「フォルダ設計」でClaude Code・Codexとの仕事が変わる
迷わず渡せる5つの型

家事と子育てのスキマで経営する3方よしAI共創コンサルタントの田中啓之、ひろくん（@passion_tanaka）です。今回は、いまにゅのAIプログラミング塾さんの「フォルダ設計」動画から、Claude CodeやCodexとの仕事が変わる5つの型を紹介するね。

出典: 【知らなきゃ損】CodexやClaude Codeの力を最大限引き出すAIのフォルダ設計を教えます（いまにゅのAIプログラミング塾）

動画の冒頭、いまにゅさんはこう問いかけます。同じツールを使っているのに、ある人のAIは資料をすぐ見つけて仕事を進めてくれる。一方で自分のAIは毎回同じ説明を求めてくる。その差の原因はモデルの性能でもプロンプトのテクニックでもなく、AIにどのフォルダを見せているか、どんな名前のファイルを置いているか、成果物をどこへ戻すか、だといまにゅさんは指摘します（2:38頃〜）。

いまにゅさん

「フォルダはファイルの整理棚であると同時に、AIに渡す仕事場でもあるということです」（2:38）

正直、耳が痛い話だった。ぶっちゃけ、うちも今「外壁塗装リフォームの集客代行」を一人で抱え込んでる案件がある。AIチームに手放したいと思いながら、まだ渡しきれていません。診断だと私は「ビジョンを描いて人を動かすシェフ」のはずなのに、気づくと自分でキッチンに立って鍋を振っています。いまにゅさんの言う「フォルダは仕事場」を聞いて、あ、そうかと思った。渡す場所が整っていないから、任せたつもりでも結局自分で全部見返すことになるんだよね。それって、道具を渡さずに「あとよろしく」って言ってるのと同じだった。外壁塗装の案件。まだ一人で抱えてる。強み診断だと、私は人の才能を見抜くのは得意なのに、気づくと自分で手を動かしてしまうタイプらしい。アイデアは無限に湧くのに、形にする手前で自分が現場に入ってしまう。だから今回みたいに「どこに何を置くか」という土台の話を、ちゃんと後回しにせず先に整えたいと思います。だからこそ、今日から仕事場そのものを整えるところから始めたいと思った。

名前だけ変えてみる：今AIに渡しているフォルダを1つ開いて、ファイル名を3分だけ見直してください。「資料1」のような名前が1つでも見つかったら、それが最初に整える箱です。

1つ目の事例は、Claude Code開発者として紹介されていた人物の公開方針です。company-project直下の共通CLAUDE.mdを薄くし、領域ごと・作業ごとにファイルを分ける考え方でした。毎回読む薄いルールと、その場面だけで読む細かい手順を、はっきり分けているのが特徴でした（8:16頃〜）。

いまにゅさん

「全ての指示を一枚へ詰め込まないということです」（8:16）

「名前を見れば次に何を読めば良いか分かる」という説明も、まったく同感でした。うちのAIチームも実は同じ考え方を使ってる。母艦の一番上に置くルールには「触っていい場所」「触ったらいけない場所」みたいな薄い決まりだけを書いて、プロジェクトごとの細かい作業手順は別のファイルに逃がすようにしている。全部を一枚に詰め込むと、AI秘書が毎回長い前置きを読んでから動くことになって、結局スピードが落ちるんだよね。この前実測した記事でも書いたけど、薄くするだけで体感の速さがけっこう変わる。——名前と置き場所を分けるだけで、ここまで差が出るとは思わなかった。「資料1」「最終版」「最終版の修正」みたいな名前が並んでいるフォルダは、実は人間の頭の中でも同じことが起きている証拠だと思います。名前を決められないのは、まだ自分の中で仕事の役割が整理できていないサインなんだよね。

一番読まれるファイルを1つ薄くする：今AIに読ませている一番大きな指示ファイルを開き、10分だけ「毎回読ませなくていい部分」を探して、別ファイルへ移してみてください。

2つ目の事例は、AI研究者として紹介されていた人物が公開した「LLM Wiki」という考え方。raw(元資料)とwiki(整理済み知識)を分けるフォルダ構成でした。元の記事や論文はrawへ、そこから磨いた要点はwikiへ、という役割分担が徹底されていました（10:46頃〜）。

いまにゅさん

「ローは証拠です」（続けて）「ウィキはその証拠をもとに、原文をもとに作った、繰り返し使える知識です」（10:46〜10:49）

料理に例えると、これはまさに「セカンド冷蔵庫」の発想だと思いました。自分のキッチン……つまりワーキングメモリに全部の食材を並べっぱなしにすると身動きが取れなくなるけど、使う頻度の低いものは別の冷蔵庫に入れておけば、必要な時に取りに行ける。捨ててないから安心だし、キッチンはスッキリする。私はこれを「所有権の分離」と呼んでいて、解決策は「捨てる」じゃなくて「分身AIに預ける」ことだと思っています。rawは証拠、wikiは知識という分け方も、たぶん同じ話をしてる。全部を頭の中……1つのファイルに置こうとするから、抱え込みが起きるんだよね。思考の癖でいうと、私は1つの話題から10個くらいアイデアが湧くタイプで、基本的に全部捨てたくない人間だ。だから「捨てる」を前提にした整理術は、正直これまで一度も続いたことがない。でもrawとwikiを分けるやり方なら、捨てずに済む。証拠として残す場所と、そこから磨いた結論を置く場所さえ分ければ、欲張りな性格のままでも散らからずに済むんだと気づきました。

「証拠」と「まとめ」を別ファイルに分ける：今調べている資料を1つ選び、元の資料(証拠)と自分の結論(まとめ)を、別々のファイルへ分けて保存してみてください。

3つ目の事例は、開発運用の考え方として紹介されていたもの。research(調査)→plans(計画・ここで人間が確認)→成果物→prs(確認依頼)という流れでした。4つのフォルダを順番にたどるだけで、いきなり完成物へ飛びつかない仕組みになっていました（13:40頃〜）。

いまにゅさん

「悪い調査から悪い計画が生まれていき、悪い計画から大量の悪い成果物が生まれます」（13:40）

私もAIに仕事を頼む時、いきなり成果物を作らせるんじゃなくて、まず「何を調べたか」「その上でどう進めるつもりか」を一回見せてもらうようにしている。わからないことは憶測しないで聞いてほしいし、逆に一回教えたことを2度聞かれるのはしんどい。既存の記録で分かることはAI自身が調べて、人間には調べても記録にない部分だけを聞いてほしいと思っている。Human Layerの「調査→計画→人間確認」の順番は、たぶんこの境界線を仕組みにしただけなんだと思います。しかもね。この順番を守るだけで、後から「思っていたのと違う」というやり直しがぐっと減るんじゃないかと感じた。委ねる相手が人間でもAIでも、条件は同じだと思います。委ねた先が「嘘をつく・逃げる・やらない」なら、そもそも任せられない。先に調べて、先に計画を見せてもらう仕組みがあるからこそ、安心して次の工程を渡せるようになる。

作らせる前に「計画」だけ見せてもらう：次にAIへ大きめの作業を頼む時は、いきなり本番を作らせず、先に「進め方の箇条書き」だけを1回見せてもらってから本番に進めてください。

4つ目の事例は、常駐型AIエージェントのワークスペースとして紹介されていたもの。SOUL.md・IDENTITY.md・USER.md・MEMORY.mdなど、役割ごとにファイルが並んでいました。誰なのか・どう働くのか・何を覚えるのかが、それぞれ別のファイルに書き分けられていました（25:49頃〜）。

いまにゅさん

「役割を一文で説明できるフォルダは」（続けて）「人間にもAIにも使いやすくなります」（25:49〜25:52）

「MEMORY.mdは魔法の記憶じゃない」という話、正直グサッときた。ぶっちゃけ、俺の抱え込みの一番深いところも、これと同じ形をしている。荷物を背負い込む前に、まず感情や情報を一人で抱え込んでいるんだよね。性格(SOUL)と、今日のやること(MEMORY)と、道具の使い方(TOOLS)を1つのファイルに混ぜると、AIも人間も同じで、大事な部分がどんどん埋もれていく。深津さんの「AGENTS.mdを全員に読ませるな」の記事とも通じる話だなと思って読んだ。役割を混ぜないというのは、結局「誰が・いつ・何を見るか」を先に決めておくということなんだと思います。抱え込みの根っこは、タスクを抱え込む前に、感情を一人で処理していたことにある。「全部覚えておかなきゃ」も、実は同じ構造の抱え込みだと今回気づいた。記憶を1箇所に全部詰め込もうとするから、大事な違和感まで埋もれてしまうんだよね。

人格・記憶・手順を別ファイルに分ける：今1つのファイルに書いている「性格・記憶・手順」のうち、どれか1つだけを別ファイルへ切り出してみてください。

最後の事例は、いまにゅさん自身が過去に紹介したという「秘書型」の構成。inbox(依頼受信)→notebook(作業中)→outbox(完成)→archive(保管)という4つの箱でした。アンケート分析から報告書作成までの実例つきで、依頼から保管までの流れが具体的に示されていました（23:44頃〜）。

いまにゅさん

「情報を増やすことよりも、役割と読むタイミングを分けていくことが大切です」（23:44）

依頼を受け取って、作業して、返して、しまう。この4つの流れ、実はうちの外壁塗装案件にもそのまま使えそうだなと思いながら見てた。「1本完璧に作って、仕組み化してから量産する」というのは、俺がずっと言ってることと同じ構造です。この記事でも書いたけど、誰が何を見るかを先に決めておくと、あとが本当に楽になる。全部盛りにする必要はない……困った時に、困った分だけ箱を足せばいい。それが今回の動画を見て、いちばん腑に落ちたことだった。最初の1本で残すべきは、表面のやり方じゃなくて「なぜこの順番なのか」という判断軸のほうだと思います。その1本さえ丁寧に作れば、あとは仕組みに乗せて量産しても、想いは薄まらない。

受け取った依頼をフォルダで追いかける：今抱えている依頼を1つ選び、「受け取った」「作業中」「返した」のどの段階かを、フォルダかリストで1回だけ書き出してみてください。

27分の動画を見終わって残ったのは、「AIにどれだけ賢く指示するか」よりも「AIにどう仕事場を渡すか」という視点の大切さだった。5つの事例は形こそ違うけれど、どれも「情報の入口・判断基準・作業中の置き場所・完成物の行き先・記憶と保管」という同じ5つの役割を持っています。いやー、こんなにシンプルな型に落とし込めるとは思わなかった。

私たちがAIに仕事を渡す時も同じだと思う。名前を分かりやすくする、証拠と結論を分ける、調べてから決める、性格と記憶を混ぜない、受け取ってしまうまでを追いかける——この5つを一気に完成させる必要はない。困った時に、困った箱を1つだけ足す。それくらいの気持ちで、まずは各章の最後に書いた行動提案から1つだけ選んで、今日やってみてほしい。うちも外壁塗装の案件を、この5つの型のどれか1つから整え直してみようと思っている。完成した仕組みを一気に真似るより、自分が今つまずいている1箇所だけを直す方が、結局は長続きする。フォルダは地味な話に見えて、実はAIへの信頼をどう形にするかという、けっこう本質的な話なんだと今回あらためて思いました。