Obsidian Copilotの使い方！Ollama連携や料金も解説

こんにちは、AIツールの進化に毎日ワクワクしているaiです。最近はNotionだけでなく、ローカルで動くObsidianでの知識管理にも熱中しているんですが、みなさんは「Obsidian Copilot」というプラグインをご存知でしょうか？このツールを使えば、自分のノートと対話ができるようになると聞いて、使い方が気になっている方も多いはずです。特に、Ollamaを使って完全ローカル環境で動かしたいけれど設定が難しそうだったり、接続エラーが出てしまったりして困っている方もいるかもしれません。また、似たような機能を持つSmart Connectionsと比べて何が違うのか、料金プランはどうなっているのかといった疑問もお持ちではないでしょうか。実は私も導入当初は日本語化の手順やRAGの精度を出すための設定に悩みましたが、一度環境を整えてしまえば、まさに「第二の脳」として手放せない存在になりました。今回は、そんな私の試行錯誤の経験を元に、Obsidian Copilotの魅力を余すところなくお伝えします。

• Obsidian Copilotの基本的な使い方とローカルLLM環境の構築方法
• Ollama連携時によくある接続エラーの具体的な解決手順
• Smart Connectionsとの違いや料金プランの賢い選び方
• 自分のノートをAIに学習させて検索精度を高めるコツ

Obsidian Copilotの導入とOllama設定

まずは、Obsidian Copilotを導入して、実際に使えるようにするまでのステップを解説します。特に、プライバシーを重視してローカルAI（Ollama）と連携させたい場合、いくつか技術的なハードルがあります。私が実際に躓いたポイントも含めて、乗り越え方をシェアしますね。

基本的な使い方と日本語化の手順

Obsidian Copilotを使い始めるための第一歩は、プラグインのインストールと基本設定です。Obsidianのコミュニティプラグインは非常に強力ですが、初めての方には少し取っ付きにくい部分があるかもしれません。ここでは、インストールから日本語で会話できるようになるまでの手順を、つまづきやすいポイントを交えて詳しく解説します。

インストール手順の完全ガイド

まずはObsidianを開き、以下の手順でプラグインを追加します。

1. 画面左下の歯車アイコン（設定）をクリックします。
2. サイドメニューから「Community plugins（コミュニティプラグイン）」を選択し、「Turn on community plugins（コミュニティプラグインを有効化）」をクリックします（まだ有効にしていない場合）。
3. 「Browse（閲覧）」ボタンを押し、検索バーに「Copilot」と入力します。
4. 検索結果に表示される「Copilot by Logan Yang」を選択し、「Install（インストール）」をクリックします。
5. インストールが完了したら、忘れずに「Enable（有効化）」ボタンを押してください。これを行わないとプラグインが動きません。

有効化すると、サイドバー（通常は右側）にCopilotのアイコン（飛行機の操縦桿のようなマーク）が表示されます。これをクリックするとチャットウィンドウが開きます。

日本語化とシステムプロンプトの設定

多くのユーザーが最初に戸惑うのが、「メニューが全部英語！」という点です。残念ながら、現時点ではプラグインの設定画面やUI自体を日本語化するオプションは提供されていません。しかし、ご安心ください。AIとの会話自体は、日本語で入力すれば何の問題もなく日本語で返ってきます。

ただし、さらに自然な日本語で応答してもらうために、私は「System Prompt（システムプロンプト）」の設定を行うことを強くおすすめしています。これはAIに対して「あなたはどのような役割で、どのように振る舞うべきか」を事前に指示しておく機能です。

このように設定しておくだけで、AIの回答が急に英語になったり、不自然な翻訳調になったりするのを防ぐことができます。特に、長文の要約や複雑な推論を依頼する際、この「役割定義」が回答の質を大きく左右します。最初はデフォルトのままでも使えますが、慣れてきたらぜひ自分好みの「最強のアシスタント」になるよう、このプロンプトを調整してみてください。

OllamaでローカルLLMと連携

Obsidian Copilotの真骨頂は、ここからです。OpenAIなどのAPIキーを使ってクラウドのAIを使うのも便利ですが、個人的には「Ollama」を使ったローカルLLMとの連携を強くおすすめします。なぜなら、日記や個人的なアイデアなど、外部に出したくないプライベートな情報を扱うことが多いObsidianだからこそ、データが自分のPC内だけで完結する安心感は何物にも代えがたいからです。それに、API利用料を気にせず使い放題なのも嬉しいポイントですよね。

Ollamaとは？なぜローカルLLMなのか

「Ollama」は、Meta社のLlama 3やMistralといった高性能な大規模言語モデル（LLM）を、個人のPC上で驚くほど簡単に動かせるようにしてくれるツールです。従来、ローカルでLLMを動かすには複雑なPython環境の構築などが必要でしたが、Ollamaならインストーラーをダウンロードして実行するだけで準備が整います。

ローカルLLMを導入するメリットは主に3つあります。

• プライバシー保護： 会話の内容や読み込ませたノートのデータが外部サーバーに送信されません。機密情報や個人的な日記も安心してAIに分析させることができます。
• コスト削減： 高性能なモデルをどれだけ使っても無料です。OpenAIのAPI課金を気にして会話を節約する必要はありません。
• オフライン利用： インターネット環境がない飛行機の中や山奥でも、自分の知識ベースと対話が可能です。

Ollamaの導入とモデルのダウンロード

まだOllamaを導入していない方は、公式サイトからお使いのOS（Windows, macOS, Linux）に合わせたインストーラーをダウンロードしてください。（出典：Ollama公式サイト）

インストールが完了したら、ターミナル（WindowsならPowerShell、MacならTerminal）を開き、使いたいモデルをダウンロード（プル）します。例えば、最新の「Llama 3」を使いたい場合は、以下のコマンドを入力します。

ollama pull llama3

数GBのデータダウンロードが始まります。完了したら、ollama run llama3と入力して動作確認を行ってみてください。ターミナル上でAIと会話ができれば、準備完了です。

Obsidian Copilot側での設定

Ollamaの準備ができたら、Obsidianに戻って連携設定を行います。

1. Obsidian Copilotの設定画面を開きます。
2. 「Default Model」セクションにある「Model Provider」のプルダウンメニューから「Ollama」を選択します。
3. すぐ下の「Ollama Base URL」は、通常デフォルトの http://127.0.0.1:11434 のままで大丈夫です。
4. 「Model」の欄をクリックすると、先ほどダウンロードした llama3 などのモデル名が表示されるはずです。もし表示されない場合は、Ollamaがバックグラウンドで起動しているか確認し、右横にある更新ボタン（リロードアイコン）を押してください。

これで、チャット画面で何か話しかけてみてください。ローカルのPCリソースを使って回答が生成されるはずです。ただし、快適に動かすにはある程度のPCスペック（特にGPUやメモリ16GB以上）が必要になるので、動作が重い場合はより軽量なモデル（phi3やgemmaなど）を試してみるのも良いでしょう。

接続エラーとCORS設定の解決法

ここで多くの人が直面する最大の壁が、「設定したはずなのにOllamaに繋がらない！」という問題です。チャット画面に「Error connecting to Ollama」といった赤いエラーメッセージが表示されて、うんともすんとも言わない...。私も導入当初、これにはかなり悩まされました。しかし、原因と対策さえ分かっていれば恐れることはありません。

なぜエラーが起きるのか？（CORSの壁）

原因のほとんどは「CORS（Cross-Origin Resource Sharing）」というセキュリティ設定にあります。簡単に言うと、Webブラウザやそれに準ずる環境（Obsidianも内部的にはChromiumというブラウザの仕組みで動いています）から、異なる場所（この場合はローカルサーバーであるOllama）にあるデータにアクセスしようとすると、セキュリティ上の理由でブロックされてしまうのです。

デフォルトの状態だと、Ollamaは「localhost（自分自身）」からのアクセスは許可していますが、「app://obsidian.md」という特殊なアドレスを持つObsidianアプリからのアクセスを許可していません。そのため、Ollama側に「Obsidianからのアクセスなら許可するよ」という設定（環境変数）を追加してあげる必要があります。

Windows環境での解決手順

Windowsユーザーの方は、システム環境変数に設定を追加します。

1. タスクバーの検索ボックスに「環境変数」と入力し、「システム環境変数の編集」を開きます。
2. 右下の「環境変数(N)...」ボタンをクリックします。
3. 上段の「ユーザー環境変数」の方にある「新規(N)...」ボタンをクリックします（システム環境変数でも良いですが、ユーザー環境変数の方が安全です）。
4. 変数名に OLLAMA_ORIGINS と入力します。
5. 変数値に app://obsidian.md* と入力します。（末尾のアスタリスク * は「これ以降は何が続いてもOK」というワイルドカードです）
6. 「OK」をすべて押してウィンドウを閉じます。
7. 【最重要】 タスクバーの右下（通知領域）にあるOllamaのアイコンを右クリックし、「Quit」を選んで完全に終了させてから、もう一度スタートメニューからOllamaを起動してください。これをしないと設定が反映されません。

macOS環境での解決手順

Macユーザーの場合、ターミナルで単に export コマンドを打つだけでは、GUIアプリとして起動するOllamaには設定が適用されないことが多いです。launchctl を使って設定を行うのが確実です。

以下のコマンドをターミナルで実行してください。

launchctl setenv OLLAMA_ORIGINS "app://obsidian.md*"

実行後、Windowsと同様にメニューバーのOllamaアイコンから「Quit Ollama」を選択して完全に終了させ、再起動します。もしこれでも上手くいかない場合は、再起動後にもう一度試すか、.zshrc などの設定ファイルではなく、Ollamaアプリ自体の起動設定を見直す必要がありますが、ほとんどの場合はこのコマンド一発で解決するはずです。

これで、ObsidianからOllamaへの赤いエラー表示は消え、スムーズに対話ができるようになっているはずです。

便利なカスタムプロンプトの活用

Obsidian Copilotを単なるチャットボットとして使うだけではもったいないです。このツールの真価を発揮するためには、「カスタムプロンプト」機能を使いこなすことが必須です。これは、よく使う指示をテンプレートとして保存しておき、いつでも呼び出せるようにする機能です。プログラミングで言うところの「関数」や「マクロ」のようなものだと考えてください。

カスタムプロンプトの仕組み

例えば、「選択したテキストを英語に翻訳して」とか、「このノートの内容からTwitter（X）用の投稿文を作成して」といった指示を、毎回手入力するのは非常に面倒ですよね。カスタムプロンプトを設定しておけば、チャット欄で /（スラッシュ）を入力するだけで、登録したコマンドリストが表示され、ワンクリックで実行できるようになります。

設定画面の「Prompt Folder Location」で指定したフォルダ（デフォルトでは Copilot/Custom Prompts など）に、Markdownファイルとしてプロンプトを保存するだけで認識されます。この手軽さがObsidianらしくて最高です。

変数を活用して動的な指示を作る

カスタムプロンプトの中では、特定の「変数」を使うことができます。これにより、現在開いているノートや選択範囲を自動的にプロンプトに組み込むことが可能になります。

• {{activeNote}}：現在開いているノートの全文に置き換わります。
• {{selection}}：現在エディタで選択しているテキストに置き換わります。

すぐに使える！おすすめプロンプト例

私が実際に毎日使っている強力なプロンプトを2つ紹介します。ぜひコピーして、.mdファイルとして保存して使ってみてください。

1. アイデアの壁打ち・ブラッシュアップ 自分の考えた漠然としたアイデアを選択した状態でこのコマンドを使うと、AIが批判的な視点と発展的な視点の両方からフィードバックをくれます。

あなたは優秀な編集者であり、論理的思考のコーチです。 以下のテキストは私のアイデアのメモです。

テキスト: {{selection}}

このアイデアに対して、以下の3つの観点からフィードバックを行ってください。

論理的な飛躍や矛盾点: 説得力を欠く部分はどこですか？

予想される反論: 読者や顧客からどのようなツッコミが来そうですか？

発展の可能性: このアイデアをさらに面白く、独自性のあるものにするための追加要素の提案。

出力はMarkdown形式で見やすく整理してください。

2. ネクストアクションの抽出 長文の議事録や日記から、やるべきことだけを抜き出します。

以下のノートは会議の議事録（または日記）です。 ここから「具体的なタスク」や「決定事項」を抽出し、ToDoリスト形式で出力してください。 タスクが不明確な場合は、推測して補完し、（推定）と記述してください。

対象ノート: {{activeNote}}

このように自分専用のコマンドを育てていく過程も、RPGの装備を整えるみたいで楽しいんですよね。業務の内容に合わせてカスタマイズすれば、作業効率は何倍にも跳ね上がります。

Vault QAでの検索精度の向上

「自分の過去のノート（Vault）全体から回答を探し出す」というRAG機能（Vault QA）。これこそがObsidian Copilotを使う最大の理由という方も多いでしょう。RAGとは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、AIがあなたのノートを辞書のように引いて、その情報を元に回答してくれる技術です。

しかし、導入したての状態だと「期待した回答が返ってこない...」「全然関係ないノートを参照している...」となることが多々あります。精度を上げるためには、ツール側の設定と、ノートの書き方（Note Hygiene）の両方からのアプローチが必要です。

埋め込みモデル（Embedding Model）のローカル化と選択

まず技術的な設定です。RAGを行うためには、ノートのテキストを「ベクトル（数値の羅列）」に変換し、インデックス化する必要があります。この処理を行うのが「Embedding Model」です。

デフォルトではOpenAIのモデルが設定されていることが多いですが、ここもOllamaを使ってローカル化しましょう。おすすめのモデルは nomic-embed-text や mxbai-embed-large です。これらは比較的小規模ながら非常に高性能な検索能力を持っています。

AIに好かれるノートの書き方（Note Hygiene）

次に、ノートの書き方です。実は、AIが正確に情報を拾えるかどうかは、私たちのノートの取り方に大きく依存します。

最も重要なのは「Atomic Note（原子的ノート）」という概念です。これは、1つのノートには1つのトピックだけを書くという原則です。例えば、「2024-01-01の日記」というタイトルのノートに、仕事の話、読んだ本の感想、夕食のレシピをごちゃ混ぜに書いていると、AIは文脈を理解しづらくなり、検索精度が落ちます。

逆に、「Obsidian Copilotのインストール方法」「トマトパスタのレシピ」のように、内容が予測できるタイトルを付け、内容を分割しておくと、AIはピンポイントでその情報を拾い上げることができるようになります。また、ノート同士をリンク（[[Link]]）で繋いでおくことも、文脈を補強する上で有効です。

「AIのためにノートを整理するなんて本末転倒だ」と思われるかもしれませんが、結果的に人間にとっても読みやすく、再利用しやすい知識ベースが出来上がるので、まさに一石二鳥なんですよ。

Obsidian Copilotの料金比較と活用法

導入ができたら、次はどう活用していくか、そして気になるコスト面について深掘りしていきましょう。競合ツールとの比較や、具体的なユースケースを知ることで、より自分に合った使い方が見えてくるはずです。

Smart Connectionsとの機能比較

ObsidianでAIを活用しようと考えたとき、必ずと言っていいほど比較対象に挙がるのが「Smart Connections」というプラグインです。どちらも非常に人気があり、高機能なツールですが、その設計思想や得意とする領域は驚くほど異なります。この2つの違いを正しく理解することが、快適なObsidianライフを送るための重要な鍵となります。

結論から言うと、「能動的に作業を依頼したいならObsidian Copilot、受動的に気付きを得たいならSmart Connections」というのが私の見解です。それぞれの特徴を詳しく比較してみましょう。

1. アプローチの違い：対話型 vs 発見型

Obsidian Copilotは、その名の通り「副操縦士」です。あなたが「これを要約して」「この続きを書いて」「このコードを修正して」と具体的な指示を出し、AIがそれを実行するという「タスク実行型」のワークフローを得意としています。ChatGPTがサイドバーに常駐しているイメージに近いです。

一方、Smart Connectionsは「セレンディピティ（偶然の発見）」を重視しています。あなたがノートを書いていると、サイドバーに「あなたが今書いていることと関連する過去のノート」を自動的にリストアップしてくれます。これは、忘れていた知識を再発見したり、思いがけないアイデアの結合を促したりする「リンク支援型」のアプローチです。

2. 機能比較マトリックス

機能面での詳細な違いを表にまとめました。

3. どちらを選ぶべきか？

「じゃあ、どっちを入れればいいの？」という疑問に対する私の答えは、「PCのスペックが許すなら、両方入れて使い分けるのが最強」です。

私は執筆作業中、基本的にSmart Connectionsのサイドバーを開いておき、書きながら「あ、昔こんなことも考えてたな」と関連ノートをチラ見しています。そして、具体的な作業（例：英語の文献を翻訳したい、アイデアを壁打ちしたい）が発生した瞬間に、ショートカットキーでObsidian Copilotのチャットを呼び出して指示を出します。

無料版と有料料金プランの違い

「Obsidian Copilot」と検索すると、公式サイトに料金プランが表示されていて、「えっ、有料なの？」と不安になった方もいるかもしれません。また、「Freeプラン」「Plusプラン」「Believerプラン」といった区分があり、非常に分かりにくいのが実情です。ここでは、お財布に優しい運用のために、料金体系のカラクリを完全に解き明かします。

基本原則：プラグイン自体は無料

まず大前提として、Obsidian Copilotのプラグイン本体（フロントエンド）はオープンソースであり、無料です。Obsidianのコミュニティプラグインからダウンロードするのにお金はかかりませんし、基本的なチャット機能や、ローカルLLM（Ollama）との連携機能もすべて無料で制限なく使えます。

どこでお金がかかるのか？

コストが発生するのは、主に「AIの頭脳（バックエンド）」をどう調達するかによります。大きく分けて3つのパターンがあります。

1. 完全無料パターン（推奨）：Ollamaを利用 PCの計算資源を使うため、API料金もサブスクリプション料金も一切かかりません。プライバシーも最強です。この記事で推奨しているのがこの方法です。
2. 従量課金パターン：個人のAPIキーを利用 OpenAI（GPT-4など）やAnthropic（Claude 3.5 Sonnetなど）のAPIキーを自分で取得し、Obsidian Copilotに入力して使う方法です。使った分だけ各AIプロバイダーに支払います。Copilot自体への支払いはありません。
3. サブスクリプションパターン：Copilot Plusを利用 これが公式サイトに載っている「有料プラン」の正体です。開発者が用意したサーバーを経由して、GPT-4などの高性能モデルを利用できるサービスです。
   • メリット： 面倒なAPIキーの管理が不要。Web検索機能やYouTube動画解析など、高度なエージェント機能が使える。
   • デメリット： 月額料金がかかる。

「Believer」プランとは？

料金表に見かける「Believer（信者）」プランは、いわゆる「買い切り型のライフタイムライセンス」ですが、実質的には開発者への寄付（ドネーション）の意味合いが強いです。これ購入すると、Copilot Plusの機能が永続的に使えるだけでなく、将来的に実装予定の「セルフホストモード（自分のサーバーで高度な機能を動かす）」へのアクセス権が得られます。

結論：まずは無料で十分！

これからObsidian Copilotを始める方は、まずは無料のまま、Ollama連携でスタートすることを強くおすすめします。ローカルLLMの性能は日々向上しており、Llama 3やMistralなどは、日常的なタスクであればGPT-4に迫る性能を発揮します。

もし将来的に「Web検索機能もObsidianの中で完結させたい」とか「開発者を応援したい」と思った段階で、有料プランを検討すれば十分です。

論文やノートの要約テクニック

ビジネスコーチとしての私の日常業務において、Obsidian Copilotが最も輝く瞬間、それは「インプットの効率化」です。日々大量に発表される業界ニュース、長解読な論文、そして自分自身の乱雑なメモ...これらを整理し、知識として定着させるための具体的なテクニックを紹介します。

PDF資料との対話（疑似RAG）

ObsidianにはPDFファイルをそのままドラッグ＆ドロップで保存できますが、Copilotを使えばその中身を読み取って対話が可能になります。

1. ObsidianにPDFを入れる。
2. そのPDFを開いた状態で、Copilotのチャット欄にあるクリップアイコン（または @ コマンド）を使い、現在開いているファイルをコンテキストとして指定する。
3. プロンプトを入力する。 例：この資料の「結論」と、そこに至る「根拠」を箇条書きで抽出してください。専門用語には初心者向けの解説を加えてください。

これだけで、難解な資料の全体像を数秒で把握できます。特に英語のドキュメントを読む際は、「日本語で要約して」と付け加えるだけで翻訳の手間も省けるので、情報収集のスピードが桁違いになります。

日報・議事録からのタスク抽出

私は毎日の終わりに、その日の活動ログやミーティングのメモを1つの「Daily Note」にまとめています。しかし、書き殴ったメモの中から「明日やるべきこと」を探し出すのは一苦労です。そこでCopilotの出番です。

日報のノートを開いた状態で、以下のプロンプトを実行します。

このノートの内容を分析し、以下の情報を抽出してMarkdownのチェックボックス形式で出力してください。

[ ] 決定事項に基づくタスク (期限があれば記載)

[ ] 検討が必要な未解決の論点

また、私の感情や体調に関する記述があれば、一言で要約してフィードバックしてください。

この「感情のフィードバック」が意外と重要で、「昨日は少し疲れ気味だったみたいですね」とAIに言われることで、客観的に自分のコンディションを把握できたりします。まさにコーチングを受けている気分です。

「アトミックノート」作成の補助

Zettelkasten（ツェッテルカステン）のような知識管理術では、1つのノートを小さく保つことが重要ですが、既存の長文ノートを分割するのは面倒な作業です。Copilotを使えば、これも自動化できます。

「このノートには複数のトピックが含まれています。トピックごとに見出しを付け、それぞれを独立したノートとして切り出せるように内容を整理・再構成してください」と依頼すれば、分割案を提示してくれます。あとはそれをコピペして新しいノートを作るだけ。知識のメンテナンスコストが劇的に下がります。

開発におけるコード生成の活用

「私はプログラマーじゃないから、コード生成なんて関係ない」と思っていませんか？実は、Obsidianを使い込んでいるパワーユーザー（Obsidianer）ほど、この機能の恩恵を受けられます。なぜなら、Obsidian自体がHTML、CSS、JavaScript（Dataviewなど）の塊だからです。

Dataviewクエリの作成

Obsidian最強のプラグインと言えば「Dataview」ですが、そのクエリ（検索命令文）を書くのはプログラミング知識がないと非常にハードルが高いです。「完了していないタスクだけを、期限順に並べて表示したいんだけど...」と思っても、書き方が分からない。

そんな時、Copilotにこう聞いてみてください。

ObsidianのDataviewプラグインを使っています。 フォルダ "Project/A" の中にあるノートの中から、タグ "#task" が付いていて、かつプロパティ "status" が "done" ではないものをリストアップするDataviewクエリコードを書いてください。 期限（due_date）が近い順に並べ替えてください。

すると、完璧なコードブロック（ dataview ... ）を生成してくれます。これをノートに貼り付けるだけで、動的なタスクリストの完成です。SQLなどの知識がなくても、自然言語でデータベースを操作できる体験は感動的です。

CSSスニペットによる見た目のカスタマイズ

「見出しのデザインをもう少しおしゃれにしたい」「画像の角を丸くしたい」といったデザインの要望も、Copilotなら一瞬で叶えてくれます。

「ObsidianのH2見出しの下に、水色の細い線を引きたいです。CSSスニペットを書いてください」と頼めば、そのまま使えるCSSコードを出力してくれます。これを .obsidian/snippets フォルダに保存するだけ。自分好みの執筆環境を整えるのに、WebでCSSの書き方を検索して勉強する必要はもうありません。

エラーログの解析と修正

ブログ運営をしていると、HTMLやJavaScriptの記述ミスで表示が崩れることがよくあります。そんな時、崩れているコードの断片をCopilotに貼り付け、「どこが間違っている？修正案を出して」と聞けば、閉じていないタグやスペルミスを即座に指摘してくれます。人間の目視確認では見落としがちなミスも、AIなら数秒で発見してくれるので、トラブルシューティングの時間が大幅に短縮されました。

Obsidian Copilotが拓くPKMの未来

ここまで、Obsidian Copilotの具体的な使い方から活用テクニックまでを見てきましたが、最後に少し大きな視点でお話しさせてください。

これまでのPKM（Personal Knowledge Management：個人知識管理）ツールは、あくまで「静的な倉庫」でした。私たちが一生懸命情報を運び込み、整理し、必要な時に取りに行く場所。それは便利ですが、孤独な作業でもありました。

しかし、Obsidian CopilotのようなAIエージェントの統合は、この倉庫を「動的な工房」へと変えます。そこには、あなたの知識をすべて把握し、一緒に考え、提案してくれるパートナーが常に待機しています。あなたが忘れていたアイデアを拾い上げ、新しい文脈で繋ぎ合わせ、思考の壁打ち相手になってくれる。

「第二の脳」の真の意味

「第二の脳（Second Brain）」という言葉が流行しましたが、これまでは単なる「外部記憶装置」に過ぎませんでした。しかし、ローカルLLMとRAGを備えたObsidianは、文字通り「思考する第二の脳」になりつつあります。

特に重要なのは、これが「ローカル（手元）」にあるという点です。巨大テック企業のサーバーに依存せず、あなたのプライベートな思考や感情、未完成のアイデアを、あなた自身のコントロール下に置いたままAIの力で拡張できる。この「主権」を持ったままAIの恩恵を受けられる点こそが、Obsidian Copilotを選ぶ最大の意義だと私は信じています。

導入には、CORS設定など少し技術的なハードルがあるかもしれません。しかし、それを乗り越えた先には、他のツールでは味わえない、自分だけの知識ベースと自由に対話できる素晴らしい体験が待っています。

さあ、あなたも今日から、Obsidian Copilotという最強の副操縦士と共に、知的な冒険の旅に出かけてみませんか？まずは無料のOllama連携から、ぜひその第一歩を踏み出してみてください。