【2025年末】今私がAIとどうやって仕事をしているかの記録【AI活用スタイル】

この記事の内容

Google検索をやめ、ChatGPTをはじめとするAIを情報収集の起点として活用するスタイルに変化しました
ObsidianとAIを組み合わせ、日々の活動ログや動画字幕を自動でナレッジとして蓄積する仕組みを構築しています
SyncThingとTailscaleを組み合わせ、複数端末をリアルタイムかつシームレスに同期しています
Claude CodeをLinux VM上で稼働させ、SSH・Tmux経由でどこからでもAIとの共同作業を継続できる環境を整えています
ローカル7割・クラウド3割の比率でAI処理を使い分け、コストと品質のバランスを最適化しています

AIが「検索」を置き換えた時代

大きな変化のひとつは、Google検索をほとんど使わなくなったことです。調べ物をする際は、まずChatGPTに質問するスタイルが定着しています。自分の感覚で「Thinkingモード」や「Autoモード」を使い分け、最初にAIの回答を受け取り、それを裏取りして自分の考えを加えるという流れです。

専門分野でも同様で、AIによって初期回答を生成し、それを確認・補強して最終アウトプットを作るというプロセスが日常になっています。GPT-5.2以降は精度が格段に向上し、知的作業のパートナーとして完全に信頼できる存在になりました。

ObsidianとAIによる知識の自動蓄積

情報管理の中心となっているのがObsidianです。ObsidianのVault（ボルト）には日々の活動ログや思考の記録が蓄積されており、AIが自動的にこれらを解析してノートを生成します。

YouTube動画の字幕データもAIが自動で整形・保存し、そこからノートやブログ記事を発行できる仕組みも構築しています。これにより、日々の活動そのものが知識として蓄積され、アウトプットの素材になります。

AIが「情報収集・整理・発信」のサイクルを自動化することで、毎日の行動が自然とナレッジ化される環境が完成しています。

多端末同期の課題と解決策：SyncThingとTailscale

作業環境には複数のPC（約5台）とモバイル端末（2〜3台）があり、以前はGitで同期していました。しかしコンフリクトやリアルタイム性の問題がありました。現在はSyncThingを採用しており、ほぼリアルタイムでブロック単位の同期が可能です。編集の衝突も自動的に調整・保存されるため、非常に快適に運用できています。

さらに、ネットワーク全体をTailscaleでVPN接続しており、外出先からでもすべての端末が常時接続状態を維持しています。中心には常時稼働するLinux VMがあり、全端末がこのVMをハブとするスター構成で同期しています。AI処理のメインロジックもこのVM上で動いています。

スケジュール実行を自動化する「自作スケジューラー」

AIタスクの実行管理には、GitHub上に構築した自作スケジューラーを利用しています。プライベートリポジトリとして構成されており、各プロジェクトがサブディレクトリで管理され、毎日自動的にプル・編集・プッシュを行う仕組みになっています。

実行時刻やタイムアウトを細かく設定できるほか、Webダッシュボードで成功・失敗・ログの確認や再実行も可能です。単なるCronジョブではなく、よりインテリジェントにスケジュールを制御するエンジンとして機能しています。

Claudeと連携したAIオペレーション環境

メインで使用しているAIはClaude Codeです。Linux VM上で動作し、SSH経由でどの端末からでもアクセス可能な状態になっています。各プロジェクトディレクトリに対して自然言語で指示を出すと、Claudeが内容を解析して必要な修正や更新を実行します。

作業ログや学びがあればClaudeが自動的にObsidianへ記録し、後でブログとして発行することもあります。AIが「考えたこと」までも記録してくれることで、知的生産の質が大きく向上しました。

Tmuxによるセッション管理とモバイル連携

作業セッションはTmuxで管理しています。プロジェクトごとにセッションを作成し、AIに指示を出して動かす形です。セッションは切断しても裏で動き続けるため、PCで作業していた内容をモバイルから再接続して続行することも可能です。

この構成により、いつどこからでもAIとの共同作業が途切れることなく進行します。

ローカルとクラウドAIの使い分け

AI処理の基盤は、ローカル7：クラウド3の割合で使い分けています。ローカルでは自前のGPUサーバーやDGX Sparkなどを用いて、音声・画像・動画生成などの重い処理を実行しています。クラウド側（主にAzureやOpenAI API）は、高品質な生成や外部連携が必要な場合に利用しています。

ローカル環境ではWebサーバーも稼働しており、プライベート用途のWebアプリを高速に動かすことができます。公開が必要なものだけAzure上へ発行する構成です。

AIと共に進化する仕事のスタイル

従来のM365環境（メール、Teamsなど）は引き続き利用していますが、現在の仕事の中心は「AIと共同で作業する個人リポジトリ」にあります。常に新しいアイデアを思いつき、それを即座にAIと実装・検証していくという流れが生まれています。

複数のAIエージェントが並行して動き、プロジェクトを自動的に更新し続ける。もはや「AIを使う」ではなく、「AIと共に働く」ことが日常になっています。

まとめ

2025年末の仕事環境は、AIが完全に業務のパートナーとなった世界です。検索から情報整理、ノート作成、スケジュール実行、コード修正まで、あらゆる作業がAIと連携して進んでいます。

今回紹介した構成の要点をまとめます。

情報収集: Google検索からAI（ChatGPT等）へ移行し、回答を裏取りして活用
知識管理: Obsidian × AI で日々の活動を自動ナレッジ化
端末同期: SyncThing + Tailscale でリアルタイム・シームレスな多端末環境
AI実行基盤: Linux VM上のClaude Code + Tmux + 自作スケジューラー
AI処理配分: ローカル7割・クラウド3割でコストと品質を最適化

こうした仕組みを整えることで、アイデアをすぐに形にし、知識を自動的に蓄積する「創造のエコシステム」が完成しました。参考になる部分があれば、ぜひ取り入れてみてください。