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

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）

Obsidianユーザーにとって朗報です。Web Clipper 0.11.3の最新アップデートにより、ClaudeやChatGPTとのチャット履歴をMarkdown形式で簡単に保存できるようになりました。これにより、AIとの対話をナレッジベースの一部として活用し、検索可能な知識として蓄積できます。

本記事では、Obsidian Web Clipperを使ってAIチャットを保存する方法と、それを知識管理に活かすテクニックを詳しく解説します。AI時代のノート術をマスターして、情報整理の効率を飛躍的に向上させましょう。

Obsidian Web Clipperとは？

Obsidian Web Clipperは、ウェブ上のコンテンツをObsidianに簡単に取り込むためのブラウザ拡張機能です。従来のWeb Clipperは主にブログ記事やニュースなどの一般的なコンテンツの保存に使われてきましたが、最新バージョンでは特にAIチャットを効率的に保存するための機能が強化されました。

この拡張機能は、単純なスクリーンショットやコピー＆ペーストと比べて、次のような大きなメリットがあります。

• Webページからテキストを最適化されたMarkdown形式に変換して保存
• コードブロックやテーブルなどの構造を適切に保持
• 必要な部分だけを選択して保存可能
• ページの元URLを自動的に記録
• カスタムテンプレートを使用してノートの構造を統一可能

特に注目すべきは、最新の0.11.3バージョンで追加されたClaudeとChatGPTのチャット会話を構造化したMarkdownとして取得する機能です。AIとの会話特有の「Human: 〜」「Assistant: 〜」というフォーマットを美しくMarkdownに変換してくれます。

Deep Researchの出典が脚注に含まれる安心設計

ChatGPTやClaudeを活用して情報を得る際、出典が明示されているかどうかは非常に重要です。特に、研究やビジネス用途では情報の信頼性が問われます。

Web Clipper 0.11.3では、Deep Researchモードで取得された回答のすべての参考文献が脚注に自動挿入されます。これは手動でソースをコピーする手間を省き、同時に透明性のある記録として残すことができる大きな利点です。

この機能によって、「誰が何を根拠に話しているのか？」を後から確認できるようになり、知識管理の精度が大きく向上します。

Web Clipperのインストールと実際の使い方

Obsidian Web Clipperを使い始めるには、まずブラウザにプラグインをインストールし、Obsidianと接続する設定を行う必要があります。手順は非常にシンプルです。

インストール方法

1. 1. 使用しているブラウザのウェブストアにアクセス

– Safari: Appp Store
– Chrome: Chrome Web Store
– Firefox: Firefox Add-ons
– Edge: Edge Add-ons

1. 「Obsidian Web Clipper」を検索して「インストール」または「追加」ボタンをクリック
2. インストール完了後、ブラウザのツールバーにObsidianのアイコンが表示されます

実際の使い方：チャット保存のステップバイステップ

それでは実際に、ChatGPTやClaudeのチャット内容をObsidianに保存する具体的な手順を見ていきましょう。

1. Web Clipperの最新版（0.11.3）をインストール

使用しているブラウザーのStoreからインストール、またはアップデート。

2. 対象となるAIチャットの画面を開く

ChatGPTやClaudeなど、やり取りを保存したいAIとのチャットページを表示します。

3. Web Clipperアイコンをクリック

表示されたメニューから「Obsidianに追加」を選択します。


4. ノートの保存先とファイル名を指定

設定している場合はObsidianのVault内に保存する場所や、ファイル名を選んで「保存」ボタンを押します。
デフォルトでは、「Clippings」フォルダに保存されます

5. 保存完了後、自動的にノートが作成される

会話内容がきれいにMarkdown形式で整えられ、Obsidian内でそのまま開けます。

このように非常にシンプルな操作で、高度な情報整理が実現できます。

なぜ今、この機能が重要なのか？

生成AIを活用した業務や学習が一般化する中で、「会話＝情報資産」という考え方が広まりつつあります。しかし、その多くはアプリ内に閉じた状態で管理され、活用しきれないケースも少なくありません。

Obsidian Web Clipperを活用すれば、こうした一時的な情報を自分の知識ベースに変換することができます。特に以下のような活用シーンで、その真価を発揮します：

• ChatGPTで調べた内容をそのままレポートやブログ記事に展開
• Claudeとの対話で得たインサイトを定期的に振り返る
• 複数のAIとのやり取りを比較し、考え方の違いを記録する

こうした活用は、単なる記録を超え、知識の蓄積と創造のサイクルを強化することにつながります。

注意点と制限事項

Obsidian Web Clipperは非常に便利なツールですが、いくつかの制限や注意点もあります。これらを事前に把握しておくことで、スムーズに利用できるでしょう。

ログイン情報とプライバシー

Obsidian Web Clipperは、ChatGPTやClaudeの会話内容をクリップする際、現在表示されている内容のみを取得します。これは、プライバシーの観点からは良いことですが、過去の会話履歴全体を自動で取得することはできません。重要な会話は、その場でクリップすることをお勧めします。

チャットの長さと処理の制限

非常に長いチャットをクリップする場合、ブラウザやObsidianの処理能力に依存して遅延が発生する可能性があります。

特に1000行を超えるような長大なチャットでは、部分的にクリップするか、複数のセッションに分けてクリップすることを検討してください。

モバイル環境での制限

Obsidian Web Clipperは現在、デスクトップブラウザ向けに最適化されています。モバイルブラウザ（iOSやAndroid）では、機能が制限されたり、正しく動作しない場合があります。

モバイルでAIチャットを保存したい場合は、Obsidianモバイルアプリの共有機能を使用するか、デスクトップで再度会話を開いてクリップすることをお勧めします。

更新と互換性

AIサービスは頻繁に更新されるため、ChatGPTやClaudeのWebインターフェースが変更された場合、Web Clipperが一時的に正しく機能しなくなる可能性があります。そのような場合は、Web Clipperの更新をチェックするか、代替手段（手動コピーなど）を検討してください。

AIチャットとObsidianを組み合わせた実践的なワークフロー

最後に、AIチャットとObsidianを組み合わせた実践的なワークフローをいくつか紹介します。これらのアイデアを参考に、自分自身のワークフローを構築してみてください。

研究・調査のワークフロー

研究や調査を行う際のワークフローの例です：

1. Obsidianで調査テーマのノートを作成し、知りたいことをリスト化
2. リストの項目ごとにClaudeで質問し、Deep Research機能で参考文献付きの回答を得る
3. Web Clipperで回答をObsidianに保存
4. 得られた情報を整理し、自分の言葉で要約や分析を行う
5. 関連する他のノートとリンクを作成し、知識ネットワークを構築

この方法により、AIを「調査の助手」として活用しながら、自分自身の思考も深めることができます。

プログラミング学習のワークフロー

プログラミングを学ぶ際のワークフローの例：

1. Obsidianで学習中の言語やフレームワークについてのノートを作成
2. 疑問点があれば、ChatGPTに質問して例やコードの説明を得る
3. Web Clipperで回答を保存し、コードブロックの構文がきれいに保持されていることを確認
4. コードをプロジェクトに適用し、結果をノートに追記
5. 時間をおいて復習する際に、AI会話を参照して理解を深める

このように、コードの説明や例をAIから得て、それを自分のノートに統合することで、プログラミングの理解が進みます。

コンテンツ制作のワークフロー

ブログや記事などのコンテンツを作成する際のワークフロー：

• Obsidianでコンテンツのアウトラインや構想をノートにまとめる
• ClaudeやChatGPTを使って、アイデアを膨らませたり、表現の案を得る
• Web Clipperでこれらの会話を保存
• AIからの提案と自分のアイデアを組み合わせて、独自の視点からコンテンツを作成
• 編集作業を通じて洗練させつつ、AI会話を参照して表現のバリエーションを検討

AIがクリエイティブな「アイデアの相談相手」となり、創作プロセスを豊かにします。