※この記事は、2026年6月時点の自分のAI運用メモです。AIサービスや料金、使い方は今後も変わると思うので、その時点の記録として読んでください。
最近、ChatGPT、Gemini、Codexなど、複数のAIを使い分ける場面が増えてきました。
考えを整理したい時。
外部情報を調べたい時。
ローカルのファイルを読んで整理してほしい時。
コードやツールを作ってほしい時。
ブログの下書きや公開直前セットを作りたい時。
同じAIですべてを済ませるより、作業に合うものへ切り替えた方が進めやすいことがあります。
ただ、AIを切り替えるたびに困ることもあります。
それまで何を話していたのか。
どこまで作業が終わったのか。
自分が何を大事にしているのか。
何を公開してよくて、何を出してはいけないのか。
AIごとに会話が分かれていると、こうした文脈も分かれます。
最近、自分に必要なのは、AI同士を高度につなぐことよりも、どのAIを使っても同じ自分の文脈へ戻れることなのではないかと思うようになりました。
その共通の置き場として使っているのが、Obsidianです。
AIを変えるたびに、説明を最初からやり直したくない
AIは、それぞれかなり賢くなっています。
ただ、別のAIで話した内容まで、勝手に知ってくれるわけではありません。
ChatGPTで考えたブログ方針を、Geminiが自動で知っているわけではない。
Geminiで調べた内容を、Codexがそのまま引き継いでいるわけでもない。
Codexでファイルを整理した結果を、新しいチャットが自動で理解しているわけでもありません。
そのため、AIを切り替えるたびに、
「今はこういうブログを運営しています」
「最近はこのテーマの記事を書きました」
「投資判断そのものは公開ブログへ出しません」
「ローカルLLMはまだ実際には使っていません」
「Claudeは現在ほとんど使っていません」
「この作業はここまで終わっています」
と説明し直すことになります。
一度なら大したことはありません。
でも、毎日のようにAIを使うと、この説明がかなり重くなります。
説明を短くしすぎれば、前提が抜ける。
長く書けば、それだけで時間がかかる。
前回と表現が変われば、AIの受け取り方も少し変わる。
これをAIごとに繰り返すより、共通の文脈を自分側に置いておいた方が楽でした。
AI側を束ねるより、自分のコンテキスト側を束ねる
最近、複数のAIやエージェントを内部で束ねる仕組みの話を見かけました。
一つの窓口へ頼むと、裏側で複数のAIへ作業を振り分け、結果をまとめて返す。
企業や大きな開発では、こうした仕組みが必要になる場面もあると思います。
ただ、自分の個人運用では、少し違う気がしました。
自分が束ねたいのは、AIそのものではありません。
- ブログの方針
- 過去に公開した記事
- 今育てている候補
- AIへ渡す判断ルール
- 作業の進捗
- 公開してはいけない情報
- 過去に失敗したこと
- 次に確認したいこと
こうした、自分のコンテキストです。
AI側を束ねる仕組みは、使うサービスが変われば組み直しになるかもしれません。
でも、自分の文脈をObsidianへ残しておけば、使うAIが変わっても土台は残ります。
モデルが変わる。
料金が変わる。
利用制限が変わる。
前まで使っていたAIを使わなくなる。
別のAIの方が作業に合うようになる。
こうした変化があっても、自分のメモまで失う必要はありません。
この意味で、Obsidianを複数AIの共通メモリとして使う方が、自分には合っていました。
実際には、自動で同期しているわけではない
ここは少し誤解されやすいところです。
Obsidianを共通メモリにしていると言っても、ChatGPT、Gemini、Codexがリアルタイムで同じ記憶を共有しているわけではありません。
AI側が勝手にObsidianを巡回し、いつでも最新状態を知っているわけでもありません。
実際にやっていることは、もっと地味です。
まず、AIが最初に読む入口を決めています。
自分の場合は、AI_CONTEXT.mdというファイルです。
そこに、
- どの順番でファイルを見るか
- 各フォルダに何を置くか
- 投資や仕事の情報をどう扱うか
- ブログ候補をどう探すか
- 外部情報を使う時に何を確認するか
といった基本ルールを書いています。
その上で、必要に応じて次の場所を読ませます。
inbox: 今触る候補workbench: まだ育てている素材topics: 何度も使う知識や判断軸decisions: すでに決めた方針daily: 日ごとの作業記録raw: 元の会話や未整理ログ
Codexのようにローカルファイルを直接扱えるAIなら、必要なファイルをそのまま読ませます。
ほかのAIでは、必要な部分を貼る、要点を渡す、整理済みのメモを参照材料にするなど、渡し方は変わります。
同じなのは、参照する元の文脈がObsidian側にあることです。
AIごとの役割が変わっても、文脈の置き場は変えなくていい
ここ数日のINBOXを整理していても、AIの役割はかなり動いていました。
ある時はChatGPTで考えを広げる。
別の時はGeminiで調査する。
Codexにはローカルのファイル整理や実装を頼む。
コストや利用制限が重ければ、使うAIや作業の分け方を変える。
以前は使っていたAIを、今はほとんど使っていないこともあります。
逆に、新しいモデルが出て、主力を変えたくなることもあります。
もし文脈を特定AIの会話履歴だけへ置いていたら、AIを変えるたびに過去の説明からやり直しです。
Obsidian側に残しておけば、
- AIに入口ファイルを読ませる
- 今のINBOXやworkbenchを確認させる
- 必要な過去ログだけ追加で読む
- 作業結果をまたObsidianへ残す
という流れに戻れます。
どのAIを使うかは変わっても、作業の入口と記録先は大きく変えなくてよい。
ここが、自分にとってかなり助かっています。
「AIが読みに行く場所」から「AIを替えても残る場所」へ変わった
以前、Obsidianを自分用ノートではなく、AIが読みに行く場所として使っているという記事を書きました。
その時に考えていたのは、AIへ渡す情報をどこへ置くかでした。
その後、AIに毎回同じ説明をするなら、入口ファイルを作った方が安定するとも書きました。
これは、AIが作業を始める時の前提をそろえる話です。
今回の話は、そこからもう一段進んだものです。
どのAIに読ませるかが変わっても、同じ場所へ戻れるようにする。
つまり、ObsidianをAI用の情報置き場として使うだけでなく、AIサービスが変わっても残る自分側の記憶として使う話です。
似ているようで、自分の中では少し意味が違います。
前は、AIに読ませるためにメモを残していました。
今はそれに加えて、AIを切り替えた時に文脈を持ち運ぶためにも残しています。
保存するだけでは、共通メモリにはならなかった
ただし、Obsidianへ何でも保存すれば、それだけで共通メモリになるわけではありません。
過去ログを全部入れても、AIがどこを読めばよいか分からなければ使いにくい。
INBOXが何千行にも膨らめば、今触る話と古い話が混ざります。
未確認情報と確定した方針が同じ場所にあれば、AIが同じ重さで扱う危険もあります。
実際、最近もINBOXの後ろに長い会話ログが付着し、整理時にRAWへ退避しました。
だから、共通メモリとして使うには、保存より再利用の設計が必要でした。
- 最初に読む入口を作る
- 現役候補だけINBOXへ置く
- 長い元ログはRAWへ分ける
- 育成中の素材はworkbenchへ置く
- 確定した方針と未確認情報を分ける
- 作業後の変更点をdailyへ残す
2026年4月の過去ログを見返すと、すでに「次のボトルネックは保存ではなく再利用」と整理していました。
その時は、検索、抽出、整形、自動化の話として考えていました。
今は、複数AIが同じ文脈を使うための設計として、その意味がさらに大きくなっています。
共通メモリにして良かったこと
今のところ、特に良かったのは三つです。
1. AIを変えても、方針まで作り直さなくてよい
AIの性能や料金は変わります。
でも、ブログの方針や公開注意、過去の判断まで毎回変わるわけではありません。
変わりにくい部分をObsidianへ置くことで、AI選びと自分の運用を分離できます。
2. 会話履歴より、必要な文脈を選びやすい
長いチャット履歴を最初から全部読ませるのではなく、入口、INBOX、workbenchの順で必要な範囲だけ渡せます。
AIに渡す量を減らしながら、前提はそろえやすくなりました。
3. AIの回答ではなく、自分の判断が残る
AIの回答は、その時のモデルや質問の仕方で変わります。
一方で、
- なぜ採用したのか
- なぜ見送ったのか
- どこまで確認したのか
- 次に何を見るのか
を自分側へ残しておけば、別のAIでも続きを考えられます。
AIの結論を保存するより、判断の経緯を残す方が共通メモリとして使いやすいと感じています。
共通メモリにも手入れは必要
もちろん、Obsidianへ置けばすべて解決するわけではありません。
古い情報が残る。
同じ候補が重複する。
未確認メモが増える。
入口ファイルが現在の運用とずれる。
RAWばかり増え、整理が追いつかない。
こうした問題は普通に起こります。
実際、自分の環境でも、未精査のhandoff候補が増えています。
だから、共通メモリは作って終わりではありません。
INBOXを軽くする。
古い候補を見直す。
確定していない内容はラベルを付ける。
過去記事との重複を確認する。
必要なら入口ファイルを更新する。
AIに読ませる場所だからこそ、人間が定期的に棚卸しする必要があります。
まとめ
複数AIを使うなら、AI同士を高度につなぐ仕組みも必要なのかと考えました。
でも、自分の個人運用を見直すと、それより先に必要だったものがありました。
AI側を束ねるより、自分のコンテキスト側を束ねる。
ChatGPT、Gemini、Codexを切り替えても、ブログ方針、判断ログ、作業履歴、公開注意がObsidianに残っている。
AIが変わっても、同じ入口から続きへ戻れる。
これは自動同期でも、万能な記憶機能でもありません。
必要な文脈を、自分で管理できる場所へ残しておく運用です。
AIサービスはこれからも変わると思います。
だからこそ、自分の文脈まで一つのAIへ預けきらず、Obsidianを共通メモリとして育てる方が、自分には合っていると感じています。
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