統合インプット & AI 提案

このページについて

会社に流れ込むすべてのインプット（音声テキスト / 議事録素材 / セミナー資料 / AI 学習素材 / 業界 PDF / note 記事 等）を統一窓口で受け取り、中央 dispatcher が用途別に振り分け、4 種類の生成 skill が成果物を作るパイプライン全体を集約。

「どこに何を投げれば何ができるか」を 1 ページで把握できる構成。

9.1 全体マップ

┌─ インプット窓口（4 経路）
│   ├ Drive _voice_text_inbox/   （Telegram bot 経由 / 直接アップ）
│   ├ Drive AI Education INBOX/  （大容量 AI 学習素材）
│   ├ Telegram @secondbrain_ryota_bot（iPhone から最速投入）
│   └ Discord #inbox            （短文 URL / 画像 1〜2 枚）
│
▼ 中央 dispatcher（intent_router.py）
│   ├ 明示コマンド優先（/meeting / /seminar / /ai_knowledge / /monthly）
│   ├ 入口別デフォルト（_voice_text_inbox → 議事録優先 等）
│   └ コンテンツ自動判定（Claude 推論、信頼度 < 0.8 で承認待ち）
│
▼ 4 つの生成 skill
│   ├ meeting-minutes          → クライアント議事録
│   ├ study-report-gen         → 勉強会・セミナーレポート
│   ├ knowledge-inbox-analyze  → AI 知識 4 段階分析 + 3 軸抽出
│   └ monthly-report-gen       → コンサル月次レポート（既存）
│
▼ 3 層出力（成果物配置）
│   ├ Layer 1: Obsidian Vault（R01 / R07）— 知識・wiki ハブ
│   ├ Layer 2: Drive PDF       — 永続アーカイブ・提出版
│   └ Layer 3: HTML マニュアルサイト — 業務 OS 反映
│
▼ Discord 通知
    ├ #deliverables-public + クライアント専用 ch（議事録・月次）
    ├ #deliverables-public（勉強会レポート一般）
    └ #akiyama-chat（AI 知識・提案候補）

9.2 インプット窓口（4 経路）

用途とコンテンツ量で使い分け。全経路は最終的に Drive または Obsidian に集約され、dispatcher が読み取る。

命名規約（任意・推奨）

YYYYMMDD_<クライアントID or 種別>_<タイトル>/
例:
20260523_lead-real-estate_ST税務会計セミナー/
20260520_社内戦略MTG/
20260522_AI業界カンファレンス/

フォルダ・ファイル名がズボラでも auto_rename.py が Claude 推論で標準形式に整える。信頼度が高ければ自動実行、低ければ Discord #akiyama-chat に承認待ちで通知。

命令コマンド（明示振り分け）

コマンドなしでも dispatcher が内容から判定する。明示すると信頼度 100% で確実に振り分けられる。

9.3 中央 dispatcher（intent_router.py）

全窓口から流れてきた素材を読み、4 つの skill のどれに渡すかを決定する中央調整役。

実装: ~/claude/.claude/skills/_shared/intent_router.py

振り分け優先順位

1. 明示コマンド（信頼度 100%）— /meeting 等が冒頭にあれば即決
2. 入口別デフォルト（信頼度 80%）
   • Drive _voice_text_inbox → meeting-minutes（議事録優先）
   • Drive AI Education INBOX → knowledge-inbox-analyze
   • Telegram / Discord → コンテンツ判定へ
3. コンテンツ自動判定（Claude 推論）
   • 「議事録っぽい」「セミナーっぽい」「AI 関連動画っぽい」を分類
   • 信頼度 ≥ 0.8: 自動実行 + Discord 事後通知
   • 信頼度 < 0.8: #akiyama-chat に承認待ち（24h タイムアウト）

承認フロー（低信頼度時）

dispatcher が判定 → 信頼度 < 0.8
   ↓
#akiyama-chat に投稿:
"📥 フォルダ: 20260523_xxx
  推測: meeting-minutes（lead-real-estate、信頼度 0.62）
  別解: study-report-gen
  👍 で承認 / 👎 で別解 / ❌ で中止"
   ↓
CEO リアクションで確定
   ↓
該当 skill 起動 → 3 層出力 → 完了通知

9.4 4 つの生成 skill

9.4.1 meeting-minutes（議事録生成）

9.4.2 study-report-gen（勉強会・セミナーレポート）

9.4.3 knowledge-inbox-analyze（AI 知識分析）

9.4.4 monthly-report-gen（月次レポート・既存）

9.5 共通レイアウト規約

4 種 skill すべて monthly-report-gen の規約に準拠。一貫したフォーマットで PDF 化時の事故（フォント豆腐化・文字化け・崩れ）を防ぐ。

絶対ルール

共通スタイルシート

• ~/claude/.claude/skills/_shared/styles/pdf_base.css — A4 印刷最適化、フォント、余白
• ~/claude/.claude/skills/_shared/styles/status_labels.css — 状態ラベル色分け
• 原本: ~/claude/.claude/skills/monthly-report-gen/styles/（規約のマスター）

frontmatter テンプレ例（共通）

---
title: <タイトル>
author: <著者名>
client_id: <client-id>            # クライアント関連の場合
type: meeting | seminar | knowledge | monthly_report
date: YYYY-MM-DD
source_url: <原典 URL>             # 学習素材の場合
tags: [<主要キーワード配列>]
r07_path: <R07/<topic>/...>       # 一般セミナー / 知識素材
manual_site_url: <ai-manual...>   # 公開済の場合
status: draft | review | published
---

9.6 三層データモデル

4 種 skill の出力は三層モデルに統一配置される。

原則

• フォルダはトピック単位、著者は frontmatter author: で管理（著者別フォルダ禁止）
• 物理配置は主トピック 1 つで決定、複数テーマは tags: に記入
• 重い原本は Drive 共有、R07 には URL のみ

詳細仕様参照

• ~/claude/3_Resources/R07_learning_inputs/_index.md — Layer 1 マスターインデックス
• ~/claude/3_Resources/R01_second_brain/55_AI活用術/README.md — Layer 2 ハブ仕様
• ~/claude/.claude/skills/learning-input-save/SKILL.md — Layer 1 投入 skill
• ~/claude/CLAUDE.md §「学習インプット保管（AI ナレッジ三層モデル）」

9.7 提案ストック一覧

knowledge-inbox-analyze による抽出結果が時系列で蓄積される領域。各カードは Layer 1 原本（R07）と Layer 2 知見ノート（R01）への双方向リンクを持つ。

掲載カードのフォーマット

<article class="proposal-card">
  <h4><タイトル></h4>
  <dl>
    <dt>著者</dt> <dd><著者名></dd>
    <dt>提案日</dt> <dd>YYYY-MM-DD</dd>
    <dt>業務領域</dt> <dd>media / consulting / cac / internal_automation / investment_ai / org_design</dd>
    <dt>担当エージェント</dt> <dd>...</dd>
    <dt>ステータス</dt> <dd>即実行候補 / 中長期検討 / 実践中 / 実践済</dd>
  </dl>
  <p><概要 3〜5 行></p>
  <ul>
    <li>原本: <a href="...">R07/...</a> (Layer 1)</li>
    <li>知見: <a href="...">R01/55_AI活用術/...</a> (Layer 2)</li>
    <li>関連 TASKS: TASKS.md 該当行</li>
    <li>元素材: <YouTube / PDF / note URL></li>
  </ul>
</article>

業務領域別タグ（フィルタ用）

• media — メディア配信・記事生成・SNS 運用
• consulting — コンサル・クライアント業務・月次レポート
• cac — CAC サロン運営・セミナー
• internal_automation — 社内自動化・Bot・LaunchAgent
• investment_ai — 投資 AI 専門領域（65_investments-ai と連動）
• org_design — 組織設計・エージェント運用