Glasp

閲覧中の情報をその場でハイライト

Chrome、Safari、Edgeなどのブラウザ拡張機能を使い、WebページやPDFを読んでいる画面から重要な文章を直接選択して保存できます。別のメモアプリを開いてURLや引用文を貼り直す必要がなく、色分け、注釈、タグ付けをしながら読書や調査を続けられるため、情報収集と記録が分断されにくい設計です。YouTubeでは字幕やタイムスタンプに沿って重要部分を残せるほか、Kindleのハイライトや既存サービスのデータも取り込めます。単に記事をブックマークするだけでは後から内容を思い出せないことがありますが、Glaspでは「どこが重要だったか」を本文と結び付けたまま保存できるので、レポート作成、記事執筆、資格学習、競合調査などで根拠を探し直す手間を減らせます。公開状態が初期の利用体験に含まれるため、個人的な資料や機密性のある情報を扱う場合は、公開範囲や有料プランのプライベート機能を確認して使う必要があります。

YouTubeやPDFをAIで要約

長いYouTube動画やPDFを読み込ませ、全体の要点、章ごとの内容、文字起こしを短時間で確認できます。動画を最初から最後まで再生したり、数十ページの資料を先に通読したりする前に概要をつかめるため、見るべき部分と飛ばしてよい部分を判断しやすくなります。YouTubeではタイムスタンプ付きの要約から該当箇所へ移動でき、学習動画、講演、インタビュー、製品解説などの内容確認に便利です。要約結果だけを保存するのではなく、その後に気になった箇所をハイライトし、自分のメモを足して知識ベースへ残せる点が一般的な要約専用ツールとの違いです。ただし、AI要約は固有名詞や細かな条件を省略する場合があるため、引用や意思決定に使う情報は元の文章や動画へ戻って確認する運用が欠かせません。

保存した知識をAIに質問

蓄積したハイライト、メモ、読書履歴を材料に、個人の関心や過去の記録に基づくAIへ質問できます。一般的なチャットAIへ毎回資料をアップロードする方法と異なり、日々保存した情報が継続的な文脈として残るため、「以前読んだ複数の記事に共通する論点」「このテーマに関する自分のメモ」「執筆に使えそうな引用候補」などを横断して探しやすくなります。研究テーマの整理、企画の背景確認、読書ノートの復習、記事構成の素材集めなど、情報を集めた後の再利用に向く機能です。MCPコネクターを通じてClaudeなどの対応AIクライアントからGlaspの知識へ接続する使い方も用意されており、保存場所と生成AIの作業画面を往復する負担を減らせます。回答は保存内容の質に左右されるため、タグやメモを付け、出典が分かる形で蓄積しておくほど活用しやすくなります。

公開ハイライトから新しい資料を発見

Glaspは個人用のハイライターだけでなく、他の利用者が公開したハイライトや読書記録を見つけられるソーシャル機能を備えています。同じ分野を学ぶ人がどの記事を読み、どの文章に注目したかをたどれるため、検索エンジンだけでは見つけにくい資料や論点へ到達しやすくなります。研究者、学生、ライター、プロダクト担当者などが継続的に情報収集する場面では、自分で検索語を考え続ける方法に加えて、信頼できる利用者の選択を入口にできる点が特徴です。ハイライトはログインなしで共有したりWebページへ埋め込んだりできるため、読書会、授業、チーム内の参考資料共有にも利用できます。一方で、公開情報は第三者の評価や要約を含むため、内容の正確性や一次情報との対応を自分で確認し、他者のメモをそのまま事実として扱わないことが重要です。

NotionやObsidianへ書き出し

保存したハイライトやメモは、Notion、Obsidian、Roam Researchなどのノート環境へ移したり、Markdown、HTML、CSV、JSON形式で書き出したりできます。Glaspの中だけに情報を閉じ込めず、既に使っている執筆環境や個人知識管理の仕組みへ組み込めるため、調査段階はGlasp、構成や執筆はNotion、長期保管はObsidianといった役割分担が可能です。引用文、出典URL、自分の注釈をまとめて扱えるので、記事やレポートの根拠整理、社内ナレッジの下書き、学習ノートの再構成にも活用できます。エクスポート対応はサービスを乗り換える際のデータ移行にも役立ちますが、出力形式によってタグや表示方法が完全には再現されない場合があります。運用前に少量のデータで書き出し結果を確認し、自分のノート構成に合う形式を選ぶと継続しやすくなります。