AI4Kanban vs.
Task Master

Task Master（公式ドキュメントの表記は Taskmaster）は、コーディングエージェント向けタスク管理として最もよく知られた存在で、その役割をきちんと果たします。要件ドキュメントを読み、依存関係付きのタスクへ分割し、それぞれの複雑さを採点し、重いものをサブタスクへ展開し、ブロックされていない次のタスクを渡してくれます。すでに仕様を書いている人には、これでほぼ十分です。

2026 年 8 月 10 日時点の確認：Task Master の最新リリースは 0.43.1（2026 年 3 月 31 日）、main の最新コミットは 2026 年 4 月 23 日で、同じチームがホスト型の計画ワークスペース Hamster を開発しています。パッケージは今も月に約 78,000 回インストールされており、広く使われているがリポジトリは静かなツール、という状態です。放棄されたわけではありません。

目指すものは同じ、推測なしでコーディングエージェントが終えられるタスクです。違うのは、始める時点で何を求められるか。ほぼそこが比較のすべてです。

AI4Kanban

一文で足りる

1. 1

   大まかな着想を口にするだけ。形式もドキュメントもテンプレートも要りません。

2. 2

   エージェントがコードとプロジェクトの過去の決定を読み、決められることは決め、まだ開いている問いだけを尋ねます。

3. 3

   カードを書き、価値と依存関係でボードの中に位置づけ、あなたの答えを次回のために残します。

Task Master

まず書かれたドキュメント

1. 1

   要件ドキュメントを書きます。公式ガイドはチャットモデルと一緒に書き上げ、.taskmaster/docs/prd.txt として保存することを勧めています。

2. 2

   parse-prd が依存関係付きのタスクへ分割し、expand がサブタスクへ砕き、analyze-complexity がさらに分割すべきものを採点します。

3. 3

   next が、何にもブロックされていない最優先のタスクを渡します。

どちらの道も難しくはありません。ただしドキュメントが曖昧なら、Task Master は曖昧なドキュメントを分割します。update-task で文脈を足すことも、research モデルに調べさせることもできますが、この流れの中に、あなたが本当は何を意図したのかを尋ねる工程はありません。

はその項目で選びやすいほうを示し、ダッシュは進め方次第という意味です。Task Master が強いのは対応範囲、バッチ実行、そして最新情報の調査。AI4Kanban が強いのは曖昧な着想を実際の仕様まで運ぶことと、決めた内容を残すことです。

どちらのボードもリポジトリの中にあり、コードと一緒にバージョン管理されます。違うのは、差分が人に何を見せるかです。

AI4Kanban

docs/kanban/
  todo/
    features/
      142-warn-on-a-huge-card.md
      147-name-the-next-card.md
    skill/
      151-two-runs-at-once.md
  memory/
    site/decisions.md

カード 1 枚が Markdown 1 ファイル。プルリクエストには、読んで反論できる言葉として計画の変更が現れます。

Task Master

.taskmaster/
  docs/
    prd.txt
  tasks/
    tasks.json
  reports/
    task-complexity-report.json
  state.json

1 つのファイルがバックログ全体を抱えます。差分に出るのは JSON — 正確ですが、読ませるために書かれたものではありません。

Task Master は 0.42.0 でプロセス間のファイルロックを追加し、同時書き込みでデータが失われないようにしました。ファイルが分かれていればその競合自体が起きません。ぶつかるのは、2 つの実行が同じカードを編集したときだけです。

Task Master は対応範囲が広く、人が見ていなくても長く走り、調べ物にも出かけられます。AI4Kanban は意図的に狭く、タスクが存在する前の区間で勝負します。

AI4Kanban

❓

作る前に尋ねる

エージェントは大まかな一文を問いの列に変え、コードと過去の決定から答えられるものは自分で片づけ、他の誰にも決められないものだけを渡します。

📝

計画が読める文章である

カードはすべて Markdown ファイルです。コードと同じように計画をレビューできます — 差分で、言葉で、何かが書かれる前に。

🧠

却下したことを覚えている

決定、却下した案、設計の修正はモジュールごとに保存され、次の提案の前に読まれます。だからボードは同じ提案を二度しません。

📦

立ち上げるものがない

MCP サーバーも API キーもモデル役割の設定も不要で、毎回の会話にツール定義が入ることもありません。プロンプト 1 つでリポジトリに入ります。

Task Master

🔌

ほぼどこでも動く

Cursor、Windsurf、VS Code、Claude Code、Codex、Kiro ほかに対応し、MCP か CLI 経由で、ローカルを含む 15 を超えるモデルプロバイダーを使えます。

🔍

調査モデルを内蔵している

専用の research 役割が、タスクを書くときや展開するときに最新の情報を取り込み、調べた内容をタスクのそばに保存します。

🌙

寝ている間も働ける

`loop` はタスクごとに新しいセッションを立ち上げ、テスト・lint・重複・コードの臭いのプリセットを備えます。`autopilot` は専用ブランチで厳格な TDD サイクルを回します。

⭐

すでに知られている定番

GitHub のスターは約 28,000、npm のインストールは月およそ 78,000 回。ドキュメントと Discord、そして真似できる長年の運用例があります。