第2の脳をAI化する。個人の思考ログを活かしたAIエージェント構築記
今回の記事はプログラマーやAIエンジニア向けに執筆しています。専門用語の解説も入れていますが、わからない場合は調べてください。
130日連続投稿に加え、過去の記事を合計すると、700記事を超える。700記事の中には中学生の頃に書いた無茶苦茶なものから、真剣に共創についt絵考えたり、自分の内面に向き合った記事などたくさんある。
そんなnote記事という財産は、AIが登場しものすごく株が上がった。書いたものが全て自分のデータベースになり、その情報を元にアイデアを生み出したり、判断をしたりする時代に片足を突っ込んでいるからだ。
AIエージェント
最近耳にしたことはないだろうか？
人間から与えられた目標を達成するために、LLM（大規模言語モデル）の頭脳を基盤として自ら計画を立て、外部ツールを使いながら自律的にタスクを遂行するシステム
しかし、AIエージェントが自律的にタスクを遂行すると書かれているが、自分の判断基準や癖、過去に下した判断などをもとにLLMは判断を下すことはできない。
そのため、自身のデータをAIにある程度読み込ませ、過去自分はどんなこと判断をしてきて、自分はどんなニーズを持っていてということを読み込ませなければいけない。
そのデータこそが、noteになる。過去の振り返りからどんなことを学んだのかまでしっかり書かれている。それも5年間のデータがあれば成長までもを可視化することができます。
この記事では、私がAIエージェントを作った方法と活用方法について紹介します。
1.環境を整える
最初、データベースとなる場所を用意します。もともとはNotionにnote記事アーカイブを作成し、スケジュールでClaudeに定期的に更新してもらうやり方をとっていましたが、データが大きくなっていくことに加え、セキュリティ的にもローカルで行おうということで、Obsidianというツールにしました。
個人的にデータが多くない場合であればNotionはUI的にも優れているので使いやすくはありますが、AIに読み込ませる際には速度がローカルの方が速い。
その代わり、Obsidianの難点はUIというか、機能がNotionに比べてもっと複雑。Notionでさえもデータベースとして複雑なのに、Obsidianはもっと複雑。
マークダウンで記述なのも、大学生の私からすると少し古く感じる。
ですが、その環境構築自体も全てClaudeが作ります。
2.同期させる
私の場合、2台PCがあるためどちらのClaudeでもローカルを参照できるとありがたい。
最初、iCloudも検討しましたがデータが大きくなることは想定したため、結局、GitHubのリポジトリにすることに。
トリガーとして10分以内に更新があれば、pushすることに。
そうすることで、自動でローカルのデータが更新され、2台のPCで使っても大丈夫なのように。
ここで注意なのが、順番で…
GitHubでリポジトリを作成する
GitHub Desktopでダウンロードする
Obsidianの初期設定をする
pushの設定をする
この順序を間違えると同期されず、Claudeも訳のわからないところでファイルを作成し、めんどくさいので…
3.noteからObsidianへ
Claudeに対して入力するプロンプトもこれだけ。
Notionにあったといえど、Webからも勝手に取得してくるため、10分くらい放置しておくとデータができています。
あと、私ですらObsidianの画面を見ても意味がわからないところがありますが、Obsidianは触らないように。
基本はObsidianはAIが使いやすいように、そしてデータを取り出しやすいようにするための悪魔でも第2の脳としての役割であり、個人が操作することはほとんどないようにするのが一番いいでしょう。
4.完成
私の場合、まだ削除済みの記事は入れることはできていないですが、公開記事や、Claudeのメモリ、加えてウェブに上がっているインタビューやニュースなども全て盛り込み完成。
グラフビューで見ると、これだけ複雑に絡み合っていてすごく面白い。
加えて、分類わけも細かくしたため、AI用に作ったとしても人間でも見やすい。
過去の発信内容も自動でタグ付けを行い、関連性を見つけ、過去の発言などと時系列にも分析ができました。
活用方法
活用方法も自分の頭で考えることなく、全てAIに聞きました。
というのもAIエージェントで仕事を自動化しなければいけないというモチベで作ったわけでもなく、ただ興味本位でやったため複雑な工程もかなり楽に作ることができました。（4時間くらい奮闘した）
個人的に一番使いそうなのは
ネタ切れの解決
書く内容がないというのは基本的にないですが、どうしてもない時は頼ろうと思います。
加えて、コンサルティング的なことでも使えると思っていて、「内向き」「外向き」の記事の分析をしてくれたり、記事の重複チェックをしてくれたり。
仕事をしている人たちの活用方法
上の活用方法はあまりにも個人的な使い方なので一般向けの使い方も。
判断ログとして使う方法が一般的になると思います。
過去に似たような判断であれば、その議事録を読み込んだりして、今の判断を助けてくれたり。
この提案、過去に似た判断してる？そのとき何を理由に決めた？
加えて1on1がある職種などであれば、指摘されたことや改善できたことなども出てきます。
加えて、同じことを3回言っているということあれば、それは相手ではなく、伝え方の問題だったり。
普通であれば気づけないことも気づけるはずです。
この人に同じ指摘を何回してる？改善してる？
日記であれば共通するパターンだったりから改善のトリガーを見つけたり。
「疲れた」と書いた日の前後に、共通するパターンある？
最後に
AIエージェントを作っていうちに、個人情報の観点が変わりつつあるのではないか、という問いに行きつきました。
というのも、過去は個人情報を保護しないと危険。閉じるものだった。
しかし、AIが出てきてAIに対して質問や悩み相談、プライベートの相談までしている人もいるはずです。となると、個人情報を保護するという概念すら自然と消えていくのではないか、というのが予想です。
AIが登場し、世の中は便利にはなるはずです。ですが、判断すらもAIができてくるとなると人間の必要性はどこになるんでしょうか。
こう言ったことを考えながら作っていました。
今後、社会人になると、数十年すればほとんどの人がAIエージェントを持っていて、フィジカルAIが家庭にいる。
なかなか興味深い世界になりそうだと思います。
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次は、ヨーロッパ、シンガポール、オーストラリアに行くために使います！ぜひ。