2026年4月9日木曜日

Geminiレビュー|チャット単体では分かりにくいけど、周辺機能込みで見るとかなり強い

 ※この記事は2026年4月時点の使用感です。

AI系の機能や使い勝手は更新が速いため、その時点の実運用メモとして読んでください。

ここ最近、ChatGPT Plus と Codex の使用感を書いてきた。
自分の中では、ChatGPT Plus は入口として強い。
Codex は手を動かす作業担当として強い。
この2つは、役割がかなりはっきりしている。

その流れで Gemini を考えると、少し評価の仕方が違うAIだと感じている。

Gemini は、チャット単体の感触だけで見ると少し分かりにくい。
でも実際に使っていると、YouTube要約・情報収集・Google周辺機能・画像生成 のような周辺まで含めた時に、かなり印象が変わる。

今のところ自分の中では、
「一番好きな会話AI」 というより、
「1つだけ課金を残すなら候補に入るくらい、使える範囲が広いAI」
という評価に近い。


Geminiは、チャット単体で見ると評価しにくい

Gemini を会話AIとしてだけ見ると、正直少し評価しにくいところがある。

壁打ちなら ChatGPT Plus の方が軽いと感じることがある。
深い整理や構造化なら Claude の方が刺さる場面もある。

だから、チャット欄だけを見て
「一番これが強い」
と言うのは少し違う気がしている。

ただ、それで Gemini が弱いという話でもない。
問題は、評価軸が少し違うこと だった。


情報収集の「とっかかり」として、かなり使いやすい

Gemini でまず助かっているのは、情報収集の入口としての使いやすさだった。

朝にざっくり状況をつかみたい時や、今どこを見ればいいかの見当をつけたい時に使うことが多い。
最初から厳密な結論を出してもらうというより、

  • 今日どこを見ればよさそうか
  • 何が話題になっているか
  • ざっくり何が起きているか

このあたりをつかむ入口としてかなり便利だった。

もちろん、そのまま全部を信じるわけではない。
少し盛り気味だったり、細かい精度が怪しい時もある。

でも逆に言うと、そこを理解したうえで
「最初のとっかかり役」
として置くとかなり使いやすい。

Gemini は、最終判断役ではなく、
最初に景色を見せてくれる役
に近い。


YouTube要約は、今でもかなり外しにくい

Gemini を残したくなる理由のひとつが、YouTube要約だ。

長い動画の内容をざっくりつかみたい時。
気になる動画の論点だけ先に見たい時。
動画を見た後でメモ化したい時。

この流れでは Gemini がかなり使いやすい。

ここは単純な賢さの話というより、
動画を見る前後の流れに自然に入れるかどうか
が大きい。

実際、自分の中では
「YouTube要約だけでも Gemini を外しにくい」
と感じるくらいには実用性がある。


Google周辺込みで見ると、評価がかなり変わる

Gemini を使っていて強く感じるのは、単独のチャットAIとして見るより、Google周辺込みで見た時に評価がかなり変わることだった。

たとえば、

  • 情報収集
  • YouTube要約
  • Google系サービスとの近さ
  • Drive 容量
  • 画像生成
  • 周辺機能

こういうものがまとまって効いてくる。

この意味で Gemini は、
「チャット欄の中だけで勝負するAI」
というより、
「普段の作業環境に広く入り込んでくるAI」
に近い。

だから、チャットの気持ちよさだけで切ってしまうと、少し見誤りやすい。


1つだけ課金を残すなら、候補に入るくらいの汎用性がある

今のところ自分の中で Gemini の評価が高い理由は、ここにある。

1つだけ課金を残すなら、普通は
「一番賢いもの」
を残したくなるかもしれない。

でも実際に毎日使うことを考えると、必要なのは一点突破の強さだけではない。

  • 情報収集に使える
  • YouTube要約に使える
  • Google周辺機能が広い
  • 画像生成まで触れる範囲が広い

この汎用性はかなり大きい。

ChatGPT Plus みたいな入口の軽さとも違う。
Claude みたいな火力とも違う。
でも、「生活や作業の中で使える場面の広さ」 という意味では、Gemini はかなり強いと思っている。


もちろん、弱いところもある

ここまで書くとかなり高評価に見えるけれど、弱いところもある。

会話の主役として見ると、少し物足りない時がある。
話を盛る感じが気になる時もある。
最終判断や厳密な確認は、別のAIや自分の確認を挟みたくなる。

だから自分の中では、
「Gemini だけですべて完結させる」
という使い方ではない。

でも逆に言うと、そこを理解したうえで置き場所を決めるとかなり便利だ。


まとめ

Gemini は、チャット単体で見ると少し評価しにくいAIだと思う。
でも、周辺機能まで含めて見ると、かなり強い。

ChatGPT Plus は入口として強い。
Codex は手を動かす作業担当として強い。
Gemini はそのどちらとも少し違って、
「周辺機能込みで使うと効くAI」
だと思っている。

この違いがあるからこそ、単純な会話比較だけでは少し見えにくい。
でも日常の中へ入れてみると、意外と外しにくい。

情報収集、YouTube要約、Google周辺とのつながり、画像生成まで含めた広さ。
このあたりまで含めると、Gemini の価値はかなり変わって見える。

今のところ自分の中では、
「一番好きな会話AI」
というより、
「1つだけ課金を残すなら候補に入るくらい、使える範囲が広いAI」
という評価に近い。


関連記事

2026年4月8日水曜日

Claude Pro 20ドル運用レビュー|火力は高いが、毎日使うAIではなかった

※この記事は2026年4月時点の使用感です。

AI系の機能や使い勝手は更新が速いため、その時点の実運用メモとして読んでください。

ここ最近、ChatGPT Plus と Codex の使用感を書いた。

自分の中では、ChatGPT Plus は 入口AI だった。
思いつきを投げる。壁打ちする。スマホから戻ってくる。
そういう、毎日雑に使いやすい場所としてかなり強い。

一方で Codex は、手を動かす係 に近い。
ファイルを見て、Vault を整理して、関連記事や handoff メモを更新して、daily に残す。
実際に作業を進める相手としてかなり助かっている。

では Claude はどこに置いているのか。

今の自分の感覚では、Claude は火力が高い
ただし、20ドル前後の課金運用で見ると、雑に長く回すAIというより、使いどころを選ぶAI だと感じている。


深めの整理や構造化ではかなり強い

Claude を使っていてまず感じるのは、長めの文章や複雑な相談を整理する力の強さだ。

まとまっていないメモを読ませて、論点を分けてもらう。
会話の流れを要約してもらう。
Obsidian のメモを前提に、次に何をするか相談する。

こういう場面ではかなり頼りになる。

特に自分の場合、Obsidian にメモを溜めながら AI と一緒に運用を考えているので、長文の文脈を読んで構造化してくれる力はかなりありがたい。

ChatGPT Plus が入口だとすると、Claude はもう少し奥にいる。
思いつきを雑に投げる場所というより、ある程度まとまった素材を渡して、深く整理してもらう場所 という感じがある。


Cowork や Obsidian 運用との相性はかなり良い

Claude 系の強さを一番感じたのは、Cowork や Obsidian と組み合わせて使った時だった。

Vault のメモを前提に、どのメモをどう扱うか相談する。
inbox の整理方針を考える。
ブログ下書きの流れを見てもらう。
スキルの設計を言語化する。

こういう 文脈込みの相談 ではかなり強い。

単発の質問というより、今までの流れを踏まえて、次に何をするかを考える相手として使いやすかった。

だから、Claude は自分にとってかなり重要なAIではある。
少なくとも、Obsidian 運用や長文整理の場面では、今でも頼りたいと思うことが多い。


ただ、制限はかなり気になりやすい

一方で、20ドル前後の課金運用として見ると、制限はかなり気になる。

Claude は火力が高い。
でも、その火力を雑に長く使い続けると、制限が頭をよぎる。

重いモデルを使ったり、長文を何度も読ませたり、Claude Code や Cowork でがっつり作業を進めたりすると、
「このまま続けて大丈夫かな」
と思う場面がある。

これは、回答の質とは別の話だ。

どれだけ賢くても、途中で止まるかもしれないと思うと、頼む作業の粒度が慎重になる。
ちょっとした壁打ちや軽い確認まで全部 Claude に投げるというより、
「ここは Claude に投げる価値があるか」
を考えるようになる。


雑に回す枠ではなく、本命処理に置く方がしっくりきた

使っていてしっくりきたのは、Claude を 本命処理 に置く考え方だった。

たとえば、

  • 長いメモを構造化したい
  • Obsidian の流れを前提に相談したい
  • ブログや方針メモを深めに整理したい
  • 複雑な話を、読みやすい形にほどいてほしい

こういう場面では、Claude に頼みたくなる。

逆に、

  • とりあえず思いつきを投げる
  • 軽い壁打ちをする
  • スマホから雑に話しかける
  • ファイル整理を淡々と進める

このあたりは、別のAIに逃がした方が気が楽だった。

入口は ChatGPT Plus。
ファイル作業は Codex。
深い整理や文脈込みの相談は Claude。

今のところ、このくらいの分け方が自分には合っている。


Claude に寄せすぎないために、Vault 側も整えるようになった

Claude と Obsidian の相性はかなり良い。
ただ、その相性が良いからこそ、Vault 運用を Claude だけに寄せすぎるのは少し怖いとも感じるようになった。

AI は更新が速い。
使い勝手も変わる。
制限もある。
もし特定のAIに運用が寄りすぎると、そのAIが使いにくい時に自分の作業まで止まってしまう。

だから最近は、Vault 側を
「どのAIでも最低限読める形」
に寄せている。

  • Markdown で残す
  • frontmatter は最小限にする
  • inbox は役割を混ぜすぎない
  • handoff メモを残す
  • daily に進捗を残す

こうしておけば、Claude だけでなく、Codex や他のAIにも渡しやすい。

Claude が強いからこそ、全部を Claude に抱え込ませるのではなく、他のAIにも逃がせる形を作っておく
最近はその方が安心感がある。


Codex と比べると、タフさの差も見えてくる

Codex を使うようになって、Claude の位置づけはさらに見えやすくなった。

Codex は、ファイル作業や Vault 整理をかなり長く進めても、体感では制限をあまり気にせず使えている。
もちろん用途が違うので単純比較はできない。

でも、自分の使い方では、
「長く淡々と作業を進める」
という点では Codex の方が気楽だった。

一方で Claude は、1回の整理力や文脈込みの相談でかなり強い。

だから、どちらが上というより、置き場所が違う。
Claude は火力枠。
Codex は実務枠。

この感覚ができてから、無理に Claude へ全部投げようとしなくなった。


20ドル課金で見ると、Claude は「勝負球」に近い

20ドル前後の課金運用で見ると、Claude は自分にとって 勝負球 に近い。

毎日雑に何でも投げるというより、

  • ここは深く整理したい
  • ここは文脈を読んでほしい
  • ここは少し重いけど Claude に頼みたい

という時に使う。

この使い方なら、かなり満足度は高い。

ただし、ChatGPT Plus のような入口AIとして使うには少し重い。
Codex のように長く作業を進める実務担当として使うにも、制限が気になる場面がある。

だから自分の中では、Claude は
「強いけれど、使いどころを選ぶAI」
という位置づけになっている。


まとめ

Claude は、火力が高い。
長文整理、構造化、Obsidian や Cowork を前提にした相談ではかなり頼りになる。

ただ、20ドル前後の課金運用として見ると、雑に長く回すAIではなかった。
制限が気になりやすいので、何でもかんでも投げるより、本命処理に置く方がしっくりきた

ChatGPT Plus が入口AIなら、Codex は手を動かすAI。
そして Claude は、深く整理したい時の火力AI

今のところ、自分の中ではそんな位置づけになっている。

もちろん、これは 2026年4月時点 の使用感だ。
今後の更新や制限の変化で印象は変わるかもしれない。

でも少なくとも今は、Claude はかなり強い。
ただし、20ドル運用では使いどころを選ぶ。
そう感じている。


関連記事

2026年4月7日火曜日

Codexレビュー|ChatGPT Plusが入口なら、Codexは「手を動かす係」だった

 ※この記事は2026年4月時点の使用感です。

AI系の機能や使い勝手は更新が速いため、その時点の実運用メモとして読んでください。

前回、ChatGPT Plus は自分にとって「最強AI」というより、毎日雑に使いやすい入口AIだと書いた。
思いつきを投げる。壁打ちする。スマホから戻ってくる。軽い裏取りの入口にする。
そういう意味で、ChatGPT Plus はかなり日常に近いところにいる。

一方で、最近かなり使うようになってきたのが Codex だ。
Codex は自分の中で、ChatGPT Plus とはかなり役割が違う。

雑に話しかける入口というより、
実際にファイルを読んで、整理して、必要なら反映する「手を動かす係」
に近い。

特に Obsidian の Vault 整理や、ブログまわりの補助メモ整理を任せるようになってから、この違いがかなりはっきりしてきた。

Codexは、会話相手というより作業担当に近い

ChatGPT Plus は、とりあえず話しかける場所として使いやすい。
まだ形になっていないことを投げたり、考えをほぐしたりする時にかなり助かっている。

でも、その後に出てくる作業は少し違う。

  • どのファイルを見るか
  • どのメモを移動するか
  • どこに新しいメモを作るか
  • daily に何を残すか
  • 関連記事や handoff メモをどう更新するか

こういう、実際に手を動かす作業 は Codex にかなり向いていると感じている。

最近だと、Obsidian の inbox に混ざっていたブログ補助メモを別の置き場に分けたり、整理した内容を daily に残したり、関連記事メモを更新したりした。

こういう作業は、ただ相談するだけでは終わらない。
ファイルを見て、どこに何があるか確認して、必要な場所に反映する必要がある。

その意味で Codex は、AIとの会話というより、作業を一緒に進める相手 に近い。

体感ではかなりタフに感じる

体感として大きいのは、Codex がかなりタフなことだった。

Claude は、長文整理や構造化、Obsidian を前提にした相談ではかなり強い。
ただ、自分の使い方だと制限が気になりやすい。

一方で Codex は、体感ではかなり減らない。
正確な比較ではないけれど、自分の使い方では Claude に比べて、かなり長く作業を続けやすい感覚がある。

少なくとも、Vault 整理やブログ補助メモの更新、ファイルまわりの作業をしている範囲では、制限をほとんど気にせず使えている。

これはかなり大きい。

AIを実務に入れると、1回の回答の良さだけでなく、
「そのまま続けられるか」
がかなり効いてくる。

途中で制限が来るかもしれないと思うと、頼む作業の粒度も慎重になる。
逆に、あまり減らない感覚があると、少し重めの作業も気軽に任せやすい。

Codex は、その意味で
「長く作業を進める相手」
としてかなり使いやすい。

ClaudeからObsidianまわりの役割を少しずつ移している

最近は、Claude に寄せていた Obsidian まわりの作業を、少しずつ Codex 側にも移している。

もちろん、Claude が不要になったわけではない。
文脈を含めた相談や、長文の構造化では今でも強いと思っている。

ただ、Vault 運用を特定のAIだけに寄せすぎるのは少し怖い。
AIは更新も速いし、制限もある。
どれか1つが使いにくくなった時に、運用そのものが止まるのは避けたい。

だから最近は、どんなAIでも最低限読める形 を意識して Vault を整えている。

  • Markdown で残す
  • frontmatter は最小限にする
  • inbox は役割を混ぜすぎない
  • handoff メモを残す
  • daily に進捗を残す

こういう地味な整え方をしておくと、Claude でも Codex でも、ある程度引き継ぎやすくなる。

その上で、実際にファイルを触る部分は Codex に寄せていく
今のところ、この分担がかなりしっくりきている。

大きめの作業でも、制限を気にしなくてよかった

Codex のタフさを感じたのは、Vault 整理だけではない。
競馬AIまわりでも、少し大きめの改造や検証用の整理を任せたことがあった。

ファイルを見ながら流れを確認して、必要な修正や整理を進めるような作業だ。

こういう作業は、途中で何度も確認や修正が入る。
Claude でやると内容としては強いのだけど、制限が頭をよぎることがある。
でも Codex では、そのあたりをあまり気にせず進められた。

「ここで止まったら嫌だな」
と思いながら頼むのと、
「とりあえず続けて大丈夫そう」
と思って頼むのでは、作業の出し方がかなり変わる。

Codex は、その意味でも実務寄りのAIになっている。

すべてを Codex に寄せるわけでもない

もちろん、全部を Codex に寄せればいいとは思っていない。

資料読み取りまわりでは、また別の向き不向きがある。
とある検証用のPDFを使った時は、読み取りにはかなり苦労した。
このあたりは、別のAIの方が向いていると感じる場面もあった。

この話は別で書いた方がまとまりそうなので、ここでは細かく広げない。
ただ少なくとも、どの作業でもCodex一択 という感じではない、ということだけは残しておきたい。

ChatGPT Plusが入口なら、Codexは作業を進める係

今の自分の中では、ChatGPT Plus と Codex の役割はかなり違う。

ChatGPT Plus は入口。
思いつきを投げる。壁打ちする。スマホから戻ってくる。軽い整理の起点にする。

Codex は作業担当。
ファイルを見る。Vault を整理する。関連記事や handoff メモを更新する。daily に残す。必要な運用ファイルも触る。

どちらが上という話ではなく、置く場所が違う。
この違いが見えてから、AIの使い分けがかなり楽になった。

入口で考えをほぐして、実務は Codex に渡す。
必要なら Claude で深めに整理する。
資料読み取りや周辺機能は Gemini も使う。

今のところ、この分け方がかなり自分には合っている。

まとめ

Codex を使うようになって、AIは会話相手だけでなく、作業担当にもなる んだと感じるようになった。

ChatGPT Plus は、毎日雑に使いやすい入口。
一方で Codex は、ファイルを見て、整理して、必要なら反映する
「手を動かす係」
としてかなり助かっている。

特に大きいのは、体感としてかなりタフなことだ。
Claude に比べると制限を気にせず長めに作業を進めやすく、この安心感は実務に入れるとかなり効いてくる。

もちろん、すべてを Codex に寄せればいいとは思っていない。
でも、Vault 整理やブログまわりの補助メモ更新、日々の実務を進める相手としては、Codex がかなり強い。

ChatGPT Plus が入口AIなら、Codex は手を動かすAI。
今のところ、自分の中ではそんな位置づけになっている。


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2026年4月6日月曜日

ChatGPT Plusを毎日使って気づいたこと――「最強AI」より「入口AI」だった

 ※この記事は2026年4月時点の使用感です。

AI系の機能や使い勝手は更新が速いため、その時点の実運用メモとして読んでください。

しばらく GPT、Gemini、Claude の使用感を少しずつ書いてみようと思う。
いわゆる性能比較ではなく、実際に課金して毎日使っている人間の、かなり地に足のついた感想として残しておきたい。

AIのレビューというと、新モデルの性能やベンチマーク、できることの派手さに話が寄りやすい。
それももちろん大事だと思う。
でも、毎日使っていると、もう少し地味なところの方が効いてくる。

その中で ChatGPT Plus は、自分にとって
「最強のAI」 というより、
いちばん雑に使いやすい入口
という位置づけになっている。

ChatGPT Plusは、最初に投げる場所になりやすい

今の自分にとって ChatGPT Plus は、何かを考え始める時の起点になっている。

ちゃんとした依頼文を作る前に、とりあえず思いついたことを投げる。
まとまっていない話を壁打ちする。
ちょっとした疑問をその場で確認する。
スマホから雑に話しかける。

こういう使い方がかなりしやすい。

AIはほかにも使っているけれど、最初の一言を投げるハードルという意味では、ChatGPT がいちばん軽い。
これは単純に賢いかどうかの話ではなく、
まだ形になっていないものを受け止めてくれる
という感覚に近い。

音声メモやスマホ運用との相性がかなりいい

ChatGPT Plus を使っていて大きいのは、スマホから入りやすいことだった。
机に向かっていない時でも、思いついたことを話しかけたり、短いメモを投げたりしやすい。

特に自分の場合、考えがまとまる前の段階で使うことが多い。

  • これ、記事になるかな
  • この言い方で合っているかな
  • 今考えていることを少し整理してほしい
  • ざっくり比較してほしい

こういう軽い入口としてかなり使いやすい。

大事なのは、毎回すごい答えを出してもらうことではなく、
思考を止めずに次の一歩へつなげられること
だと思っている。

毎日使うと、「止まりにくさ」がかなり効く

有料で毎日使っていると、性能だけでなく
止まりにくさ
もかなり気になってくる。

自分の体感では、ChatGPT Plus は雑に長く使いやすい。
もちろん制限がないわけではないけれど、日常的な壁打ちや軽い整理では、作業が途切れにくい感覚がある。

処理を待っている間に別のことをしたり、
スマホで一度離れて戻ったり、
別のチャットで軽く相談したり。

こういう戻りやすさは、スペック表には出てこないけれど、使い続けるうえでかなり大きい。

AIを本格的に使い始めると、1回の回答のすごさだけでなく、
作業の流れが止まらないかどうか
がかなり効いてくる。
その点で ChatGPT Plus は、毎日の入口としてかなり安定していると感じている。

軽い裏取りの入口としても使いやすい

ChatGPT Plus は、壁打ちからそのまま軽い裏取りの入口に進みやすいのも助かっている。

もちろん、重要なことは最終的に自分で確認する必要がある。
でも、

  • この言い方は合っているか
  • この話題で見るべき観点は何か
  • ざっくり調べるなら何を確認すればいいか

こういう入口としてはかなり使いやすい。

最初から厳密な調査をするというより、
どこを見ればよさそうかを出してもらう
感じに近い。

自分の中では、論点をほぐす最初の相手、という位置づけになっている。

他のAIと比べると、ChatGPT Plusはかなり手前にいる

ほかのAIにも、それぞれ向いている場面はある。
長文整理や構造化で助かる時もあれば、情報収集や周辺機能込みで便利だと感じる時もある。

その中で ChatGPT Plus は、もっと手前にいる。

  • 深く整理する前の入口
  • 雑に投げる場所
  • 考えをほぐす場所
  • スマホから戻ってきやすい場所

そういう意味で、自分の中ではいちばん日常に近いAIになっている。

月額課金で見ると、「毎日使いやすい」はかなり大きい

ChatGPT Plus に課金していて、自分がいちばん価値を感じているのは、特定の一点突破の強さより、毎日使いやすいこと かもしれない。

毎回最高の回答を求めるというより、毎日の思いつきや、ちょっとした確認や、考え途中の話を受け止めてくれる。
それはかなり地味だけれど、実際には大きい。

AIを課金して使う時、
「すごいことができるか」
だけでなく、
「生活や作業の中にどれだけ自然に入ってくるか」
もかなり重要だと思っている。

ChatGPT Plus は、自分にとってその入口としてかなり強い。

まとめ

ChatGPT Plus は、自分にとって
「最強AI」 というより、
毎日雑に使いやすい入口AI
だった。

深い整理や重い作業で、他のAIに投げたい場面はある。
でも、

  • まず話しかける
  • 思いつきを投げる
  • 壁打ちする
  • 軽く裏取りの入口にする
  • スマホから戻ってくる

このあたりでは、ChatGPT Plus がいちばん使いやすい。

有料で毎日使ってみて感じたのは、強さは派手な一撃だけでは決まらないということだった。
日常の中でどれだけ自然に使えるか。
思考の入口としてどれだけ止まりにくいか。
今のところ、自分にとって ChatGPT Plus の強さはそこにある。

※ここで書いている内容は、2026年4月時点の実運用ベースです。
今後の更新で印象が変わる可能性はあるけれど、少なくとも現時点ではこう感じている。


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2026年4月5日日曜日

Coworkのスキルを増やしていったら、「設計の型」が見えてきた

 Cowork には「スキル」という仕組みがある。

自分がよくやる作業手順をファイルとして書いておくと、AI がそれを読んで、同じ流れで動きやすくなる機能だ。

以前の記事で、最初の1本である blog-manager を作った時の体験を書いた。
あのときは、手順を言語化するのが一番難しい という話だった。

今回は、その後に inbox-triagedaily-updatesave-summary とスキルを増やしていく中で見えてきたことを書いてみる。

結論を先に言うと、どのスキルも結局は同じ流れで動いている ことに気づいた。
そして、最初のスキルで一番迷ったのは、ワークフローをどう分けるか だった。


最初のスキルは、全部入りにしようとして詰まった

blog-manager を作ったとき、最初に書こうとしたのは「ブログ記事を書く手順」全体だった。

ネタ出し、選定、下書き作成、保存。
全部をひとつの流れとして書こうとした。

ところが、実際の運用を考えると、毎回ネタ出しから下書きまで一気にやるわけではない。

  • 今日はネタだけ出しておきたい
  • 前に出したネタの中から1本選んで書きたい
  • 書かないけど、アイデアだけストックしたい

使い方は思っていたよりバラバラだった。

ひとつの手順書に全部を書くと、AI はかなり律儀に最初から最後まで走ろうとする。
「ネタだけ出して」と言っても、下書きまで進もうとしたり、保存先の確認を始めたりする。

やりたいことと、動き方が少しずつズレる。

そこで、ワークフローを

  • A: ネタ出し
  • B: 下書き作成
  • C: アイデア保存

のように分けることにした。
それぞれに 「いつ起動するか」 のトリガーを書いて、独立して動けるようにした。

この 「分ける」判断 が、最初のスキルで一番時間がかかった部分だった。


2本目以降で気づいた「共通の流れ」

blog-manager の後に作ったのは、

  • inbox-triage
  • daily-update
  • save-summary

の3つだった。

作っているうちに、どれも結局同じ流れで動いていることに気づいた。

  1. 何かを読む
    inbox ファイル、会話ログ、blog_ideas.md など
  2. 整理・加工する
    トリアージ、要約、ネタ出しなど
  3. 確認を挟む
    ユーザーに見せて「これでいいか」を聞く
  4. 保存する
    指定のファイルに書き込む

たとえば inbox-triage なら、

  • inbox を読む
  • 整理案を出す
  • 確認する
  • 各ファイルに振り分ける

という流れになる。

daily-update なら、

  • 今日のログを受け取る
  • daily 形式にまとめる
  • 確認する
  • daily ノートに保存する

save-summary も同じだった。

違うのは 何を読むかどう加工するか だけで、骨組みは同じだった。

2本目の inbox-triage を作るとき、最初は白紙から書き始めようとした。
でも途中で、
「これ、blog-manager の一部と構造が同じだな」
と気づいて、そこから流用した。

3本目以降はさらに早くなった。


ワークフローを分けるかどうかの基準も見えてきた

blog-manager はワークフローを複数に分けた。
一方で、inbox-triagedaily-update は分けていない。

この違いはどこから来るのか。
振り返ってみると、基準はかなりシンプルだった。

途中で止めたいことがあるかどうか だ。

blog-manager の場合は、

  • ネタ出しだけで終わりたい日がある
  • 下書きだけ書きたい日もある
  • アイデア保存だけしたい時もある

つまり、途中で止める使い方が普通にある。
だから分けた。

一方で inbox-triage の場合は、

  • inbox を読む
  • 整理案を出す

ここまでは毎回やる。
確認を挟むタイミングはあるけれど、それはワークフロー内の ステップ であって、別ワークフローにするほどではない。

だから分けなかった。

つまり、
「違うタイミングで呼びたい単位」がワークフローの区切りになる
ということだった。

これは作る前には分からなくて、実際に使ってみて
「毎回ネタ出しから始まるのが面倒」
と感じた時に初めて見えてきた。


「確認を挟む」は、どのスキルにも共通で必要だった

もうひとつ、スキルを増やす中で固まってきたルールがある。
それは、AI が勝手に書き込まない ということだった。

inbox-triage では
「勝手に書き込まない・必ず確認を挟む」
を原則として最初に書いた。

これは blog-manager を使っているときに、確認なしにファイルが更新されて
「あれ、変わってる」
となった経験から来ている。

情報の整理や保存は、間違っていても気づきにくい。
だから、

  • 整理案を出す
  • 見せる
  • OK が出たら書く

という流れを、どのスキルにも入れるようにした。

daily-update でも、保存前に
「この内容で保存してよいですか?」
と確認を挟むようにしている。
save-summary も同じだ。

結果として、

読む → 加工する → 確認する → 保存する

この4ステップが、全スキル共通のテンプレートになった。


設計の「型」ができると、迷いがかなり減る

スキルを3つ、4つと増やしていく中で、一番変わったのは
新しいスキルを作るときの迷いが減ったこと だった。

最初の blog-manager は、何をどう書けばいいか分からなくて、試行錯誤にかなり時間がかかった。
でも今は、まず

  • 読む
  • 加工する
  • 確認する
  • 保存する

という骨組みを置いて、そこに

  • 何を読むか
  • どう加工するか

を埋めていく、という作り方ができる。

ワークフローを分けるかどうかも、
「途中で止めたい使い方があるか」
で判断できるようになった。

スキルの設計は、プログラミングみたいな厳密さまでは要らない。
でも、自分なりの があると、毎回ゼロから考えなくて済む。

AI に手順を渡すための文章を書いているだけなのに、気がつくと自分の作業の構造そのものが整理されている。
これは、スキルを作る前にはあまり予想していなかった副産物だった。


まとめ

Cowork のスキルを複数作ってみて気づいたのは、結局どのスキルも

「読む → 加工する → 確認する → 保存する」

という同じ流れで動いている、ということだった。

そして、最初に一番迷った ワークフローの分け方 は、
「途中で止めたい単位 = ワークフローの単位」
というシンプルな基準に落ち着いた。

型が見えてからは、新しいスキルを作るのがかなり楽になった。
でもその型は、最初の1本で詰まって、2本目で
「あれ、これ同じだな」
と気づいて、3本目でようやく確信する、という順番でしか見えてこなかった。

作ってみないと分からない。
今のところは、その感覚がかなり正直なところだと思っている。



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2026年4月4日土曜日

Obsidianのinbox整理をAIに任せてみたら、自分の「気になり方のクセ」が見えてきた

Obsidianのinboxにメモが溜まっていくのに、整理できない時期がしばらく続いていました。

「あとでまとめよう」と思って放り込んだメモが、気づくと数十件になっている。整理しようとデスクに向かっても、どこから手をつけていいかわからなくて、結局また閉じてしまう。そういう状態が繰り返されていました。

転機になったのは、inbox整理をAIに任せてみたことです。整理が進んだのはもちろんですが、それ以上に、整理後に残るメモのパターンを見て「自分の気になり方にはクセがある」と気づいたのが、予想外の収穫でした。

続かなかった理由は「分類の判断」が重かった

自分でinboxを整理しようとすると、必ず「このメモ、どこに入れるべきか」で止まります。

たとえば、
「これはObsidian運用の話として残したいのか、AI活用の話として残したいのか」
で止まることがありました。ブログネタっぽいメモなのに、同時にVault整理の話でもある。そういうメモは、どこに置いても少し違う気がして、結局そのまま残りやすかったです。

「topics? decisions? それとも別のinboxに移すべき?」という判断が、1件ごとにかかってくる。疲れているときや時間がないときは、その判断コストが重くて、整理を後回しにしてしまっていました。

「完璧に分類しなければ」という感覚も邪魔していたと思います。中途半端に整理するくらいなら、まとめてやろうと思って、まとめてやる余裕もなくて、溜まる一方でした。

AIに投げたら「判断の外注」ができた

inbox-triageスキルをCoworkに入れて、「inboxを整理して」と投げてみました。

最初はかなり雑に、
「inboxを見て、topics・decisions・別inbox候補に分けて」
くらいの指示で投げました。それでもAIは、
「これはObsidian運用寄り」
「これはブログ素材寄り」
「これはまだ判断保留」
という形で叩き台を返してきて、自分がゼロから考えるよりずっと動きやすいと感じました。

AIは各メモを読んで、「これはdecisions候補」「これはtopicsへ」「これは別のinboxへ移動を検討」と仕分けを提案してくれます。自分が「うーん」と悩むところを、一旦AIが判断の叩き台を出してくれる。

重要なのは、AIの提案をそのまま採用しなくてよいという点です。「ちょっと違うな」と思ったら修正すればいい。自分がゼロから判断するより、AIの案にOK/NGを返す方がずっと軽い。整理が進むのは、この「判断コストの軽減」が大きかったと感じています。

整理後に気づいた、自分の「残るメモ」のパターン

何度かinbox整理を繰り返すうちに、あることに気づきました。
整理後に「どのtopicsにも入らない」「分類が難しい」と残り続けるメモに、ある共通点があることです。

残りやすかったのは、
まだ結論が出ていないこと、
運用としては気になるけれど言い切れないこと、
誰かに見せるには早いけれど自分の中では引っかかっていること、
みたいなメモでした。

ブログの下書きにもなりそうで、でもまだ論点が固まっていない。そういうメモが、何度整理しても最後に残りやすかったです。

AIが「どこに入れるか迷う」と判断したメモは、自分も「どこに入れるか迷う」ものでした。そしてそういうメモの多くは、まだ自分の中で考えが固まっていない、宙ぶらりんなテーマのものでした。

逆に言えば、「すぐ分類できるメモ」は、自分の中でもう処理が済んでいる話だということです。inboxに「宙ぶらりんの思考」が溜まっているという構造が、整理を通じて初めて見えてきました。

まとめ

inbox整理をAIに任せて良かったのは、「続かなかった作業が動き出した」というだけではありませんでした。
整理のプロセスを外から見ることで、自分がどんなテーマに引っかかっていて、どんなメモを手放せないでいるかが見えてきました。それはある意味、自分の思考の現在地を確認する作業でもあったと思っています。

Obsidianのinboxは「後で考えるもの置き場」ではなく、「今の自分が気になっていること置き場」なのかもしれない。AIに整理を任せて、そういうことを考えるようになりました。

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2026年4月3日金曜日

AIとやり取りするなら、handoffメモを残すだけでかなり楽になった

 AIを使って作業する時、つい

「その場で会話が進めば十分」
と思いがちだった。

自分も最初はそうだったし、返ってきた内容がよければ、それでだいたい終わりだと思っていた。

でも、AIを1回だけ使うのではなく、

  • 何日かに分けて続ける
  • 別のAIに渡す
  • あとから自分で見返す

みたいな使い方が増えてくると、その場の会話だけでは少し足りなくなってくる。

最近それをかなり感じるようになって、今は
handoffメモ(引き継ぎメモ)を残すだけで、運用がかなり楽になる
と思うようになった。


最初は、その場で話が進めば十分だと思っていた

最初の頃は、AIとのやり取りはその場限りに近かった。

必要なことを聞いて、
返ってきたものを見て、
よければそのまま使う。

それで一応回っていたし、特に困っている感じもなかった。

だから、途中経過を別で残すとか、引き継ぎ用のメモを作るとか、そこまで必要だとは思っていなかった。

でも、作業が少し長くなってくると話が変わる。


困るのは、前に何を考えていたかが薄れていくことだった

AIを使っていて地味にしんどいのは、

  • 前に何を考えていたか
  • 何を決めたか
  • 何が未完了だったか

が、少しずつ薄れていくことだった。

その場では分かっていても、次の日になると意外と曖昧になる。

特に、

  • どこまで終わっているか
  • 何を次にやればいいか
  • この下書きの狙いは何だったか
  • どこを別のAIに見てもらいたいのか

このあたりは、会話ログだけだと後から拾いにくい。

しかも、AIをまたぐ時は、ほぼ毎回少し説明し直すことになる。
それが積み重なると、思ったより疲れる。


handoffメモがあるだけで、説明し直しがかなり減った

そこで最近は、必要なものだけ handoff メモとして残すようにしている。

大げさなものではなくていい。

  • 何のファイルか
  • 何をやりたいか
  • 今どこまで進んでいるか
  • 次に何を整えてほしいか

このくらいが書いてあるだけでも、かなり違う。

実際、これがあるだけで、別のAIに渡す時の説明がかなり短くなった。

「これを見て続きをやってほしい」
と言いやすくなるし、自分でも後から見返した時に、そのメモが何のためにあったのか思い出しやすい。

たぶん効いていたのは、情報量が増えたことではなく、必要な文脈だけを短く残せること だった。


本文そのものより、周辺のメモが効く場面がある

少し意外だったのは、本文そのものより、こういう周辺メモの方が効く場面があることだった。

記事の下書き自体は読める。
でも、それだけだと

  • どこがまだ弱いのか
  • 何を足したいのか
  • どういうトーンで整えたいのか

みたいなことまでは伝わりきらないことがある。

そこを handoff メモで一言添えるだけで、次の作業がかなり自然につながる。

この感じは、AIを1つだけ使う時より、複数のAIを併用する時の方が特に大きい気がしている。


handoffメモは、作業を止めないための小さい橋みたいなものだった

今の感覚だと、handoff メモは大きな設計資料というより、
作業を次につなぐための小さい橋 に近い。

完璧にまとめる必要はないし、長く書く必要もない。

でも、

  • その時の目的
  • 次に見てほしいポイント

だけが残っていると、作業がその場限りで終わりにくくなる。

自分はこれまで、AIとの会話そのものに意識が寄りがちだった。
でも最近は、会話の質と同じくらい
「どう引き継げる形で残すか」
が大事なんだと思うようになってきた。


今のところ、自分にはこのくらいの残し方がちょうどいい

今のところ、自分には

  • 本文は本文として残す
  • 補助メモは補助メモとして分ける
  • 引き継ぎたい時は handoff メモを短く残す

このくらいのやり方がかなり合っている。

派手ではないけれど、こういう小さい運用の方が後から効く。

AIとやり取りするなら、全部を覚えておく前提にするより、
次に渡しやすい形で少し残しておく 方がずっと楽だった。

今後やり方はまた変わるかもしれない。
でも少なくとも今は、handoff メモを残すだけでかなり助かっている。


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