前回の記事では、AIに自分の思考を渡すために、Notionで思考ログを取り始めた理由を書きました。
自分の気づき、違和感、感情、疑問、判断の癖を少しずつ残していく。
そして、そのログをあとからAIに整理してもらい、記事づくりやブログ運営に活かしていく。
そう考えて、私はNotionで思考ログを取り始めました。
今回は、その思考ログを取るために活用しているNotionのデータベースを、ChatGPTと一緒に作成したときの話を書いていきます。
実際に作ってみると、ただ項目を並べるだけでは足りませんでした。
何をプロパティで管理するのか。
何をテンプレート本文に書くのか。
あとからAIに整理してもらうには、どんな形が扱いやすいのか。
そういったことを考える必要がありました。
ChatGPTにNotionのリンクを渡して作成を頼むと、データベース自体はかなり短時間で形になりました。
ただし、速かったのは最後の組み立てです。
その前には、どんな思考を残したいのか、あとからどう使いたいのかを考える時間がありました。
この記事では、思考ログ用のNotionデータベースを作った流れと、AIに任せる前に人間側で考えておく必要があると感じたことをまとめます。
思考ログをDBにするなら、自由さと型の両方が必要だった
思考ログで残したいのは、完成された文章だけではありません。
日々の気づき。
違和感。
感情。
疑問。
表現ワード。
方針。
過去の経験とつながった感覚。
まだ記事にはならないけれど、あとで何かに育ちそうな断片。
こうしたものを残していきたいと考えています。
ただ、思考の断片はかなり形がばらばらです。
気づきとして残したい日もあれば、違和感として残したい日もあります。
SNSを見て湧いたものもあれば、AIとの会話中に出てきたものもあります。
読書やブログ作業、過去の経験から急につながるものもあります。
だから、完全に自由なメモだけだと、あとから見返すときに扱いづらくなりそうでした。
一方で、最初から細かく分類しすぎると、湧いてきたものの温度が消えてしまう気もしました。
そこで、自由に書ける場所は残しつつ、あとから整理しやすい最低限の型も用意することにしました。
この「自由さ」と「型」の両方を持たせるために、Notionのデータベースを使うことにしました。
泉DBで管理する項目とテンプレート本文
今回作ったデータベースは、思考ログを残していくためのものです。
Notion上では「泉DB」として管理しています。
「泉」という名前には、自分の中から湧いてきたものを、まず受け止める場所という感覚があります。
実務的には、日々の気づきや違和感をためて、あとからAIに整理してもらうためのログ用データベースです。
泉DBでは、短く分類したい情報と、長く書き残したい情報を分けることにしました。
プロパティで管理する項目
プロパティでは、あとから並べ替えたり、分類したり、絞り込んだりしたい情報を扱います。
たとえば、次のような項目です。
- 日付
- 湧いたものの種類
- 起因
- 参考URL・元情報
- 関連ログ
- 関連先ログ
特に大事だと感じているのは、「湧いたものの種類」と「起因」です。
「湧いたものの種類」では、気づき、違和感、疑問、仮説、感情、好み、判断軸、価値観、方針、改善案、記事素材、SNS素材、表現ワード、AI活用メモなどを扱えるようにしています。
一方で、「起因」では、その思考がどこから生まれたのかを残します。
AI使用中なのか。
ブログ作業中なのか。
SNS運用なのか。
読書なのか。
手帳やノートなのか。
日常生活なのか。
過去の何かとつながったのか。
同じ「違和感」でも、どこから出てきたものなのかによって意味が変わります。
たとえば、SNSを見て湧いた違和感と、AIとの会話中に湧いた違和感では、あとから記事にするときの切り口が変わるはずです。
だから、ただ内容だけを残すのではなく、どこから湧いてきたのかも一緒に残しておきたいと考えました。
テンプレート本文に書く項目
一方で、記入が長くなりやすいものは、プロパティではなくテンプレート本文に書く形にしました。
具体的には、次の3つです。
- 起因の詳細
- 湧いたこと
- そのまま残したい言葉・補足
「起因」はプロパティとしても残しています。
ただ、プロパティで選べるのは、AI使用中、ブログ作業、SNS運用、読書、過去、発生源不明など、大まかな分類です。
実際には、同じ「SNS運用」でも、どの投稿を見て感じたのか、どんな流れで違和感が湧いたのかによって意味が変わります。
そのため、詳しい背景は「起因の詳細」に書くようにしました。
「湧いたこと」には、そのとき自分の中から出てきた気づき、違和感、感情、疑問などを書きます。
ここでは、最初からきれいな文章にしようとしすぎないようにしています。
整えようとしすぎると、思考の温度が落ちてしまうことがあるからです。
まずは、湧いたものをそのまま受け止める。
そのうえで、あとからAIに整理してもらえばいいと考えています。
「そのまま残したい言葉・補足」には、あとで記事やSNS投稿に使えそうな表現、消したくない言い回し、補足しておきたい文脈を残します。
思考ログは、あとからAIに整理してもらう予定です。
そのときに、プロパティだけでは拾えない細かいニュアンスも残せるようにしておきたい。
そのために、分類する情報はプロパティへ。
長くなる内容や温度感を残したい情報はテンプレート本文へ。
このように分けることにしました。
ChatGPTにNotionのリンクを渡すと、作成はかなり速かった
今回、驚いたのはデータベース作成の速さでした。
以前なら、Notionでデータベースを作るには、自分で画面を操作しながら一つずつ項目を作っていく必要がありました。
分からないところが出るたびに、ChatGPTに操作方法を聞く。
スクリーンショットを送る。
説明を受けて、また手を動かす。
便利ではありましたが、どうしても時間はかかっていました。
でも今回は、ChatGPTにNotionのリンクを渡し、作りたいDBの目的を伝えることで、Notionアプリと連動してデータベースを作ってもらえました。
「思考ログを残すためのDBにしたい」
「湧いたものの種類や起因を管理したい」
「長くなる内容はテンプレート本文に書けるようにしたい」
「あとからAIに整理してもらいやすい形にしたい」
こうした方向性を伝えたうえで、DBの作成を任せました。
すると、手作業で一つずつ作っていた頃と比べて、かなり短時間で形になりました。
ここは素直に便利だと感じました。
ただし、DBを作る操作が速くなったことと、DBの中身を考えることは別です。
AIがNotion上にDBを作ってくれるとしても、何を記録するDBなのか、何のために使うのか、どんな項目が必要なのかは、人間側が考える必要があります。
今回の作業で強く感じたのは、そこでした。
AIに任せたのは、DBの形に落とし込む部分だった
今回、AIに任せたのは「なぜ思考ログを取るのか」を考えることそのものではありません。
人間側で考える必要があったのは、思考ログの目的を、どのようにDBの形へ落とし込むかでした。
何をプロパティにするのか。
何をテンプレート本文に書くのか。
どの項目があると後から見返しやすいのか。
どの分類があればAIに整理してもらいやすいのか。
入力が重くなりすぎないか。
こうした判断は、自分の使い方を考えないと決められません。
AIに手伝ってもらったのは、その考えをNotionのデータベースとして使いやすい形にする部分です。
項目の整理。
分類の案出し。
テンプレート本文の構成。
あとから見返しやすい設計。
こうした部分は、AIに任せることでかなり楽になりました。
料理に例えるなら、AIに料理そのものを丸投げしたというより、調理台を一緒に整えてもらった感覚です。
何を作りたいのか。
どんな食材を置くのか。
どの道具を近くに置くのか。
そこを考えたうえで、調理台を使いやすく整えてもらった。
今回のNotionデータベースも、それに近いものです。
思考ログという素材を扱いやすくするための調理台。
その調理台を、AIと一緒に整えたという感覚です。
ログ用DBを作るときに考えたこと
このDBを作るときに、特に考えたことが3つあります。
入力が重すぎないこと
どれだけ立派なデータベースを作っても、入力が面倒だと続きません。
思考ログは、日々の小さな反応を拾うためのものです。
そのたびに入力が重いと、記録する前に面倒になってしまいます。
だから、項目を増やしすぎないことは大切だと感じました。
ただし、少なすぎてもあとから整理しづらくなります。
そのため、最低限の分類として「湧いたものの種類」と「起因」は持たせておきたいと考えました。
また、長くなる内容までプロパティ化しようとすると、入力欄が増えすぎて重くなります。
だから、長く書くものはテンプレート本文へ逃がすことにしました。
これなら、分類したいものはプロパティで管理しつつ、思考の細かい温度は本文に残せます。
あとからAIに整理してもらいやすいこと
このログは、ただ保存して終わりではありません。
ある程度たまったら、AIに整理してもらう予定です。
似た気づきをまとめる。
繰り返し出てくるテーマを見つける。
記事化できそうな素材を分類する。
自分の判断軸や価値観として使えそうなものを抜き出す。
そうした使い方を考えると、ログの内容だけでなく、種類や起因も残しておいた方がよさそうです。
さらに、「起因の詳細」や「そのまま残したい言葉・補足」があれば、AIに渡すときにも文脈が伝わりやすくなります。
ただの文章の山ではなく、ある程度文脈のある素材として扱えるようにしたいと考えました。
ブログ運営や記事づくりに使えること
このログは、AI活用だけのために作っているわけではありません。
私は今、AIを相棒にしながら、WordPressの改善、記事づくり、SNSから本館ブログへの導線づくりを進めています。
その中で湧いてきた気づきや違和感は、そのまま記事の種になります。
ブログ作業中に感じた違和感。
SNS運用で引っかかったこと。
読書中に浮かんだ考え。
AIとの会話で見えた方針。
過去の経験と今の活動がつながった瞬間。
そのまま残しておきたい表現ワード。
こうしたものをログに残しておけば、あとから記事づくりに使えるはずです。
だから、単なる日記ではなく、個人ブログを育てるための素材置き場として使いたいと考えました。
読者が同じように始めるなら
同じように、AI活用やブログ運営のために思考ログを残したい人は、いきなり完璧なデータベースを作ろうとしなくても良いと思います。
最初は、もっと小さく始めても十分です。
流れとしては、次のような形が分かりやすいと思います。
- まず思考ログを少し取ってみる
- 何のためにログを取るのかを言葉にする
- 残したいものを、分類する情報と長く書く情報に分ける
- 分類用に「湧いたものの種類」と「起因」を用意する
- 本文テンプレートに「起因の詳細」「湧いたこと」「そのまま残したい言葉・補足」を用意する
- 数日使ってみて、入力しづらい項目を減らす
- あとからAIに整理してもらい、記事テーマやブログ運営の方針に使えるものを抜き出す
最初から完成形を目指すと、作るだけで疲れてしまいます。
大事なのは、ログを取ることそのものが続く形にすることです。
項目はあとから変えられます。
分類も、使いながら直せます。
だから、まずは少しログを取り、そのうえで必要な受け皿を整えていく方が現実的だと感じています。
まとめ：泉DBを使いながら、思考ログを育てていく
前回の記事では、AIに自分の思考を渡すために、Notionでログを取り始めた理由を書きました。
今回は、その思考ログを取るために活用しているNotionのDBを、ChatGPTと一緒に作成したときの話をまとめました。
ChatGPTに頼むことで、Notionと連動してDBを作れるのはかなり便利です。
今回も、データベースの形は短時間でできました。
でも、速かったのは最後の組み立てです。
その前に、何をプロパティにするのか、何をテンプレート本文に書くのか、あとからAIにどう整理してもらうのかを考える時間がありました。
泉DBは、思考ログを保存するだけの場所ではありません。
自分の中から湧いてきたものを受け止め、分類し、あとからAIと一緒に整理するための受け皿です。
これから実際に入力しながら、プロパティは多すぎないか、テンプレート本文は書きやすいか、あとからAIに整理してもらいやすいかを確かめていきます。
たまったログは、記事づくりや個人ブログ運営に活かしていくつもりです。
泉DBを育てることは、AIに渡せる思考素材を育てることでもあります。
まずは使いながら調整して、AIと一緒に扱いやすいログへ育てていきたいと考えています。