中で何をいつどう変えたかが全部残り、いつでも戻せます。
履歴と差分の確認はVisual Studio Codeが便利です。
GitHubに履歴を送っておけば、パソコンが壊れても履歴ごと残ります。
リポジトリを分けるかまとめるかは、見せる相手が同じかどうかで決めます。
GitWorks 3を使えば、AIに複数の作業を同時に頼め、GitHub Actionsを使えば定期タスクを自動化できます。
そして、ここまでの導入も操作もコマンドは不要で、AIに日本語で頼むだけです。
まずは、AIに作業させているフォルダを一つ選び、このフォルダをGitHubのプライベートリポジトリとして管理したいと頼んでみてください。
あとは、AIがよしなにやってくれます。
質問やご意見、取り上げてほしいテーマがあれば、ぜひコメントお願いします。
それでは今日はこの辺で。
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