ChatGPTのスケジュールタスクの使い方｜定期実行とイベント起動

ChatGPTやCodexに毎回同じ依頼を打ち込んでいるなら、スケジュールタスク（Scheduled tasks）を使うと、決めた時刻や決めた出来事をきっかけに、作業をバックグラウンドで実行させられます。結論から言うと、使い方の骨格は「何をさせるかをプロンプトで固定する」「いつ動かすかを時刻かイベントで決める」「どこで動かすかを実行環境で選ぶ」の3点です。公式ドキュメントは、この機能を「Schedule recurring tasks to run in the background」と説明しています（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

この記事では、作成できる場所の違い、単発タスクとチャット内タスクの選び方、時刻スケジュールとアプリイベントの設定、保存前のテスト、無人実行で気をつけたいサンドボックスの設定、ローカル実行とworktreeの違い、スキルとの組み合わせ、運用時の落とし穴までを、公式ドキュメントの記述に沿って整理します。画面の名称や対応プランは変わることがあるため、実際に使う前には公式ドキュメントの最新版も確認してください。

例として、この記事では「毎週月曜の朝に、先週のプルリクエストの動きを要約してほしい」という仮の例を使い、各セクションで設定を決める流れを追います。

ChatGPTのスケジュールタスクとは｜できることの全体像

ChatGPTのスケジュールタスクとは、保存したプロンプトを決めた時刻や決めたアプリの出来事に合わせて自動で実行し、結果を「Scheduled」画面で確認できるようにする機能です。

公式ドキュメントによると、実行中のタスク、一時停止中のタスク、完了したタスクと直近の実行結果は、サイドバーなどにある「Scheduled」で見直せます。さらに、ChatGPTのWebとモバイルでは、対象のプランに限って、対応するアプリのイベントをきっかけにタスクを動かすこともできます（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。つまり、時刻で動くタイプとイベントで動くタイプの2系統があります。

ここで大切なのは、タスクが「あなたの代わりに判断する存在」ではなく、保存したプロンプトを無人で実行する仕組みだという点です。人が横で見ていないので、プロンプトの書き方や権限の絞り方が、普段のチャットよりも結果に強く影響します。毎回の依頼文を整えるという意味では、ChatGPTのカスタム指示の使い方｜メモリ・パーソナリティとの違いで扱った「常に効かせたい前提」と、タスクごとの個別の依頼文は役割が違います。

仮の例では、月曜の朝に「先週マージされたプルリクエストを担当者別にまとめ、気になる変更だけを3行で報告する」というプロンプトを1本保存し、毎週同じ時刻に動かす構成を考えます。以降のセクションで、この1本をどこで、どう動かすかを決めていきます。

作成できる場所と管理できる場所｜Web・デスクトップ・CLI・IDEの違い

スケジュールタスクは、ChatGPTのWebとデスクトップアプリで作成・管理する機能であり（イベントトリガーはモバイルでも使えます）、Codex CLIやIDE拡張には管理画面がありません。

公式ドキュメントは、実行環境ごとに説明を分けています。デスクトップアプリでは、ローカルのプロジェクトを対象にでき、プロジェクトのディレクトリか独立したworktreeで動かせます。ただし、ローカルのファイルが必要なタスクでは、コンピューターを起動したままアプリを動かし続ける必要があります。一方、Webで作ったタスクはアップロードしたコンテキストや接続したツールを使えますが、手元のPCのフォルダを直接扱うことはできません。CLIとIDE拡張には「Scheduled」の管理画面がなく、プロンプトやスキル、スクリプトの準備とテストに使い、作成と管理はWebかデスクトップアプリで行う形です（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

仮の例の「プルリクエストの要約」は、GitHubなど接続先から情報を取れればWebでも作れます。リポジトリをローカルで読ませたいなら、デスクトップアプリが向きます。CLIとIDE拡張の位置づけは、OpenAI Codexの提供形態の違い｜CLI・IDE・クラウド・アプリ比較とあわせて見ると、全体の中での役割がつかみやすくなります。

単発タスクとチャット内タスクの使い分け｜毎回新しく始めるか文脈を引き継ぐか

単発（スタンドアロン）のタスクは毎回の実行を保存したプロンプトから新しく始め、チャット内のタスクは既存のチャットの文脈を引き継いで同じチャットに戻ってくる形式です。

公式ドキュメントは、各実行を保存したプロンプトから始めたいときはスタンドアロンのタスク、既存の文脈のまま同じチャットに戻したいときはチャット内のタスクを使うよう案内しています。スタンドアロンのタスクは実行ごとに新しいチャットが始まり、結果は「Scheduled」に表示されます。実行ごとに独立させたいとき、あるいは調べた結果を個別の実行として並べて見たいときに向いています（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

チャット内のタスクの用途として、公式ドキュメントは次のような例を挙げています。長時間かかる処理が終わるまで確認し続ける、接続した情報源を決まった間隔で確認する、レビューのやり取りを定期的に再開させる、スキルとプラグインを使って進めるワークフローを回す、調査や仕分けのチャットを文脈ごと続ける、といったものです。

仮の例の週次要約は、毎週の結果を独立した報告として読み返したいので、スタンドアロンのタスクが合います。一方、「この調査チャットの続きを毎日少しずつ進めてほしい」という場面なら、チャット内のタスクが向きます。チャット内のタスクを作るときは、毎回何をするか、報告すべき内容があるかをどう判断するか、いつ止めるか、あるいは人に確認を求めるかをプロンプトに書いておくと、無人で回しても迷子になりにくくなります。

時刻スケジュールの決め方｜間隔・毎日・毎週・RRULE

時刻スケジュールは、チャット内タスクなら分単位の間隔や毎日・毎週の時刻で、デスクトップアプリの詳細設定なら繰り返しルール（RRULE）で指定できます。

公式ドキュメントによると、チャット内のタスクでは、アクティブなフォローアップのループ向けに分単位の間隔、特定の時刻に確認したい場合は毎日や毎週のスケジュールを使えます。デスクトップアプリでは、独自の周期が必要ならカスタムのスケジュール設定を使い、高度な指定ではRFC 5545の繰り返しルール（RRULE）を編集します。公式ドキュメントが示す例はRRULE:FREQ=MONTHLY;BYMONTHDAY=1;BYHOUR=9;BYMINUTE=0で、毎月1日の9時に動かす書き方です（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

仮の例の「毎週月曜の朝」は、日次・週次の設定画面で指定するのが一番素直です。RRULEは、毎月1日のような月単位の指定など、画面の選択肢で表しにくい周期が必要になったときの手段と考えるとよいでしょう。なお、頻度を上げるほど、後述するworktreeの増加やモデルの利用量にも響くので、必要な頻度から始めて様子を見るのが安全です。

アプリイベントで動かす｜Gmail・Slack・GitHubをきっかけにする

イベントトリガーとは、対象プランのChatGPTのWebとモバイルで、GmailやSlack、GitHubの出来事をきっかけにスケジュールタスクを動かす設定のことです。

公式ドキュメントは、対象のプランでは、対応するGmail、Slack、GitHubのイベントが起きたときにスケジュールタスクを動かせると説明しています。イベントトリガーは、ChatGPTのWebとモバイルで使えるもので、デスクトップアプリ、Codex CLI、IDE拡張では使えません。作成するときはChatGPTに依頼し、どのイベントを見張るか、起きたら何をするかを説明します。トリガーは「いつ動くか」を決め、保存したプロンプトは「何をするか」を決めます（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

注意点が2つあります。まず、1つのタスクに複数のイベントトリガーを設定することはできますが、イベントトリガーと時刻ベースのスケジュールを組み合わせることはできません。次に、近いタイミングで複数のイベントが届くと、ChatGPTが1回の実行にまとめることがあります。保留中のイベントは「Scheduled」で確認でき、「Run now」を選ぶと処理を進められます。管理されたワークスペースでは、管理者が「Allow event-triggered scheduled tasks」の権限で利用を制御できます。仮の例の週次要約は時刻で動かす想定なので、イベントトリガーは使いません。もしプルリクエストが開かれるたびに要約したいなら、別のタスクとしてイベント型で作る形になります。

作成手順｜ChatGPTに頼んでタスクを作る流れ

スケジュールタスクは、ChatGPTやCodexのチャットで「何を、いつ、どこに返すか」を伝えると、プロンプトの下書きから保存先の選択までをChatGPTが手伝ってくれる作り方ができます。

公式ドキュメントによると、タスクの作成と更新は、ChatGPTまたはCodexのチャットから行えます。作業の内容、実行するタイミング、各回の結果を今のチャットに戻すのか新しいチャットで始めるのかを伝えると、ChatGPTがプロンプトの下書き、保存先の選択、範囲や周期が変わったときの更新まで手伝います。たとえば、デプロイが終わるまでの間に今のチャットから追跡確認を予約したり、プロジェクトを定期的に確認する単発タスクを作ったりできます。スキルからタスクを作ったり更新したりすることも可能です（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

仮の例の依頼文は、次のように書けます。

「毎週月曜の朝9時に動く単発タスクを作ってください。先週マージされたプルリクエストを担当者別にまとめ、特に注意が必要な変更だけ3行で報告します。報告すべき変更がない週は『なし』とだけ返してください。」

この依頼文には、周期、実行の種類、出力の形、何もなかったときの扱いの4点が入っています。無人で動かすタスクでは、「何もなかったとき」の動きを決めておくと、毎回の実行結果を読む手間が減ります。

保存前のテスト｜通常のチャットで試して最初の数回を見直す

スケジュールを組む前のテストとは、保存予定のプロンプトを通常のチャットで手動実行し、指示の明確さ、モデルやツールの挙動、出力の確認しやすさを見極める作業です。

公式ドキュメントは、タスクを予約する前に、通常のチャットでプロンプトを手動で試すことを勧めています。確認する点は3つで、プロンプトが明確で範囲が適切か、選んだモデルや推論の強さ、ツールが想定どおりに動くか、出てきた結果が確認しやすい形かです。スケジュール実行を始めたあとも、最初の数回の出力を見直し、必要に応じてプロンプトや周期を調整するよう案内されています（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。Webのタスクについても同様に、結果が広すぎたり追加の文脈が必要だったりする場合は、プロンプト、ツール、周期を見直すとされています。

仮の例では、保存前に通常のチャットで「先週のプルリクエストを要約して」と試し、担当者別の整理が読みやすいか、3行という指定が窮屈でないかを確かめます。CLIやIDE拡張は管理画面を持ちませんが、プロンプトやスクリプトの下準備を手元で試す場として使えます。Codex CLIの設定ファイルまわりを整えたい場合は、Codex CLIのconfig.toml完全ガイド｜設定の優先順位と書き方が参考になります。

無人実行と権限｜サンドボックスの設定ごとの挙動

スケジュールタスクは人が見ていない状態で実行され、デフォルトのサンドボックス設定を使うため、設定が狭すぎると失敗し、広すぎると危険が増えます。

公式ドキュメントは、デスクトップアプリのスケジュールタスクは無人で動き、既定のサンドボックス設定を使うと説明しています。サンドボックスは技術的な境界を定め、承認ポリシーはその境界を越える前にエージェントがいつ止まって確認すべきかを決める、という別々の仕組みだと整理されています（Sandbox｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

この表の内容は、公式ドキュメントの「Permissions and security model」に沿っています（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。公式ドキュメントは、最も狭いアクセスから始め、ネットワークや広いファイルアクセスは必要なときだけ付与するよう勧めています。

承認ポリシーについては、組織のポリシーが許す場合、スケジュールタスクはapproval_policy = "never"を使います。管理者の要件でこれが禁止されている場合は、選んだ権限モードの承認の動きに戻ります。仮の例の週次要約は、リポジトリを読むだけなので、まずread-onlyかworkspace-writeで足りるかを試し、失敗した操作が本当に必要かを確認してから権限を広げる順番が安全です。コマンド単位で許可を細かく制御するルールの書き方は、Rules｜OpenAI公式ドキュメントに整理されています。

ルールで許可するコマンドを絞る｜prefix_ruleの基本

prefix_ruleとは、Codexがサンドボックスの外で実行してよいコマンドを、コマンドの先頭部分の一致で allow・prompt・forbidden のいずれかに振り分ける設定です。

公式ドキュメントによると、ルールはサンドボックスの外で実行できるコマンドを制御するもので、実験的な機能であり、仕様が変わる可能性があります。decisionには、確認なしで実行するallow、一致するたびに確認するprompt、確認なしでブロックするforbiddenの3種類があり、複数のルールが一致した場合は最も厳しい決定が採用されます（Rules｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

スケジュールタスクの文脈では、無人で動くからこそ、「許可するコマンドを必要最小限に絞る」発想が役立ちます。たとえば仮の例でgh pr viewだけを許可し、それ以外の外部コマンドは確認か禁止に倒しておけば、週次要約の用途に必要な操作だけが通ります。なお、ここで紹介したルールはローカルのCodexに適用されるもので、書き方の細部や管理者による制限は変わることがあります。実際に書く前に、公式ドキュメントの最新の記述を確認してください。AGENTS.mdで作業方針を伝える方法は、Codex CLIのAGENTS.md活用ガイド｜指示の優先順位と書き方で扱っており、ルールとは役割が異なります。

ローカル実行とworktree｜デスクトップアプリでの実行場所の選び方

Gitリポジトリのスケジュールタスクは、手元のプロジェクトでそのまま動かすか、専用のworktreeで動かすかを選べ、worktreeなら手元の編集内容と分離できます。

公式ドキュメントは、Gitリポジトリでは、スケジュールタスクをローカルのプロジェクトで動かすか、新しいworktreeで動かすかを選べると説明しています。どちらもバックグラウンドで動きます。worktreeはスケジュールタスクの変更を編集の途中にあるローカルの変更から分けておけますが、ローカルのプロジェクトで動かすと、まだ編集している最中のファイルを変更する可能性があります。バージョン管理されていないプロジェクトでは、スケジュールタスクはプロジェクトのディレクトリで直接動きます（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

worktreeは、Gitのworktreeの仕組みを使い、同じリポジトリのもう1つの作業コピーを作る機能で、Gitリポジトリの一部であるプロジェクトでのみ使えます（Worktrees｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。仮の例の週次要約はコードを書き換えない読み取り中心のタスクなので、ローカルでも支障は小さいはずです。一方、「自分のコミットに起因するバグを探して修正する」ような、ファイルを書き換えるタスクは、worktreeで分けておく方が、編集途中の変更と衝突しません。コードレビューと組み合わせるなら、Codexのコードレビュー機能の使い方｜/reviewとGitHub連携も参考になります。

スキルと組み合わせる｜$skill-nameで再現性を上げる

スキルとの組み合わせとは、タスクの作業内容をスキルとして定義しておき、スケジュールタスクのプロンプトからそのスキルを呼び出して、毎回同じ手順で動かす使い方です。

公式ドキュメントは、スケジュールタスクを保守しやすく、チームで共有しやすくするため、スキルで作業内容とツール、文脈を定義することを勧めています。自動のツール選択に任せたくない場合は、プロンプトの中で特定のスキルを選ぶか呼び出します。ChatGPTデスクトップアプリでは、プロンプトに$skill-nameと書くと、スキルを明示的に起動できます（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。

スキルそのものの作り方は別のドキュメントに分かれています。スキルはSKILL.mdを含むディレクトリで、nameとdescriptionが必須です。公式ドキュメントでは、スキルの保存先の1つとして、ユーザー単位の$HOME/.agents/skillsが説明されています（Build skills｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。公式の例では、「自分のコミットから直近のバグを見つけて直す」スキルを作り、「最近のコミットを確認して、そのスキルでバグ修正を提出して」という趣旨のスケジュールタスクを作る組み合わせが紹介されています。仮の例の週次要約も、手順が固まってきたらスキルに切り出すと、プロンプトを短く保てます。

運用で気をつけたいこと｜モデル退役・worktree増加・PCの起動状態

スケジュールタスクの運用では、使っているモデルの退役、worktreeの増加、PCやアプリの起動状態の3点を定期的に見直す必要があります。

1つ目はモデルです。公式ドキュメントは、2026年10月14日にGPT-5.5がChatGPT、ChatGPT Work、Codexの全プランから退役すると案内しており、GPT-5.5を使っているスケジュールタスクは、その日までに利用可能な代替モデルへ変更するよう求めています。OpenAI APIは対象外とされています（Scheduled tasks｜OpenAI公式ドキュメント、2026年10月1日取得）。プラン別の代替はModels｜OpenAI公式ドキュメントの「GPT-5.5 retirement」にまとまっています。モデルの違いを整理した記事は、ChatGPT最新モデルの違いと使い分け｜2026年の最新情報です。

2つ目はworktreeです。worktreeを選んだ場合、頻繁なスケジュールは時間とともに多数のworktreeを作ります。不要になった実行はアーカイブし、worktreeを残す意図がない限りピン留めは避けるよう案内されています。3つ目は起動状態で、デスクトップアプリのタスクでローカルのファイルが必要なときは、PCの電源とアプリを起動したままにします。

ほかの機能との使い分け｜メモリ・プロジェクト・Codex Cloud

スケジュールタスクは「決めた時に決めた作業を自動で動かす」機能であり、記憶の保存やファイルの整理、クラウド上での並列実行とは目的が異なります。

似た名前や用途の機能と混同しないよう、役割を整理します。ChatGPTが過去の会話の内容を覚えて使う仕組みは、ChatGPTのメモリ機能の使い方｜保存されたメモリとチャット履歴参照の違いで扱っています。資料や指示、チャットをまとめて管理するのは、ChatGPTのプロジェクト機能の使い方｜ファイル・指示・チャットの整理手順の役割です。Webのタスクには、永続的な指示をタスクのプロンプトか添付スキルに置き、元の資料はアクセスできるプロジェクト、アップロード、接続先に置くよう公式ドキュメントが案内しており、プロジェクトとの併用は自然な形といえます。

クラウド上の隔離環境でコーディングタスクを並列に動かす機能は、Codex Cloudの使い方｜導入手順・環境設定・料金プランを解説が扱っています。スケジュールタスクは「時刻やイベントで起動する」点が特徴で、実行場所はWeb、デスクトップのローカル、worktreeなどから選ぶ形です。外部ツールとの接続を増やしたい場合はCodex CLIのMCP連携ガイド｜サーバー追加とconfig.toml設定、Codexの基本から押さえたい場合はOpenAI Codex 使い方｜料金・始め方・Claude Codeとの違いを初心者向けに解説・2026年の最新情報から読むと流れがつかめます。プランごとの違いはChatGPT料金プラン完全比較｜Free・Go・Plus・Pro・Businessの違いと選び方・2026年の最新情報で確認できます。

よくある質問（FAQ）

Q1. スケジュールタスクはどこで作れますか。

ChatGPTのWeb（有効なワークスペースの場合）とデスクトップアプリで作成・管理します。イベントトリガーはWebとモバイルで使えます。Codex CLIとIDE拡張には管理画面がなく、プロンプトやスクリプトの下準備に使う位置づけです。

Q2. パソコンを閉じていても動きますか。

デスクトップアプリでローカルのファイルが必要なタスクは、コンピューターを起動したままアプリを動かし続ける必要があると公式ドキュメントに書かれています。Webのタスクは手元のフォルダを直接扱いません。

Q3. 時刻ではなくメールの受信をきっかけに動かせますか。

対象プランのChatGPTのWebとモバイルで、Gmail、Slack、GitHubのイベントをきっかけにできます。ただし、1つのタスクでイベントトリガーと時刻ベースのスケジュールは併用できません。

Q4. 実行中に確認を求められますか。

スケジュールタスクは無人で動き、組織のポリシーが許す場合はapproval_policy = "never"を使います。確認で止まる前提にせず、サンドボックスの権限を先に絞っておくのが公式の考え方です。

Q5. 手元で編集している最中のファイルを書き換えられるのが心配です。

Gitリポジトリなら専用のworktreeを選ぶと、スケジュールタスクの変更を編集の途中にあるローカルの変更から分けられます。ローカルのプロジェクトで動かすと、編集している最中のファイルを変更する可能性があります。

Q6. 使っているモデルが退役する場合はどうすればいいですか。

公式ドキュメントは、退役するモデルを使うタスクは利用可能な代替モデルへ更新するよう案内しています。プラン別の代替はモデルのドキュメントで確認してください。

まとめ｜最小の1本を作って最初の数回を見直す

ChatGPTのスケジュールタスクは、保存したプロンプトを決めた時刻やGmail、Slack、GitHubの出来事に合わせて無人で実行する機能です。作る前に、何をさせるか、いつ動かすか、どこで動かすかの3つを決めると迷いません。仮の例の「毎週月曜の朝のプルリクエスト要約」なら、単発タスクで時刻スケジュールを指定し、まず通常のチャットでプロンプトを試し、権限は狭く始めて、最初の数回の出力を見ながら調整する、という流れになります。

運用に入ったあとは、サンドボックスの権限、worktreeの増加、PCとアプリの起動状態、使っているモデルの退役を定期的に見直してください。画面や対応プランは更新されることがあるので、実際の設定前には公式ドキュメントの最新版を開いて確認してください。