今回は、Obsidianを中心に組み立ててきた仕事の仕組みが、AIを使う前提でどう変わってきたかを話しました。
朝のAIタスクを作って順番に進める仕組み、途中で諦めずにできるところまで進める「AI頑張る」モード、そしてCodexやLunaを使った知的生産の自動化について、実際に失敗した例と改善した分け方を説明しています。後半では、ブラウザを使ったAIの仕事、GitHubに置いた個人用プロジェクト、そして人間がAI時代に何を面白がるのかという話まで広がります。
この回では、AIに何でも丸投げする話ではなく、自分が考えてきたものを材料にして、AIに整理・実行・改善をさせるときに、どこで仕事が進み、どこで止まるのかが見えてきます。
この動画の内容
00:00 AIタスクと「AI頑張る」モード
05:00 データ収集・判断・実行を分ける
09:30 Lunaとブラウザを使った知的生産
18:00 AIに整理させるための自分の材料
25:00 自分のフィルターを通したAI活用
30:27 個人の好みを覚えるプロジェクト
34:00 生成AIが生成AIを改善する時代
37:22 AI時代に残る「遊び」とロマン
39:19 Obsidianと記録の立ち位置
43:46 仕事効率化という遊び
第1章 AIに最後まで進めさせるための分け方
朝のAIタスクを作り、デイリーに記録させ、うまくいかなかったときだけCodexへのリンクを残す。そこまで仕組みができても、対話や接続で止まるとすぐに「主人の判断が必要」と返して終わってしまいます。
そこで、データを取ってくる仕事、データを見て次の行動を決める仕事、決めたことを最後まで実行して報告する仕事を分けました。最後の段階で、できるところまで進めてから人に戻す「AI頑張る」モードを置くと、半自動の仕事が少しずつ動くようになった、という実例です。
