メモは書くほど見つからなくなる
Obsidian に YouTube の要約や技術メモを毎日溜めていたら、800 ファイルを超えたあたりで検索が破綻しました。
「人に教えるのが一番勉強になる、みたいな話をどこかでメモした気がする」——覚えているのはこの程度。キーワード検索で「教える」と打っても、ヒットが多すぎるか、言い回しが違って見つからないかのどちらかです。書いたときの単語を思い出せないと負け、というゲームになっていました。
これを qmd というローカル RAG 検索エンジンで解決したので、セットアップから Claude Code 連携までを共有します。埋め込みパイプラインの自前実装はゼロです。
うろ覚えの一文で、目的のノートが1位に出る
qmd を入れると、うろ覚えの一文をそのまま投げるだけで目的のノートが 1 位で返ってきます。
クエリは「人に教えることが一番の勉強になるという話をどこかで見た」。ヒットしたのは t_wada さんのインタビュー動画の要約ノートで、該当箇所は「プロテージ効果（教えることが最深の学び）」という一節です。クエリと同じ単語がほぼ入っていないのに、意味で当ててくるのがポイントです。
さらに Claude Code と繋ぐと、検索という操作自体が消えて「聞くだけ」になります（後述）。
qmd とは — RAG を自分で実装しなくていい
qmd は Shopify CEO の Tobi Lütke が個人開発している OSS の Markdown 検索エンジンです。RAG 検索に必要な部品が全部入りで、こちらで実装するものは何もありません。
検索の流れは「クエリ拡張 → 3 層検索」の 4 段構成で、それぞれ担当が分かれています。
| 段階 | 技術 | 役割 |
|---|---|---|
| クエリ拡張（前処理） | qmd-query-expansion-1.7B | うろ覚えの一文を複数の検索クエリに自動で言い換える |
| 第1層: BM25 全文検索 | SQLite FTS5 | キーワードの完全一致に強い |
| 第2層: ベクター検索 | sqlite-vec + embeddinggemma-300M | 意味の近さで探す |
| 第3層: リランキング | qwen3-reranker-0.6B | 上位候補を LLM で並べ直す |
lex: vec: hyde: の行がクエリ拡張の出力です。「教える → 教授するという経験」のような表記ゆれを機械側が吸収してくれるので、人間は正確なキーワードを思い出さなくてよくなります。前にもDifyで同じような構成のRAGの構築を紹介しましたが、今回はローカルでかなり手軽に導入できるのが魅力です。
モデルは 3 つ合計で約 2.1GB。すべて GGUF 形式のローカルモデルで、推論も含めて完全にローカルで完結します。個人メモを外部 API に投げたくない人にはこれが決定打だと思います。
セットアップ — 手を動かすのは10分、あとはダウンロード待ち
動作確認環境: macOS（Apple Silicon / M4 Pro）+ Bun 1.3.14 + qmd は 2026-07 時点の main ブランチです。
前提は 2 つ。Bun（未導入なら curl -fsSL https://bun.sh/install | bash）と、macOS の場合は Homebrew 版 SQLite です。
brew install sqlite
Homebrew 版が要るのは、macOS 標準の SQLite は拡張機能のロードが無効化されていて、ベクター検索（sqlite-vec）が動かないためです。入れておけば qmd が自動で見つけて使ってくれます（後述の qmd doctor で SQLite runtime のバージョンが Homebrew 版になっていれば OK）。
本体は GitHub からインストールします。
bun install -g https://github.com/tobi/qmd
注意: npm レジストリにも
qmdという名前のパッケージがありますが、無関係の別物（v0.0.0 のプレースホルダ）です。GitHub からのインストール一択です（2026-07 時点で確認）。
Bun はセキュリティのため、インストール時に postinstall スクリプトを勝手に実行しません。qmd はソース配布なので、スクリプト実行を許可したうえで手動ビルドまで済ませます。
bun pm -g trust --all
cd ~/.bun/install/global/node_modules/@tobilu/qmd
bun install && bun run build
qmd doctor # セットアップ検証
--all はブロック中の全パッケージのスクリプトを許可します。気になる場合は bun pm -g untrusted で対象一覧（node-llama-cpp と tree-sitter 系）を確認してから、bun pm -g trust <パッケージ名> で個別に許可してください。
なお、この時点の qmd doctor は「モデルが無い」と警告を出しますが、次の qmd pull で消えます。ここでは SQLite runtime のバージョンが確認できれば OK です。
次にモデル 3 つ（約 2.1GB）をダウンロードします。
qmd pull
あとは vault を「コレクション」として登録し、説明文（コンテキスト）を付け、埋め込みを生成するだけです。
qmd collection add ~/vault/private --name private
qmd context add qmd://private "個人ノート。動画の要約、Webクリップ、技術メモなど"
qmd embed
コンテキストは検索時に LLM へ渡され、精度に効いてきます。
埋め込み生成の実測は、約 850 ファイル → 6,187 チャンクで 4分41秒（M4 Pro）でした。インデックスは ~/.cache/qmd/index.sqlite の 1 ファイルで、この規模なら 54MB です。
検索は「速いBM25」と「賢いハイブリッド」を使い分ける
コマンドは 3 つあります。
| コマンド | 何が動くか | 速度 | 使いどころ |
|---|---|---|---|
qmd search |
BM25 のみ | 一瞬 | 単語を覚えているとき |
qmd vsearch |
ベクターのみ | 数秒 | 意味で探したいとき |
qmd query |
全部入り（言い換え+検索+リランク） | 20秒前後 | うろ覚え・本気の検索 |
キーワードを覚えているなら BM25 で十分です。LLM を使わないので一瞬で返ります。
覚えていないときが qmd query の出番です。リランキングが重いので 20 秒ほどかかりますが、「見つからなくて 10 分 grep し続ける」よりずっと安い、という感覚です。
ちなみに差分検知はコンテンツハッシュベースです。エディタやプラグインがファイルを触っただけ（内容は不変）では再インデックス・再埋め込みは走りません。
Claude Code から使うと「検索」という操作が消える
qmd は MCP サーバーを内蔵しているので、Claude Code への登録は 1 行です。
claude mcp add qmd -- qmd mcp # このプロジェクトだけ
claude mcp add --scope user qmd -- qmd mcp # 全プロジェクトで使う場合
登録すると query get multi_get status の 4 ツールが生えて、Claude が質問の内容から勝手に検索してくれます。
実際にヘッドレスで聞いてみた結果がこれです。検索コマンドを 1 文字も打っていません。
動画名・要点 3 行・出典ファイルパスまで返ってきています。「探す → 開く → 読む → 要約する」が全部 1 回の質問に畳み込まれるので、体験としては検索というよりナレッジベースとの対話です。
レイテンシについて正直に書いておくと、MCP 経由でも検索 1 回あたり 10〜20 秒程度かかります（リランキングが支配的なため）。ただし待つのは Claude であって自分ではないので、体感は「質問を投げて、答えを読む」だけです。
インデックスは夜間バッチで勝手に最新になる
メモは毎日増えるので、インデックス更新は cron / launchd に任せます。差分だけ処理されるので、日々の実行は数十秒で終わります。
qmd update # ファイルの追加・変更を再インデックス
qmd embed # 新規チャンクだけ埋め込み生成
1 つだけ罠があって、launchd / cron の PATH には ~/.bun/bin が入っていません。スクリプト側で足しておきます。
export PATH="$HOME/.bun/bin:$PATH"
qmd update && qmd embed
うちでは毎晩 0 時に走っている既存の launchd ジョブの最後にこの 2 行を足しました。インデックスが 1 日古くても実害はないので、失敗しても通知を出すだけにして、同居している他の夜間処理は止めない扱いにしています。
ハマりどころ3つ — 偽npmパッケージ・未ビルド・PATH
実際に踏んだ順に、要点だけ再掲します（詳細は各節）。
-
npm の
qmdは別物。インストールは GitHub からbun install -g https://github.com/tobi/qmd一択（セットアップ節参照） -
入れただけでは動かない。
qmd --versionが「not built」と言ってきたら、trust + 手動ビルドが必要。qmd doctorが SQLite・モデル・GPU をまとめて診断してくれるので便利 -
夜間バッチで
command not found: qmd。launchd / cron の PATH に~/.bun/binを足す
まとめ
- qmd を使うと、BM25 + ベクター + リランキングの 3 層 RAG 検索が 自前実装ゼロ・完全ローカル で手に入る
- うろ覚えの一文で目的のノートが 1 位に出る。書いたときの単語を思い出すゲームからの解放
- Claude Code に MCP 登録すると「検索する」が「聞くだけ」になる
- 埋め込み生成は 850 ファイルで 5 分弱、夜間バッチに
qmd update && qmd embedを足せば運用は放置
Obsidian にメモを溜めていて Claude Code を使っている人なら、1~2時間でできます。おすすめです。