連載の第3回です。

第1回でDEVONthink 4とObsidianを「分業」する考え方をお伝えして、第2回（note）でClaude CodeとDEVONthinkをMCPサーバーでつなぐ設定手順を書きました。

今回はいよいよ「それで実際に何ができるのか」という本題です。

DEVONthinkに溜めてきた資料が、Claude Codeを介してそのまま記事の構成案になる、そのワークフローの全体像と、実際にやってみた結果をお伝えします。

ワークフローの全体像

まず完成形をイメージしてください。

① DEVONthink 4（資料を保管）
　　↓ Claude Code MCP経由で検索
② Claude Code（資料を整理・構成案を作成）
　　↓ ファイルとして保存
③ Obsidian（構成案を受け取り、執筆へ）

「記事を書くための資料を探す」「資料をまとめて構成を考える」「下書きをどこかに保存する」——これを毎回手作業でやっていたことが、Claude Codeへの一言で済むようになります。

実際にやってみた

「シニアのためのAI使い分けガイド」という記事を書くために、DEVONthinkに入っているAI関連の資料を検索して構成案を作ってもらいました。

Claude Codeに入力したのはこれだけです。

「シニアのためのAI使い分けガイド」の記事を書くために、
Claude・ChatGPT・Gemini・NotebookLMの資料を検索して
構成案を作って。できたらObsidianのWIPフォルダに
「シニアAI使い分けガイド_構成案.md」として保存して

結果は想像以上でした。

DEVONthinkに入っている60件以上のAI関連資料を自動で検索・読み込みして、約2分で8章構成の記事案が出てきました。

しかも、ただ構成案が出てくるだけではありません。「シニアとChatGPT記事」「Claude徹底解説PDF」といった、DEVONthinkに実際に保存してある資料名を根拠として示しながら、各章の内容を提案してくれました。

DEVONthinkに3年かけて溜めてきた資料が、ようやく「使える状態」になった瞬間でした。

DEVONthinkのAI検索は使われているのか？

「ただのキーワード検索ではないの？」と思われるかもしれません。

結論から言うと、DEVONthink 4が持つネイティブのAI機能も呼び出すことができます。

mcp-server-devonthinkはDEVONthinkのAppleScriptインターフェース（アプリ同士が命令をやり取りする仕組み）を経由して動いているため、単純なキーワードの一致検索だけでなく、DEVONthink 4に組み込まれている「分類（classify）」や「比較（compare）」といったAI機能も利用できます。

つまりClaude Codeが受け取るのは「DEVONthinkのAIが文脈を読んで選び出した検索結果」です。キーワードが完全に一致しない資料でも、内容の意味が近ければ引っかかってきます。

DEVONthinkに資料を丁寧に整理・タグ付けしてきた分だけ、検索結果の質が上がります。

「意図と違う構成案」を防ぐ4つの方法

一気に「検索→構成案→保存」まで任せると、出てきた内容が意図と違っていたときに困ります。修正のためにもう一度プロンプトを入れると、そのぶんコストもかかります。

以下の4つのアプローチで、自分のコントロールを保ちながら使うことができます。

1. プロンプトに「確認待ち」の指示を入れる

最もシンプルな方法です。プロンプトの最後にこう加えます。

構成案ができたら一度見せてください。
確認してOKを出してからファイルに保存してください。

これだけで、保存前に必ず内容を確認できるステップが生まれます。

2. Plan Mode（計画モード）を使う

Claude Codeにはファイルへの書き込みを一切行わず、計画と提案だけを行う「Plan Mode（計画モード）」があります。

このモードで実行すると、DEVONthinkを検索して構成案を表示してくれますが、Obsidianへのファイル保存は行いません。内容を確認してから「これで保存して」と改めて指示できます。

3. ファイル書き込みの前に承認を求める設定にする

Claude Codeの設定で、ファイルへの書き込みアクションを実行する前にターミナル上で承認を求めるようにできます。

構成案をまとめ終えてファイルを書こうとしたタイミングで確認画面が出るので、そこで内容をチェックしてからOKを出す流れになります。

4. Escキーでいつでも止める

処理が走っている最中に「方向が違う」と気づいたら、Escキーで即座に止められます。止めた後で追加の指示を出して軌道修正できます。

個人的には1番（プロンプトに確認待ちを入れる）が一番手軽でおすすめです。癖にしてしまえば自然にそのリズムで動けます。

メリットとデメリット、正直なところ

使い始めて感じているメリットとデメリットを正直にまとめます。

メリット

資料収集と執筆の間にあった「整理する手間」がなくなります。

以前はDEVONthinkで資料を検索して、関係ありそうなものを手動でまとめて、それを見ながら構成を考えて……という作業をすべて手でやっていました。この「DEVONthinkとエディタを行き来する時間」がそのままなくなります。

アプリを切り替えなくていいという点も地味に効いています。Claude Codeに話しかけるだけで、DEVONthinkとObsidianの両方を操作してくれます。

デメリット

Claude ProのAPIコストがかかります。

MCPサーバーを経由する分、通常の会話より多くのトークン（AIが処理するデータ量）を消費します。「検索→構成案作成→保存」まで一気にやると、一回の操作でそれなりのコストがかかります。頻繁に大規模な検索をかけるとコストが積み上がるので、使い方は意識した方がよいです。

あくまでClaude Code経由の間接的な連携です。

Obsidianの画面上でDEVONthinkのファイルが直接見えるわけではありませんし、グラフビューにDEVONthinkのデータが表示されるわけでもありません。「Claude Codeというハブを通じて両方にアクセスできる」という状態です。これを理解した上で使うと、期待と現実のギャップがありません。

MCPサーバー自体がまだ実験的なプロジェクトです。

mcp-server-devonthinkはコミュニティ開発のツールなので、DEVONthinkやClaude Codeのバージョンアップによって動かなくなることがあり得ます。ミッションクリティカルな用途（絶対に止められない業務など）には、その点の割り切りが必要です。

Obsidianへの保存：パス指定のコツ

実際に使ってみると、一番つまずきやすいのがObsidianへの保存パス（ファイルの場所）の指定です。

ObsidianのVaultがiCloud Drive上にある場合、パスはこうなります。

/Users/（ユーザー名）/Library/Mobile Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/（Vault名）/（フォルダ名）/ファイル名.md

毎回このフルパスを入力するのは面倒なので、よく使うフォルダパスをメモしておいて、コピー＆ペーストで使い回すのが現実的です。

Claude Codeのプロジェクト設定ファイル（CLAUDE.md）にパスを書いておくと、毎回入力しなくて済みます。

まとめ：3回の連載を振り返って

この3回の連載でお伝えしたことをまとめます。

第1回では、なぜDEVONthink 4とObsidianを「分業」するのかという設計思想の話をしました。資料管理はDEVONthink、執筆はObsidianという役割分担です。

第2回（note・有料）では、Claude CodeとDEVONthinkをMCPサーバーでつなぐ具体的な設定手順を、エラーの実録も含めてお伝えしました。

第3回（この記事）では、設定したワークフローを使って実際に記事の構成案を自動生成した結果と、上手に使うためのコツをまとめました。

3つ合わせて「DEVONthinkに溜めてきた資料をClaude Codeで活かす」ワークフローが完成します。

DEVONthinkを何年も使ってきて「宝の持ち腐れになっているかもしれない」と感じていた方に、このワークフローが参考になれば幸いです。

このシリーズの記事

• 第1回（minatokobe.com・無料）：Obsidianだけでは限界だった——DEVONthink 4と組み合わせて解決したこと
• 第2回（note・有料）：Claude Code × DEVONthink 4 MCP 設定手順【実録】
• 第3回（この記事）：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
• mcp-server-devonthink – GitHub（dvcrn）
• Obsidian 公式サイト
• DEVONthink 4 の新機能 – DEVONtechnologies
• ObsidianのVaultをDEVONthinkにインデックス化する方法 – DEVONtechnologies Community

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。