OmniAICreator/Qiita-1.07M huggingface dataset:
生成AIを活用した情報収集とアウトプットの流れ

# はじめに
最近、情報のキャッチアップに生成AIを活用していますが、そこで学んだ内容を人に説明することも増えています。そこで、情報収集～アウトプット資料作成までの流れのやり方をまとめてみました。

# 目的
情報収集の目的：最新技術について内容を理解する
アウトプットの目的：自分なりに理解した内容を人に伝える
上記の目的を達成するために生成AIを活用するイメージです。

# 生成AIを活用した情報収集の流れ
自分は以下の流れで情報収集してまとめることが多いです。

```mermaid
---
config:
  look: handDrawn
---
flowchart TD
 subgraph s1["ツール：NotebookLM"]
        n1["情報の概要確認"]
        n2["気になる項目の深堀"]
  end
 subgraph s2["ツール：Gemini(canvas)"]
        n3["情報の観点をまとめ、Web化"]
  end
 subgraph s3["ツール：perplexity"]
        n4["最新の技術動向の調査"]
  end
    s1 -- まとめたい観点の指示 --> s2
    s3 -- 信頼できるURL/ドキュメント --> s1
    s2 --> n5["Output"]
    n4@{ shape: rect}
    s3@{ shape: rect}
    n5@{ shape: doc}

```

# 調査例(2025/6/17執筆時点最新の、Anthropic社が公開したブログ記事についての調査の流れ)

## Input

1. **perplexity**を活用した情報収集
まず、小耳にはさんだ情報やトピックをもとにperplexityを使って参考となるリンクを集めます。
ここである程度信頼できるサイトを見つけておきます。
（たいてい、ニュース記事から本家のサイトに飛ぶことが多い）
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/305763/8988b27d-3bc2-4416-b028-49d05c21595a.png)

2. **NotebookLM**を活用した情報の深堀
ここで気になる内容をGeminiにぶつけ続けて、理解を深めます。
なんとなく、自分が気になる観点とかを軸に質問をなげかけていきます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/305763/3bf1e3b6-bc73-4736-9eb7-e456bc100fda.png)

## OutPut

**Gemini(canvas)**を活用した情報のOutput
最終的なアウトプットは、自分で一から作るのでなければcanvasで簡単にWeb化するのが個人的には好きです。
まとめたい観点とかはNotebookLMである程度まとまっているので、そこでの確認事項をもとにcanvasで形にします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/305763/d2a0e29a-98fc-4ebe-a7d6-5f29b96914f1.png)



プロンプト（アウトプット作成のために、回答を受けて少し追加の修正は加えています。）
```
Anthropic のマルチエージェントに関する記事についてわかりやすくまとめて下さい。

# 参考リンク

https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system

項目は下記内容でお願いします

# 概要

# 利点

# 欠点

# 従来のRAGとの差異
```
### [出来上がったWebページ](https://g.co/gemini/share/eccdb8febab2)

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/305763/8dd1998d-439b-4ae4-975f-b32c6127ca3b.png)


# 最後に
近年、生成AI周りは進歩が速く、個人的には情報のキャッチアップにかなり苦労しています。
その中でなるべくきちんと内容を理解し、ほかの人にも伝えていける方法を模索しています。
その中でもGeminiのcanvasは視覚的に情報を整理できる意味でもかなり重宝しています。
色々な生成AIツールが出ているのでまだ手法については模索中なのでおススメの情報キャッチアップ法などご共有頂けると大変嬉しいです。
最後まで見てくださりありがとうございました。

# 参考リンク
[Anthropic社ブログ](https://www.anthropic.com/engineering/built-multi-agent-research-system)
Dockerを使って効率的なローカル開発環境を構築する方法

はじめに
近年、開発環境をコンテナ化することで、チーム間の環境差異をなくし、より安定した開発が可能になっています。今回は、Docker を使って簡単なローカル開発環境を構築する手順をご紹介します。

なぜDockerなのか？
OS依存を減らせる

環境構築の再現性が高い

複数のプロジェクトを共存させやすい

CI/CDとの統合がしやすい

環境構築の手順
1. Dockerfile の作成
Dockerfile
Copy
Edit
# Node.jsの環境を作成
FROM node:18

# 作業ディレクトリを設定
WORKDIR /app

# package.jsonをコピー
COPY package*.json ./

# パッケージをインストール
RUN npm install

# アプリのソースコードをコピー
COPY . .

# 開発用サーバーを起動
CMD ["npm", "run", "dev"]
2. docker-compose.yml を作成
yaml
Copy
Edit
version: '3'
services:
  app:
    build: .
    ports:
      - "3000:3000"
    volumes:
      - .:/app
      - /app/node_modules
3. 起動コマンド
bash
Copy
Edit
docker-compose up --build
よくあるエラーと対策
EACCES: permission denied
→ node_modulesの所有権をホストと合わせる必要がある場合があります。

ポート競合
→ docker-compose.yml の ports を確認して、既存プロセスとバッティングしていないか確認。

おわりに
Dockerを使えば、環境構築のハードルを下げ、プロジェクト間の一貫性を保つことができます。特にチーム開発ではその効果が顕著です。
今後はMySQLやRedisなどのサービスとの連携方法も紹介していきたいと思います。

参考リンク
Docker公式ドキュメント (日本語)

Qiitaの他の記事を探す