最近ついに「AIと一緒に仕事をする」というのが軌道に乗ってきたような気がします。
たとえばその代表格が、この動画シリーズの配信。
たとえばこれ「文字起こしして要約する」くらいのことはもうかなり前からAIに任せて楽はできてたけど、それよりももっと高次の「全体管理」が超クソめんどくさかった。
動画を撮って、適切な長さに編集して、文字起こしして、要約して、Substackにアップして、テキストを貼って何月何日と指定して予約投稿する。
これだけ組み合せると、ひとつひとつは大した負荷じゃなくても、かなり「デカイ仕事」になって「疲れる」し「着手しづらい仕事」になってしまう。
そして、ほとんどが「事務処理」なのに、一通り終えた頃は、けっこう疲れている。
Obsidianの全技術第16回は、この動画配信を半自動でAIに任せられるところまで持っていった話です。Obsidian上に管理ノートを作って、うりなみさんとの打ち合わせを録り終えた翌日から、AIが文字起こし・本編の切り出し・洞察の抽出・次の処理ノートへの引き渡しを順番に進めていく。
半年以上かけて少しずつ手順書を整備して、ようやくここまで来ました。この「AIとの手順書の法則」みたいなものには「🏔️ALPs」という名前を付けています（きちんと整理して公開できるのはもう少し先の予定）。
実際にここまでやってみて分かったのは、これは結局、プログラムを書くのと同じだということでした。
手順を定義して、用語を揃えて、リンクで構造を作る。短期で見れば「自分でやった方が早い」は正しい。でも、こういう「AIができること」をAIに任せられる型を作らないと、いつまで経っても一人力でしか仕事が進められない。
AIと一緒に手順書を作るのは、自分でやるだけより何十倍も手間も時間もかかる、正直しんどい作業です。だけど、その大変さを引き受けないと、一生雑務から解放されない。Claude Codeが一般公開されてまだ1年も経っていないこの時期に、仕事の作り方そのものが根本から変わりつつある実感を共有します。
動画では、実際に運用している管理ノートの画面を共有しながら、半年かけて整理してきた手順や、AIに任せるためにつまずいたポイントを一通り見ていただけます。
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
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