「AIで結局何ができるの?」から抜け出すまで。おっさんが作った知識循環の仕組み
AIの進化がすさまじいスピードで続いています。
ただ、世の中で語られるAI活用の多くは「会社でどう生産性を上げるか」という文脈です。おっさんが知りたいのは、もっと素朴なところでした。一個人の暮らしに、AIをどう取り込んでいけばいいのか、と。
「AIって結局、自分の生活の何に使えるの?」
触ってみないとわからない。でも、何から触ればいいのかもわからない。そんな漠然とした不安、正直なところずっと抱えていました。
動画を見て「わかった気」になるだけの日々
AIはPC画面上の操作が肝なので、文章のドキュメントより動画で学んだ方が早いだろうと考えました。人気YouTuberの解説動画を、片っ端から見ていた時期があります。
「なるほど、こう使うのか」と画面の前でうなずく。でも、それだけでした。動画を見終えたらすぐに実践する、ということがなく、そのまま時間だけが過ぎていきます。気づけば数週間前に見た動画の内容もうろ覚えで、AIの使いこなしが一向に軌道に乗りませんでした。
振り返ると、動画は「他人のペースで」進みます。自分がまだ理解できていない部分があっても、動画は待ってくれません。次の話題にどんどん進んでいく。これが、学びが定着しなかった一番の原因だったと思います。
転機は、Gemini Notebookとの出会い
流れが変わったのは、Gemini Notebookを触り始めてからです。
Gemini Notebookの特徴は、自分が読み込ませたソース(資料)の範囲内でしか回答しないため、ハルシネーション(AIのもっともらしい嘘)が少ないこと。そして、動画・URL・PDFなど、いろいろな形式の情報をそのままソースとして放り込めることでした。
ここで、ひとつの手法を思いつきます。
気になっているAI系YouTube動画を、50本くらいまとめてGemini Notebookに放り込み、内容を要約・横断分析させる、というやり方です。
これが想像以上によかった。動画1本1本を最初から最後まで見る必要がなく、Gemini Notebookが横断的に要約してくれた内容から入れます。さらに、わからないところが出てきたら、動画の再生速度に縛られず、その場でGemini Notebookに壁打ちしながら理解を深めていけます。自分の理解度に合わせて学習のペースを自分で握れる、という感覚が、これまでとまったく違いました。
Gemini Notebookだけで終わらせず、循環する仕組みへ
学び方は変わりましたが、もうひとつ課題が残っていました。YouTubeで語られる内容は「今、旬の使い方」であることが多く、動画で見た環境をそのまま再現しないと、学んだことが自分の手元では動きません。
そこで、Gemini Notebookでの調査・学習を、Claude Codeを中心とした仕組みに組み込むことにしました。おっさんが今実際に運用している構成が、こちらです。
情報収集 → 整理 → 知識化 → 蓄積 → 活用 → 成果物、という循環を作っている
※図は代表的な情報の流れを示した簡略図です。実際には各エージェントがWeb検索を直接行うこともあります
ざっくり言うと、役割分担はこうなっています。
- Gemini Notebook: 情報収集・調査のエンジン。複数の情報源を横断的に調べ、比較・分析し、ソース付きでレポートにまとめてくれる
- Claude Code: 全体を統括するオーケストレーター。Gemini Notebookを操作して調査を走らせ、その結果を取得・評価し、構造化してObsidianに書き込む。加えて、目的に応じて専門のサブエージェント(調査担当・文章作成担当・技術担当など)にタスクを割り振る
- Obsidian: 長期的な知識のベース。ここに蓄積された情報が、双方向リンクでネットワーク化され、あとから何度でも再利用できる「外部脳」になる
この3つが噛み合うと、①テーマを決める → ②Gemini Notebookが調査する → ③結果をAIが整理してObsidianに蓄積する → ④専門エージェントがその知識をもとにブログ記事やツールなどの成果物を作る、という流れがぐるぐると回るようになります。一度調べて終わりではなく、知識が資産として積み上がっていく感覚があります。
おっさん自身がやることは、テーマを決めて指示を出し、出てきた提案や成果物を確認・判断することだけです。調査や整理の手間そのものは、この仕組みに任せられるようになりました。
「同じ環境を作りたい」と思ったら、Gemini Notebookに頼めばいい
ここまで読んで「面白そうだけど、自分にはハードルが高そう」と感じた方もいるかもしれません。ですが、おっさんがやったことは、実はとてもシンプルです。
「この環境を再現したい」と思ったら、Gemini Notebookにそのまま頼めばいいのです。
たとえば、こんな指示から始められます。
「このYouTube動画で紹介されていた環境を、私のClaudeでも再現したい。Claudeに指示するためのプロンプトを作成して」
これだけで、Gemini Notebook側が具体的なプロンプトを作成してくれます。あとは指示された通りにClaudeに放り込んでいくだけです。
ただし、いきなり「なんとなく作って」と丸投げするより、事前にGemini Notebookで自分がやりたいことの方向性を壁打ちしてから進めた方が、圧倒的に自分にフィットした環境ができます。「何を知りたいのか」「どんなアウトプットが欲しいのか」を、まず自分の中で言語化する。この一手間が、あとの精度をかなり左右します。
まとめ
動画を見て終わっていた頃と比べると、今は明らかに違います。調べたことが消えずに知識として積み上がり、必要なときに再利用できる。この「知識が循環する仕組み」を作れたことが、AIとの付き合い方における一番の転機でした。
漠然と「AIってすごいらしい」で終わらせず、まずは自分が知りたいテーマをひとつ決めて、Gemini Notebookに壁打ちしてみる。そこから始めれば十分だと思います。
今後も、一個人の生活にAIをどう役立てられるか、という視点で発信を続けていきます。