仕事の自動化 AIで作業を自動化する際の3つのポイント — イメージ・言語化・微調整
AIに作業を任せるときに押さえたい3つ — 「AIならこれができるはず」というイメージ、やってほしいことの言語化、エラーを見て直す繰り返し。私の体感でうまく回りやすくなった考え方です。
仕事の自動化 
仕事の自動化 AIに依頼する仕事は「できないこと」ではなく「手間の肩代わり」と捉える
AIに任せる仕事を「自分にできないこと」ではなく「自分にもできるが手間がかかることの肩代わり」と捉えると、依頼のネタが見つかりやすく、プロンプトも作りやすく、出力の正しさも判断しやすくなります。
バイブコーディング実例 AIとの対話で「RSS週次要約」ツールを作った：設計からlaunchdまで一気に形にした記録
ObsidianのLocal RSSで溜まったmdを、GeminiCLIで週次要約してObsidianリンク付きで出力するツールを、AIとのやり取りで設計〜実装〜launchdまで一気に作った過程をまとめます。
書く 長文が迷子になる人へ：テーマ→アウトライン→分割→統合で「伝わる文章」を作る（Obsidian/Cursorの使い分け）
文章術, アウトライン, Obsidian, Cursor, 認知負荷, 仕事術, 議事録, 提案書, まとめ方, 機微情報
仕事の自動化 RSSで更新を自動収集する：情報収集の「入口」を固定して探す時間を減らす（Feedly/Inoreader→Zotero/Notion）
更新情報を毎回探すのをやめて、RSSで“入口”を固定する。読む場所（RSS）・貯める場所（Zotero）・台帳（Notion）を分けると、情報収集が「続く」形になります。
バイブコーディング実例 Cursorでバイブコーディング：テーラーメイド自動化「Mail2Notion」で依頼メールを案件DBに集約する
依頼・確認・請求など「タスクの入口になりがちなメール」を、Notionの案件DBへ自動取り込みして追跡しやすくする自作ツールMail2Notionの考え方と運用、注意点（個人情報/トークン管理）をまとめます。
仕事の自動化 機微情報も扱うナレッジワーカーのAIツール4選：2026年1月版（Cursor/Gemini/ChatGPT/LM Studio）
2026年1月時点で、機微情報も扱うナレッジワーカーとして私が実際に毎日使っているAIツール（Cursor/Gemini/ChatGPT/LM Studio）と使い分け、注意点（個人情報・社内情報）をまとめます。
作業環境 機微情報も扱うナレッジワーカーの作業環境：2026年1月版（Obsidian/Cursor/Notion/Zotero＋自動化）
026年1月時点の作業環境まとめ。Obsidianで書いて考え、CursorでAIを使って整える/作る。Notionで台帳（案件・実績）を管理し、ZoteroでPDF資料を管理。Shortcuts/Raycast/Pythonで自動化する全体像と注意点（機微情報）を紹介します。