非エンジニアでもできた。複数PCでAIエージェント作業を引き継げる環境を作った話

おくら

最近、AIエージェント「Cdex」を使った作業を本格的に始めました。

でも実際に使ってみると、こんな悩みが出てきます。

• 別のパソコンで続きをしたい
• 作業環境を毎回作り直したくない
• AIに触らせる環境のセキュリティが不安
• でも非エンジニアなので難しい設定は厳しい…

そこで今回は、非エンジニアの私が、AIに聞きながら構築した「複数PC対応のAIエージェント環境」についてまとめます。

同じように、

• Codex
• Docker Desktop
• GitHub

あたりが気になっている方の参考になれば嬉しいです。

最初の状態

まず、最初の状態はこんな感じでした。

• GitHub にリポジトリ作成済み
• GitHub と連携したプロジェクトフォルダが Dropbox 内に存在
• 複数PCで作業を続けやすくしたい

この状態から、セキュリティを上げるために Docker を使った作業環境を構築しました。

わからないことは全部AIに聞きながら進めた

おくら

正直、Docker や GitHub の細かい仕組みはほとんどまだ理解できていません。

でも、

• 「次は何をすればいい？」
• 「このエラーはどういう意味？」
• 「非エンジニア向けに簡単に説明して」

みたいにAIへ聞くと、かなり丁寧に教えてくれます。

さらに、

• AIエージェントへの指示の出し方
• 作業の進め方
• 必要ファイルの作り方

まで教えてくれるので、AIに聞きながら少しずつ環境構築を進めました。

おくら

ChatGPTにも「本当にこの設定で進めて良いの？」と確認をとりながら、Cdexでフォルダやファイル設定をしたので、より安心して作業を進めることができました。2重チェックは大事ですね

本当は「Web版Codex + クラウドDocker」が理想だった

最初は、

「Web版 Codex + クラウドDocker」

の組み合わせが理想だと思っていました。

理由はシンプルで、Web版Codexだと、

• チャット履歴が別のパソコン上に引き継がれる
• 別PCでも同じ画面状態で続きができる

というメリットがあるからです。

おくら

今後クラウド運用したくなったら、VPSも検討しています。

でも、クラウドDockerは非エンジニアには少し難しかった

クラウドDocker系も基本的には無料で使用できます。ただ、今後AIエージェントを常時運用していると、将来的に無料枠を超えやすそうでした。

さらに、

• APIキー管理
• クラウド環境管理
• 課金管理
• セキュリティ設定

など、非エンジニアには理解するまで少しハードルが高い…。

なので今の時点では、

「まずはローカルDockerで運用する」

という結論になりました。

Codex Desktop のデフォルト設定から必ず変更したい項目

まず、Codex Desktop の設定で変更したのがこちら。

設定→構成→サンドボックス設定

Read only
↓
Workspace write

ここを変更しておかないと、AIがファイルを書き換えできません。というか、一部のファイルを書き変えることができるけれど、古いデータが残ったりしてしまうそうです。

数日間、Read onlyの設定でプロジェクトを実行していたので、Workspace writeに変更後にファイル全体をCdexにリファクタリングして整理してもらいました。

最初に考えていた構成（セキュリティ弱め）

最初はこんな構成でした。

非エンジニア向けで簡単だけど、セキュリティ弱め

これでも便利ではあるのですが、AIが直接触る環境としては少し不安がありました。

最終的に落ち着いた構成（おすすめ）

AIに相談しながら、最終的にこういう構成にしました。

非エンジニアでも使いやすい＆セキュリティも安心

この形にすると、

• AIはDocker内だけを触る
• Dropboxで複数PC同期
• GitHubで履歴管理

という役割分担ができて、かなり安心感があります。

おくら

とりあえず今の段階では、これが私にとっての最適な構成です。

インストールしておいたもの

• GitHub Desktop
• Docker Desktop
• Cursor
• Codex デスクトップ版アプリ

Docker利用時に作成したファイル

プロジェクトフォルダ内に、以下のファイルを作成しました。

Dockerfile
docker-compose.yml
requirements.txt

Dockerfile の中身：

FROM python:3.11

WORKDIR /app

COPY requirements.txt .

RUN pip install -r requirements.txt

COPY . .

CMD ["bash"]

docker-compose.yml の中身：

version: '3'

services:
  ai-agent:
    build: .
    volumes:
      - .:/app
    working_dir: /app
    tty: true
    restart: unless-stopped

おくら

ちなみに、最後の行の restart: unless-stopped は、もしDockerが再起動してしまってもコンテナが自動復帰しやすくする、ためのコードです。

パソコンから離れて一定時間触らない時に、たまにDockerのコンテナが自動で停止してしまうことがあるので、このコールを追加しました。

requirements.txt の中身：

requests
beautifulsoup4
pandas
openpyxl
lxml

各ファイルは、テキストファイルで作成後に、拡張子を変更したり削除して作ることができます。

実際の作業手順

まずは、Docker Desktopのアプリの設定を変更しておく

まずは、パソコン起動時にDocker Desktopのアプリも起動できるように設定しておきます。

作業開始

これでDocker内でプロジェクトを動かすことが出来ます。

作業終了時

もちろん、コンテナは毎回削除しなくてOKです。

複数のパソコンで作業の続きをし易くするために作ったファイル

最終的に、

「別のパソコンでも、簡単に作業の続きを始められること」

を重視しました。

そこで、既存ファイルと重複しないようにしつつ、AIに下記ファイルを自動生成してもらいました。

PROJECT_STATUS.md

このファイルに、

• 現在の進捗
• やること
• 注意点
• 環境情報

などをまとめておくと、別PCでもかなり続きを始めやすくなります。

ただし、毎回の作業終了時に、別のパソコンでも即作業再開できるように「ROJECT_STATUS.md」を更新する必要があります。

おくら

そのために、下記の指示を、Cdexを閉じる前に毎回伝える必要があるのですが、確実に伝え忘れる自信が私にはあります（笑）

今日の作業はここで終了です。
別PCでもすぐ続きを再開できるように、PROJECT_STATUS.mdを更新してください。
更新後、GitHubに保存してください。

そこで、AIエージェントを安全に利用できるように作成している
共通のスキルファイル「AI_AGENT_SECURITY_RULES.md」があるので、
下記をCdexに指示して整理してもらいました。

おくら

人間が忘れる前提で「自分で運用を覚える」よりも「AI側に運用を補助させる」方が良いですよね。

まとめ

まだまだ勉強中ですが、非エンジニアでも、

• Docker
• GitHub
• Codex

を組み合わせれば、かなり快適なAI作業環境を作れる時代になったと感じています。

おくら

最初は難しく感じますけど、今はAIに聞きながら進められるので、以前より圧倒的にハードルが下がりましたね。

同じように、

• AIエージェントを使ってみたい
• 複数PCで作業を続けたい
• セキュリティも少し気になる

という方の参考になれば嬉しいです。