AI・機械学習チームの池嶋 (@mski_iksm)です。 このブログはAI・機械学習チームブログリレー 10日目の記事です。 前日は鴨田さんによる「BigQueryのCronJob向けQAテストを自動化した話」でした。 2025年6月現在、MarkdownエディタのObsidianが注目を集めています。 これはLLM（大規模言語モデル）の活用が普及し、ObsidianとAIを組み合わせることで、単なるメモツールを超えた「知的業務アシスタント」として機能するようになった点が要因の1つと言えるでしょう。 従来のメモツールが「記録」に留まっていたのに対し、AIとの連携により「記録→検索→分析→洞察」という一連のワークフローが自動化されるようになりました。 この記事では、ObsidianとClaude Codeを組み合わせることで、情報の蓄積と活用がいかに改善しているか、そしてどうそれを実践して

https://anond.hatelabo.jp/20250627100609 まず、上記の「全然使えない」という感想は、的確で正しい。 自分は、まだ素朴なニューラルネットワークで光学文字認識(OCR)で精度を出していた頃からこの界隈と付き合いがあるが、現状のAI界隈は少しハイテンションすぎる。 現在の熱狂的なブームは、チャットベースの大規模言語モデルのデモンストレーションが知的に"見える"ことからくる誤解であって、これは誤解させる方が悪い。 誤解させる方が悪く、上記の感想は正しいものだ。そして、使い物になるかならないかで言えば、既に使い物になる。 全然使えないAIという感想や実感は、正しいまず全然使えない例について反論したくなる人もいると思う。２つだけ例題に付き合って欲しい。 1. カーナビに対して以下の入力をしたが、まったく使い物にならない。 【フランク・キャンパーという元ベトナム退