Karpathy が先週、AI を使った個人知識ベース（パーソナルナレッジベース）の構築について投稿しました。41,000 人がブックマークしました。
しかし、その大多数は実際に構築することはないでしょう。
以下では、なぜ構築すべきかと、今週末に正確にどうやるかを説明します。
PS：このシステムを構築するスキルが欲しいですか？
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なぜほとんどのビジネスオーナーは未使用の知識の金鉱の上に座っているのか
競争優位を築くために必要なものは、すでにすべて揃っています。
それはあなたのブックマーク、メモアプリ、忘れられたスクリーンショット、保存したまま二度と読まない記事、6ヶ月前のミーティングノートの中にあります。
問題は情報を集めることではありません。すでにそれはできています。問題は、必要なときにどれも見つけられないことです。
個人知識ベースはこれを恒久的に解決します。すべてを1つの場所に放り込み、AI を向けるだけで、その乱雑さを検索可能な Wiki に整理し、使うたびに賢くなります。
特別なソフトウェアは不要。データベースも不要。フォルダとテキストファイルだけです。
セットアップ（所要時間 5 分）
コンピューターのどこかにプロジェクトフォルダを作成します。その中に3つのサブフォルダを作ります。
- raw/ - あなたのジャンク引き出し。記事、メモ、スクリーンショット、ミーティングの文字起こし、ブックマーク、リサーチ。すべてここに入れます。整理しないでください。それは AI の仕事です。
- wiki/ - AI が整理されたバージョンを書き出す場所。要約、アイデア間のつながり、トピックページ。手動で編集することはありません。
- outputs/ - ナレッジベースに対して質問したときに AI が生成する回答、レポート、リサーチ。
これが全体のアーキテクチャです。3つのフォルダだけ。
すべてを機能させる 1 つのファイル
プロジェクトのルートに CLAUDE.md（または AGENTS.md、名前は問いません）というファイルを作成します。これがスキーマファイルです。AI にナレッジベースが何についてのものか、どのように整理するかを伝えます。
以下はスターターテンプレートです。
1# ナレッジベーススキーマ23## これが何か4[あなたのトピック] に関する個人知識ベース。56## 整理方法7- raw/ には未処理のソースマテリアルが含まれます。これらのファイルは決して変更しないでください。8- wiki/ には整理された Wiki が含まれます。AI がこれを完全に管理します。9- outputs/ には生成されたレポート、回答、分析が含まれます。1011## Wiki ルール12- 各トピックは wiki/ 内に独自の .md ファイルを持ちます13- 各 Wiki ファイルは1段落の要約から始めます14- [[topic-name]] 形式を使用して関連トピックをリンクします15- すべてのトピックをリストした INDEX.md を維持します16- 新しい raw ソースが追加されたら、関連する Wiki 記事を更新します1718## 私の関心分野19[このナレッジベースで焦点を当てたい3〜5の項目をリストする]
このファイルは、新人社員に初日にトレーニングマニュアルを渡すのと同じです。これがないと、AI は何が重要かを推測するだけです。あれば、すべての出力があなたの望む通りに構造化されます。
Raw フォルダを埋める（10 分）
ここで多くの人が止まります。フォルダを作成して空のディレクトリを見つめるだけです。
答えは：とにかく全部放り込むこと。記事をコピペして .md または .txt ファイルにします。使っているアプリからメモをエクスポートします。スクリーンショットを保存します。ミーティングノート、リサーチ、プロジェクト文書を貼り付けます。名前を変更しないでください。整理しないでください。
私はコンテンツパイプライン全体で 15 以上の raw ソースファイルを保持しています。クリップした記事、競合分析、分析レポート。どれも手動では整理していません。
AI に Wiki を構築させる
Claude Code、Cursor、またはファイルを読み取れる AI ツールを開きます。プロジェクトフォルダを指定して、次のように指示します。
1「raw/ 内のすべてを読んでください。CLAUDE.md のルールに従って wiki/ に Wiki を作成してください。最初に INDEX.md を作成し、次に主要トピックごとに1つの .md ファイルを作成してください。関連トピックをリンクしてください。すべてのソースを要約してください。」
その後はその場を離れて、AI に作業させます。
完了すると、wiki フォルダには整理された記事が詰まっています。見えていなかったつながり、保存したことを忘れていたものの要約、すべてを数秒で検索可能にするインデックスが含まれています。
複利ループ
ここからシステムが価値を発揮し始めます。wiki に 10 以上の記事ができたら、質問を始めましょう。
- 「wiki/ 内のすべてに基づいて、[トピック] に関する理解における3つの最大のギャップは何ですか？」
- 「ソース A とソース B が [概念] について述べていることを比較してください。どこで矛盾していますか？」
- 「このナレッジベースのみを使用して、[トピック] に関する 500 語のブリーフィングを書いてください。」
回答をナレッジベースに保存し直します。質問するたびに、次の回答がより良くなります。それがループです。
毎月のヘルスチェック（必須）
月に一度、AI に次のように指示します。
「wiki/ ディレクトリ全体をレビューしてください。記事間の矛盾をフラグしてください。言及されているが説明されていないトピックを見つけてください。raw/ 内のソースによって裏付けられていない主張をリストしてください。ギャップを埋めるための3つの新しい記事を提案してください。」
これにより、エラーが拡大する前にキャッチできます。AI がわずかに間違ったことを書き、それを保存し直すと、次の回答はその間違いの上に構築されます。ヘルスチェックは品質管理です。
Obsidian は必要ない
インターネットの半分は Obsidian プラグインを推していますが、必要ありません。.md ファイルのフォルダと優れたスキーマファイルがあれば、派手なツールスタックの 90% のケースで勝ります。
メモアプリの設定に、ナレッジベースを実際に構築するよりも多くの時間を費やしている人を見てきました。完璧なツールを探すのをやめて、構築を始めてください。
3つのフォルダ。1つのスキーマファイル。すべてを維持する AI。それだけがシステム全体です。
トピックを選んでください。フォルダを作成してください。すでにあるものを放り込んでください。残りは AI に任せてください。
PS：このシステムを構築するスキルが欲しいですか？
