動画を編集して、文字起こしして、要約を作って、前後の文章を足して、配信日を決めて予約投稿する。全部大した負荷じゃないのに、まとめると結構きつい。こういう小さなことを「精神力でこなしている」ことで、本質的なことにエネルギーを注げない。
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
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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
