AIデータ基盤の作り方（1/3）概念と設計図

結論​（即答）​: AIデータ基盤は​「記録・整理・ルール」の​3層で​作る

AIは​記憶を​持たないので、​議事録・チャット・AIとの​会話を​1か所に​自動で​貯め、​AIが​読みに​行ける​状態を​作ります。​仕組みは​「人が​何もしなくても​貯まる​記録」​「毎朝​AIが​書き直す整理」​「失敗を​ルールに​変える​学習」の​3層で、​ツールは​すべて​既製品です。

この​資料の​目的と​読み方

ミチガエルで​1年かけて​組んだ​「AIが​会社の​文脈を​読める​データ基盤」を、​他社が​再現し、​商品化する​ための​設計図です。​提携先と​合意した​「基盤を​エンジニアに​渡し、​まず代表者の​環境を​作る」の​最初の​1冊に​あたります。

資料は​3部に​分かれます。​本書は​第1部です。

1. 概念と​設計図​（本書）​: 何を、なぜ、​どう​いう​形で​貯めているか
2. 再現手順​（次の​資料）​: エンジニアが​代表者の​環境を​作る​ための​ツール一覧・設定・導入順
3. 分岐表​（別紙）​: 顧客の​チャットツール×議事録ツールの​組み合わせごとの​構築パターンと​価格感

個別の​会社名・​人名は​載せていません。​費用は​実額です。

一言で​いうと

「AIが、​この​会社の​文脈を​読める​状態」を​作る​データ基盤です。​議事録・チャット・AIとの​会話・​毎日の​作業ログを​1か所に​自動で​貯め、​ノート同士を​つなぐ。​それだけです。

AIは​記憶を​持ちません。​1か​月前の​会話は​忘れ、​人間も​細部を​忘れます。​基盤が​あると、​AIが​「読みに​行ける」ので、​半年前の​判断も、​1年前の​施策も、​その場で​根拠付きで​答えられます。​質の​高い​出力は、​人間が​AIに​「餅」を​与え続けられるかで​決まります。

営業トーク3行

1. 基盤が​無いと​: 引き継ぎの​たびに​説明が​要る。​AIに​頼んでも​「毎回初対面」の​答えしか​返らない。​広告原稿も​営業リストも、​自社の​過去を​踏まえない​汎用品に​なる。
2. 基盤が​あると​: ​「この​案件、​1年で​何をやった？」​「この​人は​以前何を​得意と​していた？」に​即答。​新規事業も​「過去に​これをやっていたから、​この​延長でできる」と​提案してくれる。
3. 作り方​: 最初の​2か月で​議事録と​チャットの​自動取り込みを​入れ、​3か​月目から​読みに​行かせる。​分岐は​「チャットツール×議事録ツール」の​組み合わせだけで、​構築自体は​難しくない。

「何でもできる」とは​言わない。​売るのは​「記憶が​残る​ことで​差が​出た具体例」です​（後半の​ビフォーアフター）。

全体像の​設計図

全体像は、​下から​「層1: 自動記録」​「層2: 自動整理」​「層3: 判断の​記録と​学習ループ」の​3層​（記録・整理・ルール）が​積み上がる​構造です。​入力は​議事録・チャット・AIとの​会話・作業ログの​4種です。

左の​入力は​人が​何もしなくても​貯まり、​中央の​3層で​整理され、​右の​出力は​Claude Codeが​貯まったものを​読んで​作ります。​出力は​また​会話ログと​して​左に​戻るので、​使う​ほど​基盤が​育ちます。

層1: 自動記録​（人は​何もしない）

AIとの​会話が​1ターン終わる​たびに、​その​内容が​自動で​デイリーノートに​追記されます。​本人が​メモを​取る​必要は​ありません。​これが​全ての​土台です。

ポイントは​3つです。

1. 記録の​単位は​「セッション」。​同じ​会話が​続く​限り​同じ​ブロックを​上書きするので、​ノートが​膨れません。
2. 記録は​「何を​したか」だけでなく​「何を​決めたか」を​含みます。​後で​AIが​読むときに​効くのは​ここです。
3. プロジェクトごとの​記録​（02_プロジェクト/）は、​デイリーノートから​層2が​整理して​流し込みます。​人が​プロジェクトフォルダを​更新する​必要は​ありません。

デイリーノートの​中は​「自動ブロック​（hookが​管理）」と​「手書き領域」を​印で​分けています。​人が​追記しても​自動更新に​消されません。

層2: 自動整理​（毎朝、​AIが​ノートを​書き直す）

毎朝​5時に、​前日の​デイリーノートと​受信箱​（議事録・クリップ・他の​AIとの​会話）を​AIが​読み、​「技術・ノウハウ」を​テーマ別の​wikiページに​書き直します。​同じ​テーマが​あれば​新規作成ではなく​既存ページを​更新するので、​日々の​記録が​「読み返せる​知識」に​変わります。​この​層は​人も​Claude Codeも​直接書きません。

な​ぜ​この​層が​要るか​: デイリーノートは​時系列の​「日記」で、​そのままでは​「あの​時の​解決策は？」に​答えに​くいからです。​テーマ別に​書き直された​wikiが​あると、​AIは​「同じ​エラーで​詰まったら​過去の​解決策を​先に​見る」と​いう​動きができます。

失敗したときは​黙らずに​知らせます​（Chatworkの​DMまたは​Slack）。​「監視の​無い​自動化は​作らない」が​ルールです。​過去に​7日間静かに​止まっていた​事故からできたルールです。

層3: 判断の​記録と​学習ループ​（人と​AIが​書く）

設計判断・デプロイ結果​・フェーズの​進行だけは、​Claude Codeが​作業の​区切りで​プロジェクトフォルダ​（02_プロジェクト/{番号}_{名前}/）に​書きます。​「なぜそう​決めたか」は​自動記録では​拾えないので、​ここだけは​意図して​残します。

この​層の​本体は​「学習ループ」です。​失敗が​起きたら、​同じ​失敗を​二度としないように​ルールと​記憶に​変えます。

この​1年で​学んだ​こと​: ルールは​事故から​しか​生まれません。​最初から​完璧な​ルールを​書くより、​「起きたら​必ず記録する」​仕組みの​方が​強いです。

入力源の​取り込み方

「何を​読ませるか」が​基盤の​価値を​決めます。​ミチガエルでは​次の​5種類を​自動で​取り込んでいます。​取り込み先は​全て​Vault​（Obsidian）か、​AIが​直接読める​ローカルの​置き場です。

分岐は​少ない。​顧客ごとに​変わるのは​「チャットツール​（Chatwork・Slack・LINE WORKS・Teams）」と​「議事録の​取り方​（tl;dv・Google Meet録画・Zoomクラウド録画）」の​組み合わせだけで、​貯める​場所と​読ませ方は​共通です。​組み合わせごとの​構築パターンは​別紙​「分岐表」に​まとめます。

AIが​「育つ」仕組み

基盤は​作って​終わりではなく、​使う​ほど​資産が​増えます。​増えるものは​4つです。

1. 技術wiki: 毎日の​作業から、​解決策と​設定値が​テーマ別に​蓄積​（層2が​自動で）。
2. スキル​（手順書）​: ​うまく​いった​手順を​「次から​このやり方で」と​呼び出せる​形に​保存。​現在約70本​（例: 3社コードレビュー、​コピー競作、​SEO設計、​動画を​「見る」、​音声生成）。​作業ログから​完全自動で​スキルが​生える​わけではなく、​「スキルに​して」と​頼むか、​繰り返し作業を​AIが​見つけて​提案する​形です。
3. プロフィール​（本人理解）​: 誤解が​起きる​たびに​「こう​言われたら​こう​解釈する」を​追記。​1年で​45件。​モデルを​更新しても​理解が​落ちない​よう、​回帰テスト​（53問）を​持っています。
4. ルール: 事故が​起きたらルールと​1行追記。​常時読まれる​ルールは​約18千トークンに​収め、​詳細は​「該当作業のときだけ​読む」​別ファイルに​退避。

1年続けた​結果、​Vaultの​プロジェクトは​100を​超え、​ノート同士が​リンクで​つながっています。​AIは​「4月1日に​何を​していたか」を​デイリーノートから、​「この​案件の​経緯」を​プロジェクトフォルダから、​「あの​エラーの​直し方」を​wikiから​読みに​行けます。

注意: 育つのは​「記録されたもの」だけです。​口頭で​決めて​記録しなかった​ことは、​AIにとっては​起きていないことになります。​だから​層1の​「何もしなくても​溜まる」が​最重要です。

ビフォーアフター​（営業資料の​素材）

基盤の​有無で​差が​出た​実例です。​すべて​ミチガエルで​実際に​起きた​ことです。

営業で​使うときの​注意: ​「何でもできる」ではなく、​上の​うち相手の​業務に​近い​2〜3個を​選んで​話す方が​伝わります。​引き継ぎと​定例準備は、​どの​会社にも​当てはまります。

応用編​（概要のみ）

データ基盤の​上に、​ミチガエルでは​次の​運用を​乗せています。​代表者の​環境に​最初から​入れる​必要は​ありません。​基盤が​あれば​後から​足せます。

ここは​「会社に​よって​必要なものが​違う」​部分です。​商品化するなら、​基盤​（層1〜3）を​共通パッケージにし、​応用編は​個別開発の​提案に​分けるのが​自然です​（​「共通化したものを​売り、​個別具体は​開発提案」の​形）。

費用の​実額​（2026年9月）

9月の​AI関連費用は​合計約97万円でした​（会社カードの​明細から​集計。​広告費は​含まない）。​この​金額で、​上の​基盤と​応用編の​全部、​および​広告制作・動画生成・記事生成を​含む制作業務を​回しています。​専任の​エンジニアは​いません。

「データ基盤だけ」に​必要な​費用は、​このうちClaudeの​サブスク1アカウント​（約3.5万円）と、​要約用の​安価な​API​（月数千円）、​Obsidian​（無料）です。​残りは​制作と​応用編の​費用です。

注: サービス名で​拾っている​ため、​Vercel・Supabase等に​AI以外の​用途が​混ざる​可能性が​あります。

構築の​難易度と​所要期間の​目安

基盤の​構築自体は​難しく​ありません。​ツールは​すべて​既製で、​書くのは​「つなぐ​部分」だけです。​難しいのは​「記録され続ける​状態を​保つ」運用の​方で、​そこは​監視と​通知で​担保します。

代表者の​環境を​作る​場合の​工程​（エンジニアが​作業する​前提）​:

当たりを​付けておくべき制約:

1. Chatworkの​Webhookは​取れる​ルーム数に​上限が​あり、​APIは​直近100件まで。​過去分は​エクスポートで​持ち込むか、​「今からの​分しか​貯まらない」と​先に​説明する。​エンタープライズプランは​組織全体が​対象に​なり、​後から​落とせないので​勧めない。
2. tl;dvが​入らなかった​会議の​例外処理​（誰の​録音を​正と​するか）を​決めて​おく。
3. 要約・生成を​誰の​APIで​動かし、​費用を​誰が​持つかを​最初に​決める​（ミチガエルは​本人の​サブスクと​自社の​API）。
4. 「書類フォルダ」など​macOSの​許可ダイアログを​放置すると​全自動化が​止まる。​初期設定で​フルディスクアクセスを​付けておく​（9/28に​実際に​起きた）。

次の​資料: ​「再現手順」​（ツール一覧・設定ファイルの​場所・導入順）と​「分岐表」​（チャットツール×議事録ツールの​組み合わせと​価格感）を​別で​用意します。

シリーズ

AIデータ基盤の​作り方は​3部構成です。

• 第1部​ 概念と​設計図​（この​記事）
• 第2部​ 再現手順​（エンジニア向け）
• 第3部​ 分岐表と​構築パターン