セカンドブレインとは、あなたが学んだことを取り込み、必要なときにそれを返してくれるシステムです。Fable 5 はそれを実現する強力なエンジンです。というのも、その機能のうち 3 つが、このシステムにまさに必要なものと一致しているからです。つまり、ノートの大きな塊を一度に保持できる 1M-token のコンテキストウィンドウ、セッションをまたいで永続するクライアントサイドのメモリツール、そしてノートを通常のファイルとして読み書きする Claude Code です。最も短い動作するセットアップは、markdown ファイルのフォルダと、それを指す Claude Code、そしてモデルが教材を学ぶにつれて更新する /memories ファイルです。以下では、これを再現可能な構築手順へと展開します。
セカンドブレインがAIモデルに求めるもの
ほとんどの「AI second brain」の手順解説では、それが機能するかどうかを決める部分、つまりモデルができなければならないことが省かれています。要件は3つあります。
一度に大量を保持。 合成には、元の素材を見渡せることが必要です。Fable 5 は 100万トークンのコンテキストウィンドウを備えており（その最大値はデフォルト値でもあります）、ノート一式のプロジェクトフォルダ全体を読み込ませて、それらすべてを反映した分析を、途中で切り詰められた一部分ではなく得ることができます。
セッション間で記憶を保持します。 タブを閉じるたびにすべてを忘れる脳は、ただのチャットウィンドウです。Fable 5 は Anthropic のクライアントサイドメモリツールと連携します。モデルは、永続化した /memories ディレクトリ内のファイルを読み書きするため、先週学習したことが今日も利用できます。
キーワードではなく、意味でつなぐ。 Fable 5 はすべてのリクエストに対して考え続け、low から max までの努力レベルを設定できます。それによって、「40件のメモがあります」が「この3つは互いに矛盾しており、そのうち1つは古くなっています」に変わります。
それらが基盤となる機能です。以下のフレームワークは、モデルがそれらを使えるようにノートを整理する方法です。
Fable 5にマッピングされたCODEフレームワーク
CODE (Capture, Organize, Distill, Express) は、Tiago Forte の Building a Second Brain メソッドに由来し、各段階が Fable 5 の1つの機能にきれいに対応するため、便利な骨組みになります。Capture と Express はファイル操作なので、Claude Code に属します。Organize は一括分類であり、1M のウィンドウによって低コストになります。Distill は memory ツールに入るものです。以下に各段階を具体的な手順として示します。
ステップ 1: 入力を取得する
Captureとは、モデルが到達できる場所に生の素材を取り込むことを意味します。最も簡単に到達できる場所はmarkdownファイルのフォルダであり、Claude Codeは、Fable 5上に構築されたfilesystem agentで、そのフォルダをread、write、edit、glob、grepツールを使って直接読み取り、書き込み、編集できます。Obsidianは必要ありません。同じプレーンなファイルに対して、より使いやすいエディタを提供するだけです。
うまく機能するフォルダ構成：
brain/
├── inbox/ # 未処理のキャプチャをここに置く
├── notes/ # 整理された、永続的なノート
├── archive/ # 完了済みまたは古くなった資料
├── memories/ # モデルが各セッションで読み返す要約ノート
└── skills/ # 再利用可能なワークフロー（Step 4 を参照）開始は2ステップです。Claude Codeをインストールし、次にbrain/の中から起動します。そうするとそのフォルダが作業ディレクトリになり、ツリー全体を確認できます。そこから、再利用できるキャプチャ指示を与えます。
inbox/ 内のすべてのファイルを読み取ってください。各ファイルについて、最上部の "## Summary" 見出しの下に 2〜3 文の要約を書き、その下に元のテキストを残してください。
まだファイルを移動しないでください。インプレースで注釈を付けるだけにしてください。その1回の処理だけで、ばらばらの切り抜きの山が、手を加えずにさっと読めるノートになります。
ステップ 2: ファイリングとリンクで整理する
素材が取り込まれると、Fable 5 はそれを分類できます。ここで 1M のコンテキストがその価値を発揮します。つまり、inbox/ と notes/ のツリー全体を 1 回のリクエストでモデルに渡せるため、直前のファイルを覚えていないままファイルごとに判断するのではなく、すべてにわたって一貫した仕分け判断ができます。
1回の操作でファイルとタグ付けを行うプロンプト:
inbox/ 内のすべてのファイルを読み取ってください。各ファイルについて、トピックに基づいて notes/ に属するか（該当するものがなければトピックのサブフォルダを作成）、または古くなっている場合は archive/ に入るかを判断してください。`tags:`（3〜5個のトピックタグ）と `linked:`（見つけた関連ノートへのパス）を含む frontmatter ブロックを追加してください。ファイルを移動し、その後で実施内容を教えてください。モデルは同じコンテキスト内で既存の notes/ 構造を参照できるため、新しいタグは、すでにあるタグに対して同義語を新たに作るのではなく、既存の語彙を再利用します。これこそが、ほとんどのタグシステムを崩壊させる失敗モードです。
ステップ 3: 重要なことを抽出する
要約とは、後でノート全体を読み返さなくて済むように、ノートから重要な学びを取り出すことです。これが memory tool の役割です。これはモデルに永続的な memory ディレクトリ（上記の memories/ フォルダ）を提供し、view、create、str_replace、insert、delete コマンドで管理します。このディレクトリはセッション間で引き継がれます。Claude Code をそこに向けると、各実行の開始時にそのフォルダを読み戻すため、今日書いた要約済みの洞察は、来週には再入力しなくても文脈に含まれています。
1つのファイルに1つのレッスンを保存し、冒頭に1行の要約を付けます:
notes/ を作業していく中で、memories/ に永続的な要点を書き出してください。1つのアイデアにつき1ファイル、1行目に要約を1行、その下に補足の詳細を書きます。
訂正事項と確認済みの結論の両方を記録し、それぞれがなぜ重要だったのかも記してください。
ファイルを作成する前に、すでにそれを扱っているものがないか確認し、重複させるのではなく、それを更新してください。蒸留されたファイルはこのようになります — 1行目に主張、その下に証拠があります:
# OpenAI互換APIでは、ベンダーロックインのリスクは私が想定していたより低い。
私のツールノートのうち3つは、プロバイダー間でのベースURLの1行置き換えを示している。
notes/apis/openai-compat.md と notes/apis/switching-costs.md を参照。蒸留は、労力をかける価値のある段階です。effort: "high"で実行して、モデルが何を残す価値があるかについて深く推論するようにします。通常の取り込みと整理は、コストを抑えるためにlowまたはmediumで実行できます。Effortは、モデルがどれだけ考え、どれだけのトークンを消費するかを制御するため、タスクに合わせることが、最も重要なコスト調整手段です。
ステップ4: メモを出力として表現する
Expressはその成果物です。つまり、脳を使って何かを生み出すことです。繰り返し行うワークフローはSkillsとしてパッケージ化します。Skillとは、タスクを説明するSKILL.mdファイルを含むフォルダであり、Fable 5はそのタスクが発生したときにオンデマンドで読み込むため、毎回ワークフローを説明し直す必要がありません。動作するskills/daily-digest/SKILL.md:
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name: daily-digest
description: 過去1日の記録と要約された記憶をまとめます。
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inbox/ と memories/ 内で過去24時間に変更されたすべてのファイルを読み取ります。
項目をトピックごとにグループ化します。notes/digests/ に 1 つの markdown ダイジェストを作成し、
今日の日付で命名し、「## Themes」セクションと「## Open questions」
セクションを含めます。元のファイルは変更しないでください。これを実行するように Claude Code に依頼するか、スケジューラに接続してください（毎日の cron ジョブで Claude Code をダイジェスト用プロンプトとともに起動する）そうすれば、あなたが依頼しなくても実行されます。
2つの注意点があります。スケジュールされたトリガーやファイルウォッチャートリガーの設定には、チェックボックスを入れるだけではなく、実際の構成作業が必要です。また、Skillsは繰り返し行うワークフローで最も役立ちます。単発の質問なら、直接聞いたほうが早いです。
実行にかかる費用
Fable 5のAPI価格は、入力トークン100万個あたり$10、出力トークン100万個あたり$50で、コンテキストウィンドウは100万トークン、1リクエストあたり最大128K出力トークンまで対応しています（Anthropicのpricingを2026-07-16時点で確認）。大規模なノートコレクションを毎日再処理するセカンドブレインは、多くのトークンを消費する可能性があるため、2つのレバーが重要です。
まず、prompt caching です。Anthropic は繰り返し使われるコンテキストのプレフィックスをキャッシュし、読み取り料金を入力時の約 1/10 に設定しているため、同じノート保管庫を毎日投入しても、見かけの計算よりはるかに安く済みます。次に、API は標準的なエンドポイントです。AIReiter のような Anthropic 互換のリレーを使って Claude Code を経由させれば、Messages API をミラーし、Claude モデルを割引価格で再販しているため、設定を変えなくてもトークン代を下げられます。どちらも任意であり、デフォルトの直接 API はそのまま使えます。
避けるべきよくある間違い
- 処理せずに取り込むこと。 要約されていないクリップでいっぱいの
brain/は、セカンドブレインではなく埋立地です。Organize と Distill のパスが検索可能にするので、取り込むだけでなくそれらを実行してください。 - 秘密情報を memory ファイルに入れること。
/memoriesディレクトリは、今後のすべてのセッションで読み戻されます。API キー、パスワード、トークンは絶対にそこに書かないでください。モデルが保持するものから認証情報を外しておいてください。 - すべてを最大の労力で実行すること。 高い労力は、distillation と synthesis には価値がありますが、日常的な整理に使うとトークンを消費し、単純な分類に対してモデルが考えすぎる原因になります。タスクに合わせて労力を調整してください。
- 1件ずつノートを与えること。 1M のコンテキストは、一括で整理できるようにするためにあります。ファイルを個別に渡すと、システムを一貫したものにするノート間の整合性が失われます。
よくある質問
この用途で、Fable 5 は他の Claude モデルとどう違うのですか？
Fable 5は、Anthropicの最も高性能で広く提供されているモデルで、100万トークンのコンテキストウィンドウと、努力レベルで調整できる常時有効な推論を備えています。大きなコンテキストと強力な統合力のこの組み合わせこそが、第二の脳が頼りにするものです。また、Opusティア（100万トークンあたり$10/$50）よりも高価です。軽めの整理作業なら、より安価なモデルを使い、Fable 5は蒸留のために確保しておけます。調整については、このhigh vs. max effort breakdownをご覧ください。
Obsidianは必要ですか、それとも通常のMarkdownファイルを使えますか？
フォルダ内のプレーンな markdown ファイルだけで十分です。Claude Code はファイルシステムを直接読み取るため、どのエディタでも使えます。Obsidian は同じファイルの上にバックリンクとグラフビューを追加しますが、これを好む人もいます。ただし、これは任意です。
セカンドブレインにセッションをまたいで記憶させるにはどうすればよいですか？
memoryツールを使用してください。これはモデルに読み書き可能な /memories ディレクトリを与え、そのディレクトリは会話の間も永続します。そこに要約された内容は次回自動的に読み込まれます。これこそが、第二の脳とステートレスなチャットを分けるものです。
CODE方式とは何ですか？
CODE は Capture, Organize, Distill, Express の略で、Tiago Forte による4段階のナレッジマネジメント・ワークフローです。ここではこれを骨格として使っています。というのも、その4段階は Fable 5 の機能にきれいに対応して分かれるからです。Capture と Express は Claude Code のファイル操作、Organize は 1M コンテキスト向けの大量処理、そして Distill はメモリツールが永続化するものです。ほかのフレームワーク（Four C's や Applications/Routines/Memory/Skills）も同じ機能に対応しますが、CODE は AI 駆動システムにとって最も使いやすい位置に線を引いてくれます。
AIにすべてのメモへのアクセスを与えても安全ですか？
ノートはあなたが管理するローカルファイルに保存され、Claude Code は、見えるツールを通じてそれらに作用します。注意すべき2点があります。1つ目は、モデルが永続化するファイルに認証情報を保存しないこと。2つ目は、Fable 5 は30日間のデータ保持を必要とし（ゼロ保持では利用できません）、そのため機密情報を扱う前に、ご自身のプライバシー要件と照らし合わせて確認してください。