最近、「Obsidian × Claude Codeで第二の脳を作ろう」という記事が海外を中心にかなり話題になっています。
AIに記憶を持たせる方法が、実は大きく2種類あるという話です。
Contents
「溜める場所」が違う、2つのアプローチ
① LLM Wiki方式（話題のObsidian×Claude Code）
- 記事や調査メモをObsidianのフォルダに放り込む
- Claude Codeがそのファイルを読みに行って、自動でWikiを構築・更新してくれる
- イメージ：「育てていく図書館」
- 素材を入れるほどAIの答えが精度を増していく
② スキルファイル方式
- AIに最初から「あなたはこういう人に向けて、こういうトーンで、こういう仕事をする」と定義したファイルを持たせる
- 会話のたびにAIが読み込むので、毎回説明し直す必要がない
- イメージ：「育てた優秀なスタッフ」に近い
両方とも「AIに文脈を持たせる」という目的は同じですが、「何を・どこに・どう溜めるか」が異なります。
私がスキルファイル方式を選んでいる理由
筆者がAIに求めているのは「知識の蓄積」よりも「毎回同じ前提で動いてくれること」です。
現在、用途別にスキルファイルを分けており、以下のような構成です：
- Instagramのストーリーズ用
- note記事用
- Threads投稿用
各ファイルに「誰に向けて」「どんな言葉で」「何を大事にして書くか」を定義しています。
LLM Wiki方式が向いているのはこんな人
特定の専門分野を長期間かけて深掘りしている人（研究者や業界知識を体系化したいコンサルタント）には、知識が複利的に積み上がるLLM Wiki方式が向いています。
一方、コンテンツ制作やクライアント対応が中心で、「毎回ゼロから説明するのをなくしたい」という方にはスキルファイル方式のほうが即効性があるかもしれません。
「正しい使い方」より「続く使い方」を
AIツールについて、どれが最強かという方向に話が行きがちですが、実際には続けられる仕組みが一番強いです。
どれだけ優れたセットアップをしても、日常に組み込めなければ意味がありません。まず「自分がどんな場面でAIに助けてほしいか」を一つ決めて、小さく始めるのが現実的です。
「まず触って慣れる。その後で、自分にあった方法を見つけていく！」
筆者も最初は一つのスキルファイルから始めて、現在は20個以上になっています!
