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公式AIメモリ機能・Claude Skills・Obsidian(個人PKM)・Notion wiki(チーム)。生成AI時代のノウハウ蓄積の選択肢は増えたが、結局どれを使えばいいのかは整理されていない。4つの手法を目的別の星取り表で比較し、実際にどう組み合わせて使い分けるべきかを、write-blogリポジトリ自体の運用実績を一次情報に解説する。

ソレイユ総研の13回にわたる講義資料シリーズを、複数の生成AIと複数の作業者で作れるように支援したプロジェクトの全体像をまとめる。情報格差の解消からDB設計、技術的な落とし穴、チーム構成への配慮、Geminiからの方針転換まで、5本のスポーク記事で扱った内容を1つの物語として結び、顧客の感想も交えて振り返る。Notion wiki納入クラスタのハブ記事。

顧客の要望どおりGeminiを前提に設計したナレッジシステムは、チャットからNotionへ接続できないという壁にぶつかった。顧客がGeminiに求めていた本当の理由をたどり直し、Notion wikiへの方針転換をどう提案し、何が最終的な決め手になったかを解説する。Notion wiki納入クラスタの提案編。

生成AI活用の設計は「全員が上級者になる」ことを前提にしがちだが、実際のチームには技術者ではないメンバーもいる。13回にわたる講義資料シリーズの支援で、講師が普段どおりGoogle Driveで資料を編集し続けられるようにしたまま、構造化されたシステム側に取り込む設計をどう組んだか、その判断の理由を解説する。Notion wiki納入クラスタの続編。

複数の生成AIから読み書きするナレッジデータベースを設計し運用する中で実際にぶつかった5つの課題と、その対策を「課題→対策」形式で紹介する。蒸留2段階による情報損失、Driveを読めないAIによる検証不能、用語の訳語ブレ、候補管理と採用後詳細の衝突、恒久資産と案件都合の混在という、Notion DB設計の一般論では扱われない「LLMに読み書きさせる」用途特有の落とし穴を扱う。Notion wiki納入クラスタの続編。

複数の生成AIから情報を書き込めるようにしただけのNotionは、そのうち使われなくなる。13回にわたる講義資料シリーズの支援で実際に設計した3段階のデータベース構造と、検索せずに情報へたどり着けるHomeビューの工夫、顧客の細かい指摘にどう応えたかを解説する。Notion wiki納入クラスタ・設計編。

ChatGPTとClaudeを併用しながら複数人で13回にわたる講義資料シリーズを作った実務プロジェクトで直面した「LLM間の情報格差」という問題と、情報格納のハブにNotionを選んだ理由を、実際の判断基準とともに解説する。Notion wiki納入クラスタの課題編。