2026.08.03AI

セカンドブレインの想起をAIに任せる

概要

ノートが増えると「どこに何を書いたか」を自分で探せなくなり、キーワード検索もタグも取りこぼす。 そこで「探す＝想起」という行為そのものをAIに委ね、自然言語で問えば関連ノートを提示させる。 vault全体を Embedding して RAG 的に検索し、第二の脳の"想起"を AIエージェントが担う構想。

詳細

  • ノートが増えてくると、結局どこに何を書いたか自分でも探せなくなる。
  • 検索しても言葉が一致しないと出てこない。タグも付け忘れる。
  • いっそ「探す」という行為そのものをAIに任せられないか。
  • 自然言語で「あの、環境と静けさの話どこだっけ」と聞いたら該当ノートを出してくれる。
  • RAG的に自分のvault全体をEmbeddingしておいて、質問したら関連ノートを提示。
  • 第二の脳の"想起"の部分をAIエージェントが担う感じ。
  • Obsidianのローカル検索の弱さを補完する位置づけ。あとで壁打ちしたい。

関連ノート

  • RAG ・ Embedding ・ Vector Database — 想起の技術的な土台
  • AIエージェント ・ NotebookLM — 「自分の資料に基づいて答える」実例
  • AIは人間に似ている — 記憶・想起を人間になぞらえる視点と直結
  • アイデアが生まれる環境の設計 — 「問い」を起点に想起する流れとつながる

今後調べたいこと

  • Obsidian で使える RAG/embedding プラグイン（Smart Connections 等）の実力
  • vault をローカルで embedding する場合のモデル・コスト・プライバシー
  • 「タグ付け忘れ」を前提に、検索を意味ベースへ寄せる設計
AIRAGSecondBrainAIエージェント