AIがあなたを知らない間に差は開いていく transcript

そのプロンプトをいちいちAIに打ち込むのってめんどくさいんですよね その1から自分のやってることを説明しなくちゃいけなかったりとか 言葉にしにくいものを言葉にしなくちゃいけない作業とか そういうのがすごいめんどくさいんですよね それでも毎回1から説明してる 自分の仕事の話 プロジェクトの状況 どんな出力が欲しいか AIツールを使い込んでいくと結局プロンプトが問題なんじゃないとそのうちに気づくんですよ AIが自分のことを何も知らないのが問題だってことに気づくんですよね というわけで今日はこの問題を根本から私がどういうふうに解決したのかという話をですね しようと思います 空気デザインのリオです 今日の話はAIツールの使い方の話じゃないですね それよりももっと深いですね AIとの関係性のインフラストラクチャーの話です つまりなんでプロンプトを頑張らなきゃいけないのかっていうですね 根本的な今の問題についてちょっと光を当ててみようと思っていて ちょっと聞きたいんですけれど なぜ私たちはプロンプトを工夫しないといけないのか なんでプロンプトエンジニアリングなんてものがそもそも存在するのか これって一言で答えるなら AIが私たちの仕事と文脈を知らないからです もしAIが今時の皆さんの状況を完全にわかっていたら、例えばプロジェクトのフェーズだとかチームの構成、今週の優先事項、過去の決定の権威、皆さんが何者でどういう考え方をしているのか。 これを知っていればこれどう思うの一行で的確な返答が返ってくるはずじゃないですか。 プロンプトエンジニアリングっていうのはこの本来不要なはずの説明をうまく省略するための技術なんですね。 ただ根本の問題を全く解決してないんですよ。非常につけ焼き場。 これを私はコンテキストの再説明コスト、文脈の再説明コストと呼んでいます。 毎回自分の役職を説明する。毎回今取り組んでいるプロジェクトを貼り付ける。 毎回どんな立場で聞いているかを伝える 毎回AIがどんな立場で答えなきゃいけないのかを伝える この作業が思考に使えるはずの時間をじわじわ削っていくし そもそも一つでも情報文脈をミスしたら AIの知能が役に立たないものにもなりかんない 1回あたりは数分かもしれないですけれども これってどんどんどんどん積み上がると恐ろしい量になるんですよね しかもこれって個人の対マンじゃなくて構造的なUX的な問題なんですよ。 チャットGPT、クロード、ジェミニ、パープレクシティ、マヌス、グロック、それぞれが皆さんとの会話履歴をプラットフォーム内に蓄積してるじゃないですか。 でもこれは基本的には共有されない情報ですよね。 チャットGPDで積み上げた文脈をクロードは知らないし、クロードで共有したプロジェクト背景をパープレクスティは知らない。 これは偶然じゃないんですよ。こういうデザインになってるんですね。各プラットフォームは意図的にこうデザインしているんですよ。 皆さんの文脈を自分のサービス内に蓄積させることで乗り換えコストを上げてるんですね。他のAIに変えたらまだ一から説明しなきゃいけない。 この摩擦がロックインを生んでいるわけです。 これがビジネスモデルの一部になっているわけですね。 もう一つ見落とされやすい問題があるんですけど、AIの出力がなんか惜しいって感じることは多いと思います。 情報としては正しいけど、でも自分の状況には当てはまらない。 または自分のトーンには当てはまらない。 その自分という個性からするとちょっとこれは違うなという出力になってしまう。 一般論ではわかるけども私のケースではこれはどうなんだという感覚 これはAIが一般的なあなたに回答してるからです 本来は今のあなたこのプロジェクトこの文脈における回答が欲しいわけじゃないですか でもそれを毎回説明する手間がAIを賢いけれども汎用的な道具のままにしてるんですね だとすれば問いはこうなります どのAIを使ってもサイン説明ゼロで自分の文脈を完全に理解してもらうにはどうすればいいのか これが私がですねUXデザイナーとしてどういう風にソリューションを構築しようかと思った問いになります この問いへの答えが文脈エンジンを自分で持つことです 特定のプラットフォームに依存しない AIツールが変わっても文脈は持ち越せる。常に最新の状態に保たれている。 これがですね、オープンブレイン。 ネイト・ビージョーンズというですね、プロダクトビルダーが提唱したコンセプトなんですけれども、 このネイトさんはですね、彼はですね、PostgreSQLとMCPを使ってこれを実装したらしくてですね、 コストは月10セントから30セント。 概要欄に動画リンクとして置いていますけれども、 今回の私の文脈エンジンを作成するのに参考にさせていただきました。 ただ私はですね、この彼のですね、オープンブレインというですね、概念をオブシリアンでコードなし、コストゼロで実装しました。 でも今日最も伝えたいのはツールの話じゃないんですよ。 今日お伝えしたいのは理想の文脈エンジンとはどういうものかという設計思想ですね。 まず理想の文脈エンジンが満たすべき4条件というのがありまして、まず条件1、どのAIツールからもアクセスできること。 つまり特定のプラットフォームに依存しないということですね。 クロードでもジェミニでもパープレクシティでも同じ文脈から始められる、前述のいわゆるウォールドガーデン、それぞれのAIが囲い込みに走っている問題への直接の回答となります。 条件2、自動的に最新状態を保てる。手動でメモを整理しようとすると必ず詰まるんですよ。後でまとめようは来ないんですね。だから考えなくても勝手に流れ込んでくる設計が必要になるんですよ。 例えばウェブで読んだ記事、AIチャットボットとの会話、スマホで思いついた一言をメモる、メッセージアプリの自分へのメモ、これらが自動的に文脈エンジンに取り込まれていく、こういった仕組みが必要ということになります。 そして条件3、生の情報ではなく整理された情報が蓄積されるということ。 集まった情報が生のままのごちゃごちゃした情報だと AIに渡しても精度が上がらないんですよ 重複とか矛盾とかノイズが多い情報を渡すと AIの出力がブレたりとかですね ハルシネーションの元になりますので だから定期的に整理、清書、統合する仕組みが必要です この仕組みはですね もちろん自動化してる必要があって これはですね 人間がやらなくていい仕事なので 私はローカルAIに任せています そして条件4 AIに何を読めばいいか教える目次があるということですね これはですね結構一番見落とされている条件なんですけれど 文脈が蓄積されてもAIがどのファイルを読めばいいか迷うと 余計な情報まで読み込んでしまい コンテキストウィンドウを無駄遣いして 関係ない情報がハルシネーションを引き起こす ということが起こり得るんですね わかりやすい言い方をすると AIが情報として覚えてられる量って決まってるんですね コンテキストウィンドウって言うんですけれども それにですね生の情報だとか長々とした情報をドーッとですね読ませてしまうとどっかで忘れ始めちゃうんですよ 余計な情報を読むことによってハルシネーションつまり嘘だとかデッチ上げをするようになっちゃうんですね だからAIに文脈情報を渡すときはなるべくですね必要最小限の情報を与えるのがベストプラクティスなんですよ だからこのタスクにはこのファイルを読めという目次が必要なんですね AIが迷わない設計が出力の精度を守るということなんですよ この4条件を満たすシステム 私は今実際に毎日動かしています 今日はそれを見せていこうと思います これがですね私のオブシディアンアプリ 私の文脈エンジンなんですけれども これがどうなっているかというのをですね オブシディアンのことあんまり知らない方のためにも 説明していきたいと思うんですけど オブシディアンっていうのは、マークダウンファイルというですね、ファイルフォーマットを使ったですね、ノートアプリになりまして、 なんでそもそもオブシディアンなんだっていう話なんですけれども、 オブシディアンの使っているマークダウンファイルって基本的にAIとかAIエージェントが情報をやり取りするときに使うファイルの形式そのものなんですね。 なのでものすごくですね AIのですねコンテクトエンジンとして使うためには非常にですね相性のいいファイル形式を持っていること そしてですねこのObsidianというノートアプリはですね全てローカルにですね単純なファイルとしてですね保存されてまして これがですね私のコンピューターの中のObsidianフォルダーの中身なんですけれども これちょっと隠しフォルダという形で入っているんですけども、ここにですね、私のコンテクストのファイルが入ってまして、このように全く同じような形でメモが入っているというような形なので、非常にですね、扱いやすいんですね。 こういった意味でですね、AIと人間がノートとかですね、メモとかを入れ込んで、さらにそれをAIに読ませるためのエンジンとして最適だということでオブシディアンを採用しています。 で、どういうふうにこのオブシディアンの文脈エンジンを構築したかという話に入っていくんですけれども、私のオブシディアンの構成とですね、どういうふうにワークするのかということですね、説明していきたいんですけれども、 このようにですね私のオブシティアンの名前 リオスコンテクストボールト文脈金庫みたいな感じで入っているんですけれども ここにインボックスプロジェクツアイディアリソースコンテクスト そして各種ですねデータソースからインポートしたデータみたいな感じで入っているんですけれども まずですねこのインボックスというものはどういうものなのか 基本的に何かですね iPhoneとかまたはですね AIが学んだことだとかですね あとはスラックとかのチャットアプリとか あとはブラウザーですよね ここでですねキャプチャーした情報は 全て一旦このインボックスの中に入ってきます でこのインボックスの中に入ったものをですね オープンクロー ローカルAIエージェントがいるんですけれども オープンクローにですね 基本的にプロセスさせて 例えばここにいろいろ情報が入っているんですけれども これをですねAIに分析させて 毎朝自動的に分析させてこの中に入っている情報を このプロジェクトアイデアリソースコンテクストのこの4つに振り分けるということをやってます で一旦プロセスされて中身を吸い取られたですね ノートはこのプロセスとこの中ですね この中に入れられると 基本的にAIにメモをノートを削除させることは許してませんので こういう形でアーカイブという形で どこに収納されましたよという情報を残してもらっています このノートに関してはクロードにやってもらっているんですけれども 他にもクエンとかクエン3.5で今走らせているんですけれども それがプロセスした場合もあるということになっております 残りのものはプロジェクト これは今私が進行中のプロジェクトが全てここに入っている いうような形になっておりまして ここにアイディア 要は後で使えるかなとか あとは私が調べた内容ですよね そういったものをこの中に入れ込んでいると 今回コンテクストエンジンに関して しゃべるのに使っているノートは ここに基本的には格納されているということで AIツール向けに最適化された文脈システムを 人間にとっても使いやすい形に進化するみたいな形で どういうふうに文脈エンジンを進化させていくのかという アイデアをここに格納しているというような形になっておりまして このインボックスに関連する情報が入ってきたら どんどんAIがこのノートに追加の情報を追加して さらに関連する他のノートを自動的にリンクしてくれるというような仕組みになっております ここにあるリソースというのは過去参照した生の情報ですよね こういったものを格納しております これはcloud.mdマークダウンファイル クロードのマークダウンファイルの解説ですよね それをですね 格納したものになります なのでアイディアとかプロジェクトから もしですね 元の第一次資料とかに当たりたい場合は 直接リンクがですね 出ているような形になりますので こちらの右側に出ているようにですね 星座のような 知識の星座のようなものができているというような形になっております 最後に 一番大事なのはこのコンテクストですね このコンテクストっていうのは どういうものなのかっていうと いろいろ書いてありますけれど 基本的にこの私 リオですよね 私がどういう人間なのかっていうことを 文脈の情報として AIが知っていることを落とし込んでもらっている というようなものになります これですね プライベートな情報がかなり入ってますので ここを多分ぼかしていると思うんですけれども このようにですね 私が私の名前だとか住んでいる場所だとかですね あとはどういう言語を使えるのかとか いろいろ書いてあったりとかですね あとは進行中のプロジェクトであったりだとかですね この辺が大事で これが基本的に目次として採用してですね このMyContextっていうこのファイルなんですけれども これは基本的にはAIのための目次 このAIアライバルプロトコルってここに書いてあるんですけど 何書いてあるかっていうと まずこのオブシディアンのノートを訪れたAIは まずこのマイコンテクストこの目次ですよねを読みなさいってここに書いてあるんですね でその後にリードコンテクストAIハンドオフMDを読みなさいって書いてあるんですね これは何のためにあるのかっていうと これは各種AIが他のAIと会話するためのものなんですよ 基本英語ベースなんですけれども 何が書いてあるかというと 要は例えばクロードが他のAIに対して覚書を残しておきたい または業務を引き継ぐという場合の引き継書ですよね 他のAIが来た時にこのAIハンドオフどういう風に使われるのかという説明がここに書いてありまして 実際にここにログ要は引き継ぎの内容が AIによって書かれているというような感じになっております またマイコンテクストの方に戻るんですけど 他にもいろいろありまして AIに対する引き継ぎ書 そしてプロフェッショナルアイデンティティ 私がプロとしてどういう人間なのかと そういった情報はこの中に格納されていると でカレントプロジェクト 今進行中のプロジェクトがどのようなものであるのか といった内容がこの中に全部記されていますよ フィロソフィーバリューズ私の哲学人生哲学だとか バリュー価値観ですよね そういったものがですね私とAIの協業でこういったものだよねっていうのをまとめた内容がこちらに入っておりまして 例えば空気デザインの動画のことを考えたりとかですね あとはブランドのブランド関連の決定をしたりとかですね または何か書き物をしたりするときにAIに手伝ってもらうときにこのフィロソフィーとかバリュー 要は価値観の部分を読んでもらって 私の考え方をちゃんと理解した上で何かを書いてもらうというようなものになっております このボイス&メッセージングっていうのは 要は私がどういう喋り方をするのか 例えば長々と喋るタイプなのかそれと短く喋るタイプなのか 私自身のことを私というのか俺というのか僕というのか私というのかみたいな感じで いろいろその人のトーンというものがありますよね なのでその人の喋り方の特徴とか癖とかそういったものをこの中に入れていると このワーキングスタイル 私がどのような形で他の人と働いたりするのか どういうような形式で書類とかも書くのかとか そういった仕事のやり方ですよね がこの中に記されていると あまりにもちょっとプライベートすぎるんで ちょっと中身は見せられないんですけれどもそういった形になると さらにテクニカルセットアップこれもですねなかなか優秀で これはどういうものかというと私がどういう機材を使っているのか 実際今使っているのがこのM4Mac miniのProなんですけれど そこにRAMが何GBあって どれくらいのCPUを乗せててどれくらいのHard Disk Driveを乗ってて 主にどういうソフトウェアを使っているのか 例えばFigmaであるとか 私ビデオエディティングはFinal Cut Proでやってるんですけど Final Cut Proを使ってますよとか OpenClawを使ってますよClawedを使ってますよ Jemmyを使ってますよみたいなですね そのツールセットですね iPhoneを持っているよAndroidを持っているよとか そういったテクニカルセットアップ 機材の話とかですね そういったものも全部ひっくるめてこの中に入っているので AIはですねそういった情報が必要なときは このマークダウンファイルを読めば全てわかるというような形になっております さらにですねこのOpenCrow Configuration Learning MDって書いてありますけれども これはですね私のOpenCrowのBotは OSCARっていう名前がついているんですけれども なかなかですね、OpenCrowに関しては設定とかですね、どういった運用をしているのかというのは変遷しておりまして、いろいろ複雑な設定になっておりますので、そういった内容をですね、この中に読み込ませて、他のAIでも私が例えばOpenCrowの設定を変えたいとか、新しいスクリプトを書きたいとなった時に、このOpenCrowのコンフィギュエーションを読ませることによって、他のAIでも私のOpenCrowのセットアップに合った内容のスクリプトを生成できると。 いうような形になっております なのでこのコンテクストっていうのは基本的には AI用のフォルダーという形になっておりまして AIがですねこのインボックスに入った内容だとか 日々の会話の内容チャットしてる中で 私に関して学んだ内容というのをこのマイコンテクストの中に 基本的には落とし込んでいくと そういうような仕組みになっております 基本的にはオープンクローのローカルLLMでですね 基本的にはいつも掃除しているような状態でたまにですねあのクロードとかにも手伝わせてます でこのまあ実際の運用の部分なんですけれども どれだけ簡単にこのコンテクトエンジンの中に情報を取り込んでいくかって話なんですけど いくつか例を見せますね基本的にはですね私のアイメッセージとか あるいはスラックチャットとかですねそういったところからも自動的に落とし込める ようになっているんですけれども例えばですね ウェブサイトであればこのような形で何か興味のあるウェブサイトがありましたと言った場合はですねこのオブシティアンの公式のエクステンションを使いましてこのような形でワンクリックでこのインボックスの中に放り込むことができますこんな感じでマップクリックですね実際はでこうしてボンと入れるとこのような形で はい っていうのは後日ですね ai によって真ん中が解析されましてであの関係がありそうな まあメモのノートファイルであるとかですね重要ない 情報はすべて抜き取られてアイディアとかリソースの中に入っていくというような形になる ので基本的に私はですねどんどんどんどん面白いと思った内容を追加すればもう勝手に AIがやってくれるとそういうような感じになっております でですね最近YouTubeも当然ですね 非常に重要なソースというような形になっておりますので このYouTubeからですね簡単に情報を取得できるようになっております でここにですねこれマスタリングクロードコード in30 minutesっていうですねアンスロピックの公式の チャンネルになるんですけれども これでですね例えばこの動画をセーブしたいと思った場合はですね このエクステンションこれですね これを使うことになります これをですね このYT Obsidianっていうエクステンションなんですけど これ私が自分で あのバイブコーディングで作ったエクステンションなんですけれども まあ15分ぐらいでできたものなんですけれども これをですね 使うことによって このように 自動的にですね このYouTubeの内容を文字起こしして それをですね このYouTubeの内容を自動的にですね Mac Whisperというですねアプリに送って このような形で文字起こしが出るというような形になっております 結構長い内容なんですけれどもきっちり内容ができると でここから先はですね手動にどうしてもなってしまうんですけど 基本的にはここからエクスポートでMDファイルこれをですね出力しまして でこれを直接オブシディアンの中に落とし込むと もちろんスマホからですねあのすぐノートを作ることもできるんですけれども今スマホの画面も出てると思うんですけれどもこのクイックキャプチャーオブシディアンというですねアプリを使いましてここで例えばですね AI エージェントの文脈 の バラなる どうかこれがなんかそのいいアイディアを思いついたツールじゃないですか でそれでこれでこのクイックキャプチャーアプリを開いて でこのように打ち込むじゃないですか でこれでセンドボタンを押すとですね どうなるか はい今ですねこのオブシディアンの方に出ましたけれども 3月30日AIエージェントの文脈エンジンのさらなる自動化みたいな感じで そこでですねMDファイルがObsidianの方に入って で先ほどと同じように全てAIによってプロセスされて それぞれのフォルダの中に入っていくと そういうような形になっております じゃあさっきのですねコンテクストエンジンをどうやって使うのかというのを 実際に見せていきたいんですけどこれはクロードなんですけれども じゃあ試しに私のオブシディアンの中にある情報を用いて 私がつきそうなテクノロジーを5点ほど上げて ちょっとどういう風になるか見てみましょうか 考えていることユーザーのオブシディアンのデータから推測される技術的な好みを特定する ちょっと何が出るかよくわからないんでちょっと怖いんですけれど 基本的にはですね先ほどのマイコンテクスト オブシディアンのマイコンテクストを読み込んでですね 私がどういう人物か分かった上で回答してくれると でこれはですね同じ動きをジェミニとかチャットGPTでも指することができます 当然のことながらオープンクローにも同じような指示を出しております このようにリオの価値観を精査しテクノロジー提案を構想中と ユーザーのプロフィールを分析し哲学に合致したテクノロジーを厳選したと なるほど このようにですね 例えばこれですね OP1を持っているなら自然な拡張 ティーネージエンジニアリングのOPX1というシンセサイザーというかシークエンサーみたいなのがあるんですけれども それがいいんじゃないかと言っているんですね 私がOP1というシンセサイザー ここにあるんですけれどもこれを持っているってことを知っているので こういった形で私がティーネージエンジニアリングというメーカーが好きだということを知っているということですね リマーカブルペーパープロだとか ホームアシスタントでオープンクローオスカーで すでにローカルAIを走らせているなら 次は環境制御の自動化をしたらどうだ というような形でホームアシスタントの おすすめをしたりとかですね ゲーム好きだということが知られているので アナログポケットというものを 提案してきたりとか あとは3Dプリンターとかどうだと 私実際3Dプリンター持ってるんで これはAIにはまだ教えてないことなんですけど 3Dプリンターを持っているので これはかなり角度の高い提案なんじゃないかなと思います なので見ての通りですね AI私が何も説明しなくても勝手にコンテクスト読んで 勝手にいろいろなことをやってくれるというようなことになるんですね 当然クロードとかジェミニとかチャットGPTとか他のAIツールとか 基本的にですね同じような動きができるんですよ でこれどういうふうに動いているのかって話なんですけど どのですねAIツールでもあるんですけれども MCPサーバーというものを使ってます クロードの場合はですねこのセッティングの中のデベロッパーというところにありまして ここにですねこのオブシディアン用のMCPサーバーを設定しております でこれあのMCPサーバーってよく知らない人は なんじゃそれなんかものすごくめんどくさいんじゃないかって思われると思うんですけれども MCPサーバーの設定ってものすごく簡単なんですよ 基本的にこのクロードのルートフォルダの中にあるこのクロードデスクトップコンフィグジェイソンっていう設定ファイルがあるんですけれども これをですね数行書くだけで基本的に実装できるものになります 見せても大丈夫なもんだと思うんでもう見せちゃいますけれど 基本的にはこのようにmcpサーバーを宣言してあげて で名前をつけてあげて どういったファイルシステムを使って 私のこれがObsidianのフォルダーのパスなんですけれども これを使ってアクセスしてくださいよというような形の指示が出ております これは基本的にクロードとかジェミニとか とにかくチャットボットにお願いすれば基本的に出してくれるコードになりますので よくわからない方はそちらのAIチャットボットの方にお願いしてコードしてもらえれば 普通にできるという内容になりまして に簡単になりますでこちらがですねあの私が 使っているオープンクローなんですけれども オープンクローもですね基本的にあの私の オブシディアンのデータベースにアクセスが 可能なっておりましてこちらはですね スキル を使っておりましてこのオブシディアン cli オブシディアンと言われるスキル なんですけどこちらを使っておりますで こちらを使うことによって私のオブシティアン の ボールドに自由にアクセスできるようになって ちょうどですね、クエン3.5のオブシディアンのですね、プロセスの仕方はちょっと気に食わなかったので、 ちょっとこれどうにかしてよってことをお願いして、いろいろ問題に当たってもらってたんですけれども、 そういった形でですね、オープンクローも私に対して質問を答える時だとか、 あるいはですね、文脈が必要なタスクをこなす時に自動的にオブシディアンを見に行くというような形になっております。 というわけでですね、図表にこういうふうに出す通り、このような形でありとあらゆる場所からですね、データを集めて、 それをオプシリアに一旦集約。 それをですね、各AIツールが読みやすいような書体でですね、メンテナンスをしながら、 基本的にAIツールに必要に応じて読み込ませるというような形で運用しております。 でそのAIたちが1回ですね私がお願いしたタスクとかでですね新しい情報を得たりとか新しい学びがあったら さらにそのAIツールたちがこのオブシディアに戻ってきて新たな情報を追加すると そういった情報のループというのがですね出来上がっているというような形になりまして 基本的にですねどこにでも持ち歩けるAI用の文脈エンジンがこのようにして機能しているというような形になります オブシディアンのですね このAIコンテクストエンジンの構造をですね どうやって作ったのかっていうと 基本的にはオープンクローと相談してやったんですけれども 中身 最初のですね このオブシディアンのコンテクストエンジンの中身を作るときに やったことがいくつかあってですね まず一つはApple Noteの中身と あとNotionに私はもともとですね いろいろな情報を格納してたんですけれども それをですね、まるっとコピーして、で、Obsidianの中に入れました。 で、基本的にですね、Obsidianはインポーターというですね、プラグインを使えばですね、 NotionとかApple Noteから簡単にですね、情報を移せるようになっておりますので、 それを利用させてもらいました。 で、もう一つ非常に大事なことがありまして、 皆さんですね、いろんなAIチャットボット使ってると思うんですけど、 必ずメインのAIチャットボットっていると思うんですね。 まあそれがクロードであったりとか、チャットGPTであったりとか、 ジェミニであったりとかすると思うんですけれども、 彼らにですね、基本的に今あなたが私のことで知っていることを全てノートにしてまとめてって依頼するんですよ。 パーソナルな文脈を全て文書化してほしいってお願いしてください。 それをもとにですね、このマイコンテクスト、これですね。 コンテクストの内容を構築していきました。 これによって今まで蓄積されたAIの知っている内容というのを全て集約して一箇所にまとめて、 余計な情報だとか重複している内容とかはAIに精査させて、基本的に整理をさせたというような形で、 初期のオブシリアンの文脈エンジンを構築していきました。 基本的に過去の試算が全て引き継がれているということですね。 なので基本的には1000件近いメモを基本的にはコストゼロで全て移行が完了したと。 そんなに時間もかからなかったです でですね他に解説したいことがいくつかありまして オブシディアンのボールとの掃除ということでですね 毎日ですね多分午前3時か4時ぐらいに毎日動くようになっておりまして このオープンクローのスクリプトがここにあるんですけど これが毎日勝手に走ると当然無料なんですけれど 自動的にオブシディアンのですねインボックス中を読み込んで その中の情報をちゃんと分析して精査して振り分けてくれると そういった動きをしてくれるようになっております これはもう一回設定してしまえばずっと続けてくれるタスクになりますので 完全な自動化を成し遂げているというような形になります さらにあんまりやらせたくはないんですけれども 基本的には私の場合クロードコーワークを使って 一回ですね大掃除させてますあの壊れたリンクだとかあとは特に内容が入ってないですね壊れた メモだとかですね あるいはまあいろいろあのデータベースでほっとくとゴミデータが溜まってたりとかですね まあ重複が溜まっていったりとかするんですけれどもまあそういったですね大規模な大掃除を1 週間に1回クロードコーワークにさせています これによって基本的にはですねあのコンテクストエンジンをまきれいに保つというような形でまぁ 普段はローカルAIで無料でやってるんですけれども 週に1回ですね こちらも無料ではないですけれども 基本的にサブスクしてればできることではあるんですけれども 完全にタダではないということで 週1回程度のお掃除という形で クロードコーワークにスケジューラーを使ってさせているというような形になっています 毎朝起きたら前日の散らかった思考が整理されていると 基本的にはどんなAIチャットとかAIツールを用いてもですね コピペ不要背景説明不要というような形のものが出来上がっているということが言えると思います 最悪でもですねこのような形で全てのですね情報がつながっておりますし しかもこのスマートルックアップというプラグインを使うことによって 例えばAIエリジェントとかですねもうちょっと文脈エンジンとか入れてみましょうか このですねプラグインスマートルックアップを使うことによってこれに関連しているですね記事をすべてこのような形で簡単にですねサーチすることができますので もしですね最悪の場合オプシディアンが直接読めない AIツールが読めないという場合でも簡単にですね 必要な情報を見つけてこれをコッペすることによって フロンプと一時頑張るのではなく もう存在する情報を簡単にコッペするだけで AIに全ての背景情報を説明することができると 常にそれが最新に保たれているというような仕組みができているのが 分かっていただけたと思います 最後にもう一つのデザインの秘訣を説明しておきたいんですけれども 見ての通りですね これそれぞれのメモノートっていうのはそんなに大きくないんですよ 結構ですね このような形で 必要な情報だけ最小限の情報だけ 小分けにされているというような形で このコンテクストにあるメモもかなりですね 細かく分かれているのが分かると思います これなんでだと思います これは基本的にハルシネーションを抑えるためですね あまりにもですね 大量の情報を一つのノートに大量の情報を入れちゃうと AIってそのノートの中身を全部読みに行っちゃうんで そうするとですね 例えば私の価値観だけを知りたいっていう時に このプロフェッショナルアイデンティティとか テクニカルセットアップの情報まで一緒に 一つのコンテクストのノートに入っていたとしたら それ全部読んじゃうんですよAIって それって必要のない情報なんですねそのAIのその時のタスクに対しては なのでわざと分けてます わざと分けてこの目次を使って必要な情報があるところに直接飛んでもらって必要な情報だけ取ると それによってAPIの例えばクラウドAIを使った時のAPIコストの低減だとか ハルシネーションの可能性を抑えるだとかですね 余計な情報をAIに与えないためにわざとですね細かくこのコンテクストファイルとかですねアイディアファイルとかを切ってます もちろん手動でやってるわけではなくてAIにその情報をですねぶつ切りにするときにそういった形で比較的細かく分けると そしてもしこのコンテキストファイルがものすごく長くなるようだったら新しいノートを生成して必ず一つ一つのノートは短くするようにというような指示を出しております。 このコンテキストウィンドウの無駄遣いをしないという設計がですね出力の品質を守ることにつながるわけですね。 これによってですね正直な話これってあのもう本当に秘伝の種みたいなもので あのかなりですね他のAIを使っている方と比べて有利な立場にあるなって私自身思ってまして 本当にですねAIを使うときに簡単なんですよ 私の必要なコンテクストで出力を出してくれるという風になっておりますので 非常にですね高品質そして私のニーズに合った内容を出してくれるという素晴らしいですね このコンテクストエンジンを使い始めてから 本当にですね AIを使う時の手間が減りました 皆さんもですね ここまで聞いていただいた以上 これがですね どれだけパワフルな設計なのかというのが 分かっていただけると思いますし 基本的にObsidianアプリは無料になりますので 誰でも使える 作れるというような内容のものになっております 今日話したシステム セットアップ自体は 数時間でできるんですよ でもこれの本当の価値は今日じゃなくて半年後とか1年後に必ず出ます 毎日ゼロから始める人ゼロからプロンプトを打って文脈を説明する人と6ヶ月分の思考 意思決定プロジェクト文脈が蓄積されたボールトを持つ人文脈エンジンを持つ人 同じモデルを使っていてもAIの実力が全く違う出力の人が全く違うっていうのがわかると思います これは本当にもうスキルの格差じゃなくて インフラの格差なんですよ このインフラ本当にただのアイディアなんですね 誰でも作れる ただ作る必要に気づかなきゃいけない そして作れるということに気づかなきゃいけない そして実際に作らなきゃいけない でも一回作ってしまえば特定のプラットフォームに閉じ込められていない どのAIを使っても持ち運べる 会社が変わっても消えない そんな文脈の宝庫が作れるということになるんですね 皆さん設計してみてください。皆さんの思考は消えていい情報じゃないんですよ。 ただやはりそういった日々の思考、文脈、知識とかいうのをですね、やっぱり積極的に残して、 自分のですね、人としてのアイデンティティ、そして考え方とかですね、そういった形をデジタルの形に落とし込むやっぱりアイディア、工夫が必要なんですね。 この工夫の一つとして、このコンテクストエンジンありだと思うんですよ。 というわけで本日はですね、AIエージェント、そしてAIツールがどんどんどんどん勃起していく中、 どのようにして、自分の個性とか人間の部分をどれだけAIに分かってもらって、 努力を減らして、そしてAIの出力の質を上げて、さらに人として、人間としての文脈、知識、生き方、働き方、 そういった文脈をデジタルのフットプリントに落とし込んで、自分のアセット、資産を作っていくのか。 というですね、コンテクストエンジン、文脈エンジンの設計の話をさせていただきました。 それでは次回の動画でまたお会いしましょう。 それでは。 ご視聴ありがとうございました