Claude Codeの次なる目的地は、コードではなく、あなたのローカルObsidian知識ベース

午前3時、あなたはObsidianの500以上のノートを見つめている。

「この会議メモはどのフォルダに入れるべきか?」「あの技術概念について書いたはずだが、探しても見つからない。」「これらのバックリンクはどう構築すればいいのか?」

自分に言い聞かせる:明日こそノートを整理しよう。でも、その「明日」は永遠に来ないかもしれないとわかっている。

知識管理というのは、本当に疲れる作業だから。

私たちは皆Obsidianを愛しているが、同時に苦しめられてもいる

Obsidianは強力だ、それは疑いようがない。ネイティブMarkdown、ローカルストレージ、双方向リンク、グラフビュー、プラグインエコシステム——ほぼすべての機能が知識管理の痛点を突いている。

しかし同時に、最も「ユーザーフレンドリーでない」ノートツールの一つでもある:

• 学習曲線が急:初心者は空白のインターフェースを見て、どこから始めればいいかわからない
• 整理は重労働:各ノートについて、どこに置くか、どう分類するか、何にリンクするかを考える必要がある
• バックリンクは美しいが、手動は苦痛:理論的には関連する概念をリンクすべきだが、実際には——誰にそんな時間がある?
• ノートベースが大きくなると管理が困難に:500ノートならまだしも、5,000ノートでは?構造が混乱し、重複し、何も見つからない

残酷な真実は:ほとんどの人のObsidianノートベースは、徐々に混沌としたゴミの山になっている。

整理したくないわけではなく:

1. ノート整理自体が高強度の頭脳労働
2. 時間コストが高すぎて、費用対効果が合わない
3. 先延ばしにし続けて、結局完全に諦める

2026年まで、すべてが変わり始めた。

AIは「補助」するためではなく、「引き継ぐ」ために来た

Claude CodeとObsidianが出会ったとき、魔法のようなことが起こった:

あなたを悩ませていた知識管理作業を、AIがすべて行える。

「一緒に行う」のではなく、「あなたが一言言えば、AIがすべて完了する」。

どういうことか?

• 「この会議記録を整理して、必要なところにリンクを追加し、分類する」—— 3秒で完了
• 「最近の学習ノートを分析して、補足が必要な知識点を見つける」—— 詳細なレポートを提供
• 「受信トレイの50のノートをすべて処理する」—— 一括整理、自動アーカイブ
• 「ノートベースの健康度をチェックし、孤立したノートと壊れたリンクを見つける」—— ワンクリック診断

さらに魔法的なのは、これはSFではなく、現在進行形だということ。

2026年初頭、Obsidian + Claude Codeの組み合わせが知識管理界で爆発的に広まった。Reddit、Twitter、Hacker Newsは「私のノートベースがついに生き返った」という感嘆で溢れている。

ある人は言う:「15分でゼロからAI駆動の知識管理システムを構築できた。」

ある人は言う:「以前頭を悩ませていた整理作業が、今では摩擦を感じない。」

ある人は言う:「Obsidian + Claude Codeは単に便利なだけでなく、変革的だ。」(Transformative)

これはマーケティングトークではなく、実際に起こっていることだ。

エコシステムが完成:三つの重要なピース

これを可能にしたのは、単一のツールではなく、急速に成熟しているエコシステムだ。

1. obsidian-skills: ClaudeにObsidianを「理解」させる

Obsidian CEO Stephane Ango (kepano)が個人的に管理する公式Skillsパッケージ。

何をするのか?

Claude CodeにObsidianのさまざまな機能をネイティブに理解させる:

• ObsidianスタイルのMarkdown(wikilinks、callouts、frontmatter)
• JSON Canvasファイル(マインドマップ、フローチャート)
• Obsidian Bases(データベースビュー、フィルター、数式)

このSkillsパッケージをノートベースの.claude/フォルダに入れるだけで、Claudeは自動的にこれらの能力を獲得する。

例えば:

obsidian-skillsがない時、Claudeにバックリンク付きノートを作成させると:

この概念は[ある概念](ある概念.md)に関連している。

obsidian-skillsがあると:

この概念は [[ある概念]] に関連している。

見た目の違いは小さい?でもObsidianユーザーにとって、これは「言語を話せる」かどうかの違いだ。

さらに重要なのは:

obsidian-skillsは単にClaudeに正しいフォーマットを出力させるだけでなく、Obsidianの働き方を理解させる——いつバックリンクを使うべきか、いつタグを使うべきか、frontmatterに何のメタデータを含めるべきか。

これが「理解している」と「理解していない」の違いだ。

2. Claudian: AIをノートワークフローに埋め込む

YishenTuが開発したObsidianプラグイン。Claude Codeを直接サイドバーに埋め込む。

コア機能:

• 完全なAgent能力:チャットだけでなく、ファイルの読み書き、コマンド実行が可能
• コンテキスト認識:現在のノートを自動添付、@ファイル名参照をサポート、特定のタグのノートを除外可能
• ビジョン能力:画像をドラッグ&ドロップで分析(手書きノート認識、Excalidrawコンテンツ抽出)
• インライン編集:ノート内で選択したテキストを直接編集、変更をリアルタイムプレビュー
• スラッシュコマンド:カスタマイズ可能な再利用可能なプロンプトテンプレート、パラメータとbash置換をサポート

実際の使用シナリオ:

技術ノートを書いていて、突然概念の定義を思い出せない。アプリを切り替えずに、サイドバーでClaudeに直接尋ねる:

「XXXについてのノートを以前書いたはず、探して」

Claudeがノートベースを検索し、関連コンテンツをリストアップ。

テキストを選択して、わかりにくいと感じる:

「これをもっと簡潔にして」

Claudeがその場で編集し、何が変わったかプレビューもできる。

ホワイトボードの写真を撮って、整理したい:

「この画像の内容をMarkdownに整理して」

Claudeが画像内のテキストと構造を認識し、フォーマット済みのノートを直接生成。

どんな体験?

常にオンラインの知識管理アシスタントを雇ったようで、しかもあなたのノートベースを熟知している。

3. Claudesidian: すぐに使えるテンプレート

Obsidian CEO heyitsnoahが作成した、Claude Code向けに最適化された事前設定Obsidianテンプレート。

その価値:

ゼロから設定する必要がない、クローンすればすぐ使える。既に含まれているもの:

• 合理的なフォルダ構造
• 事前設定されたCLAUDE.md(システムプロンプト)
• よく使うスラッシュコマンド
• サンプルワークフロー

誰に向いている?

Obsidian + Claude Codeを素早く体験したい人。15分で起動できる。

単なる知識管理ではなく、あなたのプライベートAIアシスタント

ツールの話が終わったら、この組み合わせのキラーアプリケーションシナリオについて話さなければならない——単にノート整理を手伝うだけでなく、あなたのパーソナライズされたプライベートAIアシスタントになる。

この価値は、多くの人が最初は気づかないが、使ってみて「なんと、こんなこともできるのか」と発見する。

シナリオ:業務文書 + AI能力 = あなた専用のスマートアシスタント

現実の問題:

大量の業務関連文書、ノート、コード、設計図がある:

• プロジェクト文書と技術仕様
• クライアントミーティング記録
• 内部API文書
• 機密のビジネスデータ
• 未公開の製品計画

これらのコンテンツ:

• クラウドAIにアップロードできない(ChatGPT、Claude Webなど)—— 情報セキュリティリスク
• 社外の人に見せられない —— 機密保持契約、企業秘密
• でもAIによる処理が特に必要 —— 要約、分析、抽出、生成

従来のAIツールのジレンマ:プライバシーを諦めるか、利便性を諦めるか。

Obsidian + Claude Codeのソリューション:

すべてのデータはローカルに、Claude Codeはローカルで実行し、ローカルファイルにアクセス、ローカルまたはデータセキュリティ要件を満たすモデル(GLM 4.7など)を使用。

アップロードゼロ、漏洩ゼロ、完全プライベート。

同時に、Claudeは:

• すべてのプロジェクト文書を読み取れる
• あなたの技術スタックとビジネスロジックを理解
• 知識ベースに基づいてパーソナライズされたコンテンツを生成
• 内部データとトレンドの分析を支援

具体的に何ができる?

シナリオ1:内部文書に基づいた技術提案の生成

「現在のシステムアーキテクチャ(プロジェクト文書/システムアーキテクチャ.md)に基づいて、既存の認証システムと互換性のあるユーザー権限管理モジュールを設計して」

Claudeが内部文書を読み取り、技術スタックを理解し、会社のアーキテクチャに完全に適合したソリューションを生成。

汎用的で全く適用できない可能性のある「教科書的な答え」を提供するのではなく。

シナリオ2:機密ミーティング記録の整理とアクションアイテムの抽出

「このクライアントミーティング記録を整理し、重要な要件とアクションアイテムを抽出、優先順位をつけて、チームへの同期メールを生成して」

Claudeはあなたの秘密のミーティング内容を処理し、会社の用語とクライアントの具体的な要件を含むメールを生成。

全プロセスがローカル、漏洩リスクゼロ。

シナリオ3:プロジェクト進捗の分析と週報の生成

「今週の作業ログ(ログ/2026-01-01からログ/2026-01-07)を見て、完了したタスク、遭遇した問題、来週の計画を含む週報を生成して」

Claudeがローカルの作業ログをスキャンし、今週何をしたか理解し、完全な週報を生成。

思い出す必要なし、手動整理不要——AIがプライベートノートから自動抽出。

シナリオ4:パーソナライズされた技術ブログ/文書生成

「最近のKubernetes学習ノート(技術学習/K8s/)に基づいて、以前の記事(ブログ/)のスタイルで技術ブログを書いて」

Claudeは単に汎用的なK8s記事を生成するのではなく:

• あなたの学習軌跡と理解に基づく
• あなたの文体を使用
• あなたの実践経験と組み合わせる

生成されたコンテンツは真にあなたのもの、パーソナライズされている。

シナリオ5:コードベース知識管理

コードベース文書、README、設計文書をObsidianに保存していれば:

「決済モジュールのAPIコールフローを忘れた、探して」 「未完了の技術的負債(#tech-debtタグ付きノート)をすべてリスト」 「過去3ヶ月のバグ記録に基づいて、どのモジュールが最も不安定か分析して」

Claudeがコードベースのインテリジェントアシスタントになる。

重要な価値:データプライバシー + AI能力、両方を獲得

これがObsidian + Claude Codeのクラウドドル AIと比較した最大の差別化優位性:

*Claude Code自体はサブスクリプションが必要だが、ローカルファイルへのアクセスに追加費用はかからない;オープンソースモデルも使用可能。

誰が最も必要としているか?

• 企業従業員 —— 内部文書を処理、企業秘密を漏らせない
• 技術者 —— コードベース、技術仕様、学習ノートを管理
• フリーランサー —— クライアントプロジェクト、契約、機密情報
• 研究者 —— 未発表の研究、実験データ
• プライバシーを重視する人 —— 日記、個人財務、健康記録

これは単なる知識管理ツールではなく、あなたのプライベートAI脳。

あなたのすべてのプロジェクト、作業方法、思考習慣を知っているが、この情報は決してあなたのコンピューターを離れない。

これが真の「パーソナルAIアシスタント」—— 強力で信頼できる。

これは本当に信頼できるのか?実際の考慮事項

これだけの利点を述べた後、実際の使用で注意すべき点を述べなければならない。

1. AIは万能ではないが、十分に実用的

Claudeのノート整理精度は約85-90%。

つまり:

• ほとんどの場合、非常にうまくいく
• 時々理解の偏差がある(無関係なノートをリンクする)
• 最終チェックが必要

それでも、80%の時間を節約できる。

重要なのは: AIを「完全自動化」ツールとして扱うのではなく、「効率的な協力」パートナーとして扱う。

2. ローカルストレージ + Git、データセキュリティが保証される

Obsidianの最大の利点——すべてのデータがローカルMarkdownファイル。

Gitバージョン管理と組み合わせて:

• AIが何を変更したか一目瞭然
• 満足できない?いつでもロールバック
• データは常にあなたの手元

これはNotion、Roam Researchなどのクラウドノートにはできないこと。

3. 学習曲線は依然として存在するが、大幅に低下

Obsidian + Claude Codeは確かに参入障壁を下げる。

しかし:

• Obsidianの基本概念(バックリンク、グラフビュー、frontmatter)を理解する必要がある
• AIとのコミュニケーション方法を学ぶ必要がある(良いプロンプトが重要)
• 自分の知識管理プロセスを設計する必要がある

違いは:

• 以前: 学習 + 手動操作の両方が疲れる
• 現在: 学習は依然として必要だが、手動操作の部分をAIが担当

4. コストの問題:Claude Codeは無料ではない

Claude CodeはClaude Proサブスクリプションが必要(月額$20)、コストまたはデータが気になる場合はGLM 4.7などのモデルを使用可能。

価値があるか?

• たまにノートを取るだけなら → おそらく価値なし
• 知識管理をコアワークフローとして扱うなら → 絶対に価値あり

計算してみよう:AIが毎日30分のノート整理時間を節約してくれれば、月に15時間。

あなたの時間の価値はいくら?

未来はどうなる?

この組み合わせは数ヶ月前に流行し始めたばかりだが、すでに驚くべき潜在力を示している。

私が見るトレンド:

1. より深い統合

   今のClaudianはすでに優れているが、まだ大きな最適化の余地がある:

   • よりスマートなコンテキスト選択(手動@ファイル不要)
   • リアルタイムノート提案(書いている間にAIが積極的に関連コンテンツを提案)
   • 自動化ワークフロー(スケジュール整理、自動バックアップ、スマートリマインダー)

2. コミュニティ駆動のSkillsエコシステム

   obsidian-skillsは始まりに過ぎない。想像してみて:

   • 学術研究専用のSkills(文献管理、引用生成)
   • プロジェクト管理専用のSkills(タスク追跡、進捗レポート)
   • ライティング専用のSkills(アウトライン生成、コンテンツ洗練)

3. 知識管理のパラダイムシフト

   「私が手動で知識を管理する」から「AIが知識管理を手伝う」へ、これは単なる効率向上ではなく、作業方法の根本的な変化。

   未来の可能性:

   • あなたは入力のみ担当(ノートを取る、抜粋する)
   • AIは整理を担当(分類、リンク、要約)
   • あなたは活用のみ担当(検索、学習、創作)

これが真の「第二の脳」。

死んだノートリポジトリではなく、生きた知識システム——自分で成長し、自分で接続し、自分で進化する。

正直に言おう

知識管理というのは、本質的に人間性と戦うことだ。

私たちは皆ノートをきちんと整理すべきだとわかっているが:

• 怠惰
• 疲れる
• 時間がない
• モチベーションがない

だからほとんどの人のノートベースは、最終的にデジタルゴミの山になる。

Obsidian + Claude Codeはあなたをより勤勉にするのではなく、「怠惰」を続けられるようにする——正しい怠惰、効率的な怠惰。

必要なのは:

1. アイデアを書き留める(粗雑でも混沌としていても構わない)
2. AIに「整理して」と言う
3. 結果をチェック
4. 使い続ける

これがおそらく初めて、知識管理が真に「持続可能」なものになった。

毎回歯を食いしばって頑張る必要なし、意志力で慣性と戦う必要なし、人間性に従う。

もしあなたが:

• Obsidianノートベースを持っている(または構築する予定)
• ノート整理が負担に感じることが多い
• 知識が本当に活用されることを望む、フォルダで埃をかぶるのではなく
• 業務関連の機密文書があり、AIの支援が必要だがクラウドにアップロードできない
• あなたの知識体系を真に理解し、パーソナライズされたコンテンツを出力できるAIアシスタントが欲しい

なら、この組み合わせを試してみよう。

完璧無欠だとは言わないが——今のところ最良の選択かもしれない。

関連リソース:

• obsidian-skills - Obsidian CEO Kepanoが共同管理するObsidian Skillsパッケージ
• Claudian - Obsidianチャットパネルプラグイン
• Claudesidian - Claude CodeでObsidianを管理するためのすぐに使えるテンプレート
• Agent Skills Marketplace - その他のClaude Skillsを閲覧

参考文献:

• Using Claude Code with Obsidian - A Perfect Pairing
• Building Your AI-Powered Second Brain
• Obsidian + Claude Code is Beyond Useful - It's Transformative