テキスト管理とAI分析を「分ける」
おはようございます。東京・練馬の税理士、村田龍矢です。
今日は、テキスト管理とAI分析を「分ける」。数年かけてたどり着いた、一生モノの学びの「型」、というお話。
「これだけ」を決める必要はない
生成AIと名前がついているサービスはたくさんありますね。
有名なChatGPTをはじめとして、Gemini、Copilot、Claudeとかも。
時々に応じて、このサービスが一番性能がいいとか、これからはこのサービス以外はオワコンだとか、
まぁ色々と言っている人たちがいます。
そのたびに、今まで使っていたサービスを辞めて新しいサービスに切り替え、
数か月後にはまた違うサービスに乗り移る。
これでは、落ち着きませんね。
生成AIのサービスは、これからもドンドン新しいものが出てくるでしょうし、
技術革新が起きれば更なる性能の向上だってありうる。
いちいち新しい情報にキャッチアップしていくとなると、少しうんざりします。
だからこそ、使う生成AIについて、「これだけ」使うと決める必要はないと思っています。
割り切る、こだわりを捨てる
一番最初に使った生成AIはChatGPTでした。
その後、Copilotを少し触ってみて、「うん、違うな」と。
比較の意味でGeminiに課金し、流れでNotebook LMも使い、
最近、Claudeをパソコンにインストールしました。
そして、ChatGPTはだんだんと使用頻度が減り、ついにはサブスクを解約。
自身のこれからのインプットに使えればと思い、ローカルAIにも手を出し、
LM StudioとSilly Tavernを触ってみるも、
設定の複雑さや処理能力の低さにガマンがならず放り出し、
「Obsidian」に流れ着きました。
ある意味、割り切りです。そして、こだわらない。
自分がお気に入りのAIを使えばいいのです。
「これまで使っていたんだから、作業時間もかかっているし」と思い、
同じツールにこだわっていても仕方がないのです。
「お気に入り」は日々変わるものですからね。
それよりも、自分の目標に向けて、よりふさわしいツールが生まれたら躊躇なくそちらに乗り換える。
この辺、私はサブスクは1か月契約が基本です。
いや、1年契約の方が総体では金額は安いですよ。
でも、1年分のお金を払ったら、それこそ期間が過ぎるまで辞められないでしょう。
1か月ごとの課金なら、「これはもういいや」と思ったら即、やめることができるのです。
フレキシブル優先です。
自分で「型」を創る
自分の学びに生成AIを利用したいと常々考えていて。
ああでもないこうでもないと試行錯誤を続け、ようやく「型」を見つけつつあります。
ツールは2つ必要で、
・大本の「テキスト」を管理するモノ
・テキストを抽出し、分析するモノ
これらをそれぞれ何を当て込むか。
テキストを管理する担当が「Obsidian」、
抽出、分析担当が「Gemini」「NotebookLM」あるいは「Claude」。
Obsidianはただ、メモを分類して保管するだけ。大本のファイルはパソコンのハードディスクにあり、有償サービスを使えばスマホでも別のパソコンでも同期して閲覧可能。
Obsidianからメモを取り出し、GeminiやClaudeに提供。分析をかける。
GeminiとClaudeは、微妙にアウトプットの質が違うそうで、同じテーマでそれぞれに分析をしてもらっても面白そう。
アウトプットは、またObsidianに保管しておく。
Obsidianにて保管するテキストは、Pythonを活用してなるべく収集のプロセスを自動化しておく。
流れはこんな感じ。
自分が持っている情報をPythonを利用してテキスト化
→Obsidianに整理して保管
→GeminiやClaudeで分析
→Obsidianで整理して保管
→パソコンやスマホでいつでも参照
・・・と、ようやくここまでたどり着きました。
数年間かけて、やっと「型」が見つかりました。
コツは、生成AIに提供するテキストを「別管理」していることにあると考えていまして、
こうしておけば、「新しい優秀な生成AI」が誕生しても、即座に乗り換えることができます。
大本のテキストとアウトプットは、生成AIとは分けてObsidianで管理していますので、
「今日からこっちのAIで分析お願いね」とサクッと乗り換え可能・・・なはず。
自分で「型」を見つけることは時間もかかって大変ですが、一度作ってしまえばあとは型を回すだけ。
ようやく型を存分に回すことができるようになって、ワクワクしています。
【編集後記】
昨日は午前中はブログ更新と自重トレーニング。
午後からはお客さまにご報告する資料を作成。
夕食後は生成AIの研究。