ChatGPT×Obsidian×MCP×OpenClawで、仕事を覚えて安全に動くAI環境を構築する

<価格推移>
1〜20部: 9,800円
21〜50部: 19,800円
51部以降: 29,800円

価格は販売数に応じて変更します。20部に達した次の販売分から19,800円、50部に達した次の販売分から29,800円に変更します。

朝、スマホを開くと「今日やること」が整理されている

朝起きて、スマホでChatGPTを開く。

すると、すでに今日の仕事が整理されています。

おはようございます。
今日の予定とタスクを整理しました。

■ 最優先タスク
1. ○○社へ資料を提出する
2. 午後の打ち合わせを準備する
3. 昨日残した未整理メモを確認する

■ WorkVaultに記録された今日の予定
10:00 ○○社との打ち合わせ
15:00 制作物の確認

■ AIへ任せられる作業
・打ち合わせ資料の構成案
・昨日の会議内容の要約
・返信メールの下書き

■ あなたの確認が必要なこと
・WorkVaultの整理案 1件

あとはスマホから、普通に話しかけるだけです。

「1番の資料構成を作って」

「昨日の打ち合わせでは何が決まった？」

「このアイデアを仕事メモに保存して」

「未整理のメモを確認して」

「その整理案で承認」

こんなやり取りを、外出先でもスマホのChatGPTから行えます。

これは、ChatGPTに毎回長い説明をしているわけではありません。

私の仕事に関する情報を保存した「WorkVault」を、ChatGPTから必要なときに検索できるようにしています。

そして、情報の保存、整理案の作成、承認、バックアップまでを、一つの仕組みとしてつなげています。

この記事では、この仕組みを「自分専用AI秘書」と呼びます。

普通のChatGPTは、あなたの仕事をすべて知っているわけではない

ChatGPTは便利です。

しかし、仕事で本格的に使おうとすると、ある問題が出てきます。

顧客や案件の前提を毎回説明する
過去の打ち合わせ内容を探して貼り付ける
別のチャットへ移ると、また説明が必要になる
AIとの会話で決まったことが、あとから見つからない
メモを残しても、整理できずに埋もれていく

AIが賢くなっても、必要な情報を渡せなければ、毎回「初対面の優秀な人」に仕事を頼んでいるのと同じです。

そこで私は、ChatGPTそのものにすべてを覚えさせるのではなく、仕事の記憶を自分で管理することにしました。

仕事情報の原本は、自分のパソコンにあるMarkdownファイルです。

ChatGPTは必要なときだけ、その原本を検索します。

この形なら、AIやサービスが変わっても、仕事の記憶は自分の手元に残ります。

私が作ったのは、ただの「Obsidian整理術」ではありません

今回作った仕組みでは、WorkVaultを仕事情報の原本として扱います。

そのうえで、次のことを実現しています。

ChatGPTから自然な言葉で仕事情報を検索する
スマホのChatGPTから過去の案件や会議を確認する
新しい情報を専用Inboxへ保存する
OpenClawが未整理メモを定期的に確認する
AIが適切な保存先と整理理由を提案する
人間が承認した場合だけ原本へ反映する
停止した仕組みを自動的に再起動する
WorkVault全体を定期的にバックアップする

重要なのは、AIにWorkVaultを自由に編集させていないことです。

実際の処理は、次の4つに分かれています。

ChatGPT
→ 利用者との会話と、情報の検索・提示

WorkVault MCP
→ ChatGPTからの要求を受け、許可された操作だけを実行

OpenClaw
→ 未整理メモを読み、保存先と整理内容を提案

検証スクリプト
→ 承認された提案だけを、決められた条件でWorkVaultへ反映

AIに全部を任せているように見えても、実際には「会話する部分」「考える部分」「検証する部分」「原本を保存する部分」を分離しています。

この分離があるから、OpenClawが整理先を間違えても、すぐには顧客ノートや案件ノートが書き換わりません。

AIは提案する。でも、最後に決めるのは人間

AIに仕事を任せたい。

でも、大切な顧客情報や案件情報を勝手に変更されたくはありません。

そこで、このAI秘書には役割の境界を作りました。

ChatGPTは、通常は検索と読み取りを行います。

新しい情報を保存するときも、最初はInboxに入ります。

OpenClawはInboxを見て整理案を作りますが、WorkVault本体を直接変更できません。

整理案には、元のノート、整理理由、予定している保存先が表示されます。

私が内容を確認して「承認」と伝えた場合だけ、もう一度内容を検証して反映します。

この「もう一度検証する」が重要です。

提案を作った時点の元ノートには、SHA-256という方法で内容の指紋を付けています。さらに、提案そのものにもリビジョンを付けています。

提案を表示してから承認するまでの間に、元ノートや提案内容が変わっていれば、そのまま適用しません。古い内容を見て承認したのに、裏側では別の内容へ変わっていた、という状態を防ぐためです。

保存先にも制限があります。

保存できる場所
・案件
・顧客
・会議
・資料
・Webクリップ
・書籍
・アイデア

保存できない場所
・Obsidianの設定
・システム文書
・添付ファイル置き場
・WorkVaultの外

AIの判断を信用するだけではなく、間違えたときに変更が通らない仕組みを作っています。

つまり、この仕組みの基本は次のとおりです。

AIに考える仕事は任せる。重要な決定は、人間が行う。

何でも自動化するための仕組みではありません。

安心してAIへ仕事を任せられる範囲を、少しずつ広げていくための仕組みです。

このAI秘書を作ろうと思った理由

制作前は、次のことに困っていました。

情報がどこへ保存されているか分からなかった
AIへ同じ説明を繰り返していた
Discordやチャットの情報が流れていた
Obsidianへ保存しても、整理する時間がなかった
AIに直接編集権限を渡すことが怖かった

きっかけは、人格や過去セッションを保存していたObsidianとは別に、日々の仕事を扱う新しいVaultを作れば、もっと実用的なAIの記憶になるのではないかと考えたことです。

顧客、案件、タスク、会議、資料を一つのVaultへ置き、ChatGPTが必要な情報だけを自然な言葉で探せるようにする。さらに、メール、Slack、iPhoneのメモなども将来的に入口としてつなげれば、チャットごとに情報が分断される問題を減らせます。

ただし、すべてを一度につなぐと権限も失敗範囲も大きくなります。そこで最初は、WorkVault、ChatGPT、MCP、OpenClawの4つに範囲を絞りました。

WorkVaultのテンプレートを作り始めたのは2026年7月31日です。翌8月1日には、ChatGPTからの検索とInbox保存、OpenClawによる整理提案、人間の承認、監視、バックアップ、既存Discord環境からの分離まで動作確認できました。

初期版の構築期間は約2日です。ただし、これは僕の環境でAIと一緒に集中的に試行錯誤した期間です。購入者向けの説明、動画、汎用化、別環境での検証に必要な時間は含みません。

最も苦労した部分

最も大きく作り直したのは、OpenClawの分離です。

最初は、Discordなどで使っていた既存のOpenClaw環境へWorkVaultの整理処理も載せていました。しかし、同じ環境に複数の役割と権限が混ざると、WorkVaultには不要なDiscord連携まで一緒に抱えることになります。定期処理を移したあとに旧処理が残れば、二重実行の原因にもなります。

最終的には、WorkVault専用OpenClawを別ランタイム、別設定、別ポートで立ち上げ、旧環境のWorkVault整理処理を無効化しました。専用環境からはDiscord依存も削除しています。

「動けば完成」ではなく、役割ごとに壊れる範囲を分けるところまで必要でした。

完成後に変わったこと

完成後は、ChatGPTからWorkVaultを検索し、新しいメモをInboxへ保存し、整理案を確認して承認するところまで、一つの会話で進められるようになりました。

裏側ではOpenClawが30分ごとに未整理メモを確認します。未整理メモがなければAIを呼ばずに終了します。GatewayとTunnelは5分ごとに監視し、停止した対象だけを再起動します。WorkVaultは毎日バックアップし、日次14世代、週次8世代、月次12世代を残します。

ただし、完成後も「何を正式な記録として残すか」という判断は僕が行います。便利になったのは、判断そのものを手放したからではなく、判断の直前までをAIが準備してくれるようになったからです。

この教材で作るもの

この教材のゴールは、ツールの知識を増やすことではありません。

実際に、次の流れで使えるAI秘書環境を完成させることです。

スマホまたはパソコンからChatGPTへ質問
↓
自分のWorkVaultを検索
↓
必要な情報を回答
↓
新しい情報はInboxへ保存
↓
AIが整理案を作成
↓
人間が確認して承認または却下
↓
承認した情報だけWorkVaultへ反映

さらに、ChatGPTのスケジュール機能と組み合わせて、毎朝の仕事整理や毎週の振り返りも行います。

現在の完成構成で対象になるのは、WorkVaultに保存された予定、案件、タスク、承認待ちです。Googleカレンダー、メール、Slackからの自動取得はまだこの構成へ含めていません。これらは、各サービスの認証と権限を追加した場合の拡張機能として分けて扱います。

完成するとできること

スマホから仕事の情報を探せる

「○○社との前回の打ち合わせ内容を教えて」

「あの企画で決まったことをまとめて」

ファイル名や保存場所を覚えていなくても、自然な言葉で探せます。

思いついたことを、その場で保存できる

外出中に思いついたアイデアも、スマホからChatGPTへ伝えるだけです。

新しい情報は、最初に専用Inboxへ保存されます。

未整理メモの整理案をAIが作る

OpenClawが未整理メモを定期的に確認し、案件、顧客、会議、資料、アイデアなどの保存先を提案します。

AIに勝手な変更をさせない

整理案を見て、人間が承認した場合だけ反映します。

元のノートが途中で変更されていた場合などは、適用を止めます。

毎朝、今日の仕事を整理する

予定、案件、未完了タスク、承認待ちをまとめ、今日の優先順位を作ります。

AIへ任せられる仕事を見つける

毎日の作業を、次の3種類へ分けます。

AIへほぼ全部任せられる仕事
AIが下書きし、人間が承認する仕事
人間が判断する仕事

この教材が向いている人

ChatGPTを仕事で使っている人
AIへ毎回同じ説明をしている人
顧客、案件、会議、アイデアを一か所にまとめたい人
Obsidianを使っているが、情報が増えるだけになっている人
スマホから自分の仕事情報へアクセスしたい人
AIに仕事を任せたいが、勝手な変更はさせたくない人
自分専用のAI秘書を作りたい人

この教材が向いていない人

パソコンを使わず、スマホだけで構築したい人
設定作業を一切行いたくない人
AIにすべてを完全自動で任せたい人
外部サービスへ保存した情報も含め、ゼロリスクを求める人
読むだけで収益が発生する教材を探している人

この教材は、AIで簡単に稼ぐ方法を紹介するものではありません。

自分の情報と仕事を整理し、AIへ安全に任せるための環境を作る教材です。

必要なものと費用

現在、実際に動かしている環境

現在の構築済み環境はWindowsです。

Windows PC
Obsidian
Node.js
ChatGPTから利用するWorkVault MCP
Secure MCP Tunnel
WorkVault専用OpenClaw
Codexへログインできる環境

自動起動、5分ごとの監視、毎日のバックアップには、PowerShellとWindowsタスクスケジューラを使っています。

Macでも同じ考え方は使えますが、PowerShellスクリプトとタスクスケジューラ部分を、macOS向けのシェルスクリプトとlaunchdなどへ置き換える必要があります。現時点の配布ファイルを、そのままMacで動かせるとは案内しません。

PCの稼働条件

完成後の操作はスマホからできますが、WorkVaultはローカルPCにあります。そのため、外出先から検索・保存するときも、PC、MCP、Secure MCP Tunnelが起動している必要があります。

PCをシャットダウンしている間は、スマホからローカルのWorkVaultを検索できません。常時利用したい場合は、PCを起動したままにするか、専用の常時稼働端末へ移す必要があります。

ChatGPT側で必要な条件

必要なのは、ChatGPTでDeveloper ModeのアプリとしてMCPを追加でき、Secure MCP TunnelとCodex OAuthを利用できる環境です。

現在の構成は、OpenAI APIキーではなく、Codexへログイン済みの認証をOpenClawから利用しています。そのため「APIキーを発行できるプラン」ではなく、「ChatGPT側でMCPアプリとCodexを利用できること」が条件です。

OpenClawのモデル実行にはCodex OAuthを使うため、その部分ではOpenAI APIのモデル従量課金を使用していません。一方、Secure MCP Tunnelの接続にはコントロールプレーン用の認証情報が必要です。これはモデル実行料金とは別用途です。

ただし、ChatGPT/Codex側の契約や利用上限は適用されます。「完全無料」「無制限」という意味ではないため、この点は購入前に必ず確認してください。

また、スマホからWorkVaultへ接続するには、WorkVaultがあるパソコン、MCP、Secure MCP Tunnelが動いている必要があります。

API料金がないことと、運用費が完全にゼロであることは同じではありません。ChatGPT/Codexの契約費用、PCの電気代、必要に応じた同期・バックアップ先の費用は別に考える必要があります。

現在の実測構成

WorkVault整理: 30分ごと
死活監視: 5分ごと
バックアップ: 毎日03:00
バックアップ世代: 日次14・週次8・月次12
OpenAI APIキー: 不使用

教材の全体カリキュラム

第0章：最初に完成形を確認する

AI秘書の全体像
スマホから使う流れ
AIへ任せる範囲と人間が判断する範囲
必要な環境と費用
構築前に知っておく注意点

第1章：仕事の記憶を保存するWorkVaultを作る

WorkVaultとは何か
Obsidianを使う理由
顧客、案件、会議、資料、アイデアの分け方
Markdownを原本にする考え方
人格やAIのセッション記憶と分離する理由
WorkVaultテンプレートの導入

第2章：ChatGPTからWorkVaultを検索できるようにする

MCPの役割
ChatGPTとローカル情報をつなぐ考え方
WorkVault MCPの導入
検索、個別読取、最近のノートの確認
システム文書を通常検索から除外する
接続テスト

第3章：スマホのChatGPTから使えるようにする

Secure MCP Tunnelの役割
ルーターのポートを開けない構成
スマホから接続を確認する
外出先で検索する
接続できない場合の確認方法
認証情報を安全に扱う

第4章：ChatGPTから新しい情報を保存する

読み取り専用だけでは足りなかった理由
書き込み先をInboxだけに限定する
スマホからアイデアを保存する
保存用ノートの形式
顧客情報や案件情報を直接変更させない

第5章：OpenClawに整理案を作らせる

WorkVault専用OpenClawを分ける理由
既存のDiscord環境と混ぜない
OpenClaw専用Workspace
Inboxを定期確認する
未整理ノートがないときはAIを呼ばない
整理提案JSONの作り方

第6章：人間の承認後だけ反映する

提案ID、保存先、整理理由の確認
承認と却下の流れ
元ノートのハッシュを確認する理由
提案リビジョンを確認する理由
Vault外への保存を防ぐ
禁止領域を守る
変更された提案を強行しない

第7章：毎朝タスクを整理するAI秘書を作る

ChatGPTのスケジュール機能を使う
毎朝の秘書ブリーフィング
WorkVaultに記録した今日の予定を取得する
未完了タスクを確認する
今日やらなくてよい仕事を分ける
AIへ任せられる仕事を提案する
承認待ちを確認する

第8章：日常業務をAI秘書へ任せる

会議前の顧客情報確認
会議後の決定事項保存
メール返信の下書き
企画の過去経緯を調べる
アイデアを案件へつなげる
週次レビュー
長期間離れていた仕事への復帰

第9章：止まっても自動で復旧する仕組み

GatewayとTunnelの状態確認
Watchdogによる死活監視
停止した対象だけを再起動する
ログの確認方法
二重実行を防ぐ

第10章：仕事の記憶を失わないバックアップ

WorkVault全体をバックアップする
日次、週次、月次で世代を残す
Obsidian設定も対象に含める
バックアップ結果を確認する
復元時の注意点

第11章：セキュリティと残るリスク

AIへ最小限の権限だけを渡す
ローカル接続と認証
トークンやOAuth情報を保存しない
Codex OAuthとトンネル接続用認証を分ける構成
依存ライブラリの脆弱性確認
PC自体が侵害された場合のリスク
ゼロリスクと表現しない

第12章：トラブルシューティング

ChatGPTから返答がない
検索はできるが保存できない
Inboxへ入るが整理されない
提案が表示されない
承認しても反映されない
スマホから接続できない
スケジュールが実行されない
Watchdogが再起動を繰り返す
バックアップに失敗する

購入者特典

特典1：あなただけのWorkVault設計GPT

仕事内容や管理したい情報を質問しながら、次の内容を設計するGPTです。

必要なフォルダ
顧客、案件、会議の分け方
ノートテンプレート
保存する情報
AI秘書へ任せたい役割
最初に作るべきVaultの最小構成

あなたの生活に合わせたVault構成を考えるGPTsです。

特典2：AI業務置き換え診断GPT

日常生活と仕事についてヒアリングし、作業を3段階へ分類します。

AIへほぼ全部任せられる
AIが下書きし、人間が承認する
人間が判断すべき

最後に、AI化する業務をPDFにまとめて提案します。

特典3：AI秘書スケジュールテンプレート集

毎朝の「今日の仕事整理」
毎晩の「未完了タスク確認」
毎週月曜の「今週の優先順位」
毎週金曜の「今週の振り返り」
会議前の「顧客情報と決定事項確認」
Inboxの「承認待ち確認」

特典4：WorkVaultスターターキット

フォルダ構成
顧客ノートテンプレート
案件ノートテンプレート
会議ノートテンプレート
アイデアノートテンプレート
Inboxテンプレート
YAML frontmatterサンプル

特典5：構築ファイル・設定テンプレート

現在のファイル一式を、そのまま配布することはできません。個人のWindowsユーザー名、絶対パス、ポート、Tunnel設定、実行状態が含まれているためです。

購入者へ渡すのは、個人情報と認証情報を除去し、環境ごとに設定できるようにした次のテンプレートです。

WorkVault MCP
OpenClaw整理ルール
提案JSONスキーマ
同期スクリプト
提案検証スクリプト
Watchdog
バックアップスクリプト
設定例

認証トークン、OAuth情報、.env、個人パス、顧客情報、Vaultの実データ、ログ、状態データ、node_modulesは含めません。

特典6：導入・トラブル解決チェックリスト

構築前チェック
接続確認
スマホ確認
スケジュール確認
承認フロー確認
セキュリティ確認
バックアップ確認

この教材で約束しないこと

この教材を購入しても、AIがすべての仕事を自動で終わらせてくれるわけではありません。

収益が発生することも保証しません。

仕事の内容や契約しているサービスによっては、同じ構成をそのまま使えない場合があります。

また、ChatGPT、OpenClaw、Obsidian、各種連携機能の仕様は今後変わる可能性があります。

この教材で提供するのは、私が実際に構築して使っている仕組みと、その考え方、構築手順、再利用できるテンプレートです。

よくある質問

Q. プログラミング未経験でも構築できますか？

A. 完全なノーコードではありません。ターミナルでのコマンド実行、ファイルパスの変更、JSONやYAMLの設定、エラー時のログ確認が必要です。教材では配布ファイルと確認手順を用意していますが、「ボタンを1回押せば完成するもの」ではありません。

Q. スマホだけで構築できますか？

A. いいえ。完成後はスマホから利用できますが、最初の構築にはWindowsまたはMacのパソコンが必要です。

Q. パソコンを消していても利用できますか？

A. いいえ。WorkVaultがローカルPCにある構成では、PC、MCP、Secure MCP Tunnelが起動している必要があります。PCを消している間も使いたい場合は、常時稼働する別端末やサーバー構成が必要です。

Q. 毎月の費用はいくらですか？

A. OpenClawのモデル実行にはCodex OAuthを使うため、OpenAI APIのモデル従量課金は使っていません。一方、Secure MCP Tunnelには接続用のコントロールプレーン認証情報が必要です。これはモデル実行料金とは別用途です。このほか、ChatGPT/Codexの契約、PCの電気代、必要に応じた同期・バックアップサービスの費用が発生します。

Q. OpenAI APIキーは必要ですか？

A. OpenClawのモデル実行はCodex OAuthで認証するため、その部分ではOpenAI APIキーを使いません。ただし、Secure MCP Tunnelの接続にはコントロールプレーン用の認証情報が必要です。モデル実行用のAPIキーとは役割が異なります。また、ChatGPT/Codex側の契約と利用上限は適用されます。

Q. AIが勝手にファイルを変更しませんか？

A. OpenClawはWorkVault本体を直接編集できません。整理案を作り、人間が明示的に承認した場合だけ、検証処理を通して反映します。

Q. 会社の機密情報を保存しても大丈夫ですか？

A. 組織の規則、契約、利用サービスのデータポリシーを確認してください。本教材は、あらゆる情報の保存や外部AIへの送信が安全であることを保証するものではありません。

Q. Macでも使えますか？

A. 設計思想はMacでも使えますが、現在の実装はWindows向けです。PowerShellとWindowsタスクスケジューラを使用しているため、そのままでは動きません。Mac版を案内する場合は、シェルスクリプトとlaunchdなどに置き換えたうえで別途動作確認が必要です。

AI秘書の具体的な作り方と導入手順

ここまで読んで、「自分にも仕事を覚えてくれるAI秘書が欲しい」と感じた方へ。

ここから先は、実際に僕が使っている構成をもとに、WorkVaultの準備から、ChatGPTとの接続、スマホ利用、自動整理、承認、毎朝のスケジュール、監視、バックアップまでを順番に作っていきます。

難しい言葉を覚えることが目的ではありません。

各章で動作を確認しながら進め、最後には自分の仕事に合わせたAI秘書を完成させます。