私は Obsidian を初めて知ったのは 2020 年、知乎で誰かが紫色のアイコンのスクリーンショットを投稿したのがきっかけでした。
最初の感想は「このアイコン、石みたいだな」でした。
後になって、Obsidian は火山ガラス（黒曜石）のことで、硬くて鋭く、きれいに切れる—まるで Minecraft に出てくる硬い黒い石のようなものだと知りました。
その比喩は今でも通用します。
私には習慣があります。気に入ったツールがあると、それに関する情報を片っ端から集めまくるのです。Obsidian はその中でも最も熱心に集めたツールです。私の YouMind BOARD だけでも、Obsidian 関連の記事が十数本あります。初心者向けチュートリアル、深掘り調査、AI 連携の実践、プロダクト哲学、さらには専用の絵文字まで作りました。
今回の記事は、それらのコンテンツをすべて見直した上でお伝えしたいことです。長文なので、先にブックマークしておくことをおすすめします。
まず、私と Obsidian の関係を明確にしておきます
私は Obsidian のヘビーユーザーで、2020 年から使い始めて、もう 6 年になります。支援するために Obsidian VIP サポーターにもなりました。体験談や失敗談を書き、完全公開している Obsidian 飛書（Feishu）ナレッジベースも作成し、延べ 5 桁以上のネットユーザーに利用されています。
リンク: https://my.feishu.cn/wiki/PPW4w6eEYi01dfkUgc3cGYsVnkh
現在使用している Obsidian Vault も公開しています。お気に入りのプラグイン、厳選したテーマ、Agent のシステムプロンプト例、メモリーアーカイブの事例、グラフをより美しくするカスタム CSS などが含まれています。
リンク: https://my.feishu.cn/wiki/GccZwP13MikuGJk07mTcOXAfnAg
ですから、この記事は適度な懐疑心を持って読んでいただいて構いません。称賛する部分は可能な限り出典を、批判する部分は可能な限り根拠を示すようにします。
先に課題ありき、ツールはその後
こんな経験はありませんか？「確か良い記事を保存したはずなのに、いざ必要になった時にノート全体を検索しても見つからない」。微信、知乎、Web クリップ、PDF、動画の文字起こし、AI チャットのスクリーンショット…ブックマークは増える一方。3 ヶ月も経てばタイトルもキーワードも覚えておらず、検索してもヒットしない。フォルダは散らかり、ノートは記録しただけで使われない。
この問題を抱えているのは私だけではありません。私が集めたチュートリアルのほとんど全てが、同じことから始まっています。「ブックマークに何百もの記事が眠り、ノートには途中まで書いたプロジェクトが山積み」。従来のノートの最大の問題は「入力ばかりで出力がない」ことです。あなたは知識ベースを保存しているのではなく、拡大し続ける倉庫を築いているのです。そこにあるものは全て揃っているけれど、整理する者も、索引をつける者も、何が関連していて何が古いのかを教えてくれる者もいない。
「flomo + 飛書で 2025 年にミニマルな個人知識管理システムを構築する方法」という記事の一節が特に印象に残っています。
生涯学習者、セルフメディアクリエイター、エンジニア、デザイナーは、すでに自分自身のノートを記録していますが、まだ体系化されていません。彼らはシステム構築のアイデアを刺激する事例を必要としています。
リンク: https://my.feishu.cn/wiki/P7BSwiqqAi8tSNkbfPMcz6IFnic
47 個のプラグインと 10 回削除した Vault
2020 年、Obsidian に出会いました。最初の反応は「わあ、ローカル保存！双方向リンク！ナレッジグラフ！」。次の反応は「ノートアプリなのに、こんなに SF っぽいの？」。そして、お決まりの行動—Vault を作成。さらに、お決まりの行動 2.0—プラグインを片っ端からインストール。47 個も。47 個のプラグインを同時に動かすとどうなるか分かりますか？Obsidian が開き終わる頃には、出前が届いている、という状態です。
その後数年間、私はループに陥っていました。新しいプラグインを見つける → 興奮する → 熱心に設定する → 1 週間後には役に立たないと気づく → 誰かの Vault の方が良く見える → 削除して再構築 → 最初のステップに戻る。このループを少なくとも 10 回は繰り返しました。ある時は、午前 3 時に Bilibili のチュートリアルを見ながら、半年間書き溜めたノートライブラリを削除してしまいました。翌朝、空っぽのフォルダを見て「私は誰？ここはどこ？私のノートはどこ？」と呟きました。5000 件のノートが積み重なって、まるでサイバトロンの惑星のようでした。
上記は以前の私の Vault です。見た目は良いですか？はい。役に立ちましたか？いいえ。かつて flomo にこんな考えを記録しました。「Obsidian に費やす時間の 99% は無駄だ」。スキンを 1 時間いじり、プラグインを 2 時間いじり、コミュニティのベストプラクティスを眺めて、Vault にはほとんど何も書かない。これは典型的な「ツール崇拝」です—勉強しているつもりで、実際は先延ばしにしているだけなのです。（これは叱っているように聞こえるかもしれませんが、一番言われたいのは自分自身です。）
ブックマークにある初心者向けチュートリアルは想像以上に多い
先に結論を言います。私は Obsidian の初心者向けチュートリアルを少なくとも 6 つブックマークしています。「初心者向け」と銘打ったもので、ダウンロード、インストール、Vault の作成、プラグインの同期方法などを教えてくれるものです。それぞれ全て読んでいて、それぞれ重点が異なります。
「2026 年最強の Obsidian 超初心者向けチュートリアル：10 分で第二の脳を構築」は、私が見た中で最も抑制の効いたものです。原文はこちら。一つのことに完全に焦点を絞っています。Vault の作成、3 つの Markdown 記法、2 つのショートカット、そして双方向リンク。YAML、高度なクエリ、テーマ、コミュニティプラグインはまだ勉強しなくて良いと教えてくれます。Obsidian をシンプルに提示しています。長期的な保存、検索、テキストの接続に適したフォルダだと。すべてのノートはあなたのコンピュータ上の実際のファイルであり、Obsidian の使用をやめても、任意のテキストエディタで開くことができます。ノートを独自の形式に閉じ込めることはありません。最後に 3 分間の練習問題があります。ノートを作成し、タイトル、リスト、リンクを書き、バックリンクを確認する。これができれば、Vault、Markdown、リンクは機能しています。
「Obsidian 完全初心者チュートリアル（ローカルナレッジベース）」は別のアプローチを取っています。原文はこちら。まず質問から始まります。「AI 時代に、なぜ誰もが自分自身のナレッジベースを必要とするのか？」—なぜなら、AI 自体には立場も経験も美的感覚もないからです。直接質問すれば、答えは正しいけれど魂がこもっていない。違いは、「自分自身の資料、方法論、経験、判断」を AI に与えられるかどうかにあります。同じモデルでも、あなたのものを与えれば、あなたの刻印が押された出力が得られます。この考えには本当に同意します。また、MOC、PARA、Zettelkasten の選び方についても説明しています。まず半月ほど書き、どのニーズが自然に生じるかを見てから、対応する方法を意識的に使い始める。3 つ全てを混在させることも可能です。
そして「初心者のための Obsidian わかりやすいチュートリアル」。原文はこちら。Obsidian を「壊れにくく、非常に安全で、自由に修正できる電子ノート」と表現しています。タイプセットは会話するのと同じくらい簡単で、機能はレゴブロックを組み立てるのと同じくらい自由。プログラマー以外にも親しみやすい。Vault は引き出し、インターフェースは机、プラグインは家具屋さん。この比喩は私の母でも理解できそうです。
そして「Obsidian をインストールしたまま放置しないで」。原文はこちら。空の倉庫から始め、Vault を作成し、名前を付け、場所を選び、ディレクトリを構築し、ホームページを書き、リンクを作り、日記を始め、グラフを見て、最後に Codex に引き継ぎます。心に残った一文があります。
Vault は神秘的なデータベースではなく、ただの普通のフォルダです。
ナレッジベースのプロセスを 5 つのステップに分解しています。収集 → 受信箱 → ノートに整理 → リンク → ホームページから再発見 → 記事や計画を出力。まずこのプロセスを実行し、プラグインや自動化は実際に問題に直面してからで良いとしています。
ああ、もう一つ「Obsidian ゼロベースチュートリアル」もありました。原文はこちら。GitHub を使ったクラウド同期の方法や、.gitignore を使ってワークスペースファイルのアップロードを防ぐ方法まで教えています。画像は高解像度で、手順はスクリーンショット付き—そのまま真似できるタイプです。
チュートリアルを探すのはやめよう、本質はフォーラムにある
こんなタイトルのツイートもブックマークしています。「あちこちで Obsidian 初心者チュートリアルを探すのはやめよう、本質はフォーラムにある」。
これは本当です。
より専門的なコンテンツをお求めなら、https://community.obsidian.md/ へ。こちらが公式コミュニティで、プラグインやニュースもさらに充実しています。
この文書を深く調査して Obsidian への理解が完成した
私は「Obsidian 深掘り調査」という文書を持っていて、膨大な情報が詰まっています。Obsidian のルーツが明らかになっています。Obsidian は 2020 年、COVID-19 の隔離期間中に Shida Li と Erica Xu によって作成されました。2 人ともウォータールー大学を卒業し、以前は Dynalist というアウトライナーツールを作っていました。Erica はインタビューで、Obsidian の基本的なアイデアは 2 年間頭の中にあり、かつてはこれほど個人的なナレッジベースを欲しがる自分を変人だと感じていたと語っています。驚いたことに、多くの人が同じものを欲しがっていると彼女に話してくれたそうです。2020 年 3 月 30 日、Obsidian はパブリックベータをリリースしました。偶然にも、WHO が COVID-19 を世界的大流行と宣言したのと同じ週でした。2023 年、Minimal テーマで有名なデザイナー、Steph Ango（kepano として知られる）が CEO として加わりました。
チーム構成は、Shida Li が CTO、Erica Xu が COO、kepano が CEO、そして数名のエンジニア—合計約 7 名、さらに子猫 1 匹（そうです、その通りです）。
このわずかな人数で、評価額 3 億 5000 万ドル、月間アクティブユーザー数 150 万人以上の製品を、外部からの投資を一切受けずに完全に自己資金で構築しました。ウェブサイトにあったスローガンを、私は長い間見つめていました。
あなたの知識は永続すべきである
あなたのノートはプレーンテキストの Markdown ファイルとしてローカルデバイスに保存されます。たとえ明日 Obsidian という会社が消滅しても、あなたのデータはそのまま残り、読むことができます。VS Code、Vim、あるいは任意のテキストエディタで開くことができます。この「データの耐久性」という約束は、SaaS ツールがいつサービスを終了したり価格を変更したりするかわからない時代において、非常に魅力的です。さらに、現在の AI Agent はこれらのプレーンテキストファイルに簡単にアクセスできます。
彼らのビジネスモデルも興味深いです。コアアプリは無料、Sync サービスは月額 4 ドル、Publish は月額 8 ドル、Catalyst は 25 ドルからの一回限りの寄付です。付加価値サービスのみに課金し、少人数のチームで高い利益率を維持しています。
カテゴリよりもリンク—これは独立したセクションに値する
深掘り調査の文書には中心的な見解があります。「リンクはカテゴリよりも優先される」。従来のノートツールはノートをフォルダに入れることを推奨します—ツリー構造で、各ノートは一つの場所に属します。Obsidian の中心的な命題は「双方向リンクを使ってノートを接続し、知識が自然にネットワークを形成するようにする」ことです。すべてのリンクは自動的に双方向のエッジを作成し、ナレッジグラフはノート自体から現れます。これは人間の脳がアイデアを連想する方法に近いです。簡単に言えば、フォルダは「このノートがどこにあるか」を教えるだけですが、リンクは「このノートが何に関連しているか」を教えてくれます。これが Obsidian と Word の根本的な違いです。Word 文書は通常独立しており、たとえ同じことについて議論していても、明確なリンクはありません。Obsidian では、[[ノート名]] を使ってそれらを接続します。後で一方を開くと、もう一方にジャンプできるだけでなく、どの古いノートがそれに言及していたかも表示されます。ノートが増えれば増えるほど、このウェブの価値は高まります。
そのプラグインエコシステムは家具屋さんである
2026 年 3 月現在、Obsidian コミュニティには 2500 以上のプラグインがあります。毎週 6～14 個の新しいプラグインがリリースされ、80～100 個が更新されています。r/ObsidianMD サブレディットには 25 万 6000 人以上の登録者がいます。代表的なプラグインには、Dataview（Vault をデータベースのようにクエリ）、Templater（高度なテンプレートエンジン）、Excalidraw（手描きスタイルのチャート）、Calendar、Kanban などがあります。AI 連携プラグインも多数あります。2026 年 5 月、公式チームは新しい自動レビューシステムを導入し、エコシステムの安全性と品質をさらに向上させました。これは「野放図な成長」から「持続可能なガバナンス」への移行を示しています。
しかし、多くのプラグインは罠でもあります。過剰なカスタマイズの罠は現実のものです。2500 以上のプラグインは、無限の設定の可能性を意味します。多くのユーザーは「ツールを使う」ことではなく「ツールをいじる」ことに陥ります。コミュニティには有名な自虐ネタがあります。
生産的になる代わりに、生産性システムの設定に 3 時間費やした。
この気持ちは痛いほどわかります。
競合: Notion、Logseq、Roam
Notion はチームコラボレーションやプロジェクト管理に適しています。Obsidian は個人の深い思考と長期的な蓄積のためのものです。Notion のデータは独自のクラウド形式です。Obsidian はローカルの Markdown です。Notion はコラボレーションに強く、Obsidian は基本的にサポートしていません。Notion の学習曲線は緩やかで、Obsidian は急です。データ所有権：Notion のデータは彼らのサーバーに属します。Obsidian のデータは完全にユーザーに属します。AI 機能：Notion はネイティブ AI（月額 10 ドル/ユーザー）を備えています。Obsidian はプラグインに依存しています。
Logseq は Obsidian の最も近い競合です—同じくローカルファースト、Markdown ベース、無料です。核心的な違いは、Logseq はブロックレベルのアウトライナーであり、すべての箇条書きが独立したユニットであるのに対し、Obsidian はドキュメントレベルであることです。Logseq は断片的な素早いキャプチャとジャーナル駆動のワークフローに優れています。Obsidian は長文の執筆と構造化されたドキュメントに優れています。Logseq はオープンソースです。Obsidian はプロプライエタリですが無料です。
Roam Research は 2019～2020 年に「双方向リンク」ブームを引き起こしました。しかし、月額 15 ドルの価格と独自のクラウドストレージにより、多くのユーザーが Obsidian に移行しました。Roam のブロックレベルの参照はより細かいですが、Obsidian の無料戦略、ローカルストレージ、プラグインエコシステムがユーザー規模で勝利しました。ノートツールを乗り換えたいと考えている人は、ぜひこれらの比較を読んでみてください。（出典：PCMag レビュー、Obsidian ウェブサイト）
Karpathy のツイートがナレッジベースをコードリポジトリに変えた：LLM-Wiki の登場
https://x.com/karpathy/status/2039805659525644595
Karpathy が、LLM を使って個人のナレッジベースを構築・管理する方法についてツイートしました。彼は、自身のトークン消費のほとんどがもはやコードを書くためではなく、「知識を操作する」ためだと述べています。私は何度も読み返しました。彼がやっていることは、私が Obsidian で試行錯誤してきたことと一致していますが、彼は私が見つけられなかった言葉を使っていました。「コンパイル」。生の素材を構造化された知識にコンパイルする。Obsidian Vault はコードリポジトリ、LLM はコンパイラ。この比喩で全てが腑に落ちました。コードを書いたことがある人なら、すぐに理解できるでしょう。ソフトウェアエンジニアリング → ナレッジベースエンジニアリング。src/ → raw/（生の素材）、build/ → wiki/（知識エントリ）、logs/ → outputs/（Q&A アーカイブ）、コンパイラ → LLM、IDE → Obsidian、Lint/CI → ヘルスチェック、インクリメンタルコンパイル → 新規・変更された生ファイルのみを処理。
結局のところ、3 つのポイントに集約されます。
- レイヤリング: 生の素材、コンパイル済み成果物、実行時出力は分離する。.class ファイルと .java ファイルを混在させないのと同じように、ノートも混在させない。
- インクリメンタル: 全てを再構築する必要はなく、新しい記事だけを毎日コンパイルすれば良い。
- トレーサビリティ: すべての知識エントリはそのソースまで追跡可能である。「どこかで見た気がする」ではなく、AI が「ソースは raw/articles/2026-03/ の第 3 パラグラフです」と教えてくれる。
彼の Vault はどんな感じか
私は Karpathy の方法論を自分の Vault に適用しました。ディレクトリ構造はこんな感じです。Vault/ の下に、raw/、wiki/、outputs/、そして x/、official_account/、xiaohongshu/ のようなプラットフォーム固有のディレクトリがあります。raw/ は元の素材（未変更）を保持します。wiki/ は LLM によって管理されるコンパイル済み成果物（インデックス、概念、要約）を保持します。outputs/ は実行時出力を保持します。完成品は読者のためのもの、wiki は自分のためのもの—混在させてはいけません。取り込みには 3 つのエントリがあります。記事用の Web Clipper（source_url、著者などを強制）、ポッドキャスト用の Podwise（自動文字起こし + AI 要約）、X ツイート用の手動クリッピング。このステップは極めて重要です。メタデータなしのクリッピングは無価値です。
コンパイルが鍵です。5～10 個の生ファイルを集めたら、最初の「コンパイル」を行います。Claude に raw/articles/ を読ませ、要約を生成させ、概念を抽出させ、インデックスを更新させます。品質は CLAUDE.md によって保証されます。これにはコンパイル仕様（要約テンプレート、概念フィールド、命名規則）が含まれています。初回は 1 時間かかるかもしれませんが、インクリメンタルな更新は高速です。
AI 出力をファイルに保存する：最も素晴らしい設計
Karpathy の方法論の中で、特に賢いと感じた設計があります。それは、AI の出力をファイルとして保存することです。以前は、AI に質問して答えを得て、閉じていました。次回はまた質問する。答えはチャット履歴の中に閉じ込められ、役に立ちませんでした。今では、ナレッジベースへの複雑なクエリはすべて、Markdown ファイルとして AI outputs/ に保存されます。質問、時間、ソース、結論、不確実性が含まれます。3 ヶ月後には、これらのファイルが数十個になります。それらはそれ自体が知識エントリです。なぜなら、推論のプロセスが含まれているからです。AI とチャットするたびに、ナレッジベースは成長します。私は AI に強制的に AI outputs/ にのみ出力させ、その生成物が自分の考えと混ざらないようにしています。ほとんどの人がこのステップを見逃しています。
ナレッジベースには技術的負債があり、ヘルスチェックが必要
Karpathy は定期的なヘルスチェックを提案しています。チェック項目は 3 つ。一貫性、完全性、孤立。一貫性：wiki/concepts/ 内に矛盾する定義はないか？完全性：定義やソースが欠けているエントリはないか？孤立：入出力リンクが 2 つ未満のノートはないか？レポートは毎週 outputs/health/ に保存されます。数週間後、最も感じるのは「ノートを見つけた時、それを直接使う勇気が出る」ことです。それが信頼できるかどうか疑問に思う必要がなくなります。
いきなり RAG を構築しない
これは言わなければなりません。なぜなら、あまりにも多くの人がここで遠回りをするからです。「AI + ノート」と聞くと、人々は RAG を思い浮かべます。埋め込みモデルを選び、ベクターデータベースを設定し、チャンキング戦略を調整する。アーキテクチャに 1 ヶ月費やす一方で、ライブラリにはたった 20 の記事しかない。Karpathy は、ライブラリが小さいうち（例えば 100 記事）は、いくつかのインデックスファイルを維持するだけで十分だと推奨しています。LLM にインデックスを読ませて位置を特定させ、その後コンテンツを直接読ませる—シンプルで信頼性が高く、追加コストはゼロ。ノートが 10,000 件に達して見つけられなくなったら、その時に RAG を検討する。プロセスが先、インフラは後。
Karpathy の最後の言葉はこうでした。
これは今のところ、いくつかのハッキーなスクリプトのように見えますが、素晴らしい新しい製品を作る余地があります。
それは、2006 年以前のバージョン管理を思い出させます—svn、cvs、git コマンドラインはプログラマーだけが使っていました。その後、誰かが GitHub を作り、コラボレーションは変わりました。個人のナレッジベースも、同様の転換点にあるのかもしれません。
Kepano の返信：最も考えさせられる人間と AI の共生事例
その後、Obsidian の CEO である Kepano が返信し、その言葉は私に深く考えさせました。
自分の個人用 Vault はクリーンに保ち、エージェント用の散らかった Vault を作成する。
その一文だけです。彼は、自分の個人用 Vault は既知のソースを持つ高い S/N 比（信号対雑音比）を好みます。第二に、個人の創造物とエージェントの創造物を分離し、追跡不可能なアイデアでメインの Vault を「汚染」するのを防ぐことを信条としています。第三に、それらを混在させすぎると、Obsidian はもはや「あなたの思考」の表現ではなくなります。検索、バックリンク、グラフは、あなたの知識に関するものではなくなり、あなたと AI のハイブリッドに関するものになります。その時点で、それが AI のナレッジベースなのか、あなた自身のものなのか、区別がつかなくなります。 第四に、エージェントのワークフローが本当に有用なものを生み出した場合にのみ、それをメインの Vault に導入すべきであり、その場合でも clippings フォルダに入れるべきです。
これらを総合すると、鋭い問いかけが浮かび上がります。もしあなたのナレッジベースが AI が書いたもので溢れかえっていたら、それはまだ「あなたの」ナレッジベースと言えるのか？ これは私に衝撃を与えました。なぜなら、過去 6 年間、私はまさにその遠回りを歩んできたからです。
AI が来た時、私はまた同じ過ちを犯しそうになった
Claude Code が Obsidian を直接操作できるようになり、Claudian プラグインがサイドバーで AI とチャットできるようにしてくれ、Skills や MCP ワークフローが溢れかえった時、私は再び興奮しました。Claudian をインストールし、AI にノートを整理させ、隠れたリンクを見つけさせ、パスを修正させ、MOC を作成させました。私が 30 分かかることを 3 分でやってのけました。しかし、ある日、私は立ち止まりました。AI が私のために書いた要約や構造を見て、気づきました。それらは私のものではないと。きちんとしていてプロフェッショナルでしたが、私の脳から成長したものではありませんでした。それは宿題を写すようなものでした—作業は終わったけれど、何かを学んだでしょうか？その時、Kepano の言っていることが理解できました。混在させすぎると、Obsidian はもはや「あなたの思考」ではなくなると。
私は flomo にこう書き留めました。「AI の答えをただ入れ込んだり、クールな ClaudeCode+Obsidian スキルに焦ったりしてはいけない。本質的に、この『効率性』は自分の思考を外部委託していることになる」。
二つのナレッジベース、二つの哲学
Karpathy と Kepano は二つの哲学を体現しています。Karpathy のものは効率性第一です。AI に知識の達人を任せ、あなたはデータを供給し、質問と意思決定に集中する。これは研究にとっては革新的です。Kepano のものは思考第一です。あなたのナレッジベースはあなたの思考の鏡であり、すべてのコンテンツは追跡可能なソースを持つべきです。AI は助けることができますが、成果物は分離されなければならず、あなたがフィルタリングしたものだけがメインの Vault に入ります。これらは矛盾するものではなく、異なる目標を表しています。一つは情報の流れを処理すること、もう一つは思考プロセス自体の価値に関するものです。6 年間の試行錯誤の末、私は後者に傾いています。
思考を外部委託しない
私は flomo に記録があります。「flomo は私の『収集ステーション』または『データレイク』です。... 私はすべての情報を手動でテキストに圧縮します。この時代には『愚か』に見えるかもしれませんが、それは『思考を外部委託しない』という原則を実践する方法です」。そうです、AI はより速く、より良くできます。しかし、動画の核心的なポイントを自分の言葉で一文に圧縮するとき、その圧縮自体が思考なのです。ノートにタグを付けたりリンクを張ったりするとき、あなたは自分の認知フレームワークを訓練しています。これを AI に任せれば、時間は節約できますが、思考を失います。私はこう書きました。「知識管理の成功の基準は、どれだけ多くのノートを持っているかではなく、それらがあなたの思考と行動をより良くするのに役立つかどうかです」。これらの言葉を自分でタイプしたからこそ、私の脳に刻まれています。もし AI が要約したなら、一目で忘れていたでしょう。
Evergreen Notes：6 年かけて見つけたアンカー
私はアンカーを見つけました：エバーグリーンノート。この概念は、2020 年に Andy Matuschak によって提唱されました。原文はこちら。核となるアイデアはシンプルです。各ノートは概念的（1 つのアイデア）、アトミック（1 つの事柄）であり、タグではなくリンクで整理する。未完の下書きも許容するが、書き続け、リンクし続ける。私は 3 つの基準を設定しました："1. 太字のタイトルが必要; 2. 1 つのことを明確に説明する必要がある; 3. リンクが必要。" 47 個のプラグインや派手なテーマは不要。私はセーフモードをオンにし、サードパーティのプラグインはゼロで運用しています。"書き、考え、出力する—最もシンプルな方法で、最も強力なソフトウェアを使い、最も重要なことを行う。これが「重いツールを軽やかに使う」ことだ。" もしセカンドブレインが金庫なら、エバーグリーンノートは現金であり、それを書くための基準は印刷機です。あなたの知識ベースの価値は、その「印刷機」の基準にかかっています。これは AI が代替できない基本的なスキルです。
AI は無価値ではないが、順序が重要
「思考の外部委託をしない」ことは、AI を拒否することを意味しません。Karpathy の解決策は、100 本の論文を消化するといった特定のシナリオにおいて最適です。私も AI を使っています。私は記録しました："AI は、良いコンテンツと悪いコンテンツを区別できる人だけを助ける—まず基本的な認知フレームワークを構築し、それから AI を使ってコンテンツ構築を支援する。" 判断力こそが増幅器です。価値ある洞察がどのようなものか知らなければ、AI の出力を検証することはできません。私の現在のアプローチは分離です：メインの Obsidian 保管庫には、私自身のエバーグリーンノートだけが入っています—すべての単語は私のもので、すべてのリンクは手動です。AI には独自のワークスペースがあります。AI が私が本当に同意する洞察を生成した場合にのみ、それを自分の言葉で書き直してメインの保管庫に入れます。書き直すという行為自体が、内面化するという行為なのです。
File over App
Kepano のもう一つの核となる概念は「File over App」です。私は flomo が一度クラッシュしたときにこれに気づきました—何千ものノートがあったのでパニックになりました。その後、Feishu、ChatGPT、Claude もすべてダウンしました。私は気づきました："すべてのソフトウェアは一時的なものですが、ファイルは違います—ファイルのアクセス可能性を自分でコントロールする必要があります。" これが Karpathy が Obsidian を選んだ理由です：データはローカルの .md ファイルであり、クラウドサービスに依存しません。あなたの知識は、いつでも開ける形式でハードドライブにあるべきです。これは AI 時代において極めて重要です。なぜなら、ツールの反復は速いですが、.md ファイルはそうではないからです。Markdown は 22 年間、ユニバーサルフォーマットであり続けています。"AI とソフトウェアが強力になればなるほど、ミニマリストの考え方がより必要になる。" ツールは変わりますが、ファイルとあなたの思考は残り続けます。
私のブックマークにある AI + Obsidian の実践
LLM Wiki のランディングに関する実用的なコンテンツがたくさんあります。「さようなら手動整理：AI 駆動型パーソナルナレッジベースの構築方法」by Jin Chenma 原文 は、それを 5 つのタスクに要約しています：継続的な編集、クロス素材リンク、Q&A の還流、ネットワークの統合、ヘルスチェック。知識ベースを死んだ状態から生きた状態に変えます。Codex または Claude Code が構造を初期化するためのプロンプトを提供します。ディレクトリ：raw/（倉庫）、wiki/（本棚）、outputs/（作業台）。ルール：最初に RAG を構築しない、出典なしでコンテンツを保存しない、raw と wiki を混在させない、AI にオリジナルを上書きさせない、Q&A をチャット履歴に残さない。
「Hermes+Obsidian+LLM Wiki」原文 は、Hermes Agent について議論しており、学習ループを持っています。llm-wiki スキルがあります：「これをナレッジベースに書き込んで」と言うと、エンティティを抽出し、ファイルを作成し、リンクを追加します。重要なのは、明示的に依頼した場合にのみ動作するため、ランダムなチャットで保管庫が汚染されないことです。
「Codex + Obsidian で自己成長するパーソナルナレッジベースを構築する」by Cang He 原文 は、3 つのレイヤーを使用します：Raw（証拠）、Wiki（理解）、Schema（ルール）。AGENTS.md に 10 のルールを提供しており、例えば「新しいデータを処理する前に既存のページを検索する」などがあります。また、これらのステップを Obsidian に統合する WeSight についても言及しています。「自己成長」は完全自動化を意味するのではなく、判断は依然として人間のものであると指摘しています。
最後に、「これぞ Obsidian 作成の神！」原文 は、Obsidian 内のスーパーアシスタントである Ailu を紹介しており、記憶、作成、WeChat や X などのプラットフォームへの公開を可能にします。Obsidian プラグインの上限を示しています。
Obsidian に労力をかける価値はあるか？
私の答え：はい、ただし「いじくる」という労力に焦点を当てるべきではありません。Obsidian は、Zettelkasten とエバーグリーンノートのための最高のデジタルツールの 1 つです。ローカルの Markdown ストレージは、長期的なメンテナンスに理想的です。しかし、弱点もあります：コラボレーションが苦手、学習曲線が急、モバイル体験が平凡。過度なカスタマイズは罠です。私の現在の姿勢：重いツールを軽やかに使う。最もシンプルな方法で、最も重要なことを行う。
警告：Obsidian を使うべきでない人
ゼロ敷居で、開いてすぐ書けるソフトウェアを望むなら、Obsidian はあなたに合わないかもしれません。その学習曲線は急です。PCMag は「コラボレーション機能を必要としないパワーユーザー向け」と評しています。リアルタイムのチームコラボレーションが必要なら、使わないでください；Notion の方が優れています。断片的な思考を記録したいだけなら、flomo の方が優れています。Obsidian はエバーグリーンノートの最終目的地です—収集と思考を通じて洗練されたものです。アウトプットする意図が全くないなら、わざわざ始める必要はありません。そして、完璧主義者で、書き始める前に完璧なフォルダ構造を望むなら、Obsidian はあなたを狂わせるでしょう。まず書き、後で整理する。
競合他社：公平な一言
Notion はテーブル、コラボレーション、テンプレートに優れていますが、クラウドのみのデータがボトルネックになる可能性があります。Logseq は近いですが、断片に優れており、Obsidian は長文と構造に優れています。Roam Research は高価でクラウドベースです。flomo は最高の収集ステーションですが、データレイクであり、ナレッジベースではありません。完璧なツールは存在せず、適切なワークフローがあるだけです。（Obsidian はエバーグリーンノートの最終的な家です；それが代替不可能な位置づけです。）
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AI がすべてを整理できる時代に、それでも考える必要はあるのか？私の答え：かつてないほど必要です。情報と整理のコストがゼロに近づくにつれて、判断力が希少なリソースになります。何を保持すべきか、何が深いのか、隠れた関連性を見つけること—これらは日々の執筆と思考から生まれます。AI はノートを見つけることができますが、「アハ！」体験、洞察のひらめきは、あなた自身のニューロンの中でしか点火できません。"あなたのセカンドブレインは倉庫ではなく、キッチンです。" 倉庫は単に保管するだけです；キッチンは創造します。そして、そのキッチンに立っているのは、あなた自身でなければなりません。
最後に
私が収集した Obsidian コンテンツの中で、チュートリアルと AI の実践がそれぞれ 3 分の 1 を占め、残りは「いじるのをやめろ」という警告であることに気づきました。コンセンサスが形成されつつあります：ツールは手段であり、思考が目的です。Obsidian の価値は、あなたが本当に自分自身のものを残すかどうかにかかっています。私は現在の Obsidian 保管庫（プラグイン、テーマ、Agent プロンプトを含む）を公開する準備をしています。まずはファングループでテストするつもりです。興味があります：あなたの Obsidian にはいくつのノートがありますか？そのうちいくつを自分で書きましたか？グラフはどのように見えますか？コメントでお会いしましょう。
私は Jackywine です。AI クリエイター、プロダクトデザイナー、Obsidian VIP です。AIGC、Agent プロダクト、AI 時代のパーソナルブランディングに注力しています。
出典：2026 Obsidian 保姆級チュートリアル、Obsidian 初心者チュートリアル、Karpathy の LLM ナレッジベースツイート、Andy Matuschak: Evergreen Notes、Obsidian 公式、PCMag レビュー。
