開発の途中経過 5分で読める要約版 2026-10-30

「30分外出するから進めて」で見えた壁。スマホのChatGPTとローカルAIをつなぐ実験

WebメールのスマホUIを直そうと、ChatGPTからDesklyとGitHubを操作したところから始まりました。専用ブランチとDraft PRを作るところまでは進みましたが、別のAIへ仕事を渡すと、指示の所在、受付、起動、検証結果の共有で何度も止まりました。

スマホからローカルAIが自動で起動して結果を返す一周は、まだ完成していません。2026年10月時点の実験と、実装途中の記録です。

1分で分かる動画

要点だけを縦型の動画にまとめました。時間がないときは、まずこちらからどうぞ。

MCPへ接続できることと、担当のAIが起動することは別です。PRへ作業指示を書いても、相手が自動で読むとは限りません。画像の参照先を置いても、相手が閲覧できたとは限りません。

「30分外出するから進めて」と頼んでも、この実験で使った通常のチャットが、会話の外で開発を続けていたわけではありませんでした。人間が「任せた」と思った地点と、システムが実際に仕事を持っている地点がずれていました。

長い指示のコピペをやめ、GitHubのPRへ、目的・対象の版・担当・未完了・禁止事項を置きました。ローカルのAIがPRを読んで調査結果とコードを返し、クラウド側がそれを読んで設計を直す往復はできています。

次に、Desklyを仕事と承認の正本、既存のmany-ai-cliをローカルの実行管理に分けました。新しいランチャーを増やさず、既存のセッション管理へつなぐ方針です。

同じ仕事を2台のPCが受け取ったらどうするか。AIを起動した直後に返事が消えたら、もう一度起動してよいのか。ここは「失敗なら再送」では済みません。候補を見つけること、正規の権限で確保すること、端末で起動すること、結果を返すことを分け、不明なら保留して照合する必要があります。

テストも同じでした。ローカルでは全体の検証を済ませていたのに、クラウド側はそれを知らず、再実行の話へ進みかけました。必要なのは、どこで検証したかをそろえることではなく、どの版をどの範囲で確かめたかを引き継ぐことでした。

候補の取得とローカルの受け口には実装が入り、対象を絞った合成試験も進んでいます。一方、公開PRを読むだけの承認対象を固定する契約、Hubへの組み込み、結果の返却までを実環境で一周させる部分は未完成です。

最初の実演は、公開PRを一つ読むところまでに絞ります。人間の判断をなくすより、同じ説明を何度も運ぶ伝言係の仕事を減らしたい。今回の記録は、そのための途中経過です。

この記事をNotebookLMでラジオ風に音声化したものです。移動中や作業しながらでもどうぞ。

体験の細かい経緯はnoteの全文に、接続・承認・起動・証拠を分けた設計と、実装済みの範囲はQiitaにまとめています。