最近、音声でのモーニングジャーナルを習慣化しています。最初は言葉が詰まることもありましたが、継続するうちに頭の中の思考をスムーズに言語化できるようになってきました。
この日々の習慣に加え、最近はGeminiやNotebookLMといったAIツールの試行錯誤を重ねています。その中で、これからの「情報発信」のあり方や、増え続けるAIアシスタント（Gems）の整理方法について、いくつかの実用的な気づきが得られました。
今回は、情報が溢れる時代において「自分だけの一次情報」を発信するためのプロセスと、実用的なAI管理の工夫について共有します。
他者の情報の「単なる紹介」を超えて
YouTubeや各種メディアでは、日々新しいAIの活用ノウハウが発信されています。特にNotebookLMをはじめとする最新ツールの機能や応用例は、非常に魅力的です。
しかし、そうした情報を調べて理解を深めるうちに、発信者としてのあり方に疑問を抱くようになりました。
「誰かが紹介している優れたノウハウを、そのまま横流しするように伝えるだけで良いのだろうか」
誰かの素晴らしい提案をそのまま紹介するだけであれば、そのソース元の動画や記事のリンクを貼れば事足ります。発信者として価値を生み出すためには、他者のノウハウを一度自分の中に通し、「自分なりの使い方」「独自のアレンジ」「実践における具体的な失敗や成功例」というフィルター（一次情報）を加えることが不可欠であると気づきました。
思考の壁打ち相手としてのAIモーニングジャーナル
自分だけの事例や気づきを言語化する上で、現在行っている「AIとの対話形式のモーニングジャーナル」は非常に有効な手段となっています。
人間同士の会話では、文脈を無視して思いついたことを脈絡なく話すと、コミュニケーションに支障をきたします。しかし、AIであればその心配はありません。
- 頭の中に浮かんだ思考を、整理せずにすべて吐き出す
- 後からAIに構造化・整理してもらう
このプロセスを踏むことで、自分でも気づいていなかった思考のつながりを整理し、発信するための「生の素材」として蓄積することができます。支離滅裂な思考をそのまま受け止めてくれるAIは、アイデアの初期段階における最適なパートナーだと言えます。
Gems（カスタムAI）の試行錯誤と整理術
インプットした知識を実践に落とし込むため、Geminiの「Gems」を作成してプロンプトの調整を繰り返しています。
実際にGemsを作っていると、以下のような状況がよく発生します。
- 作成直後は満足しても、数日使うと使い勝手が悪く感じられる
- よくできたGemsであっても、次第に使わなくなってしまう
これらは一見すると「無駄な作業」に思えるかもしれません。しかし、これらすべての失敗作も、次に活かせる重要なデータ（経験値）です。残しておくことで、「なぜ使わなくなったのか」というボトルネックを分析し、次のプロンプト作成の精度を上げることができます。
増え続けるGemsを整理する「説明欄」の活用法
Gemsの作成数に厳しい制限はないため、使わなくなったものも残しておいて問題ありません。しかし、似たような目的のGemsが増えると、「どれが最新で、どれを使うべきか」が判断しにくくなる問題が生じます。
この課題を解決するため、私は以下のルールで整理を行っています。
「名前だけでなく、説明欄（Description）に履歴を記録する」
具体的には、説明欄に以下の情報を記載します。
- 作成日（または更新日）
- 具体的な用途と、前バージョンからの変更点
これを行うだけで、過去の試行錯誤のプロセスが可視化され、Gemsの管理が非常にスムーズになります。
まとめ：試行錯誤そのものを価値に変える
AIについて「調べる」だけでなく、実際にプロンプトを構築し、試しては失敗するプロセス自体に面白さを感じています。
有益な情報をそのまま共有するのではなく、自分自身の試行錯誤という「実践知」をスパイスとして加えること。これこそが、情報過多の時代に自分だけのコンテンツを作る鍵になると考えています。
今後もモーニングジャーナルを通じて思考を抽出し、AI活用の試行錯誤を言語化しながら、価値ある発信に繋げてまいります。
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