Grok Bot入門：Teach-a-taskで繰り返し作業を一度見せて自動化
Grok BotのTeach-a-taskなら、週次の請求書整理のような繰り返し作業を画面上で一度やって見せるだけで、Botが学習してルーティンとして保存し、定時実行できます。プラン条件、承認しきい値、教える手順、テストと修正、セキュリティ境界まで解説します。
前提条件
- Cursor Pro+ ($60/month) or above, or a SuperGrok Plus/Heavy plan
- The macOS (Apple Silicon) client or the iOS app
ステップ
プランを確認してクライアントをインストール
2026年8月21日以降、Grok Botを利用する最低ラインはCursor Pro+（$60/月）以上で、SuperGrok Plus/Heavyプランでも利用できます。クライアントは、Mac（Apple Silicon）用のmacOSアプリ、またはiPhone用のiOSアプリをインストールします。
ヒント
- Before installing, check whether your plan includes Grok Bot — the entry tier does not
- Refer to the official download page for the latest client versions and supported platforms
初回に承認しきい値を設定
Grok Botは、メッセージ送信・購入・削除・権限変更などの重要な操作について、デフォルトで人の承認を要求します。初回セットアップ時にしきい値を調整し、安全性と効率のバランスを自分好みに整えましょう。
ヒント
- Keep the defaults at first; loosen them gradually once you know how the bot behaves
- Only exempt highly repetitive actions with acceptable worst-case outcomes
Teach-a-taskでワークフローを見せる
いつも通りに繰り返し作業を画面上で一度やってみせます。例：Gmailの請求書をスプレッドシートに整理する。Botが手順を観察して学習し、再実行可能なルーティンとして保存します。
ヒント
- Just do it the way you normally do — the steadier your steps, the better the bot learns
- Split long workflows into several small routines; they're easier to maintain than one giant task
ルーティンをテストしてフィードバック
学習したフローをBotに一通り実行させ、結果を段階的に確認します。ズレを見つけたら、どこがどう違うかを直接伝えてください。Botは修正を受け入れ、以降の実行に反映します。
ヒント
- Run the first tests on low-stakes data (a test mailbox, say) before touching real data
- 'Which step, and what it should be' beats a vague 'that's wrong' every time
ルーティンに定時実行を設定
フローが安定したら、ルーティンに実行スケジュールを設定します。例：毎週金曜の午後。Botはクラウド環境でタスクを実行し、承認対象の操作は設定したしきい値に従って確認を求めます。
ヒント
- Schedule runs for times you can actually check your phone, so approval requests don't sit unanswered
セキュリティ境界を理解する
公式ドキュメントは「Bots are not a security boundary（Botはセキュリティ境界ではない）」と明言しています。Botには業務専用アカウントだけを与え、機密性の高いアカウントをBotのクラウドPCでログインしないでください。データ保持ポリシーは未公開のため、機密データはBotに扱わせないようにしましょう。
ヒント
- Create dedicated business accounts for the bot; the extra login beats handing over your main account
- Keep sensitive workflows manual, or revisit after xAI publishes a data-retention policy