今回のテーマ

複数のAIを使うほど過去の回答が散らばる問題に対し、Obsidianを知識の正本として使う考え方を扱いました。

ChatGPT、Gemini、Gensparkなどの出力をObsidianへ集約し、再利用する方法を紹介します。

当日の具体例

AIの回答をそのまま保存せず、テーマ、日付、出典、自分の判断、次の行動を加えて一つのノートへまとめる方法を共有しました。

公開記事では、当日の参加者名、個別企業や顧客の情報、取引条件などは掲載せず、確認できるテーマと実務の学びだけを残しています。

仕事にどう影響するか

知識庫の価値は保存量ではなく、後から探し、判断の経緯を追えることです。AIの出力と確認済みの事実を区別して残します。

AIの役割は、人の判断を消すことではなく、判断に必要な材料と下書きを早く整えることです。

今からできること

  • 一テーマ一ノートで集約する
  • 出典と確認日を残す
  • AI出力に自分の判断を追記する

大きな仕組みから始めず、まず一つの仕事で試します。入力した情報、AIの出力、人が直した点を残すと、次回はより短い時間で同じ品質へ近づけます。

朝活会からの問い

半年後に同じ質問が出た時、過去の調査と判断を再利用できますか。

この問いを自社の仕事に当てはめ、AIへ任せる部分と、人が確認する部分を一行ずつ書くことが最初のワークです。

まとめ

この回の学びは、新しい機能を知ることだけではありません。目的を決め、小さく試し、根拠と権限を確認し、再利用できる手順として残すことが大切です。当時の製品名や提供条件は変わることがありますが、この仕事の進め方は現在のAI活用にも引き継げます。