Figmaで解き明かす研究効率の極意：AI専門家の調査ノートのメモ法

Meta AI、Galactica LLM、PapersWithCodeにおける前職を経て、現在は「Prompting Guide」の作者として約300万の学習者に影響を与えるエルビス（@omarsar0）は、AI調査のための研究ノート取りにおいて、Figmaを駆使した独自の方法で画期的な生産性の向上を実現しています。従来のノートアプリケーションの限界を超えたこのアプローチは、彼の研究プロセスを根本から変革しました。この記事では、その革新的なノートテイキング手法と、それがいかに彼の研究を加速させたかに焦点を当てます。

@omarsar0の紹介ツイート

All my AI research notes now live on Figma.

Not sure if I should be using Figma like this but just writing and pasting images on a flexible canvas to document thoughts has driven my research productivity through the roof.

It’s so great that I have been researching how to… pic.twitter.com/raUbDM4mFW

— elvis (@omarsar0) February 2, 2024

Figmaの選択理由

• エルビスは、従来のノートテイキングツールの多くが自身のニーズに合わず、Figmaの柔軟なキャンバスが研究思考の文書化に適していると発見しました。

エルビスのFigma活用術

• 研究論文のスナップショットや図をFigmaのキャンバスに直接貼り付け、テキストでの記録と組み合わせることで、研究の理解と整理を効率化。

• 研究論文の読解、文書化、分析、実装までのプロセスが効率的に進行し、まさに「スーパーパワー」のような生産性の向上を実感。

研究ノートの課題への対応

• エルビスは、複雑で使いづらいノートアプリが研究効率を阻害する一因だと指摘。Figmaの直感的なインターフェイスがこれらの課題を解決しました。

VRと研究の未来

• エルビスは、VRを含む新たなインターフェース技術が、研究方法に革命をもたらす可能性があると考察。特に、AIとの組み合わせによるインターフェイスの進化に大きな期待を寄せています。

まとめ

エルビスのFigmaを利用した研究ノート方法は、AI研究の文脈において、効率と創造性の新たな地平を開きました。彼の背景と経験が融合したこのアプローチは、研究ノートの概念を再定義し、研究者が情報を整理・理解する方法に革命をもたらす可能性を秘めています。テクノロジーの進歩と共に、私たちの作業方法も進化し続けるでしょう。エルビスが示したFigmaの活用法は、その進化の一環として、今後さらに発展していくことが期待されます。