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ローカルMarkdownノートアプリ「Obsidian」の特徴、Zettelkasten・PARAという情報整理の2つの源流、そしてAI時代にPKMの目的がどう変わってきているかを解説します。

Obsidianのノートを生成AIエージェントに直接読み書きさせる仕組み「MCP（Model Context Protocol）」の技術的な構成・安全性・活用事例を、Claude Codeとの連携を例に解説します。

研究室で実験のノウハウが失われていく構造的な理由（論文という媒体の限界、アカデミア特有の雇用構造）を整理し、AIを使った新しい継承アプローチと、著者自身がObsidian×生成AIで1ヶ月でナレッジベースを構築した経験を紹介します。

研究者の離職を「欠員」ではなく「代替不可能な制度的知識の消失」として捉え直し、属人化そのものは悪ではないという視点を挟んだ上で、「属人化の維持」と「知識の消失」を混同してはいけないと整理する連載第2回。

Claude Codeのサブエージェント機能は「コーディング作業の役割分担」に使われることが多いが、権限を絞ったサブエージェントに「他人の知識ベースを読み取り専用で調査させる」という使い方もできる。仕組みと設計上の勘所を解説します。

「どのサービスを使うか」「APIでどのモデルを選ぶか」「今の作業に合うツールは何か」「有料プランに入るべきか」——LLMをめぐる4つの疑問それぞれに対応する記事への入り口となるハブ記事。

ChatGPT・Claude・Gemini・Copilotの基本ポジションと料金を、個人で契約先を選ぶ視点から比較する。法人導入比較記事が多い中、「自分で月20ドル前後を払うならどれか」という個人ユーザー向けの判断軸を示す。

文章・コーディング・画像・動画・リサーチ・資料作成——タスクの種類ごとに最適なAIツールを早見表で整理する。「1つのツールに全部任せない」が最大の教訓。