半年使ってゴミ箱化したObsidianをCodexで大整理した｜300件のメモを休日6時間で再構築

これまでAIといろいろ相談している中で、何度か「それはメモとして残しておいた方がいい」と言われることがありました。

そのたびにObsidianへ記録していたのですが、ある朝ふと思いました。

「そろそろ一度、Obsidian全体を整理した方がいいのではないか」

Obsidianを使い始めて、すでに半年以上。

Obsidianの良いところは、自由度が高いことです。きっちりフォルダ分けしなくても、とりあえずメモを残し、タグを付け、必要ならノート同士をリンクできます。Graph Viewを使えば、知識のつながりを視覚的に眺めることもできます。

最初から完璧に整理しなくても使える。この自由さが、私にはとても合っていました。

ところが、その自由さに甘えて半年以上使っていると、当然ながら少しずつ散らかってきます。

タグがどんどん増える
似た名前のノートが増える
Daily Noteの保存場所が途中で変わる
「とりあえず作ったメモ」が残る
何のために作ったのか分からないノートも出てくる

気がつけば、かなりゴミ箱化していました。

もちろん以前から「一度整理しないとな」とは思っていました。

ただ、300件近いノートを一つずつ開いて、「これはどこへ移動する？」「このタグは必要？」「これは重複？」「リンクは切れていない？」などと人力で確認することを考えると、まず挫折します。

そこで今朝、ふと思いつきました。

「これ、Codexにやらせられないのか？」

Codexはコードを書くためのAIというイメージが強かったのですが、Mac上のファイルを読み、複数ファイルを横断して調査・変更できる自律型のAIです。

ChatGPTに「ObsidianのVault整理をCodexに任せることはできる？」と聞いてみたところ、かなり相性が良いという話になりました。

ちょうど今日は休み。それなら一度やってみよう、と始めました。

軽い気持ちで始めたら6時間かかった

開始したのは朝9時ごろでした。

最初は「1〜2時間もあれば終わるかな」くらいに思っていました。

ところが実際には、かなり大がかりな作業になりました。

Vault全体の調査
タグの棚卸し
Propertiesの整理
Daily Noteの統一
フォルダ整理
Booksの分類
内部リンクの調査
MOC作成
概念ノート作成
壊れたMarkdownの修復
最終監査
Gitへの保存

終わったのは午後3時ごろ。

約6時間です。

AIを使えば一瞬で終わる、という話ではありませんでした。

ただし、人力だけで同じ作業をしようとしたら、おそらく途中で投げ出していたと思います。

最初にやったのは「削除」ではなく全体調査

いきなりCodexに「全部きれいにして」とは頼みませんでした。

まずは読み取り専用でVault全体を調査しました。

調べてもらったのは、次のような内容です。

どんなフォルダがあるか
Markdownはいくつあるか
どんなタグが使われているか
Propertiesがどうなっているか
重複ノートはないか
Daily Noteがどこにあるか
どのテーマのノートが多いか

ここで特に驚いたのがタグでした。

約455種類。

ただし、455個すべてが本当の意味での「タグ」だったわけではありません。

人名、書籍名、症状名、技法名、検索キーワード、ノートの種類、一時的な分類まで、何でもタグにしていたのです。

つまり、タグが分類だけでなく、検索、属性、関連付けの役割まで全部背負っていました。

これがVaultを複雑にしていた大きな原因でした。

タグ、キーワード、Properties、リンクの役割を分けた

今回、一番重要だったのは、それぞれの役割を明確にしたことでした。

keywords

細かい検索語はこちらへ回します。

ただし、本文中にその言葉がすでに書かれている場合は、無理にkeywordsへ重複登録しません。Obsidianの検索で十分に見つけられるからです。

type

これはノートの種類です。

daily
clinical
case
research
book-note
translation
source
project
template
blog

内部リンク

ノート同士の具体的な関係を表します。

MOC

テーマ全体への入口です。

この役割分担を決めたことで、Vaultの考え方がかなり明確になりました。

タグ455種類を30種類まで整理

AIに任せたからといって、単純に古いタグを削除したわけではありません。

例えば、「クラニオ」「クラニオセイクラル」などは「クラニアル」へ統合。「バイオダイナミック」は「バイオダイナミクス」へ統合しました。

一方、細かい専門用語については、本文に残っているなら検索に任せ、本文に存在しないが検索価値がある場合だけkeywordsへ移しました。

最終的に、frontmatterで正式に使用するタグは30種類になりました。

なお、昔のメモや原資料の本文中に書かれた「#症例報告」のようなインラインタグまで全部削除したわけではありません。

正式な分類タグはfrontmatterの30種類。

本文中の「#語」は原資料や過去メモとして残す、という運用にしました。

Vault直下のノートを54件から0件へ

次に行ったのが、Vault直下に散らばっていたノートの整理です。

最初は54件のMarkdownファイルが直下にありました。

AIに内容を読ませて、FX、EA、Web、臨床、理論、Books、Projects、Inboxなど、既存フォルダへ移動しました。

最終的には、Vault直下のMarkdownは0件になりました。

ここでも、むやみに新しいフォルダを増やさないことを重視しました。

既存の大きなフォルダを維持し、細かい分類はタグや内部リンクで行う方針です。

Daily Noteも一本化した

Daily Noteも少し混乱していました。

過去にはVault直下、`09_Daily`、`11_Dailynotes`など、複数の場所にDailyが存在していました。

これを`09_Daily`へ一本化しました。

テンプレートも`08_Templates/Template&DB/Daily_Template.md`へ統一。

今はDailyを作れば、自動的に`09_Daily`へ保存されるようになっています。

Booksは「書籍単位」で整理

書籍関連のメモもかなりありました。

クラニオセイクラル
ブレヒシュミット発生学
霊的治療
動物磁気
バイブレーションメディスン
手かざし
SMC教材

ここでは単純なテーマ別ではなく、元になった書籍単位で整理しました。

例えば、`Books/BlechschmidtBiokinetics`や`Books/霊的治療の解明`といった形です。

さらにPropertiesへbook、author、chapter、typeなどを設定しました。

これによって、「どの本の何章なのか」「原資料なのか、翻訳なのか、研究整理なのか」が判別しやすくなりました。

Obsidianで本当に重要なのはリンクだった

今回、一番考え方が変わったところです。

以前は、タグを増やせばGraph Viewで知識がつながるようなイメージを持っていました。

実際には、それだけではありませんでした。

AIに調査してもらうと、Wikiリンクの記述自体は数千ありました。

しかし、実在するノート同士できちんと解決しているリンクはかなり少ない状態でした。

さらに、「命の息吹」「ポーテンシー」「自律神経」「触診」といった概念へのリンクが大量に書かれているのに、その名前のノート自体が存在していないケースもありました。

そこで、重要な概念について軽量な「概念ハブ」を作りました。

命の息吹
ポーテンシー
脳脊髄液
ミッド・タイド
ロング・タイド
CRI
自律神経
身体感覚
触診
経絡
経筋
治神
指圧

例えば`[[命の息吹]]`というリンクが多数存在していた場合、`命の息吹.md`を1つ作るだけで、それまで宙に浮いていたリンクが一気につながります。

これはかなり面白い変化でした。

MOCを6つ作った

知識全体への入口として、MOCも作りました。

臨床・鍼灸・身体技法
クラニアル・発生学・身体論
医療史・治癒思想
AI・Obsidian・Web運用
FX・EA開発
書籍・原資料

MOCに全ノートを並べることはしていません。

MOC
 ↓
概念ハブ
 ↓
個別ノート

という構造を基本にしました。

例えば、

クラニアル・発生学・身体論 MOC
 ↓
命の息吹
 ↓
書籍の章
 ↓
研究ノート

という具合です。

この構造にしてから、Graph Viewの線にも少しずつ意味が出てきました。

孤立ノートをゼロにはしなかった

AIで整理していると、「孤立ノートがまだ100件以上あります」という数字が出てきます。

最初は全部つなげたくなります。

しかし、途中でこれはやめました。

孤立していて問題ないノートも多いからです。

Daily
Template
Archive
Booksの個別章
OCR原資料
単発のトレード記録
一時メモ

こうしたノートまで無理につなぐ必要はありません。

最終的には、

「重要なノートには意味のある経路があればよい」

と考えるようになりました。

AI整理で怖かったのは本文が変わること

今回、AIにかなり多くのファイル操作を任せました。

そのため、安全確認としてSHA-256を頻繁に使いました。

移動前後やProperties変更前後で、本文のハッシュが同じか確認します。

これによって、「ファイルは整理されたが、本文そのものは変わっていない」ことを確認できます。

最終的には、次の状態まで確認しました。

Vault直下Markdown：0
正式frontmatterタグ：30種類
YAMLエラー：0
Property重複：0
非標準type：0
MOCの未解決リンク：0
MOCの曖昧リンク：0
主要概念のalias競合：0
高確度のリンクエラー：0

最後にはGitにもコミットしました。

これで、今後何かおかしくなった場合にも、整理完了時点を基準に比較できます。

AIを使えば自動で全部うまくいくわけではなかった

今回やってみて分かったのは、AIに「整理して」とだけ頼むのは危険ということです。

一気に自動整理させるのではなく、次のように進めました。

まず読み取り専用で調査する
人間が方針を決める
小さい単位でAIに実行させる
ハッシュやリンクを検査する
問題なければ次へ進む

途中では、ノート全体がコードブロックに入っていたり、frontmatterがMarkdownとして認識されていないファイルも見つかりました。

AIがこうした異常まで調査してくれるのは非常に便利です。

しかし逆に、「全部自動で直して」と頼めば、本来必要なコードまで壊す可能性があります。

AIには判断範囲を明確に指定する。

これがかなり重要だと感じました。

AIでも6時間かかった。でも人力なら挫折していた

今回の作業は、朝9時から午後3時ごろまで、ほぼ6時間かかりました。

「AIなのに6時間も？」と思うかもしれません。

ただし、300件規模のノートを人力で調べ、タグ455種類を整理し、Propertiesを統一し、リンクを調べ、MOCを作り、壊れたMarkdownを修復し、安全確認まで行うことを考えると、私はまず最後までやれなかったと思います。

今回感じたのは、

AIは作業そのものを高速化してくれるが、「どう整理するか」を決めるのは人間。

ということでした。

Codexは300件のノートを一気に調査できます。

しかし、「タグとは何なのか」「検索語とは何なのか」「どのノートを残すのか」「何をMOCにするのか」「孤立ノートを全部つなぐ必要があるのか」といった判断は、その都度ChatGPTと相談しながら決めました。

AIに丸投げしたというより、AIに作業を任せ、人間が設計を決めたという方が実態に近いです。

今後は「整理」ではなく「入力」に戻る

ここまで整理したので、もう毎回Propertiesを自分で入力するつもりはありません。

今後の運用はかなり単純にする予定です。

iPhone

思いついたことをObsidianへ直接音声入力。

日記ならDailyへ。

それ以外の、あとで育てたいメモは`00_Inbox`へ入れます。

MacBook Air

後からCodexにInboxを見てもらいます。

例えば、次のような指示で十分だと考えています。

00_Inboxの新規メモを整理してください。音声入力の誤変換を直し、意味は変えずに文章を整える。既存Vaultルールに従い、適切なフォルダ、type、tags、keywords、既存概念リンクを設定。新しいタグは作らない。

つまり、

iPhone
 ↓
Obsidianへ音声入力
 ↓
00_Inbox
 ↓
MacBook Air
 ↓
Codexが整理

という流れです。

これなら、メモを書く瞬間に「タグは何だろう」「Propertyは何を付けよう」「どのフォルダだろう」と考えなくて済みます。

まとめ

今回の整理は、最初は単に「散らかったObsidianをAIに整理してもらおう」という程度の話でした。

しかし実際にやってみると、単なるファイル整理ではありませんでした。

最終的に整理できたのは、自分が知識をどう分類し、どう検索し、どうつなげるかというルールそのものでした。

特に大きかったのは、タグですべてを管理しようとしなくなったことです。

フォルダ
＝大まかな置き場所

tags
＝大きなテーマ

keywords
＝細かい検索語

type
＝ノートの種類

内部リンク
＝具体的な知識の関係

MOC
＝知識への入口

こうして役割を分ければ、メモが増えても以前ほど混乱しないはずです。

そして何より、

整理するためにObsidianを使うのではなく、考えたことを残すためにObsidianを使う。

そこへ戻れたことが、今回一番大きな成果だったと思います。