「学びのセマンティック・ネットワーク」が、私の意思決定を加速させる理由

「好奇心をどう扱うか」

これは私にとって長年の課題であり、同時に最強の武器でもありました。

現在、私はChatGPTとObsidianを連携させ、「学びのセマンティック・ネットワーク」を構築しています。AI時代の今だからこそ、あえて「知識を構造化して持つ」ことの真価についてお話しします。

仕組み：知の「自動集積」と「ネットワーク化」

現在用いている私の学習フローは極めてシンプル、かつ強固となりました。

• インプット： 日常で出会う未知の用語や概念を、即座にAIで深掘り。
• 同期： そのログは自動的にObsidian（ノートアプリ）へ連携。
• 視覚化： 蓄積された知識は「グラフビュー」として可視化され、概念同士の繋がりが網の目のように現れます。

ここで重要なのは、「オーファン（孤立したノート）」の発見です。グラフ上でどこにも繋がっていない知識は、まだ自分の血肉になっていない証拠。そこを起点にさらに深掘りすることで、知識の「抜け漏れ」を物理的にゼロに近づけています。

メリット：AIに「訊く」から、知を「引き出す」へ

従来の学習法は「覚える」か「ググる」の二択でした。しかし、この方法にはこれまでにない3つのメリットがあります。

• 検索レーテンシーの極小化： 自分の文脈で整理された「外部脳」があるため、未知の課題に対しても「過去のどの知見を組み合わせればいいか」が瞬時に分かります。
• 異分野の越境結合： 臨床心理学、人事労務、ITスキル……。一見無関係なドットがグラフ上で結びついたとき、既存のフレームワークにない独自のアプローチが生まれます。
• 忘却を前提としたシステム： 「忘れても、ネットワークが覚えている」という安心感が、さらなる挑戦への心理的余裕を生みます。

なぜ今、これが必要なのか？（AI時代の生存戦略）

私はこの仕組みを、個人の学習だけでなく「組織の知」にも応用したいと考えています。

誰かの頭の中にある「暗黙知」を可視化し、新しく入ったメンバーが最短で組織の文脈（ネットワーク）に合流できる。そんな次世代のOS（集合知）を、いきいきとしていて、そのわりにゆるい中間共同体で構築していくことが、私のミッションです。