はじめに：この記事の対象読者と目的

この記事は、ObsidianとLLM（大規模言語モデル）を活用した高度な知識管理・思考支援の新しいアプローチ「QSA/Zetteldistillat (Z:D)」について、その設計思想と具体的な実装イメージを技術的観点から掘り下げることを目的としています。

もしあなたが、

Obsidianの基本的な操作やMarkdown記法に慣れ親しんでいる
TemplaterやDataviewといったプラグインの活用に抵抗がない
LLM API連携やスクリプトによるワークフロー改善に興味がある、または既に試みている
ZettelkastenやPKMの概念を理解し、それを自身の環境でより深化させたい

といった方であれば、この記事はあなたの知的好奇心を満たし、実践的なヒントを提供するものとなるでしょう。

逆に、ObsidianやLLMをこれから始める方にとっては、少し専門的な内容に感じられるかもしれません。しかし、本稿で提示するコンセプトの面白さや可能性の一端でも感じていただければ幸いです。

それでは、ObsidianとLLMが織りなす、知的生産の新たなフロンティアへご案内します。

1. なぜ新しいナレッジマネジメントプロトコルが必要なのか？ - ZettelkastenとLLM連携の課題

多くのObsidianユーザーがZettelkastenメソッドに触れ、その思想に感銘を受けつつも、実際の運用でいくつかの課題に直面しているのではないでしょうか。

ノートの肥大化と「森林喪失」: 個々のノート（Zettel）は原子化されていても、数が増えると全体像の把握が困難になり、重要な繋がりが見えにくくなる。
高まるメンテナンスコスト: リンクの整合性維持や構造ノートの更新に多くの時間を費やしてしまう。
アウトプットへの遠い道のり: 蓄積したノート群から、具体的な成果物（記事、レポート、コード設計など）を生み出すまでのプロセスが不明確。

一方で、LLMの登場は知的生産に革命をもたらしつつありますが、Obsidianとの連携においては、以下のような技術的・ワークフロー上のギャップも存在します。

LLMの文脈理解の限界: Vault全体の知識構造や長期的な思考の流れをLLMが完全に把握するのは難しい。
受動的なLLM利用: 多くの場合、LLMは指示待ちの「テキスト生成器」に留まり、人間と思考プロセスを共有するパートナーにはなりきれていない。
ワークフローの断絶: Obsidianでのノート作成と、外部のLLMツールとの間での情報連携がスムーズでない。

これらの課題を克服し、Zettelkastenの思想的深みとLLMの強力な能力を真に融合させるために、新しいナレッジマネジメントプロトコル「QSA/Zetteldistillat (Z:D)」を提案します。

2. QSA/Zetteldistillat (Z:D) プロトコルとは？ - 設計思想の概要

Zetteldistillat (Z:D) は、情報を「精製（Distill）」するというメタファーを中心とした、LLM時代の知識創造モデルです。その中核には、「知能とは情報の圧縮と展開の循環である」という思想があります。

このZ:Dモデルを具体的なワークフローとして駆動するのがQSAプロトコルです。

Q (Question): 問いの設定 - 明確な問いが知的探求の起点。
S (Structure): 構造の設計 - 問いに答えるための思考の骨格。LLMが理解しやすい形に。
A (Answer): 応答の生成 - 構造に基づき、LLMと協働して応答を作成。
T (Thought): 内省と再圧縮 - 得られた知見を凝縮し、次のサイクルへ繋げる。

このQ→S→A→Tの反復サイクルを通じて、人間はLLMを「思考のパートナー」として活用し、単なる情報収集やテキスト生成を超えた、深い洞察や構造化された知識の創出を目指します。特にS (Structure) フェーズで人間が主導的に思考の骨格を設計し、LLMに「何を」「どのように」考えてほしいかを明確に伝える点が、既存のLLM連携との大きな違いです。

Z:Dは、Zettelkastenの「個々の思考を繋げる」思想を継承しつつ、LLMの能力を最大限に引き出すための「意図駆動」「出力指向」といった原則を取り入れています。

3. ObsidianでのQSA思考ログ：具体的な実装イメージ

QSA/Z:DプロトコルをObsidianで実践するための最初の一歩として、「QSA思考ログ」というノート形式を提案します。これは、特定の「問い」に関する1回のQSAサイクルを記録・管理する独立したMarkdownファイルです。

3.1. QSA思考ログの基本構造 (Markdownテンプレート案)

---
title: "QSA: （ここに探求する問いの要約）"
created: "{{date:YYYY-MM-DDTHH:mm:ss}}"
tags: [QSA, Z-D, project-alpha] # プロジェクトタグやステータスタグ
qsa_loop_id: "{{date:YYYYMMDDHHmmss}}" # ユニークID (Templaterなどで自動生成)
status: "in-progress" # draft, completed, archivedなど
dependencies: # このQSAの前提となる他のノートやQSAログ
  - "[[YYYYMMDDHHmmss_another-qsa]]"
next_qsa: # このQSAから派生する次のQSAログ (Tフェーズで記入)
  - ""
# --- LLM連携用カスタムメタデータ (オプション) ---
llm_model: "gpt-4-turbo"
prompt_context_length: 4096 # LLMに渡す周辺文脈のトークン数目安
distillation_target: "blog-post-idea" # このQSAの精製目標
---

## Context (or 背景・きっかけ)
<!-- このQSAを開始した背景、きっかけ、関連情報（URL、文献、会議名など） -->
- (ここにコンテキストを記述)

## References (or 関連メモ・リンク)
- この思考サイクルに関連する内部リンクや外部リンク

## Thiking Log (or 思考ログ)

### Q (Question) - 問い
<!-- このサイクルで明確にしたい中心的な問い -->
- (ここに中心的な問いを記述)

### S (Structure) - 構造
<!-- 問いに答えるための論点、分析の軸、比較項目、作業ステップなど -->
- 1. (構造の要素1)
- 2. (構造の要素2)
- 3. (構造の要素3)

### A (Answer) - 応答
<!-- Sの各項目に対する具体的な記述、調査結果、LLMによる生成と人間による編集 -->

#### 1. （Sの項目1に対応）
- (項目1に対する応答)
#### 2. （Sの項目2に対応）
- (項目2に対する応答)
#### 3. （Sの項目3に対応）
- (項目3に対する応答)

### T (Thought) - 思考 / 内省
<!-- A全体を受けての考察、発見、疑問点、次のアクション、このQSAの評価 -->
- (ここに思考や内省を記述)

## D (Distillation) - 精製 (Optional)
<!-- このQSAサイクルから抽出された核心的な知見、結論、Zettelの種、アウトプットの原型 -->
- (ここに精製された内容を記述)

Templaterプラグインの活用:
上記テンプレートの{{date:...}}のような部分は、ObsidianのTemplaterプラグインを使用することで、ノート作成時に自動的に日付やユニークIDを挿入できます。

3.2. YAMLフロントマターの設計指針

必須情報: title, created, tags, qsa_loop_id, status など、検索性やトレーサビリティを高める基本情報を定義します。
LLM連携用メタデータ（オプション）: 将来的にLLMとのより高度な自動連携（例: 特定のQSAログ群を対象とした分析や要約）を見据え、llm_model（使用したモデル）、prompt_context_length（LLMに渡す文脈の目安）、distillation_target（このQSAの精製目標）といった情報を付加することを推奨します。これらのメタデータ生成も、LLMに依頼することが可能です。

3.3. 各セクションの役割とLLM連携のポイント（LLM活用強調版）

QSA思考ログの各セクションは、LLMとの効果的な協働を前提として設計されています。人間が全てをゼロから記述するのではなく、LLMの能力を最大限に引き出し、知的生産の効率と質を同時に高めることを目指します。

Context/Trigger: このQSAログがどのような文脈から生まれたのかを記述します。この情報は、後でLLMにこのログ全体を要約させたり、関連情報を検索させたりする際の重要なコンテキストとなります。既存の資料やLLMとの対話ログのサマリーを、LLMに生成させることも有効です。
Question (Q): 明確で質の高い「問い」は、人間が設定する最も重要な要素の一つです。しかし、曖昧な問題意識を具体的な問いへと精緻化するプロセスで、LLMに壁打ち相手として複数の問いの候補を出させることは非常に有効です。
Structure (S): ここがQSAにおける人間とLLMの協働の最初のクライマックスです。 人間が最終的な思考の骨格を決定しますが、LLMに対して「この問いに答えるための論点構造をいくつか提案して」と依頼し、その提案を元に人間が取捨選択・修正・拡張するというアプローチを推奨します。これにより、人間だけでは思いつかなかった視点や構造を発見できます。
- 例: 複雑な技術選定の問いに対し、LLMに「比較評価のための一般的なフレームワーク（例: 機能性、コスト、学習容易性、コミュニティサポートなど）を提示させ、それを叩き台に独自の評価軸を追加する。
Answer (A): Sで定義した各項目に対し、LLMにドラフトを生成させることを基本とします。 人間は、生成された内容のファクトチェック、論理矛盾の指摘、より深い洞察の追加、文体調整といったレビューと編集に集中します。必要に応じて、特定の参考資料をLLMに提示し、それに基づいて回答を生成させることで、質の高いアウトプットを効率的に得られます。
Thought (T): 生成されたA全体をLLMに要約させ、そこから 「このQSAサイクルから得られた主要な洞察は何か？」「未解決の問いは何か？」「次に取り組むべきQは何か？」といった点をLLMに抽出・提案させることができます。人間は、その提案を批判的に吟味し、自身の言葉で最終的な内省をまとめます。
Distillation (D): このQSAサイクルで得られた知見を、Zettel（パーマネントノート）の候補やアウトプットの部品として凝縮する際も、LLMにAやTの内容から核心部分を抽出・要約させ、人間がそれをレビューし、最終的な「精製物」として磨き上げます。

3.4. LLMへの積極的な委任：人間はどこに集中すべきか？

QSA/Z:Dプロトコルは、人間が知的作業の全ての負担を背負うことを意図していません。むしろ、定型的・網羅的な情報収集、構造案の初期提示、長文テキストのドラフト作成、要約といったタスクは積極的にLLMに委任します。

これにより、人間は以下のような、より創造的で判断力が求められる活動にリソースを集中できます。

質の高い「問い」を立てる、磨き込む。
思考の「構造」を最終決定し、全体の方向性を定める。
LLMの生成物に対する批判的吟味、ファクトチェック、論理検証。
独自の経験や直感に基づく深い洞察の追加、オリジナルの視点の提示。
複数のQSAログを繋ぎ合わせ、より大きな知識体系へと統合・構造化していくメタレベルの思考。
最終的なアウトプットの品質とメッセージ性に対する責任。

このように、QSA/Z:Dは、人間とLLMがそれぞれの得意分野を活かして協働する「分業モデル」を志向します。人間は「建築家」や「編集長」のような役割を担い、LLMという強力な「アシスタントチーム」を率いて知的生産を行うイメージです。

4. QSA/Z:Dと既存AI技術との比較・考察

QSA/Z:Dプロトコルは、既存のAIエージェント技術やプロンプトエンジニアリング手法といくつかの共通点と相違点があります。

Self-Ask / ReAct / Tree of Thoughts との比較:
- これらの技術も、問題を分解したり（Self-Ask）、推論と行動を組み合わせたり（ReAct）、複数の思考経路を探索したり（ToT）する点でQSAと類似の思想を持っています。
- QSAの独自性: これらが主にLLMの自律的な推論能力向上を目指すのに対し、QSAは人間が各サイクルで構造設計（S）と内省（T）に深く関与し、LLMの提案をレビュー・編集する「人間-AI協調型」のフレームワークである点が異なります。LLMに思考の大部分を委任しつつも、最終的なコントロールは人間が握り、思考の質を高めることを目指します。
LLMによる自動Zettelkasten生成との違い:
- いくつかの研究では、LLMに自動的にノートをリンクさせたり、Zettelkastenを構築させたりする試みがあります。
- QSAの独自性: Z:Dは、LLMによる完全自動化ではなく、人間が「意図」を持って情報を「精製」し、その過程でLLMの提案を吟味し、深い理解と洞察を得ることを重視します。LLMは思考の材料やドラフトを提供する強力なパートナーですが、知の統合と意味付けの主体はあくまで人間です。リンクや構造の形成は、人間の知的活動の結果であるべきというZettelkastenの本来の思想を尊重します。

QSA/Z:Dは、これらの先行研究から学びつつも、人間の主体性とLLMの支援能力をバランス良く統合し、より実践的で持続可能な知的生産プロセスを構築することを目指しています。

5. 拡張性と今後の展望

今回提案したQSA思考ログの形式は、あくまで基本的なものです。以下のような拡張性が考えられます。

Dataviewプラグインとの連携: YAMLフロントマターの情報をDataviewで集計・可視化し、プロジェクトの進捗管理や関連QSAログの発見に役立てる。
Pythonスクリプトによる自動化: 定型的なQSAログのS, A, T, Dの各フェーズのドラフト生成プロンプトをテンプレート化し、API経由でLLMに一括処理させ、人間はレビューに集中するワークフローの構築。
チームでのQSA実践: 共有Vault内でQSAログを共同編集し、それぞれの知見を「精製」し合うコラボレーションモデルの構築。

QSA/Z:Dプロトコルは、Obsidianという柔軟なプラットフォームと、進化し続けるLLMの能力を組み合わせることで、私たちの知的生産のあり方を大きく変革するポテンシャルを秘めていると信じています。

6. まとめ - あなたのObsidianに「思考のエンジン」と「賢いアシスタント」を

本記事では、ObsidianとLLMを活用した新しいナレッジマネジメントプロトコル「QSA/Zetteldistillat (Z:D)」と、その具体的な実践方法としての「QSA思考ログ」を提案しました。

QSA/Z:Dは、単なるノート術やLLM活用術ではなく、人間が主体的に思考を設計し、LLMを強力なパートナーとしてその思考を深め、構造化された知識を「精製」していくためのプロトコルです。その際、人間は全ての作業を自身で行うのではなく、LLMに積極的にタスクを委任し、自らはより高次の判断や創造的な作業に集中することで、知的生産の効率と質を飛躍的に向上させることを目指します。

ぜひ、あなたのObsidian環境にこの「思考のエンジン」と「賢いアシスタントチーム」を導入し、日々の知的生産活動を次のレベルへと引き上げてみてください。そして、もし改善提案や新たな実装アイデアがあれば、ぜひコミュニティで共有してください。

より思想的・学術的な背景に興味のある方はこちら：
知の蒸留と再構築：Zetteldistillat – 人間とAIが共進化する思考プロトコルの探究 - mxt forest
QSA/Z:Dのコンセプトを初めて知る方向けの解説はこちら：
凡人のための思考革命！AIと脳をハックする「Zetteldistillat」爆誕！～あなたの「学び」を「使える武器」に変える新メソッド～ - 虎（牛）龍未酉2.1
この記事の生成元のGitHubリポジトリはこちら：
qsa-model/docs/case-studies/005_zetteldistillat at main · hnsol/qsa-model
Obsidianのふつうの使い方はこちら：
Obsidian｜使いかたとコツ（目次） - Qiita