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Obsidian × AI導入の成果

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。

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Yoshitaka Yamazaki

September 26, 2025
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Transcript

  1. 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
  2. 「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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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