言葉の整理。このページで出てくる言葉は、その場で全部言い換える。
- LLM（＝たくさんの文章を読んで覚えて、人間みたいに言葉を作れるようになったAIの仕組み）
- ローカルLLM（＝会社のコンピュータではなく、自分のパソコンの中だけで動くAI）
- RAG（＝質問に関係のある資料だけを先に探し出して、AIに手渡してから答えさせるやり方）
- MCP（＝AIが外の道具（ファイルを見る・検索する等）を使えるようにする、共通の繋ぎ方の決まりごと）
01結論
先に3つ。この後の全部は、この3つの補足でしかない。
結論 1
仕組みより素材が9割
同じ資料を入れれば、どの道具を使っても似た答えが出る。差が出るのは素材の書き方。逆に素材が薄いと、どんな高級な仕組みを組んでも中身は空っぽになる。
結論 2
今日は新しいシステムを入れない
あなたの founder/ は、すでに文字のまま置いてある。Claude Code はそのフォルダを直接読める。ファイルが数百までなら、検索の仕組みを足す前にここで足りる。
結論 3
ローカルLLMは「外に出せない」が理由になった時
手元のAIは、賢さで今のClaudeに届かない。それでも選ぶ理由は、機密・費用・止まらないことの3つ。理由が立つまでは急がなくていい。
02全体地図：4つの層のどこを作るか
「自分の脳を作る」は、この4つの層に分解できる。段階が上がるほど、右へ伸びていくだけで、左は作り直さない。
層 1
素材
考え方・判断・学んだこと。文字のファイルとして置く
置き場：founder/ のまま
層 2
加工
1つの塊＝1つの主張に切り、見出しと日付を付ける
ここが一番効く
層 3
保管と検索
意味で探せる形にしまう。質問に近いものを取り出す
置き場：手元の保管庫
層 4
呼び出し
どのAIに、どう手渡すか。答えを組み立てる側
Claude Code か 手元のAI
↑ ボタンを押すと、その段階で作る層が光る。層1と2は一度作れば、その後ずっと使い回せる。
034つの段階を、1ステップずつ動かす
題材は全段階で共通。「この事業、続けるか閉じるか？」——この問いに、あなたの判断基準で答えさせる。
04ここが本命：素材の書き方
同じ出来事を書いても、書き方で使えるか使えないかが決まる。実際に起きたことを、両方の書き方で並べる。
使えない書き方
2026-08-23 打ち合わせメモ
今日は事業の方針について話した。
10事業やる方向で決まった。
いろいろ考えたけど、まずは数を
出すことにした。品質は後回し。
あと例の件も進める。
なぜ使えないか。①どれが決定でどれが雑談か区別が付かない ②「例の件」は後から誰にも分からない ③なぜそう決めたかが無いので、似た場面で応用できない ④検索しても、この文に何が書いてあるか予測できない
使える書き方
# 事業は「数を出す」と「磨く」の
# どちらを先にするか？
判断：数を出す
決めた日：2026-08-23
理由：前の組織は、客がゼロのまま
契約書をv8まで磨いて死んだ
捨てた案：1本を完成させてから次へ
→ 完成の基準が自分の中に
しか無く、永遠に終わらない
外れる時：すでに金を払っている客が
いる場合は、磨く方が先
なぜ使えるか。①見出しが質問の形なので、似た質問が来た時に一発で引っかかる ②理由があるので、書いていない場面にも当てはめられる ③捨てた案に基準が出る ④外れる時が書いてあるので、盲信されない
この4つが、そのまま素材の型になる。難しいことは何もない。書く時に見出しを質問の形にして、理由・捨てた案・外れる時の3行を足すだけ。この3行が、あなたの「考え方」の正体で、結論だけ集めても考え方は移らない。
素材は3種類に分ける
種類 1原則
いつでも当てはまる短い断定文。必ず「これが外れた事例」を付ける。反証の無い原則は、AIに丸暗記されて暴走する。
人間待ちを主経路に置かない
外れる時：本人しか押せない
承認が最後に1回だけ挟まる形
種類 2判断ログ
その時々の決定。4項目で固定する——判断・理由・捨てた案・外れる時。数が溜まるほど、考え方の輪郭がはっきりする。
問い：この事業を閉じるか？
判断／理由／捨てた案／外れる時
種類 3知識
学んできた領域の中身。出典と日付を必ず添える。これが無いと、後から本当かどうかを確かめられなくなる。
事実：〇〇の相場は△△
出典：URL（2026-08-24 確認）
確度：実物を見た／伝聞
05実装形：どこに何を置くか
新しい場所を作らない。いま在るフォルダに、2つ足すだけ。
company/founder/ ← すでにある。ここが素材
├── principles.md 原則（反証欄つき）
├── decisions/ 判断ログ（4項目固定）
│ └── 2026-09.md
├── knowledge/ 学んだこと（出典つき）
└── voice/ ← 足す① 自分の言い回しの見本
└── 良い返答の例.md 段階3で使う
company/.brain/ ← 足す② 検索用。中身は自動生成
├── index.db 意味で探せる形にした保管庫
└── build.py 素材を読んで保管庫を作り直す
道具の選び方
それぞれの役割に、選択肢と推す理由を1つずつ。全部あとから差し替えられるので、最初の選択で悩まなくていい。
| 役割 | 選択肢 | 推し | 理由 |
|---|
| 答えを組む側 | Claude Code ／ 手元のAI | Claude Code | いま毎日使っていて、フォルダをそのまま読める。乗り換えコストがゼロ |
|---|
| 手元でAIを動かす | Ollama ／ LM Studio | Ollama | 文字を打つだけで動き、他の道具から呼び出しやすい |
|---|
| 意味を数字に変える | Ruri v3（日本語専用）／ BGE-M3（多言語） | Ruri v3 | 素材が日本語だけなら、日本語専用が有利。英語混じりならBGE-M3 |
|---|
| 保管庫 | Chroma ／ LanceDB ／ Qdrant | 最初はどれでも | 数千件までは差が出ない。件数が万を超えたらQdrantを検討 |
|---|
| 精度を上げる | 2段階検索（絞る→並べ直す） | 入れる | まず50件に絞り、専用モデルで上位5件に並べ直す。効きが大きい |
|---|
| 画面つき全部入り | AnythingLLM ／ Open WebUI | 要るなら AnythingLLM | 出典の表示と資料の管理が最初から入っている。ただしあなたはClaude Codeで足りる |
|---|
| Claude Codeと繋ぐ | MCP | MCP | 手元の検索を道具として登録すると、Claude Codeが自分で呼びに行く |
|---|
064つの段階を横に並べる
| 段階0 フォルダが脳 | 段階1 検索を足す | 段階2 手元のAIへ | 段階3 口調を焼く |
|---|
| 始める合図 | 今日 | ファイルが読み切れなくなった | 外に出せない話が増えた | 毎回同じ指示を書いている |
|---|
| 作るもの | 素材だけ | 保管庫と検索 | 手元のAIへの繋ぎ替え | 差分ファイル1個 |
|---|
| 手間 | ゼロ | 半日〜数日 | 半日 | 数日（教材づくり） |
|---|
| 費用 | いまと同じ | ほぼ無料 | 電気代だけ | 計算用の部品が要る |
|---|
| 答えの質 | 高い | 高い＋出典が付く | 落ちる | 中身は変わらない |
|---|
| 秘密 | Claudeへ送る | 取り出した分だけ送る | 1文字も外へ出ない | 同左 |
|---|
| 素材の更新 | 書けば即 | 作り直しを1回走らせる | 同左 | 学習のやり直し |
|---|
| やめた時 | — | 素材はそのまま残る | Claudeに戻すだけ | 差分を外せば元通り |
|---|
07あなたの場合、次の1手
いまの位置
段階0.5 — 素材はある。使える形になっていないだけ。
founder/ に原則・判断ログ・知識がすでに文字で置いてある。これは多くの人が半年かけて溜める部分で、そこは終わっている。足りないのは、1つの塊が1つの主張になっていないことと、見出しが質問の形になっていないこと。
- 今日：判断ログの見出しを質問形に直す。「〜について」を「〜すべきか？」に変えるだけ。既存の分は、新しく書く時に直していけばいい
- 今週：4項目を固定する。判断・理由・捨てた案・外れる時。捨てた案が一番効くので、これだけは省かない
- ファイルが読み切れなくなったら：検索を足す。その時点で初めて保管庫を作る。素材の形が整っていれば、作業は半日で終わる
- 手元のAIは、外に出せない話が出てきてから。いま急ぐ理由が無い
08やってはいけない3つ
素材が薄いのに仕組みから作る
保管庫も検索も、入っているものしか返さない。空の棚に高級な扉を付けても、開けたら空。作る順番は必ず、素材 → 加工 → 仕組み。
会話ログを丸ごと全部入れる
雑談・言い直し・途中で捨てた案が混ざり、検索するたびにゴミが上位に来る。入れるのは結論と理由に整えたものだけ。量ではなく密度で効く。
考え方を学習で入れようとする
中身の書き換えが得意なのは話し方の型であって、判断の中身ではない。考え方は理由ごと素材に置き、検索で毎回手渡す方が、正確で更新もできる。
09言葉の辞書
- LLM
- たくさんの文章を読んで覚えて、人間みたいに言葉を作れるようになったAIの仕組み。
- ローカルLLM
- インターネットの向こうの会社ではなく、自分のパソコンの中だけで動かすAI。話した内容が外へ出ない。
- RAG
- 質問に関係のある資料だけを先に探して、AIに手渡してから答えさせるやり方。
- チャンク
- 長い資料を、探しやすいように数百字ずつの小さなかたまりに切ったもの。1つの塊に主張は1つが原則。
- エンベディング
- 文章を、意味が近いものほど近い場所に並ぶ「数字の列」に変えること。言葉が違っても意味が似た文を探せる。
- 再ランキング
- ざっくり集めた候補を、専用の判定役がもう一度見て順番を付け直すこと。検索の当たりが目に見えて良くなる。
- 2段階検索
- まず速い方法で50件くらいに絞り、次に丁寧な方法で上位5件に並べ直す進め方。速さと正確さの両取り。
- MCP
- AIが外の道具（ファイルを見る・検索する等）を使えるようにする、共通の繋ぎ方の決まりごと。これで自作の検索をAIに持たせられる。
- ベクトルデータベース
- 数字の列を大量にしまって、似ているものを一瞬で取り出せる保管庫。
- ファインチューニング
- できあがっているAIに追加の練習をさせて、中身の数字を少し変えること。話し方の型を身につけさせるのに向く。
- LoRA
- 本体は凍らせたまま、小さな追加部品だけを学習させる方法。できるのは数十MBの差分で、外せば元通り。
- Ollama
- 手元のパソコンでAIを動かすための道具。文字を打つだけで起動でき、他の仕組みから呼び出しやすい。
- AnythingLLM
- 資料の取り込み・保管庫・画面が最初から全部入っているアプリ。出典を表示してくれる。
- GPU
- 計算を大量に並行してこなす部品。AIを動かすだけなら軽いが、学習させるには余力が要る。