Xブックマーク9387件から生成AI活用ネタをカテゴリ別に抽出してマークダウン化

やったこと

Xでブックマークした投稿はGoogle Spreadsheetに自動で書き出している。気づいたら9387行まで膨らんでいて、自分でも何を貯めてきたか把握できなくなっていた。

今日はその中から「生成AIの活用に関するもの」だけを引き上げて、カテゴリ別マークダウンに整理した。さらにその副産物として、執筆中の ai-position-map 記事に「経営者起点でAIを組織展開した参考事例」を補強として追加した。

スプレッドシート「X Bookmarks」のURLを Claude Code に渡し、gogcli スキル経由でアクセスさせた。

最初にヘッダーだけ取ってきて構造を把握した。1行目に列名、2行目以降に投稿のテキスト・URL・著者などが並んでいる。9386件の投稿レコードがある。

ここで全行を一度に読み込ませると tool call が破綻するリスクがある（過去に同じパターンで落ちた経験あり）。「gogcli で範囲指定して読む → 生成AI関連かどうかをフィルタする」という処理に分割した。

最初の抽出ルールは「投稿テキストに『生成AI』『LLM』『Claude』『ChatGPT』などのキーワードが含まれているか」というシンプルなもの。これで通すと 1175件 がヒットした。

数を見た瞬間、これは多すぎると判断した。1175件のリストを眺めても自分で読み返す気にならない。

絞り込みのキーを「活用方法・ノウハウが書かれているか」に変えた。単に「ChatGPTすごい」「Claudeが新機能出した」だけのニュース・感想ポストは落とし、「こう使った」「このプロンプトで動いた」「この業務をこう自動化した」という実用情報だけを残す方針にした。

最終的に 719件（重複カテゴリ込みで976エントリ）まで落とせた。1記事を複数カテゴリに同時所属させた分が重複としてカウントされている。

カテゴリは投稿内容から自然に立ち上がってきた粒度で切った。コーディング支援、業務自動化、ライティング、画像生成、エージェント設計、社内導入、プロンプト技術、教育・学習、その他、といった感じで10カテゴリ前後に分かれた。

完成したマークダウンは別ファイル（社内メモ扱い）で保存し、ターミナルにはカテゴリ別の上位代表例だけを出力した。流し読みで「あ、これあったな」と思い出せる粒度に揃えた。

絞り込んだ719件を眺めていたら、ちょうど執筆中の ai-position-map.md の論点と直結する事例が多いと気づいた。

ai-position-map の主張は「従業員と経営者でAI活用のインセンティブが噛み合わないから、ボトムアップでは進まない。経営者起点でツールとフローを作って『これを使え』とトップダウンで降ろすしかない」というもの。

絞り込みリストから「経営者起点・組織展開」のキーワードに当たる投稿を更に精選した。最初は228件まで絞り、そこからさらに代表的なものだけを残した。別キーワードでも探し直して取りこぼしを拾った。

集まった事例を、記事内の「経営者起点でツールとフローを作る」セクションの末尾に、3サブセクションの形で追加した。「具体的に何をやるか × 参考事例」というフォーマットで、抽象論だけだった節に X 上の実例が紐づいた。

追加後にdev serverで表示確認した。TOCも自動更新され、外部リンクはすべて新規タブで開く設定（<a target="_blank" rel="noopener noreferrer">）になっていた。

9387件の中で、生成AI関連という広いキーワードに引っかかったのが1175件。そこから実用情報だけを残すと719件。さらに記事の補強に使えるレベルまで絞ると数十件。

つまり貯めたブックマークのうち、後で本当に取り出して使うのは1%以下になる。それでも貯めておく価値はある。「9000件の中から数十件を取り出せる」という再現性こそが価値で、これは検索・絞り込みの仕組みがあって初めて成立する。

スプレッドシートに書き出しておいたおかげで、gogcli から読めるし、Claude Code に渡せばカテゴリ分けまで一気にできる。「あとで読む」フォルダに入れて終わりだと、こうは引き出せない。