音声からNotionへ、AIで自動仕分けする「第二の脳」ワークフロー

Soundcore Workはボイスレコーダーの音声を直接Notionへ送る。一見強力だが、2週間使うとワークスペースは未整理の録音ページで溢れかえる。日記、アイデア、To-doが混在し、検索もできず、見返されることもない。

解決策は、レコーダーを「保存先」ではなく「入力ストリーム」として扱うこと。Soundcore → Make.com → Claude → Notionの経路を組み、録音が入るたびにClaudeが分類し、「日記／アイデア／To-do」それぞれのDBへ自動で振り分ける。月次サマリーまで自動生成する構成。

設計上の最重要ポイントは冪等性。初版は重複排除の仕組みがなく、シナリオ実行のたびに同じページを再処理してしまい、エントリが増殖した。改訂版では「Processed Log DB」を導入し、処理前にチェック → 未処理のみ通過 → 各分岐の末尾でログ記録、という流れに再構成。これがないと自動化はむしろ事故要因になる。

スタックはSoundcore Work（¥24,990）、Notion（無料プラン）、Make.com（無料プラン）、Claude API（自分の利用量で月数百円）。自前のサーバーもスケジューラも不要で、無料インフラとAI呼び出し1回/録音だけで回る。

本質はテクノロジーではなく「思考を外に出すハードルを下げる」こと。何か思いつくたびに、整理はNotion側が担う前提で、気軽にレコーダーに話せるようになった。月次サマリーは最も価値ある副産物になった——「今月自分が本当に何を気にしていたか」が、都合の良い記憶ではなく実データで見える。

Notion DBスキーマ、Make.comシナリオ、Claudeプロンプト、実装で詰まった7つのポイントなど、実装ステップの全詳細はnote.comの記事に掲載している。下のリンクから参照を。