概要
https://blog.shibayu36.org/entry/2025/07/30/092458
詳細内容
## AIで調査した技術知識を忘れないようにObsidianに自動でまとめ直す
https://blog.shibayu36.org/entry/2025/07/30/092458
開発者がAI活用で得た技術知識の忘れやすさを解消するため、AIに調査結果から汎用的な知識を抽出し、Obsidianへ体系的に自動でまとめるワークフローを提案します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI開発ワークフロー, 知識管理, Obsidian, プロンプトエンジニアリング, Claude Code]]
ChatGPTやClaude Codeのような生成AIを活用した技術調査は、圧倒的な速度で情報に到達できる反面、その知識が頭に定着しにくく、同じ問題を再調査する非効率につながるという課題が生じています。これは、AIが高速に結論を導き出すため、人間が自分で深く思考するプロセスが省略されがちである点が原因です。
本記事では、この「AIによる知識の瞬時な忘却」という問題に対処するため、Obsidianを活用した効果的な知識管理ワークフローを提案しています。中心となるのは、AIに調査結果から**汎用的な技術知識のみを抽出し、体系的な形式でObsidianに自動的に要約・保存させる**という具体的な手法です。
そのために、筆者は「ベテランの技術系編集者」としての役割をAIに与える詳細なプロンプトを設計しました。このプロンプトには、プロジェクト固有情報を排除し、Web上の一次情報で内容の正当性をクロスチェックする指示が含まれています。さらに、出力形式として、背景、要点、詳細、落とし穴／アンチパターン、判断基準、参考文献といった、再利用しやすい標準的なMarkdownセクション構成を厳密に指定することで、情報の質と構造を確保しています。
また、Claude Codeの`additionalDirectories`設定を使いObsidianのディレクトリを直接AIに操作させることで、生成されたメモを自動的にファイルとして保存できるようにし、`/memo-tech`のようなスラッシュコマンドでこの一連の作業を容易にトリガーできる点が特筆されます。これにより、開発者はAIが生成した知識メモを効率的に自身のパーソナルナレッジベースに蓄積し、必要な時にObsidian内で迅速に検索・参照することが可能となります。
このアプローチは、AIがもたらす開発速度と、人間が知識を定着させ、再活用する能力とのギャップを埋めるものです。単なるメモではなく、AIに検証・構造化された質の高いナレッジベースを構築することで、開発者は同じ調査に時間を費やすことなく、より本質的な問題解決に集中できるようになり、長期的な生産性向上に大きく寄与すると言えるでしょう。