はじめに
AIエディタで開発していると「次に何をやるべきか」がわからなくなること、ありませんか。
個人的には、Cursorを使い始めてから開発スピードは上がったものの、タスクの優先順位や依存関係を自分で管理するのが面倒で、結局そこに時間を取られていました。
Task-Masterは、そんな悩みを解決してくれるAI駆動のタスク管理システムです。GitHubで24.1kスターを獲得している人気プロジェクトで、Cursor、Windsurf、VS Codeなど主要なエディタにシームレスに統合できます。
正直なところ、最初は「タスク管理なんてNotionで十分」と思っていたんです。でも触ってみたら、PRDを投げるだけでタスクが自動生成されて、依存関係まで考慮してくれる。30代になって思うのは、楽できるところは徹底的に楽したほうがいいということですね。
Task-Masterとは
Task-Masterは「AI駆動開発向けのタスク管理システム」です。正式名称はclaude-task-masterで、npmではtask-master-aiパッケージとして提供されています。
開発者は@eyaltoledanoと@RalphEcom。Model Control Protocol（MCP）を活用して、AIアシスタントとシームレスに連携できるのが最大の特徴です。
ライセンスはMIT License with Commons Clause。個人利用や社内ツールとしての利用は問題ありませんが、商用の再販売は制限されています。
特徴・メリット
1. 主要エディタへのワンクリック統合
Cursor 1.0以降なら、公式サイトからワンクリックでインストールできます。Windsurf、VS Code、Claude Code CLIにも対応。
これ、意外と重要で。設定が面倒なツールって結局使わなくなるんですよ。Task-Masterはその点、導入のハードルが低い。
2. PRDからタスクを自動生成
Product Requirements Document（PRD）を.taskmaster/docs/prd.txtに配置して、コマンド一発でタスクを生成できます。
task-master parse-prd scripts/prd.txt
しかも、ただタスクを列挙するだけじゃなく、依存関係や優先順位まで考慮してくれる。これが地味にありがたい。
3. 複数のAIモデルに対応
Claude（Anthropic）だけでなく、OpenAI、Google Gemini、Perplexity、xAI、OpenRouterなど複数のモデルに対応しています。
メインモデル、フォールバックモデル、リサーチモデルを別々に設定できるので、用途に応じた使い分けが可能。コスパ的にもありがたい設計です。
4. トークン最適化機能
AIを使うと気になるのがAPIコスト。Task-Masterは環境変数でツール数を制限できます。
core: 約5,000トークン（70%削減）standard: 約10,000トークンall: 約21,000トークン（デフォルト）
個人開発ならcoreで十分なケースも多い。無駄な出費を抑えられます。
5. 36種類の豊富なツール
全機能を有効にすると36種類のツールが使えます。タスクの取得・更新はもちろん、複雑度分析、サブタスク管理、タグ機能、リサーチ機能まで網羅。
正直、全部使いこなすのは難しいですが、必要な機能を選んで使えるのはいい設計だと思います。
インストール方法
前提条件
少なくとも1つのAI APIキーが必要です。
- Anthropic（Claude）
- OpenAI
- Google Gemini
- Perplexity（リサーチ用）
オプション1: MCP経由（推奨）
Cursor 1.0+を使っているなら、これが一番楽です。
手動設定の場合:
エディタごとにMCP設定ファイルを配置します。
# Cursor
~/.cursor/mcp.json
# Windsurf
~/.codeium/windsurf/mcp_config.json
# VS Code
<project>/.vscode/mcp.json
設定例:
{
"mcpServers": {
"taskmaster-ai": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "task-master-ai"],
"env": {
"ANTHROPIC_API_KEY": "your-api-key"
}
}
}
}
Claude Code CLIの場合:
claude mcp add taskmaster-ai -- npx -y task-master-ai
オプション2: コマンドライン
グローバルインストールして使うパターン。
npm install -g task-master-ai
task-master init
基本的な使い方
プロジェクトの初期化
エディタのチャットで以下のように話しかけるだけ。
Initialize taskmaster-ai in my project
これで.taskmasterディレクトリが作成され、PRDテンプレートや設定ファイルが配置されます。
PRDの解析
Can you parse my PRD at scripts/prd.txt?
または、コマンドラインから:
task-master parse-prd scripts/prd.txt
次のタスクを確認
What's the next task I should work on?
コマンドラインなら:
task-master next
依存関係を考慮して、今やるべきタスクを提示してくれます。
タスクの状態管理
# 特定のタスクを表示
task-master show 1,3,5
# タスクを移動（バックログから進行中へ）
task-master move --from=5 --from-tag=backlog --to-tag=in-progress
# 複雑度の分析
task-master analyze-complexity --research
リサーチ機能
最新の技術情報を調べたいときにも使えます。
Research the best practices for Next.js 15 server actions
Perplexityなどのリサーチモデルを設定していれば、最新情報を取得してくれます。
実践的なユースケース
個人開発のタスク管理
PRDを書いて投げるだけで、実装タスクが整理される。依存関係も自動で設定されるので、「どこから手をつければいいか」で悩む時間が減ります。
# PRDの例（.taskmaster/docs/prd.txt）
## プロジェクト概要
ブログサイトをNext.js 15で構築する
## 機能要件
1. 記事一覧ページ
2. 記事詳細ページ
3. タグによる絞り込み
4. RSS配信
## 技術スタック
- Next.js 15
- Tailwind CSS
- MDX
これをパースすると、環境構築→コンポーネント作成→ページ実装→機能追加の順でタスクが生成されます。
チーム開発での進捗管理
複数人で開発している場合、タスクの状態をタグで管理できます。
# バックログのタスクを確認
task-master list --tag=backlog
# 自分の担当タスクを確認
task-master list --tag=assigned-to-me
既存プロジェクトへの導入
途中からでも導入できます。現状のコードベースを分析して、残タスクをリストアップしてもらうことも可能。
Analyze this codebase and suggest remaining tasks for MVP
注意点
APIキーの管理
環境変数でAPIキーを設定する必要があります。.envファイルに記載する場合は、必ず.gitignoreに追加しておくこと。
コスト管理
AI APIの呼び出しが増えると、当然コストも増えます。TASK_MASTER_TOOLS環境変数でcoreに制限するなど、用途に応じた設定を。
PRDの品質
生成されるタスクの品質は、PRDの詳細さに依存します。雑なPRDを投げると、雑なタスクしか出てこない。ここは手を抜かないほうがいいです。
まとめ
Task-Masterを使ってみて感じたこと:
- 導入コスト: MCPワンクリックで導入できる。ハードル低い
- 学習コスト: 自然言語で指示できるので、コマンドを覚える必要がほぼない
- 実用性: PRDパース機能がとにかく便利。タスク分解の時間が激減
- 拡張性: 36種類のツールで、シンプルな使い方から本格的な管理まで対応
- コスパ: トークン最適化機能で、APIコストを抑えられる
正直なところ、個人開発でタスク管理に時間を使うのはもったいない。考えるべきはプロダクトの設計や実装であって、「次に何をやるか」で悩む時間は極力減らしたい。
Task-Masterは、そういう「本質的じゃないけど必要な作業」をAIに任せられる。CursorやWindsurfで開発している人には、QOL上がること間違いなしです。
まだ触ったことがない人は、まずtask-master initで試してみてください。PRDを書くのが面倒なら、既存のREADMEを投げてみるのもあり。タスクの自動生成を体験すると、手放せなくなると思います。