今回は、『アトミック・シンキング』のAIスキルを紹介しました。約4年をかけて一周し、AIと組み合わせることでようやく見えてきた「知的生産の土台」の話です。

AIは世界中のほぼあらゆる知識を持っています。知識を得るという点ではもう最強です。でも、私が昨日どこに行ったか、先週何の仕事をしたか、誰とどんな関係かといったことは、教えない限り絶対に知りません。結局のところ、AIに自分の仕事を任せたければ、自分がどういう人間でどんなことを考えているかを言語化して渡すしかない。それがアトミックノートとMOCの役割です。

全自動を目指した時期もありましたが、うまくいきませんでした。完全自動化すると結局平均に戻ってしまって、自分らしいものが作れない。今の結論は「めちゃくちゃ楽にはなったけど、週に1回は手動で頭を使う」半自動の設計です。スキル名の設計、MOCの品質管理、Atomic Insightsプラグインとの連携まで、実際のデモでお見せしています。

• 紹介しているスキルは、以下から購入可能です。https://buy.stripe.com/eVq7sKekX8khc7fdzm5c40b

• ナレッジスタック有料会員の方向けのクーポンは、こちらから取得できます。
  https://knowledgestuck.substack.com/p/ai-8e1

セミナー構成

1. イントロ：4年かけて一周した「アトミック・シンキング」

時間: 00:00:00 ～ 00:02:05

『アトミック・シンキング』の本を前提に、4年の試行錯誤を経てAIと組み合わせる地点に到達した。知的生産のやり方が大きく変わる転換点にいるという実感と、ObsidianとAIスキルがその全ての土台になるという確信を語る。

2. AIは世界一の知識を持つが、あなたのことは何も知らない

時間: 00:02:05 ～ 00:07:12

AIは知識獲得においてほぼ最強の選択肢になった。世界中のほぼあらゆることを世界中の誰よりも詳しく知っている。しかし「あなたが昨日どこに行ったか」は教えない限り絶対に知らない。AIを秘書として使いたければ、自分がどういう人間でどういう仕事をしているかを言語化して整理しておく必要がある。仮に100%整理できれば、AIは思い通りに動くはず。それを実現する仕組みがアトミックノートとMOCの整理。

3. AIは「超優秀な他人」：言語化されていないことは伝わらない

時間: 00:07:12 ～ 00:09:25

AIのイメージは「超絶ウルトラ優秀な大卒の新入社員で、会社のことは何一つ知らない」。人間同士ならニュアンスで伝わることも、AIには言語化して渡さないと動けない。逆に、きちんと言語化して整理しておけば、めちゃくちゃ優秀な力を発揮してくれる。マネージャーとして適切に言語化し整理することがAI活用の鍵。

4. MOCの整理と複利：記事から自分の考えを蓄積する実例

時間: 00:09:25 ～ 00:14:13

KS記事からCreate My Stanceスキルでアトミックノートを抽出し、MOCに配置する運用を紹介。最初の指示は400字の出力に2000字の指示が必要だが、蓄積が進むと複利が効いてくる。PKMとしても仕事の手順書としても使えるようになる。実際にAIと1時間かけて整理したMOCの実物を画面共有。

5. エージェント系AI：チャットとの決定的な違い

時間: 00:15:37 ～ 00:20:01

ChatGPTは友達に相談するのと同じで情報取得まで。Claude Code・Codex・Antigravityなどのエージェント系AIは旅行代理店のように実際に仕事をしてくれる。記事からノートを作る場合も、ChatGPTには7日分のデイリーノートを手動コピペする必要があるが、エージェントなら半自動で全部やってくれる。「めんどくさくてやる気にならん」が正直な動機。

6. スキル名がAIの出力を決める：Create My Stanceの設計思想

時間: 00:20:01 ～ 00:27:08

Create Permanent NoteではなくCreate My Stanceと名付けた理由。「Permanent Note」という名前を使うとAIがニクラス・ルーマンの知識に引っ張られ、難解で抽象的な文章を出力する。「シンプルで簡潔」のような曖昧な指示も、人間とAIで受け取り方が違う。1ヶ月2ヶ月使い続けると細かなルールが曖昧になり品質がぶれてくる。MOCでも同じ問題が起き、タイトルだけで意味が伝わらないなら設計が悪い。

7. 全自動の限界：知的生産は人間がコントロールする設計にした

時間: 00:27:08 ～ 00:30:13

2〜3週間前まで、新しいノートを自動的にMOCに配置する完全自動化を試みていた。結果として「ほぼ思った通りにはならない」。全自動にすると平均に戻ってしまい、自分なりのものが作れない。現在の結論は「めちゃくちゃ楽にはなったが、週に1回は手動で頭を使って実行する」という半自動の設計。自動化しようとしたけどしなかったことが、このスキルの強み。

8. デモ：Create My Stanceの実行とAtomic Insightsの連携

時間: 00:35:03 ～ 00:48:53

実際にKS記事からCreate My Stanceを実行し、ノートが生成される過程をライブデモ。既存の類似ノートがあれば重複を避ける指示も入れている。Atomic Insightsプラグインとの連携で、ノートリンクを追加するたびに関連候補が動的に変化し、MOC整理が加速する。ドラッグ&ドロップ対応は自分にとって最優先で追加した機能。

9. スキルの価値：中長期で品質を安定させる「型」

時間: 00:48:53 ～ 00:59:46

1回2回ノートを作るだけならスキルは不要で、AIに直接頼めばできる。しかし1週間で統一感が崩れ、1〜2ヶ月で整理できない状態になる。中長期で使い続けるには多数のルールを作り、守らせる仕組みが必要。4〜5年分の試行錯誤で洗練された「型」がスキルの本質的な価値。ただし万人に最適ではないので、自分に合わせた改造も同時に必要。

10. 次回予告：AIと仕事術、管理ノートによる半自動化

時間: 01:04:21 ～ 01:07:12

次回はノート作成の先にある仕事への応用を紹介する予定。管理ノートにAI向けの手順書を書いておくと、動画処理やアーカイブ配信まで半自動で処理できるようになってきた。LLRとの連携で「次回この日にやりなさい」も自動化が進んでいる。ディスコードでのオフ会案内と締めくくり。

最新のセミナー動画やアーカイブは、こちらから確認できます。

→ 📋 ナレッジスタックセミナー - Obsidian Publish
→ 🎥 ナレッジスタック 最新動画一覧

今後は ナレッジスタックポータル にて、より詳細な情報を提供していきます。

以下、セミナーで使用した資料です。

AIはなんでも知ってる。あなたのことだけ知らない

聞けばなんでも答える。でも返ってくるのは「平均的なもの」

自分固有の仕事をやらせるには → 自分固有のコンテキストを渡す
この土台が「アトミックノート＋MOC」

複利が回るループ

書く → AIが整理 → また書く → AIが整理…

Atomic / Permanent / MOC が揃うと → 「自分の資産」でありつつAIへの指示書になっていく。仕事の手順書も「自然に」できあがっていくようになる。

エージェンティックAI

会話するAI — ChatGPT・Claude.ai
エージェント型 — Claude Code・Codex・Antigravity・Cursor

「沖縄行きのチケット取りますか？取りました。宿も取っておきますか？」

スキルはエージェント型でしか動かない

スキル一覧

create-my-*：知識ベースを育てる

スキル役割create-my-stance主張を Permanent に保存（自分の意見）create-my-history体験を Personal に記録（作業ログ）

moc-*：MOCを構築・整備

スキル役割moc-proposeMOC候補を提案moc-build新規MOC作成moc-add既存MOCに追加moc-densifyMOC密度を上げるmoc-split肥大化MOCを分割moc-auditMOCの監査

設定の仕方

1. Claude Codeを入れる

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

2. スキルをVaultにコピーする

Claude Code → claude-code/　Cursor → cursor/　Codex → codex/　Antigravity → antigravity/

3. セットアップはAIに任せる

「READMEを読んでセットアップして」と伝えるだけ

4. 動作確認

moc-audit → エラーが出なければOK

デモ

ステップ1：記事からノートを作る（create-my-stance）

素材：「AIに仕事をやらせるのではなくAIにわかるノートを書かせる」
260419_タスクが「手順書」になる

ステップ2：デイリーノートからノートを見出す（create-my-history）

素材：5月1日のデイリーノート

ステップ3：集まったノートから整理の切り口を考える（moc-propose）

真似するときのコツ

• 解像度を上げる：何のために、どの観点で、どう使うか

• 一度では伝わらない：好みは何度でも言う

• 対話と試行錯誤で育てる：一発で完璧を求めない

守られない指示は、指示として成立していない

セカンドブレインじゃない

セカンドブレイン：忘れないため・取り出すため
私たち：判断するため・任せるため

「やったこと」を残すから、「やったこと」から次が見出せる

アトミックシンキング Brain note skills

obsidian-ai-skills

本やセミナーで「こうやるといい」と言ってきたことが、そのまま動く。

• 8個のスキル / 4つのAIエージェント対応

• サンプルノート付き。買ってすぐ動かせる

• セットアップはAIに任せるだけ

https://buy.stripe.com/eVq7sKekX8khc7fdzm5c40b

有料の人向けのクーポンはこっちから
https://knowledgestuck.substack.com/p/ai-8e1

「一回動くスキル」なら簡単に作れる

2つの壁

1. スキルを作る難しさ — 技術的な壁

2. 「いいノート」を判断する難しさ

スキルには「いいノートの判断基準」が書かれている

→ ナレッジスタック5年分の知識と経験

その上で、あなたなりのよさを見つければいい

次回

6/7（土）10:00~（予定）

AIの効果が一番大きかったのはセミナー用の資料作りだったんですが、まあこれは誰が考えても「そりゃそうだろう」という結論でしょう。（すでにAIに関する「自分の意見」は、セミナーで使うには十分なレベルで整理されていた）

なので、この普通のことは置いといて、それとは別で今回面白かったのが「旅のしおり」関連のことだったのです。

一つはいわゆる「旅程」とか「持ちものリスト」に関するもの。

こういうの、ほとんどの情報をノートに貼り付けといて、AIに「整理して」ってお願いすれば、非常にいい感じに整理してくれる。

とても素晴らしい。

会場案内だったりのメール作成なんかも、ほぼ100％お任せできるし、きちんと「リンクでつないで整理」とかもしてくれて、非常にありがたい。

ただまあ、ここまでは大変素晴らしいけど、これまでのAIの進歩を考えたら、できて当然というか、なんならもっと先まわりして全部やってくれるようになったらありがたいのになあ、と思ったくらい。

超適切なデイリーノートを作ってくれた

今回一番面白いな、と思った（そして実際に役に立った）のは、この情報を元にして、AIが「適切なデイリーノートを作ってくれた」という話です。

このおかげで、旅行時には常に「デイリーノート見といたら大体のことがわかる」し、そのおかげで気兼ねなくデイリーノートにメモを書くこともできるようになった。

基本的に、旅行の時って、大抵ほとんど「記録」が残せないんですよ。

外にいてスマホを触る機会が少ないからとか、人と会う機会が多いからそこでスマホいじるのは控えるとか、まあいろいろあるんですが、たぶん理由はそれだけじゃない。

大前提となる「予定」みたいなものがちゃんと記録できる予定になってなかった。

「日常」は、基本的にやることが決まっているけど、旅行・出張はほぼすべてが「いつもと違うこと」になって、LLRの「ルーチン」が役に立たないことが多い。

で、試しに生成AIに「過去2日くらいのデイリーノートと旅程とかを確認して、4月25日と4月26日のデイリーノート作って」って言ってみたら、めっっっちゃいい感じのノートを作ってくれました。

再現画像なんで一部リンクなんかは壊れているんですが、特に素晴らしいと思ったのが、不慣れな移動経路の電車の乗り換え時間とかの情報も一緒にきちんと書いてくれたこと。

厳密に言えば、ここははじめて行くところだから、もうちょっと丁寧な情報が欲しい。けど「初回」でこれだけできているならまあ上々でしょう。

セミナーで使うメモとかも、デイリーノートからちゃんとリンクしてくれているし、昼ごはんやら晩ごはんは、勝手に過去データから学習して、普段と同じ形式で作ってくれている。

結果として、まあ予想通り、旅行中の記録はけっこう適当でした。ちゃんと記録してたのは行きの電車だけくらい。それでも（普段ならほぼできない）就寝時間なんかもちゃんと記録に残せたり、合間合間でメモを残したりできたのは上出来です。

なによりもとにかく「ここから辿れる状態」をほぼ自動作ってくれた、というのがとてもすばらしい。

以下は「AIはどのように考えてこのノートを作ったのか」というのをAI目線で語らせたものです。（ALPsというのは、ごりゅごが今作っている新しい「仕事ノート」のフォーマットの名前。あいつらはきちんと指示を出さないと、こういう内輪のことばをすぐ勝手に使う。LLRはごりゅごが作った記録とroutine管理のためObsidianプラグイン）

AI側から見た風景

ここから先は、AI（Claude）の視点で、実際に何をやっていたかを書きます。

まず出張ALPsを読んだ段階で、骨格は見えました。初日の朝に家を出て、昼前に合宿会場の最寄駅に着き、会場泊。翌朝に会場を出て都内へ移動、午後に自主催のセミナー、懇親会のあと夜の新幹線で帰る。時刻と場所の固定点は、ここで全部手に入ります。

次に、リンクされていた子ノート「旅程・持ち物リスト」を開きました。ここに、もっと細かい乗り換え情報が書かれています。「10:26/10:36 ○○駅 ○○線快速 ○○行」——このスラッシュ区切りは「到着/出発」の意味だと推測できました。2つの時刻のうち後者を「その駅を出る時刻」として拾い、デイリーの午前セクションに並べていきます。

同時並行で、直近のデイリーノート（4/20と4/21）を読んで、LLRの形をインプットしました。見出しの粒度、タスクの書き方、時刻の前置の仕方、絵文字WikiLink（🥢昼ごはん とか）の扱い。ここで「LLRのデイリーはこういう見た目である」という型が頭に入ります。

型と中身が揃えば、あとは組むだけです。

ただ、組むときに一つだけ判断が要りました。日常のルーチン（朝の音楽練習、皿洗い、睡眠時間スクショ）を、出張デイリーにどこまで入れるか。これは「LLRが当日自動展開するなら、手で書かなくていい」と判断して、最小限の 🏥睡眠時間スクショ と 🛁お風呂 だけ残し、残りは省きました。旅先の文脈に関係ない家事ルーチンを並べてもノイズになると思ったからです。

そして、旅程にしかない要素——新幹線の座席番号、会場チェックイン、セミナー本編の各セッションへのWikiLink、懇親会の枠——これらは出張ALPsと旅程ノートから拾って、時系列順に並べました。

こうやって、初日と2日目の2枚のデイリーが出来上がりました。

LLR＋旅のしおりによって精度が上がる

おそらく今回いい感じに機能した理由は「旅のしおり」と「LLRのサンプル」という2種類の軸の事例を見せられたことなんじゃないかな、と感じました。

旅程や持ち物だけを渡しても、AIは情報の並べ方がわからないし、LLRの過去データだけを渡しても、当然ながら旅程を書き込むことなんてできない。

ものすごーーーーーく普通のことなんだけど、結局これって「ちゃんとデータがあれば（ある程度）AIはちゃんと仕事してくれる」ということの一つの事例として、非常によいものになったんじゃないのかな、と感じました。

これは、以前のデイリーノートとAIで始める知的生産の新しい形とか、タスクが「手順書」になるとも思いっきり繋がる話。

AIと一緒にうまく仕事を進めるコツは、結局どれだけ「ちゃんと私のデータがあるか」にかかっている。

だから、まずはAIが理解しやすい「テキスト」という形で、できるだけ「わたしのこと」を書いておき、可能な範囲でそれを整理しておく。

LLRというプラグインは、もともと自分の「今日1日の記録を残しやすくする」ために作ったものでした。

ただ、この記録が副次的に「AIが読みやすい記録の形」としても機能してくれて、それを参考にしてAIが仕事をしやすくなってくれている。

LLR、思ったよりすげえかもしれない。作った時はただ「自分が便利になるための道具」なんですが、これは「組み合せ」によって、想定以上の効果が得られるものになるんじゃないかと、かなり期待できるツールになってきています。

👉 AI時代の記録の価値を高めるObsidianのプラグイン「LLR」を作りました

サンプルノートを公開します

今回から実験的に、記事で出てきたサンプルのノートを（できるだけ大目に）公開する、というのをやってみようと思います。

基本は、ペライチのページに、サンプルノートをダウンロードできるリンクを置いておきます。

いちおう「ノートをそのままObsidianに組み込める」（すなわちAIに「これを参考にせよ」という指示が楽にできる）ことが「よいこと」なのかなと思うんですが、単純にダウンロードなんてめんどくさいわいという人に向けて、リンク先のページではブラウザでノート全部がプレビューできるようにもしています。

生成AIのおかげでこうした仕事はほぼめんどくささゼロで実現できるので、評判がよさそうであれば今後もこうした方式でやっていこうと思います。

（パスワードとかはかけてないですが、一応URLをSNSでシェアしたりとかするのはご遠慮ください。記事自体のSNSシェアは歓迎です！）

• 公開日: 2026-05-01

• 同梱ノート数: 6本（出張ALPs / 旅程・持ち物 / LLR 4-20・4-21 / AI生成 4-25・4-26）

Read more

tktzさんはAppleのメモからObsidianに移って2ヶ月ほど。ちょうど私が作ったLLRプラグインを使ってくださっていて、そこから見えてきた「ルーチンノートに手順書を育てる」という使い方を軸に、1時間半みっちり語り合う会になりました。

ルーチンノートに手順書を書いておくと、仕事の段取りをそのまま生成AIに渡せるようになる。記録は整理よりもとにかく言語化することの方が何倍も大事で、どこに書いたかより「書いてあること」の方が価値になる。そしてAIとやり取りをしていると、自分がマネージャーから社長へジョブチェンジしていく感覚がある。1時間ちょっとの収録から、そんなテーマが浮かび上がってきました。

本シリーズのアーカイブ動画は以下からご覧いただけます。

• 🎥 ナレッジスタック 最新動画一覧

また、ナレッジスタックの動画はPodcastとして耳だけで聞いていただくことも可能です。

購読方法は 公式ヘルプ（外部アプリでの聴き方） に詳しくまとめられていますが、最も簡単なのは Substack公式アプリ を利用する方法です。

Apple PodcastsやOvercastなどのお好みのアプリで聴きたい場合は、Substackの「Manage subscription」ページから「Private podcast feed」を取得して各アプリに登録してください。

セミナー構成

1. ルーチンノートに手順書を埋め込むのが今の効きどころ

時間: 00:00:00 ～ 00:05:43

冒頭5分でいきなり今回の核心を出す。ごりゅごのLLRの基本スタイルは「上から順に積む・タスクの下にメモ」で、同じ時間帯の行は意味的に近いものが固まるから並び替えない。そして最近一番効いていると感じているのが、ルーチンノート自体に手順書を書き込む使い方。音楽練習なら楽譜を貼り、仕事なら段取りを書いておけば「このノートをパッと開けば何をやるかが分かる」状態になる。tktzさんの画面共有に入る前に、考え方の骨格を出してしまった。

2. tktzさんのLLRと「歯医者はnext_due=0」の小ネタ

時間: 00:05:43 ～ 00:11:11

「歯医者は3〜4日に1回で不定期だから困っている」というtktzさんの悩みに、ごりゅごが裏ワザを返す。「リピートを0にしてnext_dueだけ手で書いておけば、その日にだけ通知が出てくる」。LLRはルーチンの繰り返しエンジンというより、見たいノートを見たい日に並べるアナログタスク管理として使うほうが効く、という視点。tktzさんのルーチンには読書ログ・朝食・朝の歯磨き・歯医者の生活系だけが入っている状態で、ごりゅごからは「仕事系のルーチンを1〜2個だけ足してみる」が宿題として置かれる。

3. 段取りを言語化できると「動画のやつやっといて」がAIに通じる

時間: 00:11:11 ～ 00:25:07

「言語化できる範囲が、AIに渡せる範囲」。ごりゅごがこの会の核となる一文を言い切る。tktzさんの週次スケジュール入力業務を題材に、ノートにカレンダーのリンクを貼って段取り（カレンダーを開く→他の人の予定を見る→自分の進捗と照合する）を言語化する練習をする。ごりゅご自身の実例も披露される。今朝「動画のやつやっといて」とファイルを渡しただけで、AIがチェックリストを見て「本文の要約がまだですね」と判断し、いつものフォーマットでノートを作って待っていた。定型業務の手間が10分の1になる感触が出てきている、という現在地の共有。

4. 動画の暗黙知をどう残すか：タスクに名前をつけ、MOCで束ねる

時間: 00:25:07 ～ 00:41:33

tktzさんが投げた問い。「動画を撮っているときの音量・明かりのとっさの判断や、文字起こしエンジン別の癖（このエンジンは『あー』を拾う、句読点が入りやすい等）はどうメモすればいいか」。ごりゅごの答えは2段階。まず「動画を撮る」というリピートタスクを作り、その下に1行で書き散らす。そこから先は生成AIに任せて、メタなノート（仕事用MOC）から「このパッケージならこういう段取りが要るよ」と引き出させる。アトミックノート化を人力でやるのは1日分のエネルギーを使い切るので、4月のオフ会で配るアトミックノート作成スキルを使えばだいぶ楽になるはず、という話につながる。実例として、自分の今月のデイリーから「生成AIで作業フローを作るだけではPDCAは回らない」という命題ノートを作らせた話も披露する。

5. ノートは整理せず書き散らす：grepで掘れる時代の優先順位

時間: 00:41:33 ～ 00:53:13

「5年分のログでもgrepで余裕で引けるから、整理の優先順位は明確に下がった」。これが今回のタイトルにもなった主張。tktzさんのキーボード（mini-ax）QMKファーム開発ログを題材に、判断基準を一緒に詰める。明日もほぼ100%使うなら専用ノートを作る、使うか分からないものはデイリーに書き散らかしておく。むしろ「暗黙知ではなく言語化した地として経験を残す」ほうが何倍も重要になっている。ごりゅごの最近の運用は、クロードのスケジュールタスクで前日のデイリーを要約させ、今日のデイリーの先頭にコメントを置かせる方式。「毎回AI開いて昨日のデイリー振り返って」というやり取りすら省けるようになってきた。

6. 人間はデイリーノートだけ書く：AI記録はSQLite直書きへ

時間: 00:53:13 ～ 01:08:23

ごりゅごの極端な仮説。「人間はデイリーノートしか書かなくていいんじゃないか。他の全てのノートは生成AIに作らせていい」。AI専用デイリー → デイリーの末尾にAIログ → SQLite直書きと実験を進めた結果、人間とAIの記録系は分けたほうがいい、という現在地に至った。蓄積はまだ130MB、人生の残り時間で1GBにもならないので一生使えるという話も。後半はノートツールごとの相性論。Apple Notes・Obsidian・Notionは使いやすい形式が全部違うので、移行ではなくツールごとに設計し直すべき。tktzさんがCodexを入れて1週間で「QMKのログを残しておいて」と言うだけで動くようになった体験と接続する。最後にtktzさんが「自己啓発本を1冊読ませて、その本に最適なObsidianの使い方を生成させる」未来像を出し、ごりゅごがアトミックシンキングのワークシートからパーマネントノートを100個作らせた話で締める。

7. マネジメントが鍵：1人力から2人力へジョブチェンジ中

時間: 01:08:23 ～ 01:15:28

人の仕事のレイヤーが明確に変わった。マネジメントを覚えれば、平凡な人でも10人力までいけるかもしれない。ごりゅご自身は「やっと2人力になった」レベル。手作業は減るが、現場・言語化・マネジメントの3つを同時に背負う必要が出てくる。書く重要度はむしろ上がる。専門用語が混じる仕事（mini-axの「naginata_V16」やショートカット名）は喋っても伝わらず、書いたほうが早い。口語は文体が乱れるのでAIの解釈も揺れる。最後にtktzさんへの宿題を改めて確認。「仕事ルーチンを1〜2個足して、それに関するメモをできるだけ残す」これが直近の目標としては最適、というところで75分の収録は閉じる。

Read more

2026年4月の振り返りです。

3月末に自作のObsidianプラグイン「LLR（Live Life Recording）」を公開してから、1ヶ月ちょっと経過しました。これによって記録の残し方が変わっただけでなく、仕事の進め方、AIとの分担の仕方など、いろんなことがけっこう変わってきています。

LLRを公開して1ヶ月でObsidianの使い方が変わってきた

4月の頭に、Obsidianプラグイン「LLR（Live Life Recording）」をBRAT経由で誰でも使える形にして配布しました。ナレッジスタック実践セミナー第44回ではLLRの思想と使い方をお見せしました。

LLRの中心にあるのは「記録は整理不要、ぐちゃぐちゃでいい」という割り切りです。トグルボタン1つで時刻付きの記録が残せて、整理された情報はサイドバーを見ればいい。

そして、ノートを綺麗にしたいなら、AIに頼めばいい。

で、これを実際に使うようになって、少しずつ「タスクのノート」の使い方が変わってきています。

LLRの使い方が変わったというか「LLRに影響を受けてObsidianとAIの使い方が変わった」というイメージ。

記録は簡単に残せるようになった。次は、記録じゃなくて実際に「仕事を進める」ためにノートを活用するようになった。

つまり、一つ一つの「ルーチン」をAIに対する指示書にしてやったらいいやん、という感じになってきています。

👉 AI時代の記録の価値を高めるObsidianのプラグイン「LLR」を作りました
👉 Obsidianの全技術15：デイリーノートは人間が書く（人間の聖域を残す）

DayOne 16年分とMCP連携

今月もう一個面白かったのが「DayOneとの連携」の話。

DayOneには2010年くらいからの日記が残っています。

これを全部「AIが読み取れる形にした＆今後は半自動でそれが出来るようにした」ができたのが4月の出来事。

（めっちゃ面白いと思っているけど、別に一度も役に立っていないので記事にしていなかった）

まずひとつは、DayOneの「書き出し」の機能を使って、16年分の日記をデータベースに保存させたこと（写真なし）

たった一度の人生を記録し、活用するための2026年版実践ガイドでは「たすくまのデータ」をデータベースに入れたんですが、それとDayOneの記録を合体させた感じです。

これで（理論的には）2010年以降の「あらゆるお出かけ」を位置情報込みにしてAIの力で検索できるようになるはず！

そしてあとは今後の運用です。毎回わざわざデータを書き出してAIに読み込ませる、とかは嫌なので、DayOneの日記をMCPで接続できるようにして（設定でオンにするだけ）毎日生成AIにそれを読み込んでもらって、データベースに追加、というのをやってもらう。

これで「人間が読む」ことと「AIが素早くデータを読み取ったり分析したりする」ことがやりやすくなるはず。

DayOneのデータもだいぶ追加したけど、データ量は未だ130MB。まあたぶん、今後一生データベース一個あれば事足りるはず。

音楽の話

月に1回、パッドのことを自由に書ける日！それがこの一ヶ月振り返り。

ということで、今は『ザ・ジャズ・ハーモニー・ブック』という本を買って、普通の曲を、普通じゃないアレンジをする練習をしています。（いわゆる「ジャズっぽいアレンジ」をできるようにするための基礎的なレベルの練習）

プレーヤー的な観点でのごりゅごの実力は置いといて、この本によってめっちゃいろんなことがわかるようになってきています。

6000円もするくっそ高級な本なんだけど、これは買ってよかったと心から思える！

問題は、こうやって練習は着実に進んでいるし、練習の記録は残しているんだけど、音楽練習ブログが書けない……

動画を公開していても、それをブログにするのがめんどくさい……

この習慣をどうにかせねば、と思ってさっきいっこ記事を書きました。

ジャズ・ハーモニー・ブックを買った | ごりゅご.com

こうやって、できる範囲で小さなことをきちんと積み重ねていく、というのも忘れずにきちんとできるようにしたいことの一つです。

その他細かいお知らせ。

今月のナレッジスタックセミナーは「5月10日の日曜日朝10時から開催」です。

想定以上にたくさんの方がスキルを購入してくださっていました。ありがとうございます。

このスキルを「事前に少し試す」ことをしておいていただけると、実際に話を聞いていただく際に得られるものが大きく違います。

あと、よく聞かれるんですが、同じようなスキルは、自分でAIに聞けば作れます。これは紛れもない事実です。

じゃあごりゅごが作ったスキルの価値はどこにあるのかというと「無駄な試行錯誤を減らせること」です。まずは最初からある程度「安定した品質でノートが作れる」ために、無駄な試行錯誤や、間違った方向に進むことが減らせます。その分を「知的生産そのもの」に時間が使える。

もちろん、ノートの元になる素材がダメならいい感じのノートを作れないのは当然だし、AIに頼る限り「100％の安定」はありません。自動化するのではなく「助けてもらう」というのが基本。

ただ、セミナーで紹介するスキルを叩き台にしていただければ、少なくとも何ヶ月、何週間レベルの無駄な試行錯誤は大きく減らせるはず。

そこがスキルで提供できる価値だと思っています。

セミナー詳細、スキル詳細はこちらから
→ ノートをもっと書きたくなる『アトミック・シンキング』のAIスキル - by goryugo - ナレッジスタック

『アトミック・シンキング』で紹介していた「アトミックノートを作る」という行為。最近これまで何度も「もうこれは人間がやるよりAIの方が速く的確にできる」という話をしてきました。

次回のナレッジスタックセミナーは、ごりゅごがそのためにだいぶ頑張って調整したこのAI用スキル一式の使い方、設定方法、デモなどを紹介します。

（セミナーは、5月10日の日曜日10時から開催です。通常の土曜日朝ではなく日曜日なのでご注意ください）

このスキルは、4月18日に妻のはるなさんが開催したiPadセミナー「ChatGPT×Goodnotesでつくる！新しい読書メモ術」で紹介してもらっていたり、4月26日に東京で開催したセミナーでも、参加者の方に試していただいています。

そろそろ十分なテストも出来たかな、という状態になってきたので、このスキルを広く販売開始し、セミナーで使い方をご紹介させていただこう、という感じです。

スキルでできること

読書メモ、デイリーノートなどに書いた「自分の文章」をスキルに渡すと、そこから「アトミックノート」にできそうなものを探して、テーゼ形式のタイトルを付けて、Obsidianの「Brainフォルダ」に保存してくれます。たとえば本を読みながら取ったメモを渡せば、章ごと・主張ごとにアトミックノートに分けてくれます。

（もちろん、メモの内容に「中身」がなければ、ノートは作られないor中身がないノートになる、ことになるので注意が必要です）

また、Brainにノートがたまってきたら「トピックノート」「MOC」的なものを「こういうテーマでMOC作って」と指示すると、適切なノートを探して整理してくれます。

たとえばごりゅご.comに公開している Zettelkastenのまとめページは、このスキル使って「Zettelkasten」に関するノートをMOC的に整理。そしてそれを素材にして文章として組み立てたもの。（スキルで作ったのはMOCまで。文章を作るスキルはない）

スキルの中身は1つではなく、用途に合わせた複数の小さなスキルに分かれています。そのときどきに必要なものを呼び出して使う形になっています。

重要なのは、あくまでも「最初のメモは人間が書いている」ということ。もちろんWebサイトの文章をコピペして、そこからノートを作ることも可能ではありますが、それをやってしまっては知的生産としての価値はほとんどありません。

このスキルはAIに代筆させるための道具ではなく、自分が書いたものを「使える形に育てる」ところを任せる道具、という位置づけです。

たとえば「昨日のデイリーノートから create-my-stance でノート作って」とAIエージェントに指示すると、こうなります。

使い続けるとどうなるか

このスキルの一番大きな効果は「楽にノートが作れる」ことではありません。

なにより一番大きな効果は「あとでAIがメモを整理してくれる」と信頼できることで、もっとたくさん記録を残しておこうと思えるようになることです。そして当然、記録を残す時間が増えれば、文章を書く能力だって自然に上達していくし、記録によって「自分のことがもっとよくわかる」ようにもなり、自然に役立つノートも増えてくる、という仕組みです。

さらにもうひとつ、AIがメモを整理してくれるようになると「記録の整理ができていない」という、Obsidianユーザーにありがちな罪悪感がなくなる、というのも大きな効果。この「整理できていない人の悩み」にも対応できるところは強みだといえるでしょう。

デイリーノートに記録を残してさえいれば、そこから次のステップに進んでいけると確信できる。この「気持ちの変化」こそがもっとも重要で、そこに「AIを使う価値」が存在するのだと思っています

5月10日のセミナーでお話しすること

当日は1時間で、3つを順番にご紹介します。

• なぜ作ったのか：問題意識と、このスキルを使うとどんな景色が見えてくるか

• どう動くのか：実際の画面でデモ。デイリーノートからアトミックノート、そしてMOCまで

• どう使い始めるか：自分の環境にスキルを入れるところまで、画面で一緒に確認

参加用URL

以下のURLにてZoomからご視聴いただけます。

開催日時：5月10日（日） 10時〜11時（※今回は日曜開催）

アーカイブ配信：あり

https://us02web.zoom.us/j/7480218057?pwd=2vad8WFTgWYlwUQvu9183aBO6vtHX6.1

スキルの購入について

「アトミック・シンキング Brain note skills」は、今からすぐにご購入いただけます。

価格は ¥10,000（買い切り） で、2つの割引をご用意しています。（ご利用はどちらか一つのみ）

• 早割（5/10まで）：購入画面のプロモーションコード欄に EARLY-20 で 20%オフ

• ナレッジスタック有料会員：本記事末尾に記載のコードで 半額

Codex / Antigravity / Claude Code / Cursor の4つのAIエージェント環境に対応。フォルダ同梱の README をAIに読ませる形でセットアップを進めます。

なお、このスキルは「ご自身でフォルダ操作やAIエージェントの基本操作ができる方」を対象に作っています。「設定やセットアップが想像できない」「自分の環境で動かせるかわからない」という方は、まず5月10日のセミナーをご覧いただいて、デモを見てから購入を判断していただくのがおすすめです。アーカイブ視聴も可能ですので、当日リアルタイムで参加できなくても問題ありません。

👉 「アトミックシンキング Brain note skills」を購入する（Stripe）

zipファイルを解凍すると、フォルダの中に README.md が同梱されています。

お使いのAIエージェントを Obsidian Vault のフォルダで開いた状態で、そのREADME.md を読み込ませてください。（ドラッグ＆ドロップ）残りの設定はAIエージェントが進めてくれます。

夜はオフ会を開催します

セミナー開催日の夜（20時〜）にオンラインのオフ会を開催いたします。ふらっと顔を出して少し話して帰るだけでも全然OK。途中参加・途中退席も気にしなくていいです。

オフ会はナレッジスタックDiscord参加者限定にしています。同じコミュニティにいる人たちが集まる場の方が、より安心して率直な話ができると考えました。初めての方も大歓迎です。

Discordの参加については、以下の記事をご覧ください。
ナレッジスタックメンバー限定Discordのご案内

有料会員限定：スキル半額クーポン

「アトミックシンキング Brain note skills」は、ナレッジスタック有料会員の方は半額でご購入いただけます。

まだ有料プランに登録していない方も、今から登録いただけるとこのクーポンをすぐに使えます。

Stripe購入画面の「プロモーションコード」欄に以下のコードを入力してください。

👉 「アトミックシンキング Brain note skills」を購入する（Stripe）

Read more

そういう状態を解決するために「ALPs for Work」と名付けたMOCベースの仕事管理の方法を考えました。（この名前は、収録語に考えた）

Obsidianの全技術、第15回は「LLRとALPs」。自作プラグインLLRで記録を残し、ALPs管理ノートで繰り返しタスクの手順書をAIと一緒に作り込む。収録日は固定だけど編集日は自由。複雑なタスクの、細かなニュアンスまで含めた手順書を整備して、認知負荷を下げながら仕事を回す実験の経過を共有します。

そしてまたこの経験を通じて「デイリーノートとそれ以外のノート」の使い方についても新しい発見が生まれました。

「デイリーノートは人間しか書かない（AIに触らせない）」と同時に、それ以外は積極的にAIに関与させる。（例外：ニュースレター原稿）

こういう切り分けをすることで、AIとの棲み分けも、かなりシンプルに分類ができるるようになってきました。

これまでのシリーズはこちらからご覧いただけます。
→ Knowledge Stack - Videos

また、ナレッジスタックの動画はPodcastとして耳だけで聞いていただくことも可能です。

購読方法は 公式ヘルプ（外部アプリでの聴き方） に詳しくまとめられていますが、最も簡単なのは Substack公式アプリ を利用する方法です。

Apple PodcastsやOvercastなどのお好みのアプリで聴きたい場合は、Substackの「Manage subscription」ページから「Private podcast feed」を取得して各アプリに登録してください。

セミナー構成

1. LLRと繰り返しタスクの悩み

時間: 00:00:00 ～ 00:04:50

LLRプラグインを1ヶ月使い込んで見えてきた次の課題は「繰り返しタスクをどう回すか」。動画配信のような手順の多い仕事は、精神力でこなしている人が大半だが、手順書をObsidianのノートとして整備し、AIと組み合わせれば認知負荷を大幅に下げられるのではないか。収録日は固定だが編集や文字起こしは「好きな日にやればいい」タスク。そのニュアンスまで含めた手順書を作ることが鍵になる。

2. ALPs管理ノートの設計思想

時間: 00:04:50 ～ 00:12:28

実際に作り始めた管理ノート（ALPs）を画面共有で紹介。カレンダー（日付確定イベント）と作業待ち（期日に間に合えばOK）を分けている理由、ファーストビューにやるべきことがパッと見えることの重要性、AIに何度も「短くしろ」と言わないと長文にされる問題。仕事の手順書を作りながら「手順書の作り方の手順書」を同時に整理する3段階のメタ構造を、最近のAIはきちんと理解してくれるようになった。

3. AIと仕事をするためのマネジメント

時間: 00:12:28 ～ 00:22:08

Read more

2026年は、とにかく自分の中で「Obsidianの使い方」とか、それに伴う日常の仕事の進め方、生活の仕方が変化の大きい年になっています。

一番大きな理由は、生成AIでできることが増えるようになった、というありふれた話ではあるんですが、それと同時に生成AIと作ったプラグイン「LLR」の存在なんかも大きいかな。

そういう意味では「生成AIを使ってツールを自由作れるようになったことで生活や仕事のスタイルも変化した」というのが一番ニュアンスが近いことかもしれません。

とにかくけっこういろいろなことが変化してきていて、しかもそれは主観的に見てめちゃめちゃ面白い変化なので、頭の整理を兼ねて、ちょっと現状をざっとまとめてみたいと思います。

AIが「秘書」として実働しはじめた

一番大きな変化は、AIがかなりの部分で「秘書」として頼れるようになってきたことです。

たとえば、ごりゅごのデイリーノートには毎朝、こんな感じで「昨日やったこと」「今日忘れそうなこと」が勝手に書き込まれるようになりました。

仕組みはシンプルで、Claudeのスケジュール機能で毎朝AIが昨日のデイリーノートを読み、秘書的にまとめているだけ。

ただし、これが成立するのは「AIが読める形で昨日の記録が残っている」からです。ここで効いているのが、自作プラグインLLRで24時間ぶんの行動記録をObsidianに流し込んでいること。記録があるからコメントできる。これは単純な話なんですが、次の「手順書化」の話にもそのまま効いてきます。

「タスク」が「手順書」になる

と、ここまでは前提の話。

個人的にLLRを使ってできるおもろいことは、そこからもう一段階おもろいことになっています。

それが、振り返りじゃなくて「実行」段階でAIと一緒に仕事を進めるとき。

LLRでは、繰り返し行う「ルーチン」は、あるフォルダの中にノートを作り、そのノートを使って繰り返しの頻度や、時間などを管理します。

そして、そうやって作られた繰り返しタスクは、デイリーノートにリンクの形で内容が埋め込まれます。

ここで「Obsidian x 生成AI」の強みが生きてくるわけです。

今どきのエージェント系のAIは、特定のファイルを読んで、そこに書かれていることを実行し、実行した内容に合わせてノートの中身を最新の状態に書き換える、なんてことは余裕でできるわけです。

と、どうなるか？

大ざっぱに言うと、いわゆる「事務仕事」が、ほぼ自動で、ただ待ってるだけでうまいこと勝手にAIがやってくれるようになっていきます。

たとえばナレッジスタックをご覧いただいている方向けに説明すると、毎月やっているセミナーに関する事務処理。これが、かなりの部分でほぼ全自動になってきています。

たとえば「セミナー前告知」とかなら、関連するノートを見に行って、事前案内の文章を読んで、下書きを作るところまで勝手にやってくれる。

たとえばセミナーアーカイブの配信であれば、動画を文字起こしして、要約を作って、ほぼそのままアーカイブを配信するところまで持っていける。

最近は新しく「文字起こしから本編部分を認識させて、動画の本編部分だけを切り出す（ちょっとバッファ作っておく）」みたいなことも自動で勝手にやらせることができるようになりました。

そして、こういう処理が終わったら、該当のノートを開いて、また「次回の準備・日程の管理」なんかも勝手にやってくれる。

AIは「秘書」までは任せられる

ここでの細かなポイントは、よく世の中で批判されている「クリエイティブな内容」にAIが関与しているのではなく、あくまでもAIの使い方が「秘書的な使い方」であることです。

たとえば今でも、このニュースレターは「ごりゅごという人間が書いてる」し、たぶん一定程度面白い文章にするためには、今後も人間の関わり方が重要なことは変わらない。

でも、たとえば「次回のセミナー開催までの手順」とかは、もう人間が整理して書く必要はない。

他にも、今度の週末の東京のセミナーの「旅のしおり」的なものも、過去のノートから非常にうまいこと作ってくれて、自分で書くよりも遥かに見やすく、整理されたノートになっています。

どれも、クリエイティブな部分とはほとんど関わらないことだし、言ってみればそんなに大変なことではないんだけど、これらのことをAIに任せられるようになって、決して「早く終わる」とは限らないけど、明らかに「楽に終わる」ようになってきています。

実例

たとえば「セミナー管理のノート」

こういうのも、基本的にObsidianのリンクをフル活用して、人間にもAIにも見やすいノート、というのを作るようにしています。

そして、いま一番うまいこといっているのはこの下の「動画処理」のノートです。

これは「Zoom収録のスケジュール」が日付別に一望できるようになっていて、AIがこのカレンダーや手順をみて「次にやる日」を決めて、ノートの「next_due」を更新するようにしています。

そうすると、このノートが「ルーチン」として出てきた日に、生成AIにノートタイトルを貼り付けて「これ進めて」というと、ノートを見ながら、AIができることはAIが勝手に進めてくれる。

もちろんまだこれは「完璧」ではありません。（100％完全自動化するにはさらなる努力が必要だし、結局完全自動化はしない方がいいと結論づけた。人間が変化するという前提だと、結局そうなった）

とは言え、ほとんどの場合はもう🏔️動画処理.md やって だけです。これだけで、大抵ほっといたら「できました」まで進みます。

もちろん、ここに至るまではだけでも何時間も使ったし、もっと昔からやってた「秘書化の試み」まで合わせれば、何十時間と試行錯誤はしています。

が、ついにようやくだいたいの型はできた。

あとは、この型を使い回していければ、事務処理系の仕事は、おそらくかなりうまく進められるし、今日は「東京出張の準備」みたいなものまでこの応用で超スムーズに進められました。

🏔️動画処理.mdと、過去の出張で使ったノートを見て、今度の東京の計画を立ててみたいな指示で、自分が求めるものに近いものを、かなりスムーズに作れるようになってきています。

また、こうしたやりとりで得られたことなんかも「今後覚えておくべきこと」として、アトミックノートとして整理。そうするとことで、より普遍的なレベルでも「仕事をスムーズに進める土台」にもなってくれるようになる。

こういう仕組みがまわりはじめると、今度はかなりタイプの違う仕事なんかでも「この手順書と、今までのアトミックノートを参考にして手順書を作って」ができるようになってきています。

やることがだんだん「AIに仕事をやらせる」んじゃなくて「AIにわかるようにノートを書く」ことになってくるというイメージ。（もちろん、そのノートもAIが書く）

Obsidianは自分にとって広義の「記録するツール」だったんですが、2026年に入ってからは、「AIと人間で一緒に記録するツール」になってきた、というわけです。

特に、いわゆる「最終形」ではない「書く」もの。たとえばこういう手順書やノートの整理は、もうほとんどの人間が書く必要はない。人間がやるのは書くんじゃなくて指示を出すこと。そんな感じに変わってきています。

記事を書くことは、たぶんこれまでもこれからもほとんどは自分がやる。これはAIをたくさん使って逆説的に得られた結論なんですが、同時にそれ以外の「書く」はもう俺はやらない。自分がやるのは「指示出し」であってノート作りではない。見た目のいい、リンク月のノートは、AIが100倍以上の速度と精度で作ってくれるので、自分はそのための環境整備をすればいい。

実際、ここまで圧倒的に「苦労」の方が大きかったし、単純にまだ「時間」だけでいうと（平行で指示出しをしない限り）人間がやってしまった方が早いことも多いです。

ただ、これを人間がやると、非常に疲れる。認知リソースの消耗が大きい。知的体力という概念があるとして、本来体力を使いたくない場面でAIに頼ることで、この体力を温存できる。そういうイメージが強いです。

そして、余裕が出来た知的体力を「記事を書くこと」にエネルギーを注いだり、仕事なんてせずに「音楽を勉強することにエネルギーを使う」みたいなことができるようになってくる。

ついに、そういう自分がやりたかったことが、実現できつつあるようになってきています。

付録: 手順書サンプル一式の使い方

記事中で「これだけで進む」と書いた 🏔️動画処理.md と、そこから繋がる管理ノート・手順ノート一式（計22ファイル）をZipにまとめておきました。

中身は、セミナー管理・動画処理・KS動画配信という3つの管理ノートを軸に、そこから呼ばれる手順ノート・打ち合わせメモを束ねたものです。フィクションではなく、自分が毎週実際に回している運用のコピーをそのまま入れています。

使い方

• 人間が読む: 管理ノートと手順ノートがどう分かれているか、どういう粒度で手順を書いているかを眺める

• AIに読ませる: ClaudeやAntigravityに丸ごと渡して、自分の仕事を同じ構造にしてもらう

• 自分の手順書を作るたたき台にする: そのまま真似るのではなく、自分の繰り返し仕事を書き出す材料として使う

AIへの指示の例

Zipの中にAI向けのREADMEを入れてあります。AIへの指示はこれだけで十分です。

routine-sampleフォルダにあるREADME.mdを読んで、そこに書いてある手順で私の手順書を作ってください。

READMEを読んだAIが、あなたに「どんな繰り返し仕事をしていますか？」と聞いてきます。それに答えるだけで、管理ノート+手順ノートのひな型が出てきます。

出てきたノートを見ながら「ここはもっと細かく」「ここは統合」と調整していくと、自分専用の手順書ができあがっていきます。全部一から書くより、動いているものを叩き台にした方が早いです。

Zipファイルは一番下においときます。

参考記事

• AI時代の記録の価値を高めるplugin「LLR」

  • この記事で頻出する自作プラグインLLRの思想と使い方の本体

• AIも仕事も知的生産も「すべては記録から始まる」に返ってくる

  • AI運用の根幹である「記録」の話。手順書化も結局は記録に返ってくる

• \U0001F48Eファイルコピーを使って「繰り返し」の仕事を作り出す

  • コピーして改善することで手順書を育てる、手順書思想の先行記事

⬇ 以下のURLからダウンロードできます

Read more

ジンさんが残してきた記録を「AIと一緒に読む」ことで、こんな面白いことができるようになってしまいました。

「あなたのためのObsidian」第3回、税理士ジンさんとのシーズン1の最終回です。第1回で始めたデイリーノートの記録、第2回で深めた感情のログと1日5分の振り返り。

第3回は、さらに踏み込んで（話が飛躍して）、LLRプラグインの実演、繰り返しタスクの設計、AIにノートを質問させる使い方、そしてアトミックノートをボトムアップで積み上げて「自分にしか作れない知見の体系」を育てていく構想まで話しました。

3回を通じて、結局「原点」に戻ってきました。まず記録を残す。とにかくそれが大事。

そして記録を残したら、今はそれをAIと一緒に振り返ることができる。そうやって、小さなノートを少しずつ積み上げていく。全ては記録に返ってくる。そんな流れになったのが印象的でした。

本シリーズの過去記事やアーカイブ動画は以下からご覧いただけます。

• 💡 第1回：税理士ジンさんの活用事例と、検索・リンクによる改善提案

• 💡 第2回：記録の継続と「1日5分」の振り返り

• 🎥 ナレッジスタック 最新動画一覧

また、ナレッジスタックの動画はPodcastとして耳だけで聞いていただくことも可能です。

購読方法は 公式ヘルプ（外部アプリでの聴き方） に詳しくまとめられていますが、最も簡単なのは Substack公式アプリ を利用する方法です。

Apple PodcastsやOvercastなどのお好みのアプリで聴きたい場合は、Substackの「Manage subscription」ページから「Private podcast feed」を取得して各アプリに登録してください。

セミナー構成

1. 家計簿6年分をAIに分析させたら何が見えたか

時間: 00:00:00 ～ 00:05:09

ジンさんが奥さんとの家計簿（75ヶ月分のExcelデータ）をClaudeに読み込ませたところ、引っ越し・娘の誕生といったライフステージの変化が金額ベースで浮かび上がった。直感と合っている部分もあれば、外食費の減少など意識していなかった変化も発見。「清算して終わり」だった資料が、AIを一枚かませるだけで振り返りの素材に変わった。6年分の蓄積は6年かけないと作れない。だからこそ、今ある記録を活かすことの価値が際立つ。

2. 記録は仕事にも効く：LLRプラグインの実演とフィードバック

時間: 00:05:09 ～ 00:19:42

ジンさんにLLRプラグインを実際に使ってもらった感想を聞く。「仕事のスタートが曖昧だった」状態から、チェックボックスで開始・終了を意識するようになったことで「走り切った感」が生まれた。サイドバーのサマリービューでやったことログが一覧できる達成感も大きい。一方で罫線表示やバージョンの問題もあり、ごりゅごが最新版の改善点（時間の自動再計算、長押しによる微調整）を実演。「全ての基本はノートであること」というLLRの設計思想も共有した。

3. 繰り返しタスクと「ぶん投げられる仕組み」の作り方

時間: 00:19:42 ～ 00:35:21

LLRの繰り返しタスク機能を紹介。Practice/フォルダにルーチンノートを置くと翌日のデイリーノートに自動で並ぶ仕組み。ただし「最初からカテゴリを作るな、1週間記録してからAIに相談して1個だけ繰り返しを作れ」がごりゅごの推奨。ジンさんの場合は月次の顧客作業が繰り返しの単位になりそう。記録が溜まればAIが実行具合を分析できるし、ノートにリンクを貼っておけばそのまま仕事に入れる。「AIにぶん投げられる材料を先に作っておく」ことが、将来の自動化と引き継ぎの基盤になる。

4. AIに質問させて記録スキルを上達させる

時間: 00:35:21 ～ 00:41:58

前回「AIにねぎらってもらう」を実践したジンさん。1週間のハイライトを作ってもらい、「お疲れ様でした」と言われることが意外と嬉しいと実感。さらにごりゅごが提案したのは「AIに質問させる」使い方。昨日のノートを見せて「わからないことがあったら質問してくれ」と言えば、3ヶ月後に「これ何だっけ」となる前に翌日AIが指摘してくれる。そのやりとり自体がメモの充実と記録スキルの上達につながる。毎日の振り返りは1日単位でも十分に効果がある。

5. アトミックノートのボトムアップ構築と「自分にしか作れないもの」

時間: 00:41:58 ～ 01:12:00

ジンさんの仕事の手順書もボトムアップで作れるのではないかという提案。日々の作業メモからAIにアトミックノートを作らせ、積み重ねていけば手順書が自然に生まれる。ごりゅごはgoryugo.comの仕様書・知の全体図を実例として見せながら、「最初に上位を作ったら絶対ダメ。ボトムアップが大事」と強調。アトミックノートの品質管理（テーゼ形式・400字以内・リンク2つ以上・description必須）に至るまでの試行錯誤と、監査スクリプトの重要性も共有。記録を残し、AIと一緒に整理し、自分にしか作れない知見の体系を少しずつ育てていく。3回を通じて「全てはここに返ってくる」結論に至った。

Read more

ごりゅごのパートナーはるなさんによる4月セミナー案内です。

📚読書メモの最適解？ChatGPT×Goodnotesで読書メモを深める - by はるな👠iPad Worker

4月のテーマは「ChatGPT×Goodnotes」読書メモ術。

つまり「アナログ（的なデータ）を生成AIを活用したりして上手にデジタルで使えるようにしよう」みたいなイメージだと考えるとわかりやすいかもしれません。

上記記事にも書かれているんですが、ごりゅごから見てはるなさんがすごいなあと思うところの一つに「いろんなフォーマットの読書メモ」がそこら中に散乱しててもあんまり気にしない、という点が上げられます。

私の読書メモは、アナログに手書きで書いたり、ChatGPTに音声で話しながらだったり、Obsidianにテキストメモで残したり、場所や手元にあるデバイスによって形式はまちまちです。

自分の場合、読書メモの場所が「変わる」ことはあるけど、基本的に「ひとつ」にしておきたいと思ってしまう。

ただ、仮にごりゅごと同じように「気になる」人も「生成AI時代」ならば、超楽勝で、手書きテキストなんかを整理してまとめることもできる。このこと自体は4月セミナーのメインテーマではないんですが、そういう感覚が獲得できるようになるだけでもけっこう「聞く価値がある話」になっているのではないかと思います。

そしてメインのテーマは、ただ生成AIでデジタル化するだけではなくて、それをいかにして「使える資産に変えていくか」いう話。

特に、読書メモの価値というものを考えると、これはただ単純に「キレイに整理されて保存できればいい」というだけのものでもありません。

読んで、書いて、書きながら覚えたり、理解したり、整理したりできること自体にも価値があるし、それを有効活用できるように整えることにも価値がある。

「考える」「手を動かす」べきことはどういう行為で、逆にAIに任せてしまえばいいことはどういうことなのか？

そんな区別の仕方の「ヒント」も見つかるのではないかと思います。

お時間あれば、是非ご参加ください。当日試聴は無料です。

📅 ChatGPT×Goodnotesでつくる！新しい読書メモ術セミナー

開催日：4月18日（土）
時間：10:00〜11:30（10分前の9:50頃から入室可能です）
Zoom ミーティングに参加する

ミーティング ID：824 6939 5072
パスコード：828391

Obsidianの全技術、第14回は「MOCの力」。アトミックノートとMOCという形式が、AIとの知的生産においていかに強力な基盤になるかを、goryugo.comの記事作成プロセスを実演しながら深掘りします。

Atomic InsightsとObsidian CLIの連携による関連ノート発見、AIへの指示書をMOCで管理する方法、自分自身の歴史を整理して「知の全体図」を作る実践まで。2026年、ついにアトミック・シンキングで語ってきたことが現実になってきた手応えを共有します。

これまでのシリーズはこちらからご覧いただけます。
→ Knowledge Stack - Videos

また、ナレッジスタックの動画はPodcastとして耳だけで聞いていただくことも可能です。

購読方法は 公式ヘルプ（外部アプリでの聴き方） に詳しくまとめられていますが、最も簡単なのは Substack公式アプリ を利用する方法です。

Apple PodcastsやOvercastなどのお好みのアプリで聴きたい場合は、Substackの「Manage subscription」ページから「Private podcast feed」を取得して各アプリに登録してください。

セミナー構成

1. MOCとAIが変えた個人サイトの作り方

時間: 00:00:00 ～ 00:07:47

goryugo.comに新しく追加した「10分間の練習」の記事を実例に、MOC（トピックノート）とアトミックノートを組み合わせた記事作成のプロセスを紹介。この記事は「1文字も自分で記入していない」にもかかわらず、AIくささを90点以上排除できている。その秘密は、逆説的だが「全部自分が書いていたから」。日々のメモをアトミックノート化し、そこからMOCを作り、AIがそれを見て文脈を理解した記事を書く。人間の役割は「現場の執筆」から「指示出し」に変わりつつあり、足りない素材を指摘し、方向性を決めるのが人間の仕事になってきた。

Read more

AIを「まとめページ作成人」として使役する

この話の続きです。

前回、アトミックノートもMOCもAIの方が速くていいものが作れる、という話をしました。じゃあ「知的生産」や「PKM」の価値はどこにあるのか。

現段階での自分の見解を一言でまとめると、まず「価値は残る」という結論。やることのレイヤーは大きく変わるが「知的生産」や「PKM」の価値は変わらない。どころかむしろ差別化のためにはより重要になってくる、と考えています。

マネジメントの能力

ここからの話は、まだまだ自分自身も試行錯誤のまっただ中のもので、いろいろ意見が変わる可能性がある、という前置きをした上で進めます。

まず一つ言えるのは、実は「AIに全部任せられる」という概念自体が「間違い」で「AIに適切な指示を出すためは間違いなくスキルと呼べる能力が必要になる」ということ。

「AIに任せといたらなんでもできる」というのはある面では事実ですが、文脈を理解した優秀な人間とは違ってAIは「あれやっといて」ではなにもまともな成果を出してくれません。

AIに適切にノートを作ってもらうには「ここにこういう情報があって、私はこういうことに興味があって、こういう切り口で整理をしてほしい」ということを、もっと細かなレベルまで指示を出してあげる必要がある。

それこそ最初は「自分でやった方が早い」というレベルで大変です。

この段階で、結局まず「実務の能力」とは違う「マネージメントの能力」が重要になる、という感じで一つステージが変わります。

少なくともこのマネージメントの能力を高めなければうまくAIに仕事を任せることはできない。

と同時に、人類は「個人」よりも「チーム」の方が大きな仕事ができる（ことが多い）ことを踏まえると、知的生産、PKMというきわめてパーソナルな分野でもおそらくAIとチームを組んだ方が「大きな成果が出せる」ようになるはずです。

知的生産やらPKMと言われる行為はきわめてパーソナルなんですが、これからはこういうパーソナルなことすらも「マネージメントが重要になってくる」（マネージメント力で大きな差がつく）と考えています。

で、案外こういうマネージメントをしていると、新しい発見があったりするものです。

たとえば最近はごりゅごは「デイリーノートのあり方」に関して、AIと協業するためにはいろいろと変えていかねばならん、と考えています。そういう時は最近「デイリーノートMOC」をAIと一緒に整理するようにしています。

たとえば、AIに指示を出しながら、カード（ノートリンク）を並べ替えてもらう。

これは「紙のカードを並べ替える」こととは異なる動作だけど、かなり「直感的」な行為で、しかもこれによってかなり「アタマが整理される」感覚を獲得できます。

そもそも誰の素材にも「その人にしかない偏り」がある

こうしたノートの主な素材は「記事」から作られているんですが、最近は記事に限らず「デイリーノート」などからもたくさんノートが出てくるようになっています。

つまりこれは「ブログ」とかそういうものを書かない人も、日々の記録を丁寧に付けていればいい感じの「知的生産」「PKM」ができるようになる可能性も示唆しています。

たとえば「1週間分のデイリーノートからアトミックノートを作って」みたいな指示を出してあげると（ある程度のメモがあれば）おそらく多くの人が想像するよりもずっと多くの「知見」「発見」「意見」をAIは見つけ出してくれるはずです。

そこから、なにか面白い発見は、きっとできるはず！

そもそもね、世の中の人ってみんながみんな全員「面白いやつ」だと思っているんですよ。

人の平均値は存在するけど、平均的な人間というのは存在しない。『平均思考は捨てなさい』という本には、こんな話がありました。

身長体重がだいたい同じくらいの4000人の身体を10ヶ所測定して、すべての誤差が30％未満に収まった人っていうのは一人もいなかった。誰しも身体の一部分は「平均から大きくズレていた」のです。

4063人のパイロットの平均データを取り、許容誤差30％（身長なら170cm~180cm程度の範囲）で、身体測定値10項目を計測したら、すべてが平均に収まった人の数は「ゼロ」だった。
そもそもパイロットの採用の段階で、ある程度体格を考慮して採用をしている、という前提があってこの数字なのだ。

これは「身体」の話なんだけど、自分はいわゆる好き嫌いなどを含めた「個性」にもまったく同じことが言えると思っています。

「アクション映画が好きなひと」なんて何人でもいるけど、アクション映画が好きで、その中でも特定シリーズに超詳しい。さらにその人は映画音楽が超好きで、好きな映画に出てくる音楽ならば3秒でどんな曲か言い当てられる。そしてその人は、なぜか自宅でなくキャンプで映画を見ることが大好きだったりする。

趣味の一つ一つは「平均」でも、それを組み合せてやれば誰しもが「超変わった人」になるはずなんですよ。

そして、そういう人の経験、考えというのは、確実に「おもしろいもの」にできる。

AIに任せて作っているノート達も同じです。すべて「私の記録」を元にして作ったものであり、そこには必ずその人の偏りが存在します。

たとえばサンプルとして、ごりゅごのアトミックノートからMOCを作り、ひとつのページとしてまとめた以下のページがあります。

Zettelkasten | ごりゅご.com

Zettelkastenという概念自体は「一般語」ですが、その「Zettelkasten」についてまとめたページですら、ごりゅごの思想がミックスされた、自分にしか出来ないものになっていると思っています。

（正しいかどうかはさておき）ごりゅごの記事では「ZettelkastenはPKMではない」と主張しているし、ObsidianでZettelkastenをやる、とかも少なくとも「平均の答え」ではない。

「素材の提供」だとか、素材の並べ方や取捨選択の仕方、というものにその人なりの個性が現われてくるし、それはその人が存在しないと成立しなかったものになる。

ならばこれはやっぱり「私が私の頭脳を使って作ったものと言っていいだろう」と。

記録が「自分の面白さ」を掘り起こす

このことの効果って、実は「ノートができて楽しい」ということと連鎖して「記録を残し続けるモチベーション」にもなるんじゃないかと思うんですよ。

書けば書くほど「自分のこと」が集まってきて、しかもそれがたくさん集まれば、自分にしかない知見、みたいなものまで整理されてくる。

と、そうなってくれば「自分もなんか面白いことが書けるかもしれない」とか思えてくるかもしれない。

ごりゅごの野望としては、こういう「面白さを見出す」ということを「デイリーノートを書いていればできるようになってしまう」ようにすること。

まあ、デイリーノートだけ書いてりゃいいかといえばもちろんそれだけではないんだけど、でもそれに近いことは上手に生成AIを使えば実現できる可能性が生まれてきた。

それだけの目的でも「AIにノートを作ってもらう」ことに価値はあるんじゃないかと思っています。

ちなみに追加でもうひとつ。今現在、ノート作りのかなりの部分はAIに頼ってやってるんですが、未だに「読書メモ作り」だけは、AIに一切書かせることなく、自分でメモを書いて、ノートを分割する、ということは続けています。

これは明確に「理解」とか「知識の定着」を目的にしたものだから。

そして、今でもこの苦労は、自分の知識や理解を深めるために非常に大きな効果が得られることは、実感しています。

そういう意味でやっぱり「なんでもAIでやればいい」というわけではない、というのは、当たり前ながらも超重要なことだと思うので、それは忘れないようにしたいと思っています。

お知らせ：4月26日 東京セミナーで「AIスキル」を先行配布します

今回の記事で触れた「AIにノートを作ってもらう」ための仕組み、実はこれ自体を「AIスキル」として整理しています。将来的には販売も予定しているのですが、4月26日（日）の東京セミナーに参加いただいた方には先行配布します。

AI時代の知的生産とAI用のスキル

会場の都合上、席には限りがあります。興味のある方はお早めにどうぞ。

参考記事

• Antigravityを「まとめページ作成人」として使役する

  • この記事の前編。AIがノートやページを作れるなら人間の役割は何か、という問いの出発点

• 📅AIと「整理」で究極の自分専用OSへ進化するObsidian

  • デイリーノートから発見が生まれる体験を記録した月次振り返り。本文の主張を裏付ける実践報告

今回は、自作Obsidianプラグイン「LLR（Live Life Recording）」の思想と使い方を紹介しました。

生成AIの時代、「記録がないとみんなと同じことしかできない」ということを痛感しています。AIは平均の代用。自分らしさを出すには、自分の一次情報が不可欠です。

LLRは、その記録を「続けられる」ようにするためのプラグインです。整理はいらない、ぐちゃぐちゃでいい。トグルボタン1つで記録が残せて、時系列の整理はプラグインが自動でやる。操作方法を覚える必要もなく、AIに聞けばいい。

そんな思想をプラグインで体現してやったぜ、というのが今回のものです。

コミュニティプラグインをインストールできるプラグイン「BRAT」をインストールして、以下のURLを入力していただけるとプラグインがインストールできます。

https://github.com/goryugocast/llr

また、今回の動画は全公開でもいいかと思ったんですが、めっちゃごりゅごのパーソナルなノートが写りまくっているので、個人情報意識をちゃんとしている、ということを証明するためにも、動画自体はいつも通りメンバー限定にさせていただきます。

代わりに、資料と要約は全文を置いておくので、使い方などはそちらをご覧ください。

LLR — 記録する気にするためのプラグイン

今回は「自作プラグインを活用して、AIと連携して毎日の仕事を助けてもらう」をテーマに、LLRの使い方と設計思想をお見せします。

1. LLRとは（3分）

「記録する気にする」ための道具。

https://github.com/goryugocast/llr

忘れないため、やったった感、ライフログ。それをサポートするプラグイン。
「すべてを記録」するわけではない（自分は「すべて」のためにも使っているが、それは必須ではない）。

大事なのは、記録の価値は即時性にあるということ。整理や抽出はいつでも後からできる。まず残す。

2. デモ：トグル1つで始める（15分）

BRATでインストールしたら、ショートカットを一つだけ設定する。
これで「タスク作る、スタート、ストップ、複製（もう一回続きをやる）」ができる。

基本、これだけ。

ノートはぐちゃぐちゃでいい。上から順に書く必要すらない。
なぜか？ LLRが整理するから。

→ 実際のデイリーノートを見せる
→ 「整理前」と「整理後」を見せる

たとえば自分は「生活見出し」と「仕事見出し」がなんとなく分かれるようになった。
でも、ちゃんとやった順に整理されたものを見ることもできる。気分がいい。

3. なぜこう作ったか（15分）

AIがどれだけ賢くなっても、一次記録を生み出せるのは自分だけ

AIは整理の力を持つが、素材を生み出す力はない。
今日の自分に何が起きたか、何を感じたかを書けるのは自分だけ。
だから「自分で記録すること」に意味がある。

デイリーノートは「言語化の場」

単なるタスクログではない。自分の言葉で、その日の状態を言語化する場。
LLRは、その「書く場」を汚さないように設計した。本文は自由、構造はプラグインが外側で支える。

ぐちゃぐちゃでいい理由

「整理しなきゃ」という不安を受け入れる能力が必要。ネガティブケイパビリティ。
完璧に整理しなくても、よく使うノートの検索性が95%あれば十分。
週の最初に整理時間を確保すると焦燥感は減る。毎日完璧にやろうとしない。

4. AIに聞けばいい（10分）

細かい仕様は、めちゃくちゃたくさん作った。何ページあるんだ、という仕様書。
でも、覚える必要はない。なぜか？

生成AIにドキュメントのURLを渡して、質問すればいい。

たとえば：

• 「https://github.com/goryugocast/llr/tree/main/docs を読んで、ルーチンの設定方法を教えて」

• 「このURLを読んで、昨日の記録を後からつける方法を教えて」

• 「このURLを読んで、コマンド一覧を見せて」

操作手順を覚えるよりも「思想」を理解する方が大事。
「まず書く。整理は後。AIに聞く」——この3つさえわかっていれば使える。

MITライセンスです。

5. ルーチンの考え方（7分）

リピート（ルーチン）の登録もできるし、細かな仕様もたくさん盛り込んだ。
でも、最初の1週間はルーチン登録しないのがオススメ。

似たようなツールを使っていても、思想が違うので、ゼロから考えるといい。
Obsidianノートとリンクすると、使い勝手はかなり変わる。

ルーチンは「やること」ではなく「記録を楽にすること」と「リマインダー」として機能すべきもの。
やらないといけないものではない。
強いて言うなら「見通しをよくする目印」（毎回作るの面倒）が一番しっくりくる。

来週、1週間分の記録を見せながらAIに相談して設定するのがオススメです。

6. まとめ

まず記録する。整理はLLRとAIに任せる。仕様は覚えなくていい。

次回

5/9（土）10:00~
（いつもより1週間遅いです。GWにはやりません）

この記録を活かして「知の土台を組み上げる」段階に進む。

ニュースレター、登録してね！
今後も記事を書きます。

質疑応答（10分）

想定される質問（バッファ）

• Q: 一般的タスク管理ツールとの違いは？

  • A: 多くのツールは「やること」を管理する。LLRは「記録を便利にする」ツール。思想が違う。ルーチンは「やること」ではなく「記録しやすくする目印」。

• Q: 一般的行動記録ツールとの違いは？

  • A: 多くの記録ツールは形式に縛りが大きい。LLRは自由記述がベースでルールは最小限。自由に書けることが一番大事。

• Q: ノートがぐちゃぐちゃで本当に大丈夫ですか？

  • A: LLRが時系列に整理してくれる。過去のことはAIに聞けばいい。整理より「書くことを続ける」ことが大事。

セミナー構成

1. イントロ＋BRATインストール

時間: 00:00:00 ～ 00:03:28

LLR（Live Life Recording）プラグインの紹介と、BRATを使ったインストール手順。コミュニティプラグインとしてはまだ未公開のため、BRATを経由してベータ版をインストールする方法を案内。

2. LLRの思想：なぜ記録が重要なのか

時間: 00:03:28 ～ 00:07:27

生成AIを使うようになって「記録がないとみんなと同じことしかできない」と痛感した。AIは平均の代用であり、自分らしさを出すには一次情報の蓄積が不可欠。記録の目的は達成感を得ること。整理はAIやプラグインに任せればよく、人間は「記録を残すこと」だけに集中すればいい。

3. デモ：トグルボタンによる記録の実演

時間: 00:07:27 ～ 00:15:25

デイリーノート上でトグルボタン1つを使った記録の流れを実演。チェックボックスの作成→開始時刻の記録→終了時刻の記録が、同じショートカットキーの繰り返しで完結する。ノートの並び順は自由、時系列の整理はサイドバーが自動で行う。ノートは好きなように書けて、後からいくらでも手動で修正できる。

4. 記録の自由度：ノートは好きなように書けばいい

時間: 00:15:25 ～ 00:21:05

上から順に記録する必要もないし、見出しの通りに実行する必要もない。自分が見やすいように整理すればよく、時系列の並べ替えはサイドバーが担当する。Obsidianのリンク機能と組み合わせることで、ルーチンタスクのノートに直接飛んでメモを残す運用が可能。バックリンクから「何月何日にこれをやったか」も辿れる。

5. 思想の核心：一次情報とAIの役割分担

時間: 00:21:05 ～ 00:32:01

AIは平均レベルの文章しか書けない。自分らしさを出すには、自分の記録をAIに理解させる必要がある。Googleでいくら検索しても「あなたの感想」は見つからない。何を記録に残したかという行為自体が個性になる。整理の重要度は下がり続けており、人間がやるべきは一次記録を残すことに集約されていく。

6. AIに使い方を聞けばいい

時間: 00:32:01 ～ 00:36:45

プラグインの機能は大量に作ったが、全部覚える必要はない。ドキュメントをAIに渡して「どうやって使うの」と聞けば答えてくれる。思想（なぜ記録するのか、ぐちゃぐちゃでいい）を理解することの方が、操作方法を覚えることより重要。

7. リピートタスクとAIによる自動提案

時間: 00:36:45 ～ 00:46:14

繰り返しタスク（ルーティン）の登録もAIに提案してもらう方がうまくいく。1週間記録を残してからAIに「ルーチンにすべきものは？」と聞く。やることリストではなく「いつも記録していること」を楽に残すためのもの。花粉症の薬、掃除、読書など、実際の運用例を紹介。

8. 記録からの発展：AIスケジュールタスクと朝の報告書

時間: 00:46:14 ～ 00:53:16

記録さえ残っていれば、AIに整理・手順書作成・振り返りを任せられる。実際に「夜の間にデイリーノートを整理してアトミックノートを作り、報告書をデイリーノートの先頭に書いてくれ」という自動タスクを実験中。褒めてくれるAIレポートがモチベーションにもなる。

9. まとめ＋次回予告＋質疑応答

時間: 00:53:16 ～ 01:12:07

記録を始めないと自分に最適化された何かは生み出せない。次のステップとして、記録からPKM・手順書・自分の仕様書を作る方向へ。4/26東京でのリアルセミナー（スキルのデモ）の案内。次回オンラインは5/9（GWスキップ）。MITライセンスでフォーク・改造自由。質疑応答ではAIエージェントの活用やモバイル対応について回答。

最新のセミナー動画やアーカイブは、こちらから確認できます。

→ 📋 ナレッジスタックセミナー - Obsidian Publish
→ 🎥 ナレッジスタック 最新動画一覧

今後は ナレッジスタックポータル にて、より詳細な情報を提供していきます。

Read more

2026年3月の振り返りです。

goryugo.comが「動き出した」

3月最大のトピックは、個人サイト ごりゅご.com の本格稼働（復活）です。（ブログから個人サイトへ）

https://goryugo.com

1月にナレッジスタックの記事をまとめるポータルサイトを作ってみたものの、これだけでは「俺の記録の整理」として物足りない。

そこから、Obsidian Publishを使って情報をまとめることも考えていたんですが、最終的には「個人サイトに乗り換える」ことを決断し、3月13日にCloudflare Pagesを使って公開、運用しています。

Cloudflare Pagesってめっちゃすごくて、静的ページの公開であれば、ほぼ完全に無料。GitHub Pagesとかみたいな転送量の制限すらもなく、画像サイズ、ファイル数などもかなりゆるい。

そして、簡単にページを公開できるCLIツールも用意されてるおかげで「AIで全部更新する」ことが超簡単。現代では、ウェブのUI・UXが優れていることよりも、APIがあることや、CLI操作できることの方が便利な時代になってしまいました。

「プッシュしてビルドしてパブリッシュする」とかってカッコよさそう（賢そう）だけれども、ごりゅごがやってることはもっとシンプルで、生成AIに「ビルド」も全部任せて、でき上がったページだけを公開する、というやり方にしています。（こっちの方がむしろ便利だった）

もちろんこういう無料は永遠に続くかどうかはわからないけれども、少なくとも今なら「無料で個人サイトが始められる」わけです。

どうやって作るか、というレベルから生成AIに相談すればいいわけで、必要なのは「努力と熱意」だけ。

いろんな人が、資本主義的な概念に飲み込まれない「個人サイト」を作りはじめると、ウェブはもう一度面白くなる。今はけっこう本気でそういうことを思うようになってきています。

ちょこっとくらいなら先輩ぶったアドバイスはできると思うので、気になる方はDiscord よろず相談所へどうぞ。

👉 AIと100日間作り続けて気づいた「バイブコーディング力」と個人サイトの可能性

AIエージェントとの分業が見えてきた

そして、この「サイト運営」を始めてから、AIエージェントとの仕事の仕方というのがまた大きく変わってきています。

まず、AI単位での役割分担がかなり明確になりました。（重要度順）

• Claude：記事の仕上げ、サイト改善の最終判断、大きな構造変更。文章を書かせたいときの最終成果物担当。大ボス。

• Codex：小さな単位でのプログラムの改修。ドキュメント作成。MOC改善など。小回りが利く賢い子。

• Gemini Flash（Antigravity）：アトミックノート作成などのサイトの下ごしらえ。画像生成。しょっちゅう固まって失敗するパシリ。

以前のAntigravityの使い方を説明した時からわずかな時間しか経ってないんですが、世界がめちゃくちゃ変わってしまいましたね……

Antigravityは、とりあえず無料で使えるけど、上位モデルの制約がとんでも厳しくなりました。そして、下位モデルのGemini Flashは、ひょっとしたら劣化しているのでは？という挙動になってきている。しょっちゅう固まるし、適当な処理をすぐにやる。ハングルや中国語を文章に混ぜてくる。

そんなこともあって、残念ながら今はAntigravityはメインの道具ではななくなっています（年間プランの契約がもったいない……）

ツールの栄枯盛衰が驚異的に速い時代なので「年契約」には気をつけましょう。

👉 Antigravity x Obsidian仕事術（実践編）
👉 AIに自分を理解させる方法（Obsidianの全技術12）

Brain（知識ベース）の大規模整備

また、3月は「個人サイト運営のための土台作り」もたくさんやりました。

MOCとPermanentノート作りのスキルを、めっちゃ時間をかけて整備し、できの悪いGemini Flash君でも、きちんと品質を保った整備ができる環境が完成。（年間契約をもったいなくないようにする！）

隙間時間にちょこちょこと過去記事から土台を作ったり、そこからMOCを整備していったりといろいろ進んでいます。

また、細かい話なんだけど、これらのノートを作る時に「MOC」「パーマメントノート」という言葉を使ってあげることで、生成AIはかなり意図をくみ取ってくれるようになっています。

こういう場面では、独自用語を使うよりも広く一般に普及している言葉を使うことのメリット、ということを実感したりもした次第です（大きなものに屈した）

こうやってできたノート群は「生成AI時代のPKM」と言えるものになるんじゃないかな。そして、その成果を活用して「個人サイト」としてまとめて、発表する。

これは「生成AI時代の知的生産」の一つの可能性だと思っています。

👉 Obsidian CLIがあるとAntigravityが「バックリンク」を見つけられる
👉 エバーグリーンノート・アトミックノートとはどういうノートなのか

Kindleセールページという「自分が欲しいもの」

もういっこ、個人サイトの追加コンテンツ的なもの。3月18日の夜に「俺が読んだ本のKindleセールページ」を作ることを思いつきました。

自分のObsidian内に登録してある本のデータとAmazon APIを連携して、セール情報を自動取得・表示するシステム。

ついでにそこからいろいろ拡張して、自分が追っかけてるマンガとか小説、その他様々な著者の新刊も同時に毎日探してくる、という機能も持たせました。

Discord Webhookでセール通知を飛ばせるようにしたり、ついでにコミュニティ内で「オススメ本の登録」もできるようにして、いろいろ実験をしています。

アフィリエイトでウハウハだぜ、ってほどの成果には全然繋がってないんだけど、単純に「自分が使っててめっちゃ便利になる」という感触はあります。（Kildleセールで無駄にセール本を見ることがなくなった）

「誰かが使うかどうかじゃなくて、自分の役に立つかどうか」

この姿勢で作ったものが、結果的に一番良いものになる。これは個人サイトを作る時にも意識していることです。

セール中のオススメ本 | ごりゅご.com

ひとつ困っているのは「ある程度動く」まではちょう簡単にできたんかたけど、細かい挙動を修正しているといつまでたっても終わらないこと。

結局今も大規模修正を余儀なくされていて「仕事」としては非常によろしくない……

本来はこんなことするよりもサイトのコンテンツとか、ニュースレターを書くこととかに時間を使う方が「正しい」んだけど、ついこういうことに熱中してしまう。

ちなみに、この前気がついたんだけど、実はこのセールページを作るのって、これも自分にとっての「整理」だとわかりました。

整理だから、必要以上に熱中してしまう。それがわかったことは収穫だったかな。

AI時代は「整理するためにプログラムを書く」

整理の仕方も、いろいろ変わってきています。

LLRプラグインの開発とセミナー展開

自作のObsidianプラグイン「LLR（Live Life Recording）」は、とりあえずベータレベルでは問題なく動くようになりました。

LLRの設計思想は「ノートの自由さを壊さず、好きに記録が残せる」こと。計画通りにできない自分を責めるのではなく、現実をありのまま記録して受け入れる。繰り返し設定などの高度な機能は、AIに聞けばいい。

これについては、4月のセミナーのタイミングでインストールできるようにして、そこで思想や使い方を紹介する予定です。

セミナー案内→AI時代の記録の価値を高めるplugin「LLR」

👉 「現実を知る」ための記録：AI時代に自作プラグインで極めるライフログ（Obsidianの全技術13）
👉 AI時代の記録の価値を高めるplugin「LLR」
👉 「普通の」タスク管理アプリに満足できない人のためのデイリーノート

いつか整理する日は一生来ない

「あなたのためのObsidian」第2回として、税理士ジンさんの1ヶ月の実践を振り返る対談動画を公開しました。

デイリーノートに「スマホを見てしまった」と書くことで、結果的にスマホを見なくなったという話が印象的でした。感情や行動を文字にして記録することの効果は、理屈で説明するより体験談の方がずっと伝わる。

「いつか整理する日は一生来ない」から1日5分の振り返りをやりましょう、というのは、古典的ながらも多くの人に勧めたい整理法ではないかと思っています。（さらに、今はこの整理をAIに頼ることでもっと便利になる）

👉 税理士ジンさんのObsidian活用（第2回）

64パッド

音楽は、今「自分で考えて曲を弾く」のを目標に、ジャズスタンダードを覚えています。Fly Me to the Moon、All the Things You Are、Cherokeeと、とりあえず3曲くらい自分なりのアレンジを「覚えた」と言えるレベルまで到達しました。

「覚えた」の基準。楽譜見ずにこのくらい弾けたらオーケー。

3月後半にはDays of Wine and Roses（酒とバラの日々。4曲目）にも着手。これまで覚えてきたこととの共通点、相違点がだいぶわかるようになってきていて「知ってる曲ならそれらしく弾く」ことを、自分が想定していたよりもだいぶ高いレベルで実現できそうになってきて、超楽しくなっています。

この練習は認知負荷が高すぎるので、ついでにフィンガードラムの練習なんかも始めたりして「自分で音楽全部楽しむ」がだいぶ実現できそう。

「全部やる」において、パッドは最強に優れた楽器だと思います。

今月はAIとプログラミングにかなり時間とエネルギーを使ったけど、一応練習はちゃんと続けられています。

→ 64パッドで今やっている練習の内容と進捗
→ 64パッドを楽器として使う：まとめ

Obsidian Worksheet

セミナー用の教材ワークシートプロジェクト。月半ばまでは他のタスクに押されてスキップが続いたものの、3月24〜25日に集中して作業し、配布用テンプレートをGoogle Driveにアップロード。3月27日にアトミックシンキング抽出バッチが完了し、「バグフィックスのみ」の段階に到達しました。

来週くらいに公開します。これで一応ワークシートは「完成」の予定です。

4月のリアルセミナー

4月26日は、4ヶ月ぶりくらい？に、東京でリアルセミナーを開催します。

東京セミナーのテーマは「ObsidianとAIの連携」。アトミックノート生成スキルやMOC作成のスキルをその場でお渡しして、説明しつつ、実際にためしていただける、というものです。

これらのスキルは今ごりゅごの「PKMの核」にもなっていて、個人サイトを改善できるのはすべてこの土台があるから。

これ、今度公開する動画などでも話しているんだけど、ごりゅごが使っている「PKM的な用途」だけじゃなくて、けっこうありとあらゆる場面での「役に立つノートを作るスキル」として非常に汎用性が高いものになっていると思います。普段そんなに自慢しない（と思っている）けど、これはけっこうすごいと思う。

近いうちにいろいろなスキルを組み合せて、スキルの販売とかも考えてますが、イベント参加していいだける方は「早く試せて損しない」ようにさせていただこうと思っています。

よろしくお願いいたします！

👉 👉 4月26日（日）東京セミナーの告知

AIと一緒に「自分にしか出来ないこと」をどうやって書かせるか。そのためには、AIに「自分のこと」を理解させる必要が出てきます。そして、AIに自分のことを理解させるために必要なのが、日々の記録です。

4月4日（土）10時からのナレッジスタックセミナーでは、この「AI時代の記録のあり方」と、記録を助けるためにごりゅごが作ったObsidianプラグイン「LLR」をご紹介します。

AI時代だからこその「記録の価値」

生成AIに任せられることが増えるようになって、今年はとにかくいろいろなことを生成AIに頼るようになりました。

ただ、よくも悪くもAIは「優等生」で「平均値」のことしかしてくれない。

その能力を活かす仕事をさせれば素晴らしい成果を出してくれるんだけど、いわゆる「知的生産」というジャンルでは、それだけではなにも生み出してはくれません。

AIが「生産」するものはすべて「すでに誰かがやってること」をキレイにまとめるだけ。

そこには「自分らしさ」「自分にしか出来ないこと」というのはなにも存在しない。

いろいろ試行錯誤して気がついたのは、結局「自分しか出来ないこと」をAIと一緒に進めていくためには、AIに「自分のこと」を理解させるしかない。そして、AIに自分のことを理解させる（現段階での）最善の手法は、テキストという形式で私のことをAIに覚えさせること。

とは言え、ゼロから「私のこと」をAIにいちいち教え込むことが出来るのかというと、それはそれでとても大変だし、おそらくあまり面白くない。

じゃあその間を取れる、一番いいバランスはどこにあるのか、と考えた時に辿り着いたのが、結局のところ「デイリーノート」でした。

ここに、とにかく「自分のことを書く」ようにする。

そしてAIの助けを借りて、その自分のことの中から「自分の特徴を示すもの」を切り出す（アトミックにする）

そしてそうやって切り出したノートの数が集まってきたら、それをテーマに沿って上手に並べてあげることで、自分にしか出来ないまとめを作ることが出来る。

もちろんこれはいわゆる「知的生産」に限らず、普通に仕事のログを残しておいて、それを元にして手順書を整備する、という方法にも活用できるはずだと確信しています。

まず記録を始める——あとの整理はいつでもできる

あとは「デイリーノートへの記録」をいかに日常化していくか。

というか、まず絶対にやらないといけないことは、とにかく今からでいいからデイリーノートへの記録をすぐに始めること。

記録から、知見を切り出して、整理することは、いつでもできます。

ただし、記録を残しておかなければ、高い確率であなたの経験はただ失われてしまう。

なので、それをどうにか助ける、記録をしやすくするなにかが必要だ。

ということを考えて「記録をしやすくするObsidianのプラグイン」を作りました。

LLRは「記録の形式」だけを整えるプラグイン

プラグインは、いわゆる「やったこととその時間を記録する」ということをできるだけ丁寧にサポートする、という思想のものです。

ごりゅごの中でObsidianは「デジタルノート」なので、自由に書けるデジタルノート、という仕組みはできるだけ汚さず、その上で記録を残しやすくする。

ただの「ノート」なので、記録の順番すら自由です。自分が使いやすいように、好きなように記録を書けばいい。

好きなように記録すればいいんだけど「形式」だけ整えておいてあげると、あとからコンピュータやAIが読み取りやすいものにできる。だからプラグインはその形式を整える手伝いだけをする。

ノートは好きなように自由に使い、整理された情報は、すべてサイドバーで確認する。ここは「ノートではない」ので、プログラムで処理して、情報を規則にそって整理して並べる。

やったことを好きなように書いておいても、きちんと時系列にそって「やったこと」はちゃんとキレイに並ぶ。

この「ノートを汚さないこと」と「でも情報は多少整理しておきたい」という欲望のバランスを取って、こうした形に行き着きました。

細かい使い方は覚えなくていい

実際はもっといろいろ細かな機能を詰め込んでいて、セミナーではその「使い方」と「思想」をできるかぎり詳しくご紹介します。

ただ、このプラグインはAI前提で設計しています。細かなルールや仕様は全部ドキュメントに書いてあるので、知りたい時はAIにドキュメントを読んでもらって質問すればいい。難しい使い方は覚えなくていい。

たとえば「繰り返しの設定」という機能はあるけど、最初から繰り返しなんて作るべきじゃない。せめて1週間記録を残して、繰り返しにするかどうかはAIに相談する。こういう「思想」こそが重要で、細かな使い方は本質ではない。

AIを前提にすれば、個人が考えたマニアックなツールを、誰もがシンプルに使える。段階を追って、自分に必要な機能を少しずつ活用していけます。

詳しい話はセミナーで！

プラグインの導入方法なども、当日一緒にご案内します。

参加用URL

以下のURLにてZoomからご視聴いただけます。

開催日時：4月4日（土）10時〜11時

アーカイブ配信：あり（有料会員のみ）

https://us02web.zoom.us/j/7480218057?pwd=2vad8WFTgWYlwUQvu9183aBO6vtHX6.1

夜はオフ会を開催します

今回も、セミナー開催日の夜（20時〜）にオンラインのオフ会を開催いたします。ふらっと顔を出して少し話して帰るだけでも全然OK。途中参加・途中退席も気にしなくていいです。

今回からはオフ会をナレッジスタックDiscord参加者限定にします。同じコミュニティにいる人たちが集まる場の方が、より安心して率直な話ができると考えました。初めての方も大歓迎です。

Discordの参加については、以下の記事をご覧ください。
ナレッジスタックメンバー限定Discordのご案内

のちほど「話したいことを書いておくGoogleドキュメント」を作っておきます。半匿名で話題を書いておいていただければ、可能な限り取り上げます。

これまで開催したセミナーアーカイブはこちら

動画アーカイブ一覧 | ごりゅご.com（有料会員の方はすべてのアーカイブをご覧いただけます）

ちょっと前に、ごりゅごの個人サイト「ごりゅご.com」をいろんな意味でリスタートした、という話をしました。

→ AIと100日間作り続けて気づいた「バイブコーディング力」 - by goryugo - ナレッジスタック

前回は、この経験を「AIとバイブコーディング」という文脈で話したんですが、今回は個人的にもっと面白い可能性を持っている「AIと執筆」「AIと知的生産」みたいな分野の話として、今自分が考えていること、やろうとしていることを整理してみたいと思います。

個人的には、これを「真似」してくれる人が増えることで、Webの世界がごりゅごの理想に近づくかもしれない。そんな期待が持てる、非常に面白い現象だと思っています。

AIの圧倒的な「まとめ力」

最初に、まず以下のスクショや、お時間ある方はごりゅご.comのリンク先ページをご覧いただければと思います。

Notes | ごりゅご.com

前回「サイトを作った」という報告から2週間くらいですが、けっこうコンテンツを充実させることができました。これは自分で自慢してもいいと思う。よくぞこれだけ短期間でここまでコンテンツを整理できた。俺すごい。だいぶすごい。

まだまだ一つ一つのコンテンツにはムラがあるんだけど、これだけ整理できたということがすごい。自分で自分を褒めていいと思う。

で、これがなんで実現出来たのか、っていうのが、見出しにもある通り、圧倒的に生成AIのおかげなんですよ。AIの「まとめ力」って本当にすごくて、これを全力で活用したからできたことだと思っています。

Antigravityを使って過去記事500記事をアトミックノートに整理した時には、生成AIの「アトミックノートを作る能力」にけっこう感動したんだけど、生成AIのトピックノート（MOC）を作る能力は、さらに数段階すごいです。

Atomic Insightsで加速するMOC作り

このMOC作りを加速させてるのが、ごりゅごがちょっと前に作ったAtomic Insightsプラグインです。

Obsidianのノートのつながりを見つけるAtomic Insightsというプラグインを作りました

こいつを、Obsidian CLIと組み合わせてあげると、めっちゃ面白いことができます。

Obsidian CLIって evalというやつを使うと（めっちゃ雑にいうと）プラグインの機能を呼び出すことが出来るんですよね。これに合わせて、Atomic Insightsをちょこっと改造して、Obsidian CLIを使って「Atomic Insightsで見つけられる関連ノート」をObsidian CLIでも見つけられるようにしました。

そうするとなにができるか？

生成AIがノートを探す時に「キーワードじゃない切り口でノートを集められる」ようになるんですよ。

たとえば「アトミックシンキング」に関するMOCを作ろうとする場合、人間もAIもまず「アトミックシンキング」ってキーワードで検索するのはまず最初にやることだと思います。

ただ、実はキーワード検索だけでは全然足りない。

アトミックシンキングの本質に関わる重要なノートほど、タイトルや本文に「アトミックシンキング」なんてフレーズは含まれてないことが多い。

そういう時に、Atomic Insightsで関連ノートを取ってくると、めちゃくちゃ少ない手間でAIが重要そうなノートを見つけてくることが出来るようになるわけです。（元々のノート同士がきちんとリンクしているという前提は必要）

もちろんこれは、プラグインを使わないとできないというわけではありません。生成AIが頑張ってノートを探せば同じようなことは出来る。ただし、プラグインを使うほど速くないし、プラグインを使う場合よりも「燃料（トークン、クオータなど）」を多く消費することになる。

Atomic Insightsは橋渡しとしてめっちゃ大きな力を発揮してくれるわけです。

元々、自分が最初にプラグインを作った時はただ「俺が使う便利なものがほしい」というだけのものだったんだけど（こんな使い道が見つかったのは偶然だし、作ること自体が難しいものでもないが）、結果としてこれはけっこう革命的な発見なのではないかと思っています。

マジで、これのおかげで「いい感じのMOCを作る」ことが加速度的に進化しています。

おかげで、今はこんな感じで「ごりゅごのまとめ」がめっちゃ充実してきています。（数自体に価値はないが、100個くらいMOCを作れた）

ちなみにこのMOC、もちろんもっと実用的な話でも使えます。MOCを作って置くことで、AIとのやりとりで超便利になることはいっぱいあります。

たとえば、今現在ごりゅごは、ウェブサイトの仕様書とか、プラグインの仕様書、AIが文章を書く時のルールなどは、AIとやりとりしながらMOC形式で作っています。

そして、AIの意見を聞いてみる限り、この「判断の根拠をMOCで整理する」という方法はめっちゃ「AIにもわかりやすい」らしいし、自分の知識として持っている範囲でも、この形式がAIにわかりやすいだろうことは想像が出来ます。（AIが「判断」する時に、非常に効果的）

そういう意味でも「アトミックなノートにわけて」「MOCでまとめる」というのは、AIと一緒にObsidianを活用するという場面では、ほぼ普遍的に確実に役立つスキルになると考えます。

と、このスキル一式はまず今度の東京のリアルセミナーにご参加いただいた皆様に配布いたしますので、よかったらご参加ご検討ください。（将来的にはスキル一式の販売を検討していますが、セミナーにご参加いただいた方は損にならないようにします。早く使えて安くてお得なのはリアル参加です）

🎙802 AIスキルでアトミックノートとMOCを作るでも話しているので、こちらもどうぞ。

そしてもうひとつ、これをご覧になっている皆さんが疑問に思うかもしれないこと。

果たしてAI任せでノートを作ることは「知的生産と呼べるのかどうか」という話。知的生産という言葉に限らず、こんなことやってて人間はバカにならないのだろうか、という疑問なんかも出てくるんじゃないかと思います。

ので、それについてのごりゅごの考えは、またこの次にまとめたいと思います。

参考記事

• 💎日付やプロパティから関連するノートを自動で見つけるObsidianのプラグイン

  • リンクなしでも日付やプロパティから関連ノートを発見するv2機能。この記事のテクニックをさらに深く活用できる

• Antigravity x Obsidian仕事術（実践編）

  • AntigravityとObsidianでMOC作成を実際に動かすデモ編。AIワークフローの具体的な操作が見られる

• 🚀たった一度の人生を記録し、活用するための2026年版実践ガイド

  • 個人データをAIに注入して「一般的なAI」から脱却する実践論。MOCが自分専用AIの燃料になるという流れの本質

Obsidianの全技術、第13回は、生成AIの力を借りてわずか2週間で形になった自作プラグインの紹介と、その背景にある「現実を受け入れ、自分を知る」ためのライフログ哲学を深掘りします。

デジタルノートと時間の記録。一見相反する「自由度」と「構造化」を、Obsidianという環境でいかに両立させるか。AIとの対話を前提とした、これからの時代の記録術の実験経過を共有します。

これまでのシリーズはこちらからご覧いただけます。
→ Knowledge Stack - Videos

また、ナレッジスタックの動画はPodcastとして耳だけで聞いていただくことも可能です。

購読方法は 公式ヘルプ（外部アプリでの聴き方） に詳しくまとめられていますが、最も簡単なのは Substack公式アプリ を利用する方法です。

Apple PodcastsやOvercastなどのお好みのアプリで聴きたい場合は、Substackの「Manage subscription」ページから「Private podcast feed」を取得して各アプリに登録してください。

セミナー構成

1. プラグイン開発の背景と「記録」のコアコンセプト

時間: 00:00:00 ～ 00:02:40

今回紹介するのは、時間ベースの行動記録をObsidian上でシームレスに行うための自作プラグインです。「自由なテキスト筆記」というObsidianの良さを活かしつつ、パース可能な時間情報をいかに両立させるか。既存のツールの不満点を解消するため、生成AIをフル活用して設計・開発を進めました。

2. 操作デモ：トグルボタン一つで完結するタスク管理

時間: 00:02:40 ～ 00:06:19

習得コストを極限まで下げるため、操作系は非常にシンプルに設計されています。キーボードショートカット一つ（トグルボタン）で、「チェックボックス作成・開始・終了・複製」までが完結。メインのノート領域には自由にメモを書き殴り、サイドバーには整理された時系列ログが表示されるという、デイリーノートの理想形を追求しました。

3. 思想：計画よりも「現実の記録」とAIによる自己認識

時間: 00:06:19 ～ 00:13:37

「計画通りにできなかったから自分はダメだ」というネガティブな捉え方を払拭することが、このプラグインの隠れた目的です。計画はズレるものという前提に立ち、まずは「現実をありのままに記録する」ことに集中する。その記録を後にAIに読み込ませ、客観的なアドバイス（「いつもご飯に2時間かかってますよ」など）をもらうことで、自分に合った生活リズムを再構築していくプロセスを重視しています。

4. モバイル対応とマニアックな微調整機能

時間: 00:13:37 ～ 00:22:04

モバイルでの使い勝手にもこだわり、コマンドツールバーからの呼び出しに対応。スキップ機能や、記録し忘れた時間をさかのぼって微調整する「長押し機能」など、自分自身のこだわりを詰め込みました。純粋な統計ツールでは拾いきれない「風邪で調子が悪かった」といった個別の文脈を、自由記述とAIの組み合わせによって救い出します。

5. AI時代における「自分を知る」ためのツール活用

時間: 00:22:04 ～ 00:27:19

ツールに使い方を縛られるのではなく、自分がツールを使いこなす。AIに相談しながら「自分の最適解」を探るプロセスは、非常に健康的で未来的な体験です。他者の思想の奴隷になるための自己啓発ではなく、無理のない範囲で自分をアップデートしていく。そんな「自立した記録」のための基盤づくりを目指しています。

4月26日（日）の午後、東京駅近辺で「ナレッジスタックセミナー」を開催します。

今回は大きなテーマとして「Obsidianと生成AIの連携」というものを設定し、最近ごりゅごが活用している生成AIスキル「create-permanent-note」「build-moc」などのデモ実演とスキル配布、皆さんに実際にその場でスキルを試していただく、ということをメインテーマに考えています。

もちろんリアルのセミナーなので、参加者のみなさんとの対話も大目に盛り込みつつ、活発な意見交換をしながら「リアルならでは」のメリットを活かしたものにすることを目指しています。（2025年12月に開催したものとだいたい同じ感じ）

前回のセミナーから数ヶ月しか経過していませんが、この数ヶ月の変化は非常に大きいです。この数ヶ月で、とにかくAIに任せられることがめちゃくちゃ増えました。

それは単純に、土台としてのAI性能が上がっていることもあるし、ごりゅご自身がAIの使い方に少しずつ習熟してきたことも、どちらもあるでしょう。

で、これまでもいろんなところでチラッと話していたりもするんですが、もはや「アトミックノートを作る」ことに関して言えば、生成AIは人間よりも圧倒的に速いスピードで、圧倒的に質の高いノートが作れるようになってしまっているんですよね。（もちろん、適切な指示が出せることは重要。だから品質を安定させられるスキルを作った）

そしてさらにその次の段階。アトミックノートを土台にしてトピックノート（MOC）を作るという段階では、人間とAIの能力差はさらに大きくなってくる。もはやこれに関しては、（スピードという観点で）人間はまったくもって勝負にならない。

そんな、知的生産の土台作りがAIに任せた方が速くなってしまった時代に、どこに「人間の出番」があるのか。どうやって自分なりの価値を生み出せるのか。

そんなことがイベントのメインテーマです。

AIに任せることで見えてくる人間の出番

「人間の知的生産」という観点において「AIに任せる」ことで「思考力が落ちるのでは？」みたいな懸念がないわけではありません。ただ、現実として「もうAIができちゃう」ということは事実なんですよ。（数年前に生成AIの存在を認知した自分が見ても、数年でここまでできるようになったというのは俄には信じられないと思う）

となると、まず我々はその「事実」をきちんと認識し、体感し、その上で人間の出番はどこにあるのか？ということを考えなければならないのではないか？

まずは現場でそうした「土台作りのデモ」なんかをご覧いただきつつ、ご自身でもスキルを使って試していただく時間を設けます。

その後、これから人間の価値を生み出すにはどんなことが重要になっているのか、ということに対するごりゅごなりの現段階の答えなどを紹介させていただく予定です。

ちなみに、今でも「個人の書く力を伸ばす→考える力を伸ばす」という目的において、自分でアトミックノートを作ることの価値は減っていないどころか、むしろ増えてきているとも思っています。そういう理由なんかも当日にきちんと説明しようと計画しています。

ただ、これらの内容に関しては、まだまだ「現時点でのごりゅごの実感」であり、いろんなことを断言して言いきってしまうには早すぎることもおそらく多く含まれます。

だから「リアルセミナー」がいいんじゃないかと思うんですよね。

アーカイブで価値があるものというよりは「今」を伝えて、一緒に考えるためのきっかけにする。

リアルのセミナーは参加者の方々からの生の声も聞きやすく、質問もしてもらいやすい。おかげで、ごりゅご自身の考えも深掘りできるし、考えに甘いところがあれば指摘してもらったりもしやすい。

そして結局、なにかを学ぶ時、考える時というのは、こうやって半ば強制的に身体をそこに固定して、積極的な姿勢で学ぶ。一見すると効率が悪そうに見えるけど、結局のところこれがもっとも重要で、効果が高い学び方なんだと確信しています。

ただ動画を流しっぱなしにして「聞くだけ」のものと、質問しまくりながらひとつのテーマについて積極的に掘り下げることで得られるものが明確に違うことは、おそらく多くの人が想像できることでしょう。

圧倒的に「新しい話」ができる場所は、こういうところ。質問してもらいながら、一緒に「これから」を考えていければ、というのが理想です。

当日の内容

特に今回は「スキルを実際に使ってもらう」ということに新しい価値があるのではないかと思っています。（なので、是非Windows or Mac OS搭載のコンピュータをご持参ください。なくてもいいけど、あると効果は大きいです）

• ごりゅごのトーク

• 自分のコンピュータでの実践

• 参加者との意見交換

• 会場で自由に語り合う時間

という要素を含めて、時間に余裕を持ってじっくりとテーマに向き合えるようにするつもりです。

チケット

会場予約などの都合により、イベントチケットはキャンセルには対応できません。

イベント内容の詳細などは改めてニュースレターでもお知らせしますが、会場情報を含めた連絡は、イベントの数日前になることをご了承ください。
（チケット購入後に確認メールが届きます。会場情報・スキルファイルもそのアドレスへお送りします。Apple Payでご購入の場合、普段お使いのアドレスと異なることがあるためご注意ください。ご不明な点は goryugo@goryugo.com までどうぞ）

ご興味のある方は、お早めにチケットをご購入ください。

【イベント概要】

• 日時：4月26日（日）14:00〜17:00（予定）

• 場所：東京駅近辺（詳細は後日ご案内）

• テーマ：生成AI時代のObsidianでの価値の生み出し方・知的生産

• 形式：トーク＋ディスカッション＋交流会

• アトミックノート生成スキル＋MOC生成スキルの事前配布

• 懇親会：本編終了後に開催（別途案内）

【チケットについて】

• 会場情報はイベント数日前にメールでご案内します

スキルはイベント前日までにメールでお送りいたします。

• チケットを購入する

有料読者限定：半額クーポンを用意しています。

チケット購入画面の「プロモーションコード」欄に以下のコードを入力してください。半額でご購入いただけます。

まだ有料プランに登録していない方も、今から登録いただけるとこのクーポンをすぐに使えます。

今すぐ登録する

Read more