【保存版】なぜAI自動化のプロはNotionではなく「Obsidian」を選ぶのか？「自分らしい文章」を育てる最強の方法

正直、AIライティングを諦めかけていました

「ブログやSNS、毎日更新できたら最高だな……」 そう夢見て、流行りの生成AIに記事を書かせてみたあの日。 出来上がった文章を見て、私は天を仰ぎました。

「現代社会において、効率化は重要です。そこでAI活用が鍵となります。結論として……」

……つまらない。圧倒的に、つまらない。 正しいけど、熱がない。誰が書いても同じ。「いかにもAIが書きました」という無機質な文章。

「もっと砕けた感じで」「私の体験談を入れて」と必死にプロンプト（指示）を工夫しても、返ってくるのはどこかズレた、魂の抜けた言葉ばかり。

「やっぱり、自分らしい文章なんてAIには無理なんだ」 「楽をして良いコンテンツなんて作れないんだ」

そうやって諦めかけていた時、ふと気づいたんです。 悪いのはAIの性能じゃない。AIに「私自身」を教える方法が間違っているんじゃないか？ と。

そこから私の、本当の「自動化」への試行錯誤が始まりました。 そしてたどり着いた答えが、長年使っていたNotionでもGoogle Driveでもなく、**「Obsidian（オブシディアン）」**というツールでした。

この記事は、AIの「ロボット文章」に絶望した私が、**「どうすればAIに魂（自分らしさ）を宿せるか」**を突き詰め、Obsidianという相棒を見つけるまでの物語であり、その具体的な実装方法の記録です。

失敗の連続で見えた「壁」の正体

なぜ、私のAI活用は失敗続きだったのか？ NotionやChatGPTを使っていた頃、私はAIに対して**「窓口越し」**に話しかけているような状態でした。

「過去のブログ記事を参考にして」と言っても、いちいちコピペして渡さないといけない。 「私の文体を真似して」と言っても、その場限りで、次のチャットでは忘れてしまう。

AIは私の「過去の経験」も、「独特の言い回し」も、「大切にしている価値観」も知りません。 情報がないから、学習データにある「一般的な正解（＝つまらない一般論）」を出力するしかなかったのです。

解決策：「コンテキスト（文脈）」という燃料を投下せよ

そこで私は考え方を変えました。 都度プロンプトで指示するのではなく、AIを私の脳内（データベース）に住まわせればいいんじゃないか？

「私の過去の記事50本」「書き溜めたアイデアメモ」「感動した本の引用」……これらをAIに常時開放し、 「これがお前の主（あるじ）だ。この思考と文体をコピーして、私の分身として書け」 という環境を作る。

そうすることで初めて、AIは「ただの機械」から**「あなた専用のパートナー」**へと進化します。

そのために必要な「最強の環境」が、以下の組み合わせでした。

母艦（データベース）：Obsidian

文体コピー（ルール化）：Cursor

自動生成（実行部隊）：Claude Code

疑問：「それ、NotionやGoogle Driveじゃダメなんですか？」

ここで、多くの方がこう思うはずです。 （実際、私も最初はそう思ってNotionで試行錯誤しました）

「データを溜めてAIに読ませるなら、Notionでも連携すればできるよね？」 「Google DriveをChatGPTに繋ぐのではダメなの？」

結論から言います。ダメでした。 情報を「保存」するには優秀ですが、AIに自分を学習させ、自分の分身として「育成」するには、**Obsidian（ローカル環境）**以上の選択肢はありませんでした。

なぜ、便利なクラウドツールではなく、あえて「Obsidian」なのか？ その理由を、私がぶつかった「3つの壁」と共に解説します。

理由1：AIにとっての「読みやすさ」が段違い（ノイズの壁）

AIに自分の文章を読ませようとした時、最初の壁になったのが「情報の純度」です。

Notion (MCP経由) の場合：AIには「雑音」だらけ

Notionと連携させた時、AIは文章だけでなく、裏側の**「大量の管理データ（ノイズ）」まで読み込んでしまいました。 ブロックID、プロパティ情報、装飾タグ……。これらが邪魔をして、「肝心の文体やニュアンス」がAIに正しく伝わらなかった**のです。

【ここが損！】

複雑な指示を出しても、ノイズに邪魔されてAIが理解してくれない。

「自分らしさ」よりも「システム情報」に脳の容量（トークン）を使われてしまう。

Obsidian の場合：AIにとっての「純粋言語」

Obsidianの実体は**「純粋なMarkdownテキスト」です。 余計な装飾データが一切ない、「純度100%の情報」**です。

【得られるベネフィット：意図が100%伝わる】 AIにとって**「最も少ないトークン数で、最も多くの意味を理解できる」**状態です。 あなたの微妙な文体のニュアンスや、思考のクセを、ノイズなしで正確に学習させることができます。「言ったことと違う！」というストレスが劇的に減りました。

理由2：Claude Codeで「修正＝学習」のループが回る（速度の壁）

AI自動化は「作って終わり」ではありません。**「作って、直して、また学習させる」の繰り返しです。 このサイクルの速さが、「AIの成長スピード」**を決めます。

クラウドツールの場合：待ち時間が多すぎる

クラウド上のファイルをAIに編集させようとすると、通信ラグが発生し、1記事書かせるのに数十分かかることもありました。 さらに致命的だったのは、**「修正した内容を再学習させるのが面倒」**だということ。結局、AIは賢くならず、毎回ゼロからのスタートでした。

Obsidian × Claude Code の場合：超高速の育成ループ

Obsidianはローカルにあるため、通信ラグはゼロ。 私は Claude Code というAIエージェントを使って、以下のような**「育成サイクル」**を回しています。

生成：カスタムコマンドでAIに記事を書かせる（数秒）。

修正：Obsidian上で、人間が記事に「自分の体験談」を加筆修正する。

循環：次の記事を書くとき、AIは**「修正された最新の記事」**を自動的に参照する。

【得られるベネフィット：使えば使うほど賢くなる】 ただのテキストファイルなので、人間が修正した瞬間、それは「最新の学習データ」に変わります。 私が手を入れるたびに、Obsidianというデータベースが勝手に賢くなっていく。 この**「修正＝学習」というシームレスな体験**こそが、Obsidianを使う最大のメリットです。

理由3：Cursorで「過去の自分」をルール化できる（育成の壁）

そして決定打となったのが、AIエディタ**「Cursor」との連携です。 これを使って、私は「自分のコピー」**を作ることに成功しました。

Notionの場合：コピペ地獄

Notion上の記事をAIに学習させるには、いちいちブラウザを開き、コピペして、チャット欄に貼り付ける手間が発生します。 毎回これをやるのは現実的ではありませんでした。

Obsidianの場合：0秒で「自分」をインストール

Cursorは、ローカルファイルを直接読み込むのが得意です。 Obsidianの保管庫（Vault）をCursorで開き、チャット欄でこう指示しました。

「@過去記事A.md と @過去記事B.md を読んで、私の文章のクセ、リズム、用語の選び方を分析し、AIが私になりきって書くためのルール（.cursorrules）を作成してください」

すると、AIは一瞬で私の「文体DNA」を抽出し、ルールファイルを作ってくれました。

【得られるベネフィット：プロンプト入力が不要になる】 以降、Cursorを開くたびに、AIは最初から「私」として振る舞います。 「もっと砕けた感じで」「関西弁を入れて」といった細かい指示を毎回入力する必要はもうありません。ただ「書いて」と言うだけで、私らしい文章が生成されるようになったのです。

展開：Obsidianでしかできない「創造的」なメリット

ここまで「技術的な裏側」を話しましたが、私がObsidianに惚れ込んでいる理由はもう一つあります。 それは、Obsidianが単なる情報の「置き場所」ではなく、「第2の脳（Second Brain）」として機能し、アイデアを『化学反応』させる実験室だからです。

AI自動化においても、この「Obsidianならではの機能」を組み合わせることで、AIは単なる「代筆ロボット」から「思考のパートナー」へと進化します。 NotionやGoogle Driveには真似できない、**「Obsidianだけの3つの魔法」**を紹介しましょう。

魔法1：「リンク」と「バックリンク」：AIに『文脈の地図』を渡せる

NotionやGoogle Driveは、基本的に「フォルダ」で整理しますよね？ これは「階層構造」です。 しかし、私たちの脳みそはフォルダ分けされていません。「りんご」から「ニュートン」、「引力」、「宇宙」へと、**連想（リンク）**で繋がっています。

Obsidianの最大の特徴は、ノート同士を [[ ]] で簡単に繋げる**「双方向リンク」**です。

【AI自動化におけるメリット：思考の「深さ」が伝わる】

もしあなたがAIに、単発のメモだけを渡して記事を書かせると、AIは表面的な情報しか拾えず「浅い記事」になります。 しかし、Obsidianで普段からリンクを張っていると、世界が変わります。

例えば、あなたが**「過去の失敗談」というメモに、「あの時の教訓」というリンクを張っていたとします。AIはこのリンクを辿り、情報の「関係性（ネットワーク）」ごと**読み取ります。

AIの反応： 「なるほど！ ユーザーはこの『プロジェクトの失敗』を単なるミスとしてではなく、リンク先の『リスク管理の重要性』という**文脈（コンテキスト）**で捉えているんですね。 じゃあ、ただ反省するだけじゃなく、次につながるポジティブな構成で記事を書きます！」

フォルダ分け（整理）ではなく、リンク（文脈）で情報を渡せる。 これが、AIがあなたの「思考の深さ」や「哲学」まで再現できる本当の理由です。

魔法2：「Canvas（キャンバス）」：構成案を『絵』で考える

いきなり文章を書き始めるのが苦手な人も多いはず。 Obsidianには**「Canvas」**という、無限に広がるホワイトボード機能があります。 テキストだけでなく、画像、Webサイト、動画、そして他のノートを自由に配置し、矢印で繋ぐことができます。

【AI自動化におけるメリット：AIに「設計図」を渡せる】

いきなりAIに「記事書いて」と丸投げするのは、大工さんに「家建てて」と言うようなもの。 Canvasを使えば、AIに完璧な**「設計図」**を渡せます。

素材を並べる：過去のメモや、参考サイトのカードをCanvas上にペタペタ貼る。

矢印で繋ぐ：「導入」→「具体例」→「結論」と、話の流れを矢印で結ぶ。

そのままAIに渡す：このCanvasファイル（実はこれもJSONというテキストデータ）をAIに読ませる。

AIは、文章の羅列よりも、**構造化された図（Canvas）**を読み取ることで、より論理的で、あなたの意図通りの構成を理解できます。

「付箋でアイデア出しをして、そのまま原稿にする」 この直感的なワークフローは、Obsidian Canvasだからこそ実現できる特権です。

魔法3：「Dataview」プラグイン：ノートを『データベース』化する

「テキストファイルだと、管理が大変そう……」 そう思った方、安心してください。Obsidianは世界中の開発者が作った「プラグイン」で機能を拡張できます。 中でも最強なのが**「Dataview」**です。

これは、ノートの中に書かれた情報（日付、タグ、ステータスなど）を自動収集し、リアルタイムでリストや表として表示する機能です。

【AI自動化におけるメリット：AI工場の「司令塔」になる】

例えば、AIに100記事を一気に書かせたとします。普通なら管理しきれませんよね？ でも、ObsidianのトップページにDataviewでこんな設定をしておけば一発です。

「タグが #ブログ下書き で、最終更新日が1週間以内のノートを一覧表示せよ」

すると、AIが勝手に生成したファイルの状況が、自動的にリスト化されて表示されます。 Notionのようなデータベース機能を、ローカルのテキストファイルだけで実現できる。 これにより、「AI工場」の生産管理や進捗チェックが、Obsidian内だけで完結するのです。

まとめ：Obsidianは「ノート」ではなく「AIの脳みそ」

ただ文章を書くだけなら、どんなツールでも構いません。 しかし、**「自分らしい文章を、効率的に自動生産したい」**と願うなら。

選択肢は、AIにとって「読みやすく（Markdown）」、「アクセスしやすく（ローカル）」、「育てやすい（連携）」環境である、Obsidian一択です。

リンク：文脈を伝える。

Canvas：構造を伝える。

プラグイン：管理を自動化する。

単にデータを置く場所（倉庫）ではなく、情報同士がぶつかり合って新しいアイデアが生まれる場所、いわば**「知の原子炉」**。

そこにAIという「触媒」を入れることで、爆発的なアウトプットが生まれる。 Notionからデータをエクスポートし、Obsidianという「工場」に移転する。 それが、あなたの分身となるAIを作り上げるための最初の一歩です。