AI に作業を頼んだものを、 PC の前で待っている。

承認待ち、差分確認、次の指示。
「AI が働いている」というより、人間が AI の横で待機している感覚があった。

でもこの 1 ヶ月で、その前提が少し変わった。

Anthropic が 4/14 に Claude Code Routines、OpenAI が 5/14 に Codex Mobile、Google が 5/19 に Gemini Spark を出した。これは単なる機能追加ではなく、AI の能力比較から、AI をいつ働かせるかの競争に移ったという話。ただし「PC を閉じていいか」「いつ起動するか」「どこまで任せられるか」は 3 社で違う。エコシステム別の選び方を整理する。

📋 この記事でわかること

• ✅ 3 社のサービス概要と料金構造の違い

• ✅ それぞれの「常駐」の意味 (Spark = クラウド常駐 / Routines = トリガー起動 / Codex Mobile = PC awake 必要)

• ✅ MCP / GitHub / Workspace のどこに繋がるか、連携範囲の差

• ✅ 自分のエコシステムから選ぶ判断フロー

• ✅ 業務に置く前にチェックすべき 5 項目 (権限・通知・コスト上限・監査・失敗時)

✅ 30 秒で見る、3 社の違い

まずは細かい説明の前に、3 社の違いを一枚にするとこうなる。

ここで一番大事なのは、「PC 前にいなくても進む」の中身が 3 種類あることだ。Spark はクラウド上で動く。Routines はスケジュールや GitHub イベントで起動する。Codex Mobile は、動いている Codex をスマホから止めずに見る。

つまり、選ぶ基準は「どれが一番すごいか」ではない。自分の仕事のどこで AI が止まっているかで決める。

🌅 1 ヶ月で 3 社が並んだ「非同期 AI エージェント元年」

ここまで AI エージェントを「自分の作業時間と切り離す」のは難しかった。Claude Code も Codex も Gemini も、基本は「人間が PC の前に座って指示を出す」前提で動いていた。指示を出してから 1 分待つだけでも、別のことに集中するのは難しい。

そこに、1 ヶ月で 3 社が立て続けにラインを引いた。

• 2026/4/14: Anthropic が Claude Code Routines を発表 — スケジュール / API / GitHub Webhook で起動、Anthropic cloud で実行

• 2026/5/14: OpenAI が ChatGPT mobile app で Codex Mobile を発表 — スマホから Mac の Codex を承認・監督

• 2026/5/19: Google が Gemini Spark を発表 — 端末を閉じてもバックグラウンドで 24/7 稼働、AI Ultra 向けに段階提供

「PC 前にいなくても AI が進む」という大きな方向は共通だが、PC を完全に閉じていいかは別問題。表面のキャッチコピーだけ追いかけると、自分のユースケースに合わない方を選んでしまう。

実装側の肌感だが、ここで重要なのは「常駐」の定義を 3 通り並べて、自分の業務とどれが噛み合うかを見ることだ。次の 3 つの H2 で、それぞれの中身を見ていく。

🟦 Gemini Spark — 端末を閉じても動く 24/7 エージェント

3 社の中で 「真の常駐」に最も近いのが Gemini Spark。Google は Spark を 24/7 の personal AI agent と説明しており、Google 製品群をまたいで複雑なタスクを進める方向を打ち出している。ユーザー側の PC は本当に閉じていてもいい。

ここでいう 24/7 は、「自分のノート PC がずっと動き続ける」という意味ではない。Google 側のクラウドでタスクが進むので、こちらの端末を閉じても止まりにくい、というのがいちばん近い理解だ。だからサムネでは短く「PC閉じても進む」と置いた。

主な仕様:

• 常駐方式: 端末を閉じてもバックグラウンドで稼働

• モデル: Gemini 3.5 Flash 系のエージェント/コーディング向けモデル群

• 連携: Google 製品群との連携が中心。対応アプリや提供範囲はロールアウト中に変わる可能性あり

• 起動方式: 自然言語で指示し、Google 製品をまたいだタスクを進める

• 料金: Google AI Ultra 向け (記事執筆時点では trusted testers と米国の AI Ultra subscribers から段階展開)

対応範囲はロールアウト段階で変わる可能性がある。ここでは細かいアプリ名を固定して覚えるより、Google Workspace の中で毎日回っている仕事を、PC 不要の AI に寄せる動きとして見る方が安全だ。

向く業務:

• 毎日の Gmail / Calendar / Docs の整理を任せたい

• Google Workspace ヘビーユーザーで、Slack より Gmail が情報のハブ

• 「リーガルチームのメールを 1 日 1 回まとめる」みたいな低頻度・長期間の監視タスク

• Google AI Ultra に既に入っている (or 入る予定)

向かない業務:

• GitHub 中心の開発フロー (記事執筆時点の公式説明では、Spark の主戦場は Google Workspace 側)

• コード生成・レビュー中心の作業 (Claude Code / Codex の方が成熟)

• AI Ultra の予算がない (Free / Pro tier では使えない)

Spark の強みは「Google Workspace を業務の中心に置いている人」にとって圧倒的。逆に開発寄りの作業を無理やり繋ぐ用途には、まだコストパフォーマンスが見合わない。

🟪 Claude Code Routines — スケジュール / API / GitHub Webhook 起動

Anthropic が 4/14 に出した Claude Code Routines は、「保存したタスクを、決めたタイミングで Anthropic cloud 上で動かす」 仕様。Spark のように常時走り続けるわけではなく、トリガーが来た時だけ起動する。

主な仕様:

• 常駐方式: Anthropic-managed infrastructure (タスクの実行時のみ起動、PC 不要)

• モデル: Claude Code 側で利用できるモデルをタスクごとに指定

• 起動方式: ① cron スケジュール、② API call、③ GitHub Webhook (PR / Issue / Release)

• 料金: Pro / Max / Team / Enterprise で利用、プランごとに日次実行上限あり

• 設定: claude.ai/code またはCLIで /schedule

向く業務:

• GitHub 中心の開発フロー (PR レビュー / dependency 更新 / CI 失敗の一次分析)

• 「毎朝 9 時に未マージ PR を一覧化」みたいな定型タスク

• 既に Claude Code Pro/Max に入っている開発者

• API 経由で社内システムから起動したい

向かない業務:

• 24 時間常時監視 (日次実行上限がある、ハードリミット)

• Google Workspace との深い連携 (Gmail/Docs native は弱い)

• 自然言語で指示するだけのライト用途 (タスクの prompt を md で書く必要あり、開発者寄り)

Routines の良さは「毎日 / 毎週決まったタイミングで AI が成果物を出してくれる」状態を作れること。GitHub Action と組み合わせると、PR マージ後の作業 (ドキュメント更新 / 関連 Issue の close / dependency 確認) を AI に渡せる。価格も Pro から始められる。

ただし「常駐」と言っても、起動はトリガーベース。Spark のように「メール監視」とか「24 時間状況把握」みたいな常時走るタスクには、追加の cron 設計が必要になる。

🟩 Codex Mobile — スマホ常駐じゃない、PC 運転手のための監督席

OpenAI が 5/14 に出した Codex Mobile は、3 社の中で唯一「PC awake が必要」な仕様。これは「常駐エージェント」というカテゴリの中ではちょっと異質で、より正確に言うと「PC で走る Codex を、スマホから監督する」リモコン的な仕様だ。

主な仕様:

• 常駐方式: 接続した Mac ホスト側で Codex が動いている必要あり、スマホはコントローラ

• モデル: Codex 側で利用できるモデルをタスクごとに選択

• 連携: スマホ側で承認・差分確認・方針変更・モデル切替・新タスク dispatch

• 料金: 全プラン (Free / Go / Plus / Pro / Business / Enterprise) で利用可能

• 対応 OS: モバイル連携の接続ホストは記事執筆時点で macOS 中心 (Windows は今後対応)

リアルタイムでスマホに流れてくるもの: screenshots、terminal output、diffs、test results、approvals 要求。ファイルと認証情報は Mac 側に残る (これは安全側に振った設計)。

向く業務:

• Mac で Codex を毎日使っている開発者

• 移動中・会議中に「Codex の承認待ち」で止まりたくない

• 個人 / 小規模で OpenAI のエコシステムに既に乗っている

• Free / Plus でも試したい

向かない業務:

• ノート PC を完全に閉じて出かけたい (これは Spark の領域)

• 定期スケジュールで自動実行したい (これは Routines の領域)

• Windows / Linux で開発している

Codex Mobile の本当の価値は「AI チームの稼働率を上げる」こと。AI が止まる時間の大半は「人間の判断待ち」で、スマホで承認できるとそれが消える。これは Spark のような「PC 不要」とは違う種類の解放で、**「短い判断を移動時間に押し込める」**という、もっと地味だが実務に効く改善。

🧪 自分なら、まずどれを使うか

俺の使い方なら、まだ ClaudeとCodexのどっちか。オートメーションかスケジュール機能で自動化して成果物と改善を回す。

理由は単純で、GitHub / note 下書き / 定期チェックのような「成果物が残るタスク」に落とし込みやすいから。毎朝の未処理PR確認、週1のドキュメント差分チェック、公開前の記事チェック。こういう仕事は、AI が走ったあとにログや差分が残る。

Spark はかなり魅力的だが、AI Ultra 前提なら、まず Google Workspace の中に「毎日回る業務」がある人向け。Gmail、Docs、Calendar が仕事の中心なら強い。ただ、開発や記事制作が中心なら、最初の一手としては少し大きい。
検索や連携が強い分、コードはGAS、成果物もアプリ系のGoogleサービスに寄せる必要があるため、この一か月の差はまだ個人的に一気に埋まらない。

Codex Mobile は、完全自動化ではない。これは 移動中に AI を止めないための道具 として見る。会議中に承認だけ返す。電車で差分だけ見る。家に戻るまで Codex を止めない。そういう稼働率改善の道具だ。

結局、AI を待つ時間を減らすには、派手な常駐より先に、止まっている場所を1つだけ選んで、そこを非同期化するのがいちばん効くと思う。

🧭 エコシステム別の選び方フロー

3 つを並べた後、自分の業務でどれを選ぶかを 5 つの問いで分岐する。

Q1. 業務の中心が Google Workspace か?

YES → Gemini Spark を最優先 (AI Ultra の予算判断は別途) NO → Q2 へ

Q2. 開発作業 (コード書く・PR レビュー・CI) が業務の中心か?

YES → Claude が筆頭、補助で Codex Mobile NO → Q3 へ

Q3. ノート PC を完全に閉じて出かける時間が長いか?

YES → Gemini Spark (AI Ultra の価値が出やすい) NO → Q4 へ

Q4. ChatGPT を既に有料で使っていて、Mac で開発しているか?

YES → Codex Mobile を試す (Free / Plus でもまず動かす) NO → Q5 へ

Q5. 「短い定型タスクを毎週 AI に渡したい」が一番強い欲求か?

YES → Claude or Codex NO → 様子見(今すぐ常駐は要らない)

このフローで決まらないケースは、たぶん「AI を業務に組み込む準備」がまだ整っていないサインだったりする。AI 課金で迷う時は、月額の差より「使う頻度の差」で決めるとよさそう。

0で全くわからない人は、万能かつパーソナリティ性が高いChatGPTが以前私のおすすめだ。

⚠️ 業務に置く前のチェック 5 項目

3 社のどれを選んでも、業務に組み込む前に確認すべき項目は共通している。

• ① 権限スコープ: AI が触れる範囲を明示的に限定する (Spark は Workspace、Routines はリポジトリ、Codex Mobile は Mac のディレクトリ)

• ② 通知設計: 失敗時 / 承認待ち時にどこに通知が来るか。Slack / メール / スマホ通知のどれか

• ③ コスト上限: API 連動の場合、月の上限を仕掛けておく (サブスク / 従量制 / 日次上限で挙動が違う)

• ④ 監査ログ: 何をしたか後から見られるか。Spark は Workspace audit に出る、Routines は claude.ai/code 履歴、Codex Mobile は ChatGPT 履歴

• ⑤ 失敗時のフォールバック: AI が判断ミスした時、人間がどう介入できるか。WebMCP 系の Coordination 設計と同じ発想

特に③と④は「AI 導入」を社内で通す時に必ず聞かれる。「コスト青天井」「ログなし」のまま入れると、半年後にトラブルになる。これは Claude / Codex / Gemini で記憶設計を整理した時にも書いた論点と同じ。

🌟 最後に

3 社の非同期 AI エージェントが 1 ヶ月で揃ったのは、たぶん 2026 年の AI 業界で振り返って覚えておく転換点になる。今までは「AI に何ができるか」が問いだったが、これからは 「AI を自分のいない時間にどう働かせるか」 が問いになる。

ただ、選択肢が増えるほど「全部入れる」は悪手になる。Spark + Routines + Codex Mobile を全部契約しても、混乱が増えるだけで月の総コストが手取りを削っていく。1 つだけ選んで、3 ヶ月運用する。無料のラインと課金のラインがわかってきて課金をどれにするか決めるのがいいかなと。
お金に余裕ある人やAI関連でいきたいひとはは全部課金して特徴をとらえて主軸とサブで全部つかいこなすのがベスト。
自分もまたGoogleに課金してみようと思います！

あなたの業務だと、3 社のどれが一番噛み合いますか⁉

僕は今、Codex100$、Claude20$、Googleをまた追加してみます。

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