00:00:00Claude Code と NotebookLM の組み合わせが素晴らしく、Claude Code と Obsidian が
00:00:04計り知れない価値を生み、Claude Code と最新の Skill Creator が文字通り
00:00:09ゲームチェンジャーだとしたら。これらすべてのツールを、今日から 30 分以内に
00:00:13使い始められる実用的かつシンプルなワークフローに統合したらどうなるでしょうか。
00:00:19それこそが、今日のビデオで解き明かしていく内容です。
00:00:23Claude Code 内で最も強力なワークフローの一つを作成する方法をステップバイステップで解説します。
00:00:28このワークフローは、Claude Code を究極のリサーチ・モンスターへと変貌させます。
00:00:33また、この動画は過去数本の動画で話してきたことの集大成でもあります。
00:00:37これまでに Claude Code と NotebookLM、Obsidian、
00:00:40そして新しい Skill Creator との組み合わせについて触れてきました。
00:00:43今回はそれらの教訓をすべて取り入れ、実用的な価値を持つ形へと
00:00:47統合していきます。ここで重要なのは、私個人のユースケースそのものではありません。
00:00:52これは Chase AI としてのユースケースであり、私がコンテンツ制作のために
00:00:57どうリサーチしているかという話ですが、皆さんはクリエイターではないかもしれません。
00:01:01本業をお持ちでしょう。ですから、このレッスンを通じて注目してほしいのは、
00:01:05私が YouTube 検索をどう行っているかという細部ではありません。
00:01:10YouTube 検索を、自分のユースケースや必要な情報源にどう置き換えるかに
00:01:14集中してください。PDF でも、記事でも、テキストでも何でも構いません。
00:01:18このテンプレートをどう皆さんの生活に当てはめるか。そこにこそ価値があります。
00:01:22それを意識してください。また、この仕組みは柔軟性に非常に優れており、
00:01:26皆さんのニーズに適応させることができます。それが最大の魅力です。
00:01:32では、このワークフローで一体何をするのか？ 先ほど言ったように、
00:01:36これは「強化版リサーチ」です。Claude Code を使い、
00:01:40YouTube 経由でリサーチを行います。今回のデータソースは
00:01:45YouTube 動画です。そのために特定の「スキル」を使用します。そこから、
00:01:50Claude Code を通じて YouTube のデータを NotebookLM に送信します。
00:01:55NotebookLM はそれらの動画を分析してくれます。また、
00:02:00ポッドキャスト、動画、インフォグラフィック、スライドなど、望みの成果物を作成してくれます。
00:02:04そして、それらすべてを Claude Code 内に送り返してくれます。
00:02:09これらすべては「スキル」を通じて実行されます。さらに、
00:02:15それらのサブスキルを統合して、一つの「スーパースキル」にします。
00:02:22これを Skill Creator を使って行います。ここで Skill Creator と
00:02:26NotebookLM の要素が関わってきます。では、Obsidian はどうでしょうか？
00:02:31これだけでも十分ですが、さらに強化したいところです。
00:02:35このワークフローを一回きりで終わらせたくはありませんからね。そこで Obsidian の出番です。
00:02:40分析したすべてのデータ、それ以上に「データへの取り組み方」や「分析の好み」、
00:02:46「成果物の形式」、「自分の思考プロセス」などが、
00:02:50Claude Code によって一連の Markdown ファイル（テキストファイル）として記録されます。
00:02:55これらはすべて Vault 内で行われるため、Obsidian で確認することができます。
00:02:59Obsidian で見る Vault にはいくつかの利点があります。人間としては、
00:03:03テキストファイルの中で何が起きているか把握しやすく、ファイルをクリックして
00:03:06繋がりを確認したり、便利なグラフを表示したりできます。しかしより重要なのは、
00:03:09Claude Code 内において、それらすべての Markdown ファイルが透過的であることです。
00:03:13Obsidian の形式で設定されていると、Claude Code が
00:03:19必要なものを見つけやすくなります。さらに、時間の経過とともに、
00:03:22Claude.md ファイルを通じて、Claude Code の話し方や思考法を
00:03:29洗練させていくことができます。つまり、Obsidian は Claude Code が
00:03:34このワークフローを私たちの望む通りに実行するのを助けてくれるのです。
00:03:41Obsidian を加えることで、Claude Code を、私たちの代わりにワークフローを
00:03:47実行してくれる「よく訓練されたパーソナルアシスタント」に変えることができます。
00:03:53これは非常に強力です。自己改善のループのようになります。
00:03:58ワークフローを実行すればするほど、私の好みの分析方法が蓄積されます。
00:04:02Claude Code と対話するほど、そのデータが記録され、
00:04:07Claude Code は私の仕事のスタイルに関する知識とエビデンスを蓄積し続けます。
00:04:11こうして、Claude Code、Skill Creator、
00:04:16NotebookLM、Obsidian を組み合わせることで、互いに助け合う
00:04:20素晴らしい共生関係が生まれるのです。これがどれほど柔軟か分かるでしょう。
00:04:24YouTube を PDF に置き換えることもできますし、
00:04:28NotebookLM の部分を抜くこともできます。どんなワークフローでも挿入可能です。
00:04:31しかし、「フロー・Obsidian・Skill Creator によるスキル改善」というテンプレートを維持すれば、
00:04:37非常に強力なものを手に入れることができます。
00:04:42これはまだ多くの人がやっていないことです。さて、具体的なセットアップに入る前に、
00:04:46スポンサーである私自身から一言。もし Claude Code についてもっと学びたいなら、
00:04:50Chase AI Plus 内で「Claude Code Masterclass」をリリースしたばかりです。
00:04:56技術的な背景の有無にかかわらず、初心者から AI 開発者レベルまで引き上げます。
00:05:01AI に真剣に取り組み、キャリアを築きたい方には最適です。
00:05:07ぜひチェックしてみてください。また、無料の Chase AI コミュニティもあります。
00:05:09リンクは概要欄にあります。今日お話しするすべてのスキルや、
00:05:15その他の無料リソースもそこで見つけることができます。
00:05:18ではまず、スキルを作成しましょう。今、私は Vault の中にいます。
00:05:23Obsidian がこれらを認識できるように、Vault フォルダ内にいる必要があります。
00:05:27Skill Creator スキルのインストールと使い方は、上の動画を確認してください。
00:05:31詳しく解説していますが、5 秒で説明すると、/plugin を実行して
00:05:35Skill Creator ツールを検索するだけです。私のは既にインストールされています。
00:05:40インストールしたら Claude Code を終了して再起動すれば準備完了です。
00:05:46スキルを作りたいときは、/skillcreator と入力して確実にそのツールを使い、
00:05:51内容を説明します。今回は、YouTube を検索して
00:05:55構造化された動画結果を返すスキルを作りたいと伝えました。yt-dlp を使用して
00:05:59クエリで動画を検索し、結果を返すように、といった具合です。
00:06:03これは YouTube の例ですが、自分の情報源に合わせて調整してください。
00:06:08これらのプロンプトはコミュニティで公開します。実行すると、
00:06:11.claude フォルダ内にスキルが自動生成されます。
00:06:15Skill Creator ツールが行った内容の説明が表示されます。
00:06:19必要に応じてテストを実行することもできますが、今はスキップします。
00:06:23これで YouTube スキルができました。次は NotebookLM 側です。
00:06:28これについても詳細な動画があるので上をチェックしてください。ここでは
00:06:3130 秒で説明します。NotebookLM には公開 API がありません。
00:06:35そこで Claude Code を NotebookLM に接続するために、この GitHub リポジトリ
00:06:41「notebooklm-py」を使用します。インストール用のリンクは概要欄に貼っておきます。
00:06:46非常に簡単です。ターミナルでいくつかのコマンドを実行するだけです。
00:06:50これをコピーして、新しいターミナルを作成します。この時点では
00:06:55Claude Code の中ではなく、純粋なターミナルで貼り付けて実行します。
00:06:59インストール後、NotebookLM にログインして認証する必要があります。
00:07:03CLI セクションにある通り、「notebooklm login」とコピーして
00:07:09ターミナルに入力し、エンターを押します。ブラウザが開き、
00:07:14ログインを求められます。これでインストールと設定は完了です。
00:07:19しかし、Claude Code にその使い方を教える必要があります。そこでスキルの出番です。
00:07:24このリポジトリには、notebooklm-skill-install というコマンドが用意されています。
00:07:29あるいは、Skill Creator を持っているので、この GitHub リポジトリ全体や
00:07:34リンクを Claude Code に渡して、「Skill Creator を使って
00:07:38notebooklm-py のスキルを作成して」と頼む方がいいかもしれません。
00:07:43そのプロンプトがこちらです。「ここにある NotebookLM スキルを最適に
00:07:50使うためのスキルを作成して」。Claude Code の素晴らしい点は、
00:07:55自分自身の使用環境に影響を与えることを自分で行える点です。
00:08:00自分のエコシステム内でのスキルの仕組みを理解しているのです。こうすることで、
00:08:06ある意味で自己改善していくわけです。実行すると、YouTube スキルのときと
00:08:11同様のメッセージが表示されます。NotebookLM スキルを使うと、
00:08:15通常のブラウザ版 NotebookLM でできること以上のことが、Claude Code の
00:08:21ターミナルから可能になります。ノートブックの作成や、
00:08:2650 個までのソース追加（Drive、テキスト、YouTube など）ができます。
00:08:30そして前述の通り、音声レビュー、マインドマップ、フラッシュカード、
00:08:35インフォグラフィックなど、あらゆる成果物を作成できます。
00:08:41さて、YouTube スキルと NotebookLM の設定ができましたが、
00:08:45一つずつ指示するのは面倒です。「YouTube 検索して、よし、次はこれを分析して」とは
00:08:50やりたくありません。すべて一度に終わらせたい。
00:08:55そこで、ワークフロー全体を一つのスキルにまとめます。
00:09:00「YouTube パイプライン」というワークフローのスーパースキルを作るため、
00:09:04同じように Skill Creator を使い、やりたいことを一気に伝えます。
00:09:09「YouTube パイプラインスキルを作って。YouTube 検索を使い、
00:09:15結果を NotebookLM に送り、指定した成果物を作成して、
00:09:21それを持ち帰ってきてほしい」という内容を長々と説明しました。
00:09:25するとスキルが作成され、内容の説明と、評価テストを行うか聞かれます。
00:09:30これでワークフローの準備は整いました。スキルは揃い、Obsidian 内にあります。
00:09:35あとは実行するだけです。やってみましょう。
00:09:41今回のユースケースでは、Claude Code に「Claude Code と MCP」に関する
00:09:47動画を検索させます。上位 5 つの MCP サーバーを見つけ、ソースを取得し、
00:09:53単なる内容だけでなく、動画のパフォーマンスや視聴数を伸ばしている要因、
00:09:58特筆すべき点、不足している情報、それらをどう活用できるかを分析させます。
00:10:03さらに、その分析結果からインフォグラフィックを作成するよう頼みます。
00:10:09そのプロンプトがこちらです。YouTube パイプラインスキルが読み込まれています。
00:10:14自然言語でもいけますが、スラッシュコマンドを使えば確実に動作します。
00:10:18YouTube、MCP、Claude Code の分析、そしてインフォグラフィックを要求しました。
00:10:22パイプラインが開始され、NotebookLM と YouTube 検索のサブスキルが呼ばれます。
00:10:28ここでの利点は、AI による処理のすべてが NotebookLM で行われることです。
00:10:34つまり、Claude Code のトークンを消費せず、料金もかかりません。
00:10:41Google に処理をオフロードしているわけです。ありがとう、Google。
00:10:456 分後、分析が完了しました。テキスト分析だけであれば
00:10:50NotebookLM からの返答は非常に速いです。成果物の作成には時間がかかることがあり、
00:10:54例えばフルスライドデッキだと、複数の画像を生成する必要があるため
00:10:5815 分ほどかかることもあります。今回のようなインフォグラフィックなら数分です。
00:11:03これが生成されたインフォグラフィックです。MCP についてですね。
00:11:07ビジュアルに関する細かい指示はしませんでしたが、しっかりできています。
00:11:13Supabase、Context.ai、Play などが挙げられています。
00:11:18自律型コーディングと、必須の「Vibe Coding」スタックに分類されています。
00:11:23Supabase、Figma、Sentry、PostHog、Context.ai、Play。
00:11:30文句なしの内容です。そして上の方には、リサーチ結果をまとめた
00:11:36フル Markdown ファイルが表示されています。これは Obsidian 内にあるため、
00:11:41単なる Markdown ファイルのように見えても、Obsidian を通じて見れば
00:11:46人間にとって文脈を把握するのがはるかに容易になります。
00:11:51これが Obsidian 内の同じドキュメントです。主要なポイントやサーバー、
00:11:57関連する他の記事へのバックリンクがあり、グラフでも確認できます。
00:12:02しかし、Obsidian の価値はそれだけではありません。左側を見てください。
00:12:07これらすべての Markdown ファイルの集合体が、私の仕事のやり方を
00:12:13Claude Code に示しているのです。そしてこちらの Claude.md ファイルですが、
00:12:20これが「脳の中の脳」となります。この Vault が私のアイデアを溜める
00:12:25「第二の脳」だとしたら、Claude.md は、それらすべてが何を意味し、
00:12:30私との対話形式や成果物の形式、仕事の進め方のルールを Claude に教える
00:12:37「脳の中の脳」なのです。時間の経過とともに Vault は成長し続けますが、
00:12:41Claude.md もそれに合わせて成長させるのは非常に簡単です。
00:12:48知識の蓄積とともに、Claude Code も学習し成長します。その方法は、
00:12:54「最新の会話に基づいて Claude.md を更新して」と伝えるだけです。
00:13:00「私の仕事スタイル、分析、出力の好みが反映されるように、
00:13:04最新の会話から Claude.md を更新できる？」といった
00:13:09大まかな指示だけで、Claude は自ら進めてくれます。
00:13:15もっと具体的に指示することも可能です。そこが柔軟で素晴らしい点です。
00:13:19この Claude Code と Obsidian の関係こそが、長期的に見て
00:13:25パフォーマンスを向上させる鍵となります。1 週間では大きな差は出ませんが、
00:13:311 ヶ月続ければ確かな効果があり、1 年かけて何百もの文書と会話を積み重ねれば、
00:13:35計り知れない長期的な効果をもたらします。今日はこのあたりで終わりにします。
00:13:40この特定のワークフロー以上のものを感じ取っていただければ幸いです。
00:13:46私がコンテンツリサーチをどう行っているかの舞台裏もお見せしましたが、
00:13:50ここで一番伝えたいのは、どんなワークフローでも置き換え可能だということです。
00:13:55皆さんの仕事を助ける何らかのフローがあれば、
00:14:02それをスキル化し、さらに巨大なスキルを一つのスキルにまとめ、パイプラインに組み込む。
00:14:07そうすれば、すべてが互いに補完し合う状況を作ることができます。
00:14:13長期的には、そこにこそ膨大な価値があります。感想があれば
00:14:18コメント欄で教えてください。Claude Code についてもっと知りたい、
00:14:25Masterclass をチェックしたい方は Chase AI Plus のリンクを見てください。
00:14:28それでは、またお会いしましょう。