Obsidian × AI導入の成果

機械学習の社会実装勉強会第51回 (https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/370282/) の発表資料です。

Transcript

1. Obsidian × AI導入の成果 ~ 3ヶ月試してみた ~ 機械学習の社会実装勉強会 第51回 Yoshitaka Yamazaki 2025-09-27
2. Yoshitaka Yamazaki 経歴 学生時代は生命現象のシミュレーションと解析 自社開発企業でインフラエンジニア AWS, terraform, k8s AIスタートアップでエンジニア 趣味 ゴルフ 自己紹介 2
3. Obsidian × AIで実現する知識管理 手動記録とAI分析の最適な役割分担 継続的な振り返りで現状に向き合い、成長を加速 本日のサマリー 3
4. 1. 導入前の課題 2. Obsidian × AI選択理由 3. 実際の活用法 4. AI振り返り自動化 5. 実績と効果 6. 課題と改善、導入ガイド アジェンダ 4
5. 転職による心機一転 2025年7月: 自社開発のインフラからAIスタートアップへ転職 AI活用 Obsidian + Cursorなどが話題になり、ちょっと興味ある AIを日常に落とし込む経験の一つ 導入前の課題 5
6. チームの一員から多様な役割へ 前職: スクラム開発（チームでのタスク管理） 現職: 3人のスタートアップ（個人での自己管理が必須） 複雑化した業務範囲 インフラ・パフォーマンス分析 API設計・開発 アーキテクチャ設計 プロダクト開発 役割変化による新たな課題 6
7. 急務となった問題 「タスクに追われて気付いたら時間が経っていた」 「自分のタスクを自分で管理する必要がある」 「多岐にわたる知見を適切にまとめて自分の糧にしたい」 「情報が散在して優先度がわからない」 情報の散在: 複数ツールに情報が分散 優先度不明: 何から手を付けるべきかわからない 振り返り不足: 過去の知見を活かせない 一般的な知識管理の課題 7
8. 「知識を育てる」ための設計思想 データはあなたのもの Local-first: すべてシンプルなMarkdownファイル オフライン完結: ネットがなくても全機能が使える 知識をネットワークとして育てる Networked Thought: ノートは孤立したページではなく相互関連するノード 双方向リンク: [[wikiリンク]]で知識をつなぐ ユーザーに委ねる柔軟性 拡張可能: プラグイン・テーマで自由にカスタマイズ 個人最適: 決まった正解を押しつけず、最適なワークフローを構築 Obsidianとは 8
9. ある記事との出会い 転職直前に「先週何したっけ？」をゼロに：Obsidian + Claude Codeを業務アシスタントにを見 つける なぜObsidianを選んだか Local-first: データが手元にある安心感（企業プロジェクト情報も安全） プレーンテキスト: 将来的な移行リスクが低い 拡張性: プラグインとAI連携の柔軟性 vimキーバインド: vimmerとして Obsidian × AI選択理由 9
10. 人間とAIの役割分離 人間: 日々の直感的記録、判断、創造 AI: 散在した情報を整理し、知識として体系化 継続可能性を重視 手動記録: 記録すること自体は簡単、継続が鍵 AI振り返り: 人間は記録、AIは分析・構造化 立ち返りの価値: 新技術に触れ続ける中で過去に立ち返れる AI統合の設計思想 10
11. システム構成 obsidian/ ├── daily_note/ # 日次記録 (core plugin) ├── knowledge/ # 技術知見蓄積 ├── monthly_note/ # 月次振り返り (generated by AI) ├── projects/ # プロジェクト別管理 └── weekly_note/ # 週次振り返り (generated by AI) 使用プラグイン daily note: テンプレートを元に作成 thino: メモをdaily_noteに追記 実際の活用法 11
12. ファイル構成 (daily_note/YYMMDD.md) ## MTG・Discussion - 週次定例会議 - 今週の優先事項確認 ## Today task - [ ] プロジェクトA（ECサービス） - [/] 機能改善の調査 - [ ] プロジェクトB（データ分析基盤） - [x] パフォーマンス最適化 ## thino - 09:26 新しいフレームワークの学習提案 daily_note 12
13. 状態管理で進捗を明確化 [x] 完了 [ ] 未完了 [/] 部分完了・進行中 記録の特徴 プロジェクト別のタスク管理 MTG・Discussionでの会話記録 thinoセクションでの気づきメモ 継続習慣：朝夕5分のルーティン タスク管理の3状態システム 13
14. knowledge and projects 途中参加プロジェクト: 概要を素早くまとめる 技術選定: 一般的な知見を体系的に残す 知識の再利用: 過去の経験を新しいプロジェクトに活用 plugin MCP tools: Local mcp server projectレポジトリからの活用 14
15. 人間とAIの適切な役割分担 記録のハードルを下げることが最重要 朝夕5分の簡単な記録習慣 複雑な分析はAIに任せる 人間は記録、AIは分析という明確な分担 人間：日々の直感的な記録と判断 AI：タスク集計、傾向分析、改善提案の生成 ルーティン 朝: 前日の振り返り・今日の優先度設定 夜: 今日の進捗記録・明日への準備 継続性 15
16. 週次振り返り自動化の仕組み コマンド: /weekly-summary AIへの指示内容（要約）: 先週の全daily_noteから以下を抽出・分析してください： 1. 日毎の作業内容を整理 2. 良かった点・改善点を分析 3. 改善への具体的アクションを提案 4. 四半期目標の進捗確認 5. thino記録の集計 ファイルは、`weekly_note/YYMMDD.md`にMarkdown形式で出力してください。 AI振り返り自動化 16
17. 良かった点: 複数プロジェクト並行管理（プロジェクトA、B、C） 技術課題解決力（API冪等性対応） 改善すべき点: thino記録不足（1/5日のみ） 具体的アクション: 毎日のthino記録習慣化 週次振り返り例 17
18. コマンド: /monthly-summary AIへの指示内容（要約）: 先月の全weekly_note + daily_noteから以下を生成： 1. KPIダッシュボード（完了率、記録率を自動計算） 2. プロジェクト進捗サマリー（テーブル形式） 3. START-STOP-CONTINUE分析 4. タスク完了率の詳細分析（[x] [/] [ ]を自動集計） 5. 来月の最優先アクション3つを提案 ファイルは、`monthly_note/YYMM.md`にMarkdown形式で出力してください。 月次振り返り自動化の仕組み 18
19. KPIダッシュボード出力例 タスク完了率: ████████░░ 74.7% (127/170) thino記録率: ███░░░░░░░ 25.0% (5/20日) プロジェクト: 1/3 完了 START-STOP-CONTINUEで改善サイクル START: 毎日のthino記録習慣 STOP: 記録習慣の中断パターン CONTINUE: 複数プロジェクト並行管理 月次振り返り例 19
20. AI活用のバランス 人間: 日々の直感的記録、判断、創造 AI: 週次・月次レポート生成、KPI自動算出、知見の可視化 知識管理の全体像 daily_note/: 日々の記録（人間主導） knowledge/: 技術知見の体系的蓄積（人間+AI） projects/: プロジェクト別ドキュメント（人間+AI） AI支援は構造化と分析に特化 AIは週次・月次の振り返りや知見の集約と抽出 日常の記録作業にAIは不要（継続性重視） Human-AI協調の設計 20
21. 毎月10分で振り返り完了 コマンド1つで構造化された振り返り 成長の可視化 タスク完了率: 65% → 74.7% に向上 知識の再利用効果: 類似課題の解決パターンを30秒で発見・適用 継続的な改善サイクル START-STOP-CONTINUEで月次改善 KPIダッシュボードで進捗を定量化 実績と効果 21
22. 直面した課題 タスク完了率の低さ 実績: 月間完了率約65%（部分完了・継続タスクが多い） 要因: タスクの粒度調整、見積もり精度の向上が必要 記録習慣の定着不足 実績: 記録継続率25%（目標70%） 対策: 記録コマンドの簡略化 課題と改善 22
23. 持続可能性の設計原則 1. 完璧を求めず継続を優先 2. 人間とAIの役割を明確に分離 3. 立ち返ることのできるシステム設計 4. 記録は簡単、振り返りはAI支援 学んだこと 23
24. 最小構成で始める3ステップ 1. 今日: Obsidian + daily noteテンプレート設定（5分） 2. 1週間後: AI連携、初回の週次振り返り実行 3. 1ヶ月後: monthly-summaryコマンド設定、KPI確認 導入ガイド 24
25. 「記録は簡単、立ち返りが価値」 昨日の自分への問い: なぜこの技術選定をした？ → 過程が残っている 先月の課題の再発防止: 日々の業務では気付けない自分の課題・改善点への示唆 成長の可視化: 理解に数日かかっていたことが、今は実装まで容易 立ち返りの価値 25
26. ありがとうございました
27. M3 Tech Blog - ObsidianとClaude Codeでナレッジ管理 Claude Code公式ドキュメント Obsidian公式サイト 参考資料