はじめに
Evernote・Apple Notes・Apple Journal から書き出した 3,674 個の Markdown ファイルが、Obsidian Vault の中で眠っていました。frontmatter なし、タグなし、分類なし。Web クリップと自分の文章が混在し、重複ファイルが大量に存在する状態です。
これを Claude Code（Opus 4.6）を使って 1 日で整理しました。
| 指標 | Before | After |
|---|---|---|
| 総ファイル数 | 3,674 | 約 1,000 |
| frontmatter あり | 0 | 全件 |
| 重複ファイル | 2,751 | 0 |
| MOC (Map of Content) | 0 | 5 |
| プラグイン（設定済み） | 0 | 10 |
| テンプレート | 0 | 6 |
なぜ Claude Code か
Obsidian にはコミュニティプラグインが豊富にあります。しかし 3,674 ファイルへの frontmatter 一括挿入やタグ付け、重複検出、プラグイン設定の JSON 調整となると、GUI 操作では現実的ではありません。
Claude Code なら、以下のような作業をシェルから一気に進められます。
- Python スクリプトの生成と実行: 分類ロジックを Python で書いて即実行
- ファイル内容の個別判断: 混在フォルダ内の 100 件超のファイルを 1 件ずつ読んで分類
- プラグイン設定の JSON 編集: 10 個分のプラグイン設定を一括で書き換え
- 試行錯誤のサイクル: スクリプトが失敗したら修正して再実行、を高速に回す
要するに、「大量のファイルに対して、ルールベース＋判断ベースの処理を混ぜて適用する」 という作業は Claude Code の得意領域です。
Phase 1: frontmatter 一括挿入
アプローチ
3,491 件の Markdown ファイルに、以下の構造の frontmatter を挿入する Python スクリプトを Claude Code に生成・実行してもらいました。
---
category: tech # tech / personal / creative / reference
type: fleeting # fleeting / literature / permanent / moc
status: draft # draft / review / done
tags:
- 日記
- 内省
source: evernote # evernote / apple-notes / apple-journal
date: "2020-01-15"
---
フォルダ名からタグへのマッピングを 26 フォルダ分定義し、bulk_frontmatter.py で一括処理しました。3,491 件、エラー 0 です。
ハマりポイント: macOS の NFD/NFC 問題
Apple Notes から書き出したファイルで、ファイル名のマッチングが謎の失敗を起こしました。原因は macOS ファイルシステムの NFD（Normalization Form D） です。
# macOS のファイルシステムは NFD で格納する
# Python の文字列リテラルは NFC
# → マッチしない
import unicodedata
# 解決策: 比較前に NFC に正規化する
normalized = unicodedata.normalize("NFC", filename)
macOS 上で日本語ファイル名を扱う Python スクリプトを書くなら、unicodedata.normalize("NFC") は必須です。Obsidian に限らず、あらゆるファイル操作で発生しえます。
Phase 2: 不要ファイルの削除
重複ファイル: 2,751 件削除
Evernote のエクスポートでは filename 2.md というパターンの重複ファイルが大量に生成されます。正規表現で検出し、オリジナルとの差分を確認したうえで削除しました。
薄いファイル: 1,196 件削除
文字数が極端に少ないファイル（50 文字以下、統計テーブルのみなど）を検出して削除しました。ただし一律削除ではなく、フォルダごとに閾値を変えています。たとえば日記系フォルダは短くても意味があるため除外しました。
Web クリップの分離: 1,612 件をアーカイブ
ここが最も試行錯誤した部分です。
失敗したアプローチ: ひらがな比率ヒューリスティック
「自分の文章はひらがな比率が高い」という仮説でフィルタリングを試みました。結果は失敗です。日本語の Web 記事もひらがな比率は十分に高く、誤分類が大量に発生しました。
# これは機能しなかった
def is_personal(text: str) -> bool:
hiragana = sum(1 for c in text if '\u3040' <= c <= '\u309f')
total = len(text)
return hiragana / total > 0.3 # 閾値をどう設定しても精度が出ない
成功したアプローチ: フォルダ単位の分類
結局、Evernote 時代のフォルダ構造が最も信頼できる分類基準でした。「日記」「内省」など明らかに自分の文章が入るフォルダはそのまま残し、「Study」「Lifehack」など Web クリップ中心のフォルダは丸ごとアーカイブに移動しました。
混在するフォルダ（Inbox 等）だけ、Claude Code にファイルを 1 件ずつ読ませて判断しました。124 件中 47 件が自分の文章、77 件が Web クリップと判定され、精度は高かったです。
教訓: 自然言語の統計的特徴でコンテンツの「出自」を判別するのは困難です。メタデータ（フォルダ構造・ファイル名パターン）のほうがはるかに信頼できます。
Phase 3: プラグイン設定の一括最適化
導入した 10 個のプラグイン
Obsidian の設定が落ち着いた後、以下のプラグインを導入・設定しました。
| プラグイン | 用途 | 設定のポイント |
|---|---|---|
| Dataview | メタデータベースのクエリ・ダッシュボード | JS クエリ・インライン有効化 |
| Linter | frontmatter の自動整形 | YAML キー順序の固定、重複タグ除去 |
| Templater | テンプレートエンジン | フォルダテンプレート連携 |
| Tag Wrangler | タグの一括リネーム・統合 | 77 個のタグを整理 |
| Calendar | カレンダービュー | ロケール ja、週開始を月曜に |
| Auto Note Mover | 新規ノートの自動振り分け | Inbox に集約、既存フォルダは除外 |
| QuickAdd | クイックキャプチャ | 用途別に 3 コマンド登録 |
| Graph | ナレッジグラフの可視化 | フォルダ別の色分け |
| Smart Connections | セマンティック検索・関連ノート | 日本語対応モデルに変更（後述） |
| Periodic Notes | Daily/Weekly/Monthly ノート | テンプレート連携 |
Claude Code でプラグイン設定を編集する際の注意
Obsidian のプラグイン設定は .obsidian/plugins/{plugin-name}/data.json に保存されます。Claude Code でこの JSON を直接編集すれば、GUI でポチポチ設定する手間が省けます。ただし注意点があります。
Obsidian が起動中は設定ファイルを編集しないでください。 Obsidian がメモリ上に設定を保持しているため、CLI で書き換えても次回保存時に上書きされます。編集は Obsidian を終了してから行いましょう。
Vault ルート問題の発見
セッション中、プラグインの設定変更が一切反映されない問題に遭遇しました。原因を調査したところ、Obsidian の Vault が 1 階層上のディレクトリに設定されていたことがわかりました。
Documents/ ← Obsidian が認識していた Vault ルート
├── .obsidian/ ← こちらの設定が有効だった
└── Obsidian Vault/
├── .obsidian/ ← こちらは無視されていた
└── (実際のノート群)
.obsidian ディレクトリが 2 つ存在し、別の設定が使われていました。正しい方にマージして解決しています。
教訓: プラグイン設定が反映されないときは、まず find . -name ".obsidian" -type d で .obsidian の場所を確認しましょう。
Smart Connections の日本語対応
Smart Connections はセマンティック検索で関連ノートを表示するプラグインです。デフォルトの埋め込みモデル TaylorAI/bge-micro-v2 は英語特化であり、日本語 Vault では精度が出ません。
さらに厄介なことに、このプラグインの設定は data.json ではなく .smart-env/smart_env.json に保存されます。ドキュメントにほぼ記載がなく、main.js を読んで判明しました。
// .smart-env/smart_env.json
{
"smart_sources": {
"embed_model": {
"model_key": "Xenova/multilingual-e5-small"
}
}
}
モデルを Xenova/multilingual-e5-small（多言語対応）に変更し、埋め込みデータをクリアして再インデックスしました。日本語ノート間の関連性が正しく表示されるようになっています。
教訓: Obsidian プラグインの設定ファイルは data.json とは限りません。設定が反映されないときは .obsidian/plugins/{plugin}/ 以外の場所も疑いましょう。
MOC とダッシュボード
整理したノートを活用するために、5 つの MOC（Map of Content）と Dataview ダッシュボードを作成しました。
MOC は特定テーマのノートを手動リンクと Dataview クエリの組み合わせで一覧するファイルです。たとえば以下のような Dataview クエリで、特定タグのノートを自動一覧できます。
TABLE date, status
FROM #読書
SORT date DESC
ダッシュボードには、ステータス別のノート数や最近更新したノート、未分類ノートの一覧などを表示しました。Dataview の JS クエリを有効化しておくと、より柔軟な集計が可能です。
Claude Code で Obsidian を扱う際の Tips
1. iCloud 上のファイル操作は問題ない
iCloud Drive 上の Obsidian Vault で、Claude Code から .md ファイルの読み書きや Python スクリプトを実行しましたが、同期の問題は発生しませんでした。ただしプラグイン設定ファイル（.obsidian/ 以下）は Obsidian を終了してから編集してください。
2. Python スクリプトは「生成して実行」が最速
Claude Code に直接 3,674 ファイルを読ませるのはトークン的に非現実的です。代わりに「Python スクリプトを生成→実行→結果を確認→修正→再実行」のサイクルを回すのが効率的でした。実際に使ったスクリプトは 5 本です。
| スクリプト | 用途 | 処理件数 |
|---|---|---|
bulk_frontmatter.py |
frontmatter 一括挿入 | 3,491 |
apple_notes_folders.py |
サブフォルダベースの分類 | 66 |
apple_notes_root.py |
内容分析ベースの分類 | 86 |
vault_audit.py |
タグ分布・欠損検出 | 全件 |
tag_cleanup.py |
タグ統合・リネーム | 全件 |
3. 日本語ファイル名は NFC 正規化を忘れずに
前述の通り、macOS + 日本語ファイル名 + Python の組み合わせでは unicodedata.normalize("NFC") が必須です。ファイル検索、パターンマッチ、辞書のキー比較――あらゆる場面で NFD/NFC の不一致が起こりえます。
4. 失敗を前提にバックアップを取る
最初に tar.gz でバックアップを取ってから作業を始めました。実際、ひらがな比率による分類の失敗後、バックアップからの復元が必要になりました。大量ファイル操作では「とりあえず試す→ダメなら戻す」を高速に回せるバックアップ体制が重要です。
まとめ
Claude Code で Obsidian Vault 3,674 ファイルの整理を 1 日で完了しました。技術的な要点をまとめます。
- 大量ファイル処理は Python スクリプト生成→実行が最速。Claude Code に全ファイルを読ませるのではなく、処理ロジックをコードに落とす
- 統計的ヒューリスティックより、メタデータ（フォルダ構造）のほうが信頼できる。ひらがな比率でのコンテンツ分類は失敗した
-
プラグイン設定の JSON 直接編集は強力だが、Obsidian 終了後に行うこと。Vault ルート問題や
data.json以外の設定ファイルにも注意 -
Smart Connections の日本語対応は
multilingual-e5-smallモデルに変更。設定は.smart-env/smart_env.json - macOS + 日本語ファイル名は NFD/NFC 正規化が必須
Claude Code はコードを書くだけのツールではありません。ファイルシステム上のあらゆる「整理」作業に使えます。特に、ルールベースの一括処理と内容ベースの個別判断を組み合わせられるのが強みです。