はじめに
「いつか整理する」と思いながら溜め込んだブックマーク、気づけばたくさんのフォルダが複数階層になって収集つかなくなっていました...😇
手動整理は心が折れるし、便利なツールは有料だったりするので 無料AIに丸投げでどうにかならないか？ と思いました。
本記事では、私と同じようにブックマークの整理に人に向けて、無料ツールとGemini 2.5 Proを使って、面倒なブックマーク整理を半自動化する具体的な手順を共有します。
この記事で得られること 
- 大量のブックマークをAIで自動的にカテゴリ分類する具体的な手法
- 正規表現を使ったちょっと便利なデータ前処理テクニック
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Google AI Studioを使った、AIを賢くコントロールする実践例 - 手動作業を8割以上削減し、自分好みのブックマーク構成を効率的に手に入れる方法
今回の構成
使うツールはすべて無料です。基本的な流れは「HTMLをエクスポート → 整形 → AIに投げる」というシンプルなものです。
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ブラウザ拡張機能:
Bookmarks clean up -
テキストエディタ:
サクラエディタ（正規表現が使えればVS Codeなど何でもOK） -
AIモデル:
Gemini 2.5 Pro(viaGoogle AI Studio)
Step 1: まずはバックアップ！【最重要】
何よりも先に、データ保全のためのバックアップを取りましょう。
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ローカルバックアップ:
- ブックマークマネージャ (
Ctrl+Shift+O) を開き、右上のメニューから「ブックマークをエクスポート」でPCに保存します。
- ブックマークマネージャ (
-
クラウドバックアップ（任意）
- ブラウザの同期設定で「ブックマーク」がONになっていることを確認しておくと、さらに安心です。
Step 2: 拡張機能でノイズ除去
AIに渡すデータは、きれいなほど良い結果を返してくれます。まずは機械的に掃除できるゴミを取り除きましょう。
- Chrome/Edgeに Bookmarks clean up をインストール。
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Find duplicated bookmarksで重複を削除。 -
Check for 404 linksでリンク切れも削除しておくと、より精度が上がります。（推奨）
Step 3: クリーンアップ後のHTMLを出力
掃除が終わった、最新の状態のブックマークをAIへの入力ファイルとしてエクスポートします。
- ブックマークマネージャから再度エクスポートを実行し、分かりやすい名前で保存してください。
Step 4: データ整形（正規表現でメタデータを一括削除）
ブラウザがエクスポートするHTMLには、ADD_DATE や ICON といったメタデータが含まれています。これらはAIの分類には不要なノイズであり、トークン（AIが処理する文字数）を無駄に消費するため、正規表現で一括削除します。
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サクラエディタを準備します。
- 公式サイト: https://github.com/sakura-editor/sakura/releases
- ※ インストール不要のポータブル版 (
Win32-Release-Exe.zip) もあります。
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サクラエディタで、Step 3で出力したHTMLファイルを開きます。
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置換ダイアログ (
Ctrl+R) を開き、以下の設定で実行します。-
置換前:
(ADD_DATE=")[^"]*(" ICON=")[^"]*(")- ※ 先頭に半角スペースが1つ入ります。
- 置換後: （空欄）
- オプション: 「正規表現」にチェック
-
置換前:
-
「すべて置換」を実行します。
不要な文字が除去されるはずです。
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編集後のファイルを保存します。
[NOTE]
元のファイルには上書きせず、「名前を付けて保存」から新しい名前で保存することを推奨します。
Step 5: AI処理（Gemini 2.5 Proで分類＆HTML再生成）
いよいよ本丸です。整形したデータを Gemini 2.5 Pro に渡し、ブックマークの分類とHTMLファイルの再構築を依頼します。
なぜGemini 2.5 Proなのか？ 🤔
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巨大なコンテキストウィンドウ (100万トークン)
数千〜数万件のブックマークリスト全体を分割せずに一気に読み込めます。 -
長大な出力能力 (6.5万トークン)
整理後の巨大なHTMLコード全体を、途切れることなく一気に出力させることができます。 -
なぜGoogle AI Studioで実行するのか
通常のWeb UI版では、AIが良かれと思って勝手にサイトを統合・削除してしまうことがあります。AI Studioなら、Temperatureというパラメータを調整してAIの挙動をより厳密に制御できます。
Google AI Studioでの実行手順
- Google AI Studio にアクセスします。
- モデルを
Gemini 2.5 Proに設定します。 - 右側の設定パネルで
Temperatureを0.2に設定します。-
Temperatureは出力のランダム性を制御するパラメータです。値を低くすることで、AIの"暴走"を抑え、指示に忠実な出力を促します。
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- プロンプト入力欄のファイルアイコンから、Step 4の最後に保存したHTMLファイルを添付します。
- 以下のプロンプトを貼り付けて実行します。
# 命令
あなたはプロのWebサイトキュレーターです。
添付したブックマークHTMLのリストを分析し、私のために整理してください。
# 実行ルール
1. **カテゴリ分類**: 全てのブックマークを、内容に基づいて10～15個の適切なカテゴリに分類してください。
2. **フォルダ名**: カテゴリ名は「📊 仕事・ビジネス」「📚 学習・教育」「🎮 趣味・エンタメ」「📰 ニュース・情報」「🔧 ツール・ソフト」など、日本のユーザーに適した分かりやすい名前にし、内容に合った絵文字を付けてください。
3. **階層**: フォルダの階層は1階層のみとし、深くしないでください。
4. **完全保持**: 元のブックマークは一つも削除・統合せず、すべてを分類してください。同じURLが複数ある場合も、すべて保持してください。これは最も重要なルールです。
5. **出力形式**: 最終的なアウトプットは、ChromeやEdgeにインポート可能な「Netscape Bookmark File Format」の完全なHTML形式で生成してください。ヘッダーからフッターまで、完全なファイルとして出力してください。
6. **日本語対応**: すべてのフォルダ名とコメントは日本語で記述してください。
Step 6: AIの出力を検証し、ブラウザに反映
AIはあくまでアシスタント。最終的な品質担保は人間の仕事です。
6-1. AIの出力結果を検証する
生成されたHTMLコードをテキストエディタに貼り付け、以下の観点でレビューします。
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分類の妥当性:
- いくつかのフォルダをピックアップし、分類に違和感がないか確認します。仕分け先が少し違う場合は、この段階でテキスト行を切り貼りして移動するのが早いです。
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データの完全性:
- AIは稀に指示を無視してリンクを統合・削除する（ハルシネーション）ことがあります。絶対に失いたくない重要なブックマークが残っているか、
Ctrl+Fで検索して確認しましょう。
- AIは稀に指示を無視してリンクを統合・削除する（ハルシネーション）ことがあります。絶対に失いたくない重要なブックマークが残っているか、
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HTML構文:
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<DL><p>と</DL><p>の対応が取れているかなど、基本的な構文が崩れていないか軽く確認します。（ほとんどの場合、問題なく生成されます）
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問題がなければ、最終版のHTMLファイルとして保存します。
6-2. 整理済みブックマークをインポートする
検証が完了したら、ブラウザに反映させます。既存のブックマークと混ざるのを防ぐため、一度現在のブックマークを全削除します。Step 1でバックアップを取っているので、安心して進められます。
- Chromeの場合はブックマークマネージャ (
Ctrl+Shift+O)、Edgeの場合はedge://favorites/にアクセスします。 - 左サイドバーの「ブックマークバー」（または「お気に入りバー」）をクリックし、
Ctrl+Aで全選択後、Deleteキーで削除します。 - 右上のメニューから「ブックマークをインポート」を選択し、先ほど保存した最終版のHTMLファイルをインポートします。
- ブラウザ上で、分類やリンクの動作を最終チェックします。サイトのアイコン（favicon）は、一度アクセスすると自動的に読み込まれます。
まとめ
本記事では、AIを活用してブックマーク整理を効率化する具体的なフローを紹介しました。
この手法のポイントは、面倒な分類作業をAIに任せ、人間は最終的なレビューと意思決定に集中するという点にあります。
AIは完璧なツールではありませんが、その特性を理解し、適切なプロンプトとワークフローを設計することで、我々の知的生産性を大幅に向上させる強力なパートナーとなります。
この記事が、皆さんの情報整理の一助となれば幸いです！