私自身、AIに関する資料やセミナー、Xの投稿を見つけたときに、必ずやっていることがあります。
その資料やスクショをそのまま自分のClaude Codeに読んでもらい、ポイントや使えそうな部分を抽出してもらい、自分のClaude Code環境をよりよくしていくための要件にして取り込む、という作業です。
池田朋弘「Claude 最強のAI自動化術」（芸術新聞社）を参考にして。
「なるほど」で終わらせない情報収集
良い資料は「読んだ後」で差をつける
セミナー資料も、本も、Xの投稿も、情報そのものがすぐに手に入る時代になりました。
ということは、むしろ問題は、情報を得た後になってきます。
「勉強になった」で終わる人と、「自分の仕事のどこに使えるか」まで持ち帰る人とでは、半年後の環境がまったく違ってくると感じていました。
とはいえ、読んだ内容をいちいち自分の言葉で整理し直し、「これは使える、これは使えない」と仕分けし、実際の手順やルールに落とし込む作業は、地味に手間がかかります。
私の場合はこの手間そのものを、Claude Codeに肩代わりしてもらっています。
資料を読ませて要点を抽出させ、自分の業務環境に落とし込めそうな形まで整えてもらう。
そこから先、実際に取り入れるかどうかを決めるのは自分です。
まずAIに読ませて要点を整理させ、自分の事務所の状況と照らし合わせてから、取り入れる部分だけを選ぶ。
書籍が教えてくれた「リバースナレッジ」という考え方
良いアウトプットから要件を逆算する
書籍で紹介されていた考え方を、私なりの理解で整理してみました。
自分の文章や仕事の「特徴」を、聞かれてすぐに言葉で説明できる人は多くありません。
なんとなくの感覚で書いていて、自分でもうまく言語化できていない。
そこで、まずうまくいった例をいくつか集め、それをAIに渡して共通点を抽出してもらいます。
さらに、出てきた特徴は、あくまでAIから見た表面的な共通点にすぎないため、人間の目で、自分が今後も再現したい要素と、単なる偶然の一致とを選り分けます。
こうして選び抜いた要素だけを、要件として次のプロンプトに書き込む。
現場に出したアウトプットを素材にし、AIに仕事を少しずつ覚えさせていくイメージです。
同じ構造は「情報収集」にも使える
ここで面白いと感じたのは、この4段階の構造が、文章作成に限った話ではないということ。
良いアウトプットを集める、という最初のステップを、良い外部資料に出会う、と置き換えてみます。
AIに共通点を抽出させる、というステップは、AIにその資料の要点や使えそうな部分を抽出させる、に置き換わります。
人間が取捨選択する、というステップは、自分の事務所や仕事の状況に本当に合うかどうかを、自分で判断する作業になります。
そして最後、抽出した要素を要件に組み込むというステップが、そのままルールや手順として自分の環境に反映する作業になります。
つまり、同じ骨組みが、「良い文章を書くための技術」にも、「良い情報を自分のものにするための技術」にも、そのまま使えるということです。
研修資料を読んでClaude Codeに要点整理をさせる、という私の習慣は、この構造を無意識に情報収集へ応用していたのだと、書籍を読んで腑に落ちました。
ここで大事なのは、最後の「要件に組み込む」の部分を、頭の中の理解だけで終わらせないことだと思っています。
「勉強になった」で止めず、具体的なルールや手順として書き残すところまでやって、初めて次に使えるようになります。
AIを使っていなくても、気づいたことをメモに残し、次に同じ場面が来たときに見返す仕組みさえあれば、同じ効果は得られるはずです。
AIが得意なのは、そのメモを作る手間を大きく減らしてくれるところにあります。
実践するときに気をつけていること
情報は「今のバージョン」を疑う
ある時点で書かれたセミナー資料や記事が、今この瞬間も同じように正しいとは限りません。
また、自分自身でこれまで組み上げてきた仕組み・流れ・文脈・取り決めもあります。
そのため、外部の資料をそのまま鵜呑みにはせずに、まず自分の環境で本当に同じことができるかを確かめてから取り入れるようにしています。
取り入れるかどうかは、最後は自分で決める
Claude Codeなどに要点を抽出させると、候補はいくつも出てきます。
そのすべてを取り入れる必要もありません。
最終的な総合イメージや方針や品質保証は人間が担うべきです。
情報収集も同様、AIが並べてくれた候補の中から、自分の仕事や事務所に本当に必要なものだけを選ぶというのは、人間の役目です。
実際、資料を読んでAIに候補を出してもらっても、その場では採用せず、ひとまず保留にしておく判断もよくあります。
いくつも並んだ候補を眺めながら、優先順位をつけていく作業自体が、実は自分の仕事を見つめ直すよい機会にもなります。
おわりに
次に有益な資料やセミナー、興味深いXの投稿に出会ったら、その内容をAIに読んでもらい、「ポイントは何か、自分の仕事にどう活かせそうか」と、ひとこと聞いてみることで、「読んで終わっていた情報」が、「次の一手」に変わっていきます。
