Obsidianを使い始めた頃は、本当に快適でした。

Web Clipperで記事を取り込み、PDFも放り込み、メモも書いて——気づけばVaultのファイル数がどんどん膨れ上がっていきました。「あの記事どこだっけ」「このPDFを先週見たんだけど」と探し回ることが増えてきた頃、私の知識管理の体制を根本から見直すことにしました。

たどり着いた答えが「資料管理はDEVONthink 4、執筆はObsidian」という分業です。

この記事では、なぜその組み合わせに落ち着いたのかを正直にお伝えします。2つのツールの設計思想の違いから、私の試行錯誤まで含めて書いていきます。

DEVONthink 4って何？（知らない方のために）

まず「DEVONthinkって聞いたことない」という方のために、簡単に紹介しておきます。

一言で言えば、Mac専用の超強力な資料管理データベースです。

ドイツのDEVONtechnologiesという会社が開発しているソフトウェアで、日本ではあまり話題になりませんが、欧米のMacパワーユーザーや研究者・弁護士・ジャーナリストの間では長年の定番ツールとして知られています。

何が強いかというと、まず受け入れられるファイルの幅の広さです。

PDF、Word文書、Web記事（Web Archive形式）、メール、画像、動画——ほぼあらゆる形式のファイルを取り込めます。取り込んだPDFはバックグラウンドで自動的にOCR処理（画像の中の文字をテキストとして認識する技術）が行われ、中のテキストまで検索対象になります。スキャンした紙の書類でも、画像として保存したレシートでも、文字として検索できるようになるわけです。

次にスケーラビリティ（大量データへの対応力）の高さです。60,000ファイル、容量にして80GBを超えるデータベースでも、検索結果が一瞬で返ってきます。これはObsidianには真似できない領域です（後ほど詳しく説明します）。

さらにDEVONthink 4ではAIがシステムに直接組み込まれています。取り込んだ文書を自動で分類し、関連文書を推薦し、スマートルールと組み合わせることで「新しく取り込んだPDFを自動で整理してタグを付ける」といった処理を完全にバックグラウンドで実行できます。

ScanSnapを利用していると、スキャンを自動的にDEVONthink4に取り込むことができ、自動でOCR処理ができます。

ただし、デメリットも正直に書いておきます。

• macOS専用（iOSアプリはあります）
• 有料（Standard版が約$99、Pro版が約$199）
• 学習コストが高い——機能が多すぎて最初は何から手をつければいいか迷います

万人向けではありません。でも「本気で情報を管理したい」と思っているMacユーザーには、一度試す価値のあるツールだと思っています。

• 無料でお試し（最低30日または150時間）

Obsidianの強みと、その限界

Obsidianについては、多くの方が使っているか、少なくとも名前は聞いたことがあるかと思います。

改めて整理すると、Obsidianの最大の強みは「考えること」と「書くこと」に特化している点です。

マークダウン（シンプルな記号を使った文章の書き方）で書いたノートをローカルのフォルダに保存するという、シンプルな設計が逆に強みになっています。データはプレーンテキスト（飾りのない純粋なテキスト）なので、どのアプリからでも読み書きできます。双方向リンクでノート同士をつなぎ、グラフビューで思考のネットワークを視覚化できます。プラグインの自由度も高く、AI検索など最新の技術をすぐに取り込める柔軟性があります。

執筆環境としては最高だと今も思っています。

ただし、弱点があります。

ファイル数が増えてくると、動作が重くなります。Obsidianは起動時にVault内の全ファイルを読み込んでリンクを解決し、メモリ上にナレッジグラフ（知識のネットワーク図）を構築します。ファイル数が数千程度なら問題ありませんが、1万件を超えてくると起動に時間がかかるようになります。グラフビューは1万件以上では実用に耐えなくなるという報告もあります。

また、PDFなどのバイナリファイル（テキスト以外のファイル）の管理が苦手です。PDFをVaultに放り込めばプレビューはできますが、中身のテキストを検索したり、自動でタグを付けたりといったことはObsidianだけでは難しいです。重いファイルをVaultに溜め込むほど、前述のパフォーマンス問題が悪化します。

私がたどり着いた「分業」という答え

最初の話に戻ります。

以前の私は、ObsidianのWeb Clipperで気になる記事を片っ端から取り込んでいました。参考になりそうなPDFも、調べ物の結果も、すべてVaultに入れていました。「全部Obsidianで完結させる」という運用です。

しばらくはそれで回っていました。でもある時期から問題が起き始めました。

ファイルが増えすぎて、探せなくなったのです。

「あの記事、絶対に保存したはずなんだけど」と思っても出てこない。タグ付けが甘かったのか、フォルダ分けが中途半端だったのか——とにかく「溜める」ことに集中しすぎて、「使える状態にする」作業が追いついていませんでした。

そこで体制を根本から見直しました。

現在の運用はこうなっています。

• DEVONthink 4：資料のすべて。Web記事、X（旧Twitter）の投稿、PDF、参考資料——外から取り込むものはすべてDEVONthinkに入れます
• Obsidian：書いた記事と、執筆中のファイルだけ。インプット系のファイルは置きません

DEVONthinkのフォーラムでインデックス化できるということを知りました。
それ以来。ObsidianのVaultはDEVONthinkに「インデックス」として登録しています。これにより、DEVONthinkの強力な検索エンジンとAIを使って、「外部の資料（DEVONthink内のアーカイブ）」と「私が書いた記事（ObsidianのVault）」を横断的に検索できます。

この体制にしてから、明らかに「探せない」というストレスが減りました。

2つをつなぐ「壁」と、Claude Codeによる解決

ただし、この体制にも一つ「壁」があります。

DEVONthinkがObsidianのVaultをインデックス化しているのは「DEVONthinkの側から」です。Obsidan側からDEVONthinkの資料を参照することはできません。

記事を書いているとき、「DEVONthinkに保存してあるあの資料を参照したい」と思っても、いちいちDEVONthinkに切り替えて検索しなければなりません。小さなことのようで、執筆の流れが毎回そこで途切れてしまいます。

この「壁」を突き破る方法として最近試しているのが、Claude CodeのMCPサーバー経由でDEVONthinkにアクセスするという方法です。

MCPとは「Model Context Protocol」の略で、AIツール（Claude Code）が外部のアプリやデータベースとやり取りするための仕組みです。

設定できると、こんなことができるようになります。

「d-endingnote.comの記事を書くために、DEVONthinkから相続登記関連の資料を検索してまとめて」

と入力するだけで、DEVONthinkに蓄積された資料の中から関連するものを自動で探し出し、記事の構成案を作ってくれます。さらにそのままObsidianの指定フォルダにMarkdownファイルとして保存するところまで一気にできます。

実際にやってみたところ、DEVONthinkに入れてある60件以上のAI関連資料を自動で検索・読み込み・整理してくれました。「シニアのためのAI使い分けガイド」の構成案が、具体的な資料名（「シニアとChatGPT記事」「Claude徹底解説PDF」など）を根拠として示しながら、約2分で出てきました。

DEVONthink × Claude Code × Obsidianの三角形が、ようやくつながった瞬間でした。

この設定は、一度設定しておくとターミナルからのClaude Code、Obsidianと連携したClaude Code、デスクトップ版のClaude Code、どの方法からでも利用できるのです。

具体的な設定手順については、明日公開のnote記事で詳しく書く予定です。

まとめ：「2つ使うのは大げさ」ではなく「これが最終形」

DEVONthink 4とObsidianは、競合ツールではありません。

2つを同時に使うことで、それぞれの弱点が消えます。

「そんな複雑な環境、私には無理」と思われるかもしれません。でも実際に使い始めると、役割がはっきり分かれているだけに、意外とシンプルに運用できます。「外から来たものはDEVONthink、私が書くものはObsidian」、このルールだけ守れば、あとは自然に回ります。

次回は、Claude CodeとDEVONthink 4をMCPサーバーで接続する具体的な設定手順を、実際のエラーも含めた実録でお伝えします。設定さえできてしまえば、DEVONthinkに蓄積してきた資料が一気に「使える状態」になりますよ。

このシリーズの記事

• 第1回（この記事）：DEVONthink 4とObsidianを両方使う理由
• 第2回（note）：Claude Code × DEVONthink 4 MCP 設定手順【実録】
• 第3回：DEVONthinkの資料からObsidianへ、記事執筆ワークフローを自動化する

参考・出典

• DEVONthink 4 公式サイト – DEVONtechnologies
• DEVONthink 4 の新機能 – DEVONtechnologies
• Obsidian 公式サイト
• Obsidian Web Clipper 公式ページ
• ObsidianのVaultをDEVONthinkにインデックス化する方法 – DEVONtechnologies Community
• DEVONthink vs Obsidian 使用レポート – DEVONtechnologies Community
• Is DEVONthink Pro worth it to use in conjunction with Obsidian? – Reddit
• mcp-server-devonthink – GitHub（dvcrn）

AIライティングツールが持つ驚くべき機能

構造化された文章生成の力

今のAIライティングツールは、ただ文章を吐き出すだけの道具ではありません。トピックを入力すると、論理的で読みやすい文章構成を瞬時に提案してくれます。主論点と支論点を階層的に整理し、文章全体の流れを事前に可視化できるのです。

さらに興味深いのは、各段落の役割まで考慮してくれることです。どの部分が導入で、どこで話を展開し、どこで結論に向かうのか。読みやすい長さに調整しながら、トピック間の自然な接続も提案してくれます。これまで何時間もかけていた構成作業が、ほんの数分で完了するのです。

実際に使ってみると、その精度の高さに驚かされます。単に情報を並べるのではなく、読み手の理解度に合わせて情報を配置し、論理的な流れを作り上げてくれるのです。

人間を上回る校正・編集能力

私たち人間は、自分の書いた文章を客観視するのが苦手です。何度読み返しても見逃してしまう誤字脱字、気づかない文法ミス、無意識に繰り返している表現のクセ。こうした問題を、AIは冷静かつ正確に指摘してくれます。

特に感動するのは、単なる文法チェックを超えた編集提案です。ターゲット読者に合わせて文体を調整し、フォーマルとカジュアルを適切に使い分け、業界特有の専門用語も正しく扱ってくれます。まるで優秀な編集者が常に隣にいるような感覚です。

さらに驚くのは、文章の「温度感」まで調整してくれることです。同じ内容でも、読み手との距離感や目的に応じて、親しみやすい表現から格式ある表現まで、幅広く対応してくれます。

創造性を刺激するアイデア生成

「アイデアが浮かばない」そんな創作の壁にぶつかったとき、AIは思いもよらない角度からヒントをくれます。同じトピックでも、歴史的観点、経済的観点、心理学的観点など、多様な視点を提示してくれるのです。

例えば、「働き方改革」について書こうとした場合、AIは労働者の視点だけでなく、経営者側の課題、海外との比較、テクノロジーの影響、世代間の価値観の違いなど、一人では思いつかないような多角的なアプローチを提案してくれます。

しかも、最新のトレンドや話題との関連性も見つけ出してくれます。読者の関心を引くタイトル案を複数提示してくれることもあり、ブレーンストーミングの効率が格段に向上します。人間だけでは見落としがちな意外な関連性を発見できるのも、AIならではの強みでしょう。

専門分野への柔軟な対応

学術論文では適切な引用形式を自動設定し、論証構造を最適化してくれます。ビジネス文書では企業コミュニケーションにふさわしい表現を選び、数値データを効果的に表現する方法まで提案してくれます。

医療分野では専門用語の正確性を確保し、法務関連では慎重な表現を選択してくれます。マーケティングコンテンツでは読者の感情に訴える表現を、技術文書では正確性と理解しやすさのバランスを取った説明を提供してくれるのです。まさに、分野ごとの「書き方の作法」を熟知した専門家のような働きをしてくれます。

AIとの上手な付き合い方

対話の仕方で結果は劇的に変わる

AIとの対話で最も重要なのは、具体性です。「環境問題について書いて」という曖昧な指示では、当たり障りのない一般論しか返ってきません。一方で「気候変動が日本の農業に与える具体的な影響について、統計データを交えながら、農家の目線でレポートのアウトラインを作成してください」と伝えれば、驚くほど具体的で実用的な提案が得られます。

コツは段階的に進めることです。いきなり完成品を求めるのではなく、以下のような流れで進めます：

• まずアウトラインの作成を依頼
• その後で各セクションの詳細化を個別に進行
• 最後に全体の一貫性をチェック

この流れを守ることで、質の高い文章が効率的に完成します。

私自身の経験でいうと、最初の指示で文章の8割が決まってしまいます。曖昧な指示を出してしまうと、後からの修正に膨大な時間がかかってしまうのです。丁寧な指示を心がけるだけで、作業効率は飛躍的に向上します。

実践から学んだ効率的な指示のコツ

指示文を細部まで書いて一発で作成できるようにと思い、ここ一週間、ChatGPTで自分用のGPTsとClaudeのプロジェクトを作成していました。

しかし、どんなに細部まで気を使って指示文を書いても、AIは重要な要素を見落として出力してきます。逆に言えば指示文が長くなればなるほどこの傾向が強くなりますし、GPTsの指示文は8,000文字を超えると、アラートが表示されます。

指示文は、要点だけをしっかり絞って書き、その後は自分の意図したものに近づけるように、追加の指示を的確に出すことが大切だと痛感しました。

そこで、色々試すうちに追加指示のテンプレートをObsidianに作成し、いつでも参照できるようにしました。また、追加指示の頻度が多い文章については、Keyboard Maestroでショートカットを作成して活用しています。

共同執筆者としてのAI活用

AIを単なる「作業代行ツール」ではなく、「共同執筆者」として捉えると、可能性が一気に広がります。アイデア探索の段階では、複数の角度から問題を検討してもらい、想定読者の関心事を分析してもらいます。競合コンテンツとの差別化ポイントを見つけ出すことも得意です。

実際の執筆では、人間が基本構造を作成し、AIに詳細部分を補完してもらう方法が効果的です。互いの強みを活かしながら、内容を段階的にブラッシュアップしていくのです。この協働作業により、一人では到達できないレベルの文章が生まれることも珍しくありません。

品質を高める多層的なアプローチ

文章の品質向上にも、AIは強力な味方になってくれます。基礎的な文法や表記のチェックから始まり、論理構造の整合性確認、読みやすさと説得力の向上まで、段階的に品質を高めていけます。

校正作業では、単純なタイプミスや変換ミスから、より高度な文章構成の改善提案まで幅広くカバーしてくれます。「この段落は長すぎるのでは？」「ここは具体例があった方が分かりやすいのでは？」といった、編集者のような視点での指摘も期待できます。

特に重宝するのが、事実確認とソース管理の機能です。統計データの最新性を確認し、引用元の信頼性を検証し、適切な出典表記まで生成してくれます。研究論文や報告書を作成する際には、この機能だけでも数時間の作業時間を節約できるでしょう。

読みやすさの向上においても、AIは客観的な判断を下してくれます。文章の読みやすさを数値化し、対象読者に適した難易度に調整する提案をしてくれるのです。専門用語が多すぎる場合は平易な表現への置き換えを、逆に内容が薄い場合はより詳しい説明の追加を提案してくれます。

AIの限界を理解することの大切さ

創造性という人間だけの領域

どれほど優秀なAIでも、既存の情報を組み合わせて新しいコンテンツを生成しているに過ぎません。真の革新性や、個人的な体験に基づく深い洞察は、やはり人間だけが持つ特権です。

AIが書く文章は、確かに論理的で読みやすいものです。しかし、人生経験から生まれる独特の視点や、失敗から学んだ教訓、喜怒哀楽に基づく感情的な表現は、AIには生み出せません。読み手の心に深く刺さる文章は、書き手の人間性があってこそ生まれるものなのです。

文脈理解の微妙な壁

複雑な人間関係や文化的背景、言葉に込められた微細なニュアンス。こうした要素の理解において、AIはまだ完璧ではありません。

例えば、日本特有の「空気を読む」文化や、世代間での価値観の違い、地域性のある表現などは、AIが苦手とする分野です。ビジネスシーンでの微妙な力関係や、家族間の複雑な感情といった、人間社会の機微を理解するには、まだまだ人間の感性が必要不可欠です。

情報の真偽を見極める責任

AIが提供する情報は、必ずしも正確とは限りません。学習データに含まれていた誤った情報をそのまま出力してしまったり、古い情報を最新のものとして提示してしまうことがあります。

特に医療情報や法的な内容、投資に関するアドバイスなど、人の生活に直接影響を与える可能性のある分野では、AIの情報を鵜呑みにするのは危険です。便利だからといって、すべてをAIに任せきりにせず、必ず複数の信頼できるソースで確認することが重要です。

画一化のリスク

AIツールが普及すればするほど、似たような表現や構成の文章が増える可能性があります。同じAIモデルを使用すれば、似たような答えが返ってくるのは当然のことです。この画一化を避けるためにも、AIの提案をそのまま使うのではなく、自分なりのアレンジを加えることが大切です。

AIと歩む新しい文章作成の時代

AIライティングツールは、私たちの創造性を奪うものではありません。むしろ、それを大きく増幅してくれる心強いパートナーなのです。その豊富な機能を正しく理解し、適切に活用することで、これまで以上に質の高い文章を効率的に書けるようになります。

大切なのは、AIを便利な「道具」として上手に使いこなしながらも、最終的な判断と責任は自分が持つという意識です。技術の進歩を味方につけつつ、人間らしい温かみや独創性を失わない。このバランスを保ちながら、新しい文章作成の可能性を探っていきましょう。

まとめ：あなただけの文章を生み出すために

AIライティングの活用法をここまで詳しくお伝えしてきましたが、最も重要なのは「あなたらしさ」を失わないことです。

AIが提案する構成や表現は、あくまでも出発点に過ぎません。そこにあなたの経験、価値観、個性を注ぎ込むことで、初めて読み手の心に響く文章が生まれます。効率性を追求するあまり、自分の声を失ってしまっては本末転倒です。

実際の活用においては、AIを「優秀なアシスタント」として位置づけることをお勧めします。アシスタントが提案したアイデアや文章を参考にしながらも、最終的な判断は必ず自分で行う。この姿勢を貫くことで、AIの恩恵を受けながらも、オリジナリティのある文章を書き続けることができるのです。

私たちは今、文章作成の新しい時代の扉を開いています。AIという強力なツールを手に入れた今だからこそ、人間にしか表現できない感情や体験の価値が、これまで以上に輝いて見えるのです。技術を味方につけながら、あなただけの物語を紡いでいってください。

文章を書くという行為は、単に情報を伝えるだけではありません。書き手の人格や思想、感情が込められた、一つの作品なのです。AIの力を借りながらも、その根底には必ずあなた自身の想いが流れている。そんな文章こそが、読み手の心を動かし、記憶に残る内容となるでしょう。

「道具」として上手に使いこなしながらも、最終的な判断と責任は自分が持つという意識です。技術の進歩を味方につけつつ、人間らしい温かみや独創性を失わない。このバランスを保ちながら、新しい文章作成の可能性を探っていきましょう。