こんにちは！日々たまっていく業務メモと格闘しているOです。今回の技術ブログでは、私が普段の業務で抱えている「メモはあるのに探せない・活かせない」という不満と、それを Claude Code と Obsidian の組み合わせで解決した話をご紹介します。

「メモはあるのに、探せない・活かせない」

業務のメモや調査結果、会議の記録。書き残してはいるものの、「どこに書いたか思い出せない」「過去の自分の調査を活かせず、また一から調べてしまう」——そんな経験はないでしょうか。私はまさにこれの常習犯でした。せっかく時間をかけて調べたことが、数ヶ月後の自分にまったく引き継がれていないのです。

この状態を抜け出すために、私は日々の業務ノートを Obsidian（markdownベースのノートアプリ）に集約し、その整理を Claude Code（ターミナルで動くAIコーディングアシスタント）に手伝ってもらう運用を数ヶ月続けてきました。本記事では、この組み合わせが想像以上に快適だった理由を、実際の経験を交えてお話しします。

結論:markdownで書いておくと、AIがそのまま戦力になる

先に結論からお伝えします。

ノートをmarkdown(プレーンテキスト)で貯めておくと、AIに「フォルダごと」渡せます。
AIは人間と同じようにノートを読み、関連ノートをたどり、整理の手まで動かしてくれます。

ポイントは、AIのために特別なデータベースやツールチェーンを用意する必要がないことです。普段から人間が読み書きしているノートが、そのままAIの読める知識ベースになります。なぜそう言えるのか、私の構成と一緒に説明していきます。

私の構成

使っているのは次の2つだけです。役割をはっきり分けているのがポイントです。

フォルダ構成のイメージは次のとおりです。

vault/
├── inbox/          ← 未分類の受け皿(とりあえず放り込む)
├── work/           ← 進行中の作業メモ
│   └── MOC.md      ← このカテゴリの目次ノート
└── knowledge/      ← 長期保存のナレッジ
    └── MOC.md      ← このカテゴリの目次ノート

markdownとAIの相性がいい理由

実際に運用してみて「これは相性がいい」と感じた理由は、大きく4つあります。

① プレーンテキストだから、前処理ゼロでAIが読める

ExcelやWordのファイルは、AIに内容を渡すために変換や貼り付けの一手間が要ります。markdownはその手間が一切ありません。「このフォルダの設計メモを読んで要約して」という指示がそのまま通ります。

② 1ファイル＝1トピックの粒度が、AIの読解単位と合う

ノート1枚が数百行程度に収まっていると、AIは必要なファイルだけを選んで読めます。巨大な1ファイルに全部書くより、小さく分けて貯めるほうがAIの精度も応答速度も上がる、というのが実感です。

③ リンクで「次に読むべきファイル」をAIが判断できる

Obsidianのリンク記法 [[ノート名]] で関連ノートをつないでおくと、AIはリンクをたどって文脈を広げてくれます。目次ノート(MOC)を起点に「このカテゴリの全体像を把握してから作業して」という指示が効くようになります。

④ 整理のルールそのものをmarkdownで渡せる

フォルダの役割や命名規則、タグの付け方を1枚のルールノートに書いておくと、AIはそれを読んで整理方針に従ってくれます。「人間向けのルールブック」がそのまま「AIへの指示書」になる——ドキュメントと設定が一体化する感覚は、プレーンテキストならではです。

実際にやっている整理の例

抽象的な話だけだとイメージしづらいので、私が日常的にAIに任せている整理作業を3つ紹介します。

例1:未分類ノートの振り分け

とりあえず inbox/ に放り込んだメモが溜まったら、「中身を読んで適切なフォルダに振り分けて」とAIに依頼します。ファイル名と冒頭だけでなく内容まで読んで判断してくれるので、人間がやるより丁寧なこともあります。

例2:目次(MOC)のメンテナンス

ノートが増えると目次が現実とズレてきます(リンク切れ・載せ忘れ)。この突き合わせ作業をAIと一緒に仕組み化し、毎回の作業開始時に自動チェックが走るようにしました。「整理した状態を保つ」ことこそAIの得意分野でした。

例3:過去の調査の再利用

新しい調査を始める前に「このテーマ、過去のノートに関連する記録がないか探して」と聞くと、数ヶ月前の自分の調査メモを掘り出してくれます。書き溜めたものが本当に資産になる瞬間です。冒頭で書いた「また一から調べてしまう」問題が、ここでようやく解消されました。

つまずきと工夫

もちろん最初からうまくいったわけではありません。運用しながら見つけたコツを3つ挙げます。

• ルールは「任せる前に」決める — ルールを整備する前は、AIも人間と同じようにノートを散らかしました。先に置き場所と命名のルールを決めてから任せる、という順番が大事でした。
• ノートの先頭に日付・タグを付ける — いつ書いたか・何のカテゴリかをノート自体に持たせておくと、AIが「情報の鮮度」を判断できます。古い情報を最新と誤解されるリスクが減ります。
• 公開してはいけない情報を混ぜない — AIに渡す前提のフォルダには、機密性の高い情報を置かないルールを徹底しています。

とくに1つ目は重要です。AIは「決めたルールに従う」のは得意ですが、「ルールそのものを察する」のは苦手です。下のような短いルールノートを1枚置いておくだけで、振り分けの精度がぐっと上がりました。

# 整理ルール

- inbox/ は未分類の一時置き場。週に一度、内容を読んで振り分ける
- work/ は進行中の案件メモ。完了したら knowledge/ へ移動する
- ファイル名は「YYYY-MM-DD_テーマ.md」で統一する
- 各カテゴリの MOC.md に新規ノートへのリンクを必ず追加する

まとめ

今回の構成では、責務を以下のように分けました。

特別なツールチェーンを組まなくても、「markdownで書く」「フォルダとリンクで構造を持たせる」だけで、ノートはAIと共有できる知識ベースになります。最大のポイントは「AIのために特別な準備をしない」こと。普段づかいのノートをそのまま渡せる手軽さが、この組み合わせを長続きさせてくれています。

皆さんもまずは普段のメモをmarkdownで書くところから、「AIに見せられるノート」を育ててみてください。ちょっとした不満が、AIと一緒だと意外なほどあっさり片付くことに気づくはずです。

ここまでご覧いただきありがとうございました。