ObsidianでCopilotを現場で使い倒すVault設計術

Obsidian Copilotを「入れただけ」にしているあいだ、あなたのVaultでは静かに損失が積み上がっている。ノート同士の関係が見えないままAIに丸投げされた議事録、誰も読み返さない日報、どこまで学習させてよいか曖昧な社内メモ。表面上は便利になったように見えて、意思決定の速度も精度も、大して変わっていないはずだ。

多くの解説は「Obsidian Copilotの使い方」「おすすめ設定」で終わる。しかし現場で止まるポイントはそこではない。
止まるのは、次のようなところだ。

• Obsidian Copilotが、他のAIプラグインとどこで決定的に違うのか判断できない
• 何をVault QAに読ませて、どこから先を絶対に見せないかの線引きがない
• ローカルLLMとクラウドLLM、どちらを選んでも情シス・セキュリティ部門で差し戻される
• 「AIの精度が悪い」と感じているが、Vault設計を疑う視点がない
• 導入したのに、チームメンバーが誰も日常業務で使わない

つまり、問題はCopilotではなく、Vaultと運用の設計にある。
本記事はそこにだけフォーカスする。機能カタログではなく、「なぜ現場で回らないのか」と「どう組み替えれば回るのか」を、セカンドブレイン志向の個人ユーザーと、情報システム・DX担当の双方が使えるレベルまで分解する。

このガイドで扱うのは、Smart Composerなど他プラグインとの違いを見抜く視点、1ノート1トピックとタグ・YAML・リンク設計の実務、クラウドLLMとローカルLLMとハイブリッドの現実的な選び方、日報・議事録・Webクリップのワークフロー事例、さらに多くの解説が触れない権限・ログ・退職者データの扱いだ。
ここまで押さえれば、「とりあえず全部AIに聞く」運用から脱却し、Obsidian Copilotを、自分とチームの思考速度を底上げする“専属レイヤー”として機能させられる。

この記事全体で手に入るものを、先に整理しておく。

ここから先は、インストール手順や表面的な機能紹介ではなく、「ObsidianでCopilotを現場で使い倒すVault設計術」を、具体的な失敗例とその修正プロセス込みで解体していく。読まない場合に生じるのは、新しいプラグインを試しては捨てるサイクルの延長だ。読み進めれば、今のVaultをそのまま資産に変える設計図が手に入る。

「Obsidian Copilotって結局なにが違うの？」を5分で見抜くプロの視点

「Copilot入れたけど、ただのChatGPT窓としてしか使われてない」
そんなVaultを何十個も見てきたが、共通しているのはプラグインの問題ではなく“ノートの扱い方”が止まっていることだ。

Obsidian Copilotは、「ノートアプリにAIが付いた道具」ではない。
“Vaultそのものを、質問可能な知識ベースに変える仕組み”だと捉えないと、本来の力はまったく出てこない。

ここから先は、Obsidian歴1年以上の個人ユーザー、情シス・DX担当、他AIプラグインからの乗り換え組が、5分で「向き・不向き」を見抜くためのチェックポイントだけを凝縮していく。

Obsidian Copilotが“ただのChatGPT窓”で終わらない理由

Copilotを触り慣れた人ほど、最初に見るのはUIではなく「どこまでVaultを前提に会話できるか」だ。

ポイントは3つある。

• Vault単位でのQA（Vault QA）

  • 「このVaultの中だけを前提に答えて」と指定できる
  • つまり、Webの知識ではなく、自分やチームのノートを“事実として扱わせる”スイッチになる

• ノート構造とリンクをAIが参照できる設計

  • バラバラのメモではなく、「1ノート1トピック」「リンク」「タグ」「YAML」などの関係性を踏まえた回答がしやすくなる
  • ChatGPTタブにコピペする運用では、この関係性が全部ゼロリセットされる

• 日常ワークフローとの近さ

  • 日報、議事録、仕様メモなど、「すでにObsidianに入っているノート」をそのまま会話の土台にできる
  • 別ツールに貼り直さないだけで、現場の“摩擦”がかなり減る

要するに、Copilotの本質は「プロンプトの工夫」ではなく「VaultをAIに読ませた状態を標準にする」ことにある。
ここが腹落ちしていないと、「ChatGPTでもできるよね」で終わりがちだ。

Smart Composerなど他AIプラグインとどこで決定的に分かれるか

現場の会話でよく出る比較ポイントを、机上の機能表ではなく“運用目線”の軸だけに絞るとこうなる。

特に、他AIプラグインから乗り換え検討している人が見落としやすいのはここ。

• 既にSmart Composerで「AIに文章を書かせる」文化があるチーム

  → Copilotは「書かせる」ではなく「聞き出す」側のAIとして導入する方が噛み合いやすい

• すでに社内でChatGPT Enterpriseを使っている組織

  → Copilotは「Vaultの窓口」と割り切り、モデル側は社内標準に寄せる設計が現実的

出力の質だけで比較すると、どれも大差なく見える。
運用コストと権限設計まで視野に入れたとき、Copilotは“組織に乗せやすいAI窓口”かどうかが勝負どころになる。

「Vault QA」がハマる人・全く刺さらない人の境界線

Vault QAは、刺さる人には「もうブラウザ検索に戻れない」レベルでハマるが、刺さらない人には「ふつうの検索でよくない？」で終わる。違いはシンプルだ。

現場でよくあるのは、情シス・DX担当だけがVault QAの価値を理解していて、利用者側はピンときていないパターンだ。

このギャップがあると、次のようなすれ違いが起きる。

• 導入側

  「Vault QAを入れたから、ノートを聞けばすぐ答えが出るはず」

• 利用側

  「どのノートをどこまでAIが見てるのか分からないので怖い」
  「タグも構造もバラバラだから、AIに聞くより自分で探した方が早い」

この溝を埋める第一歩は、「どのフォルダ・タグのノートをVault QA対象にするか」を先に宣言してしまうことだ。

• 個人ユーザーなら

  • 01_inboxは対象外
  • 10_Projectsと20_KnowledgeだけをQA対象にする

• チーム利用なら

  • meeting/とmanual/はQA対象
  • personal/やHR/は絶対に対象外

こうした“線引き”を明文化しておくと、Vault QAは「なんとなく便利そうな謎の機能」から「どのノートに聞けばいいか分かる対話窓口」へと一気に化ける。

まずここで9割つまずく：Copilot導入前に決めておくべき3つのルール

Obsidian Copilotは「入れた瞬間賢くなる魔法」ではなく、「ノート運用のクセを全部増幅する拡声器」です。Vault設計が雑なままスイッチを入れると、カオスも一緒に増幅されます。この章の3ルールを決めてから導入したチームは、その後の運用トラブルが明確に減っていました。

何をAIに見せてよくて、どこから先は絶対に出さないのか

最初に決めるべきは「モデル選定」ではなく、「AIに触らせていいノートの線引き」です。現場で揉めるのは技術ではなく、情報の境界です。

よく使われる区分は次の3レイヤーです。

実務では、次の3点を「Copilot導入ポリシー」として文章化しておくと、情シスレビューでも突っ込まれにくくなります。

• AIに見せてよいノートの条件

• 絶対に含めてはいけない情報の具体例

• 誤って入れたときの削除手順（退職者データを含む）

ここを曖昧にしたまま「ローカルLLMだから大丈夫」と押し切ると、後からログ確認や監査対応で確実に詰まります。

1ノート1トピック＋最低限のタグ設計がないと起こる“典型トラブル”

CopilotのVault QAは、ノート構造がきれいな人には最高のアシスタントになりますが、「なんでも1ファイルに突っ込む派」にはかなり厳しいです。

ありがちな失敗パターンはこの3つです。

• 1ファイルに日報1年分＋議事録＋アイデアがごちゃ混ぜ

• タグなし、YAMLなし、リンクもほぼゼロ

• フォルダ名だけで意味を伝えようとしている

この状態で「昨日決まった仕様だけまとめて」とCopilotに投げると、意図とズレた要約が量産されます。AIの精度ではなく、ノートの粒度が原因です。

最低限のルールはシンプルです。

• 1ノート1トピック（1ミーティング1ノート、1日1日報）

• タグは用途ベースで5〜10個に絞る

  • 例: #日報 #議事録 #仕様 #アイデア #顧客A

• YAMLでメタ情報を固定

  • 例: type: meeting project: x status: draft

この3つを守るだけで、Vault QAの回答の「的中率」が体感レベルで変わります。プロンプトをいじる前に、ノート構造のリファクタリングから手を付けた方がコスパが高い場面がほとんどです。

「とりあえず全部AIに聞く」運用が破綻するまでのタイムライン

導入直後に起きがちなのが、「全部Copilotに聞けばいいムード」が広がるパターンです。便利に見えますが、そのまま進むと次のような崩壊コースをたどります。

• 1週目：感動フェーズ

  • 日報の要約も、議事録の整理も、Webクリップの要約もCopilot任せ。
  • 「AI優秀じゃん」とチームのテンションが上がる。

• 2〜3週目：違和感フェーズ

  • 要約内容と実際の決定事項が微妙にズレる。
  • 同じ質問でも、聞く人やタイミングで回答がバラバラ。

• 1〜2か月目：不信フェーズ

  • 「Copilotの回答は一応参考程度」という空気になる。
  • 誰もVault QAを開かず、単なる翻訳・要約ツールとしてしか使われなくなる。

破綻を防ぐには、「全部AIに聞く」のではなく、「AIに聞いてよいこと／ダメなこと」をルールにしておくのが有効です。

ポイントは、「Copilotの回答をそのまま公式記録にしない」ことです。必ず人間が最終チェックする前提にしておくと、AI依存による炎上を避けやすくなります。

この3つのルールは、Obsidian歴1年以上の個人ユーザーにも、情シス・DX担当にも共通する土台です。ここを言語化してからCopilotの設定に入ると、後工程のチューニングが段違いに楽になります。

クラウドLLMかローカルLLMか？悩む人のための“3問チェックシート”

「Obsidian Copilotを入れたはいいけど、モデル選定で一歩目から止まる」——現場で一番よく見る詰まりどころがここです。
ObsidianやSmart Composerを渡り歩いたエンジニアでも、この設計を外すとVault全体が“中途半端なAIお試し環境”で止まります。

まずは、次の3問から逆算してください。

1. このVaultで扱う情報の“最高機密レベル”はどこまでか？
2. Copilotを叩く頻度は「日常の作業そのもの」か「たまの調査補助」か？
3. セキュリティレビューで説明できる運用ルールを、誰がメンテするのか？

この3問に答えれば、「クラウドLLM一択」「ローカルLLM（ollama）優先」「ハイブリッド構成」がほぼ自動的に見えてきます。

セキュリティレビューで必ず聞かれることは、モデル性能ではない

情シス・DX担当がCopilotを社内展開しようとした瞬間、必ず聞かれるのはベンチマークではなく“運用の線引き”です。代表的な質問は次の3つに集約されます。

• ログと履歴

  • AIへのプロンプト・ノート内容はどこに保存されるか
  • SaaS側・Obsidian側・ローカルファイルのどこまでログが残るか

• データの消し方

  • 退職者のVaultやノートがモデル学習やインデックスに残らない設計か
  • 削除依頼が来たときに「どのストレージを誰が消すのか」が決まっているか

• 閲覧範囲の制御

  • CopilotのVault QAが参照できるフォルダ/タグの境界線
  • 「絶対にAIに出さないノート」のルールと実装（タグ/YAML/フォルダ）

ここでつまずく組織は、モデルの種類ばかり議論して「どのノートをAIに見せないか」を決めていないことが多いです。
Obsidianだからこそ、YAMLフラグやタグで「AI対象/非対象」を明示し、Copilotの設定と合わせて説明できる状態にしておくと、レビューが一気に通りやすくなります。

「頻度×機密度×コスト」で決めるハイブリッド構成の考え方

クラウドかローカルかで悩むより、ユースケースごとに“レーン分け”する発想が現場ではうまくいきます。よく使われる判断軸を整理すると、次の表になります。

これを組み合わせると、多くのVaultは次のパターンに落ち着きます。

• クラウドLLM向き

  • 頻度: 中〜高
  • 機密度: 低〜中
  • 例: Webクリップの要約、技術記事の翻訳、Smart Composer的なドラフト生成

• ローカルLLM（ollamaなど）向き

  • 頻度: 中
  • 機密度: 高
  • 例: 社内議事録の要約、ナレッジベースへのVault QA、顧客情報に紐づくノート検索

• ハイブリッド構成がハマるゾーン

  • 「機密度でレーンを分ける」か「処理の種類で分ける」

ハイブリッドの典型パターンは次の通りです。

• パターンA：処理別で分ける

  • 要約・翻訳・文章生成 → クラウドLLM（GPT系や商用API）
  • RAG（Vault QA）・社内固有用語の問い合わせ → ローカルLLM（ollama）

• パターンB：フォルダ/タグで分ける

  • /public, #web-clip → クラウド
  • /internal, #secret → ローカル

Obsidian Copilotは、このレーン分けをVault単位ではなく「プロンプト単位・チャット単位」で切り替えられる設計にしておくと、個人ユーザーもチームも運用コストを抑えつつ柔軟に使い分けできます。

Ollama連携で想定外によく起きるボトルネックと回避策

「ローカルだから安全」と勢いでollama連携に振り切ると、現場では別の壁にぶつかります。多いのは、性能ではなく運用とリソースのボトルネックです。

よくある詰まりどころと対策を整理します。

• 1. モデルサイズとネットワーク

  • ボトルネック: 1モデル数GBのダウンロードでVPNや社内回線がパンク
  • 回避策:
    • モデルは情シス/DX担当が一括管理して配布
    • 個人PCごとの勝手なモデル追加を禁止する運用ルールを明文化

• 2. マシン性能のばらつき

  • ボトルネック: エンジニアは快適でも、事務PCではCopilot応答に30秒かかる
  • 回避策:
    • ollamaサーバを1台立て、ObsidianからはAPIアクセスに統一
    • 「ローカルLLM」と言いつつ、実態は社内LAN内のマイクロサービスに寄せる

• 3. モデル更新の“名もなき当番問題”

  • ボトルネック: 誰もモデル更新を担当せず、古いモデル+古いナレッジで回答し続ける
  • 回避策:
    • 「モデル更新」「インデックス再構築」を運用タスクとしてチケット化
    • 月1でCopilotの回答品質をレビューする時間を決め、ペルソナごとのフィードバックを拾う

特に、Vault QAをローカルLLMで回す場合、ノート構造と用語の統一ルールがないと“精度が悪い”と誤解されるケースが目立ちます。
モデルのせいにする前に、「1ノート1トピック」「タグとYAMLでドメイン情報をきちんと埋める」「Webクリップを1ノートに詰め込まない」といった基礎設計を整えることが、Obsidian Copilot×ollama構成を戦力化する近道になります。

日報・議事録・Webクリップ…現場で本当に使われているCopilotワークフロー集

「ObsidianにCopilotを入れたのに、ノートが賢くならない」原因のほとんどは、ワークフロー設計ゼロのままAIだけ盛った状態にある。ここでは、実際の現場で頻出する3シーンを、壊れた運用→立て直しの順で分解する。

日報：テンプレなしで始めて破綻したチームがやり直したテンプレ設計

ありがちな崩壊パターンは「各自が好きに書く日報＋Vault QAで検索」。CopilotはLLMとしては優秀でも、書き方が毎回バラバラだと“学習できない上司”と同じ状態になる。

そこで効いたのが、ObsidianノートのYAML＋見出しテンプレを固定した運用。

例:

• YAML: date, project, mood, work_hours, tags

• 見出し: # 今日やったこと # 明日やること # 詰まりポイント

このテンプレを前提に、Vault QAにこう聞く。

• 「今週のproject: alphaの詰まりポイントだけを箇条書きに」

• 「ここ1カ月のmood: badだった日の共通点を要約」

日報テンプレを固定してからは、Copilotのプロンプトも定型化→ショートカット登録できるため、毎日の作業コストも下がる。

下記のような粒度を決めておくとブレが減る。

議事録：AI要約を“公式記録”にして炎上しかけたケーススタディ

会議音声を文字起こし→Obsidianノート→Copilotで要約、という流れ自体は強い。ただ、AI要約をそのまま公式議事録にするとほぼ確実に揉める。

よくある失敗はこの3つ。

• 決定事項と「検討しただけの案」が混ざる

• 発言者ごとのニュアンスが消える

• 期限・担当がぼやける

安全に回しているチームは、ノート構造をこう分けている。

• 元テキスト: /minutes/2025-01-08-raw.md

• 人間が軽く整えた版: /minutes/2025-01-08-edit.md

• Copilot要約専用: /minutes/2025-01-08-summary.md

Copilotには、edit版を元に次のような指示だけをする。

• 「決定事項」「TODO」「未決事項」の3ブロックに再整理

• 各TODOに owner と due をYAMLとして付与

“要約はドラフト、人間のチェック後に公式化”をルールにすることで、AI起点の炎上を防げる。

Webクリップ：1ノートに全部貼る人がハマる「要約が薄い問題」の原因

ObsidianのWebクリッププラグイン＋Copilotは相性が良いが、よく見るのが「web-clip.md」にURLと本文をただ積み上げる」運用。この状態でVault QAに聞くと、要約が常にフワッとしたものになる。

原因はシンプルで、ノート1件あたりのトピックが多すぎて、LLMが「どこに焦点を当てればいいか」判断できないから。

現場で改善できたパターンは、この3ステップだった。

1. クリップ単位でノートを分ける（1URL = 1ノート）
2. YAMLに source, intent（なぜ保存したか）を必須にする
3. クリップ時点で「3行だけ自分のメモ」を先頭に書く

Copilotには、意図を踏まえたプロンプトを投げる。

• 悪い例: 「このノート要約して」

• 良い例: 「intent: 調査: LLM推論コスト削減 を前提に、このWeb記事から“コストに直結するポイントだけ”3つ抽出して」

Webクリップは量より“なぜその情報を自分の知識ベースに入れるのか”のラベル付けが勝負どころ。ここまで設計すると、Obsidian Copilotは初めて「ただの検索窓」から「知識を再編集する相棒」に変わる。

「AIの精度が悪い」の9割はノート側にある：Vault設計のリアルな勘所

Obsidian Copilotの出力がおかしいとき、犯人扱いされるのはLLMやプロンプトだが、現場を見ていると原因の9割は「Vaultの情報設計ミス」に落ち着く。Obsidianは単なるメモ帳ではなく、LLMに食べさせるための知識データベースエンジンだと捉えた瞬間から、Copilotの精度は一段跳ねる。

Copilotを「チャット窓」から「知識を再利用するためのEngine」に変えるカギは、長文の分割ルール、タグ・YAML・リンクの設計、そして用語の統一だ。

長文ノートをそのまま投げると起きる“意味の抜け落ち”現象

議事録や調査メモを1ファイルに長文で突っ込んで、Copilotに要約させると「浅い」「ポイントがずれる」という声が一気に増える。これはモデル性能よりも文脈の粒度が粗すぎることが原因になりやすい。

よくあるパターンは次の3つ。

• 1ノートに複数プロジェクトの話題が混在

• 決定事項・TODO・議論ログが同じ本文にベタ書き

• 日付や担当者がプレーンテキストだけで埋もれている

Copilotは「どの塊が重要か」をノート構造から推測しているため、塊が曖昧だと要約も曖昧になる。そこで効くのが、LLM視点でのチャンク設計だ。

• 1ノート1トピックを徹底（案件ごと・会議ごと・調査テーマごと）

• 各セクションを見出しで明示（# 決定事項 # 議論メモ など）

• YAMLでメタ情報を分離（日時、参加者、プロジェクトID）

Copilotに「このVaultから決定事項だけ抽出して」と投げたとき、YAMLと見出しがきれいに揃っているVaultでは、追加プロンプト無しで精度が上がる。プロンプトを盛る前に、文章の“切り身”を整える方がROIが高い。

フォルダより先に決めるべきは、タグとYAMLとリンクのルール

フォルダ構成を完璧にしようとして迷走するチームは多いが、CopilotとLLM連携を前提にするなら、先に決めるべきはタグ・YAML・内部リンクの3点セットだ。フォルダは「保管場所」、タグ/YAML/リンクは「意味付け」であり、AIは後者を強く参照する。

代表的な設計の違いを整理するとこうなる。

Obsidian CopilotでVault QAを活用する場合、次の3つを最低ラインとすると、モデル切替（クラウドLLM/ollamaのローカルLLM）をしても安定しやすい。

• YAMLにtype project status程度は必ず持たせる

• タグは「ドメイン用語」と「状態」を分ける（#請求書と#WIPのように）

• キー概念には必ず内部リンクを張る（顧客名、プロダクト名など）

これだけで「このノートは何を表しているのか」「どのノートと一緒に読むべきか」をCopilotが推測しやすくなる。Vault設計はLLMの前処理だと割り切ると、どこに投資すべきかが一気にクリアになる。

プロンプトより重要な「用語の統一」とグロッサリーの作り方

複数人でVaultを使い始めると、Copilotの回答がブレ始める定番原因が用語のバラつきだ。例えば、同じ概念を「顧客」「クライアント」「カスタマー」と人ごとに書いてしまうと、LLMは似た概念として扱いつつも、微妙に意味を混在させる。

このブレを止める一番コスパの良い方法が、Vault内にグロッサリーノートを1枚作ることだ。

• ファイル名例: 00_Glossary 00_用語集

• YAMLにtype: glossaryを付与

• 行構成を「用語 / 定義 / 使用例 / 禁止ワード」で揃える

Copilot連携で効かせるコツは、単なる一覧で終わらせず、「この用語を使う／この言い換えはしない」を明示することにある。

• 顧客: 請求・契約が発生する相手。文書内では「顧客」で統一。

• 禁止ワード: クライアント、カスタマー

こうしておくと、Vault QAやSmart Composer系の生成でも、Copilotがグロッサリーを参照しながら文体と単語を揃えてくれる。プロンプトで毎回「顧客という語で統一して」と書くよりも、1枚のグロッサリーを育てる方が長期的に圧倒的に安い。

Obsidian Copilotを本気で活用したいなら、LLMのモデル比較より先に、「長文の切り方」「メタ情報の持たせ方」「用語の縛り方」を見直した方が、精度もチームの納得感も一気に改善する。Vault設計は、AI時代の設計図そのものだ。

他社の解説が触れない“運用の裏側”：権限・ログ・退職者データの扱い

Obsidian Copilotは「入れた瞬間が一番安全」で、そこから運用ルールをサボるほど危険度がじわじわ上がるツールだ。ローカルLLMだろうがクラウドだろうが、Vault設計と権限の線引きをミスると、一部の詳しい人だけが得して、組織としてはリスクだけ抱える構図になる。

「ローカルだから安全」は本当か？現場で問題になるのはここ

「ローカルLLM＋Ollamaで完結しているから大丈夫」と言い切れるケースは実は少ない。リスクはネットワークよりも人の動きとファイルの散らばり方から生まれる。

代表的な“勘違いポイント”を整理するとこうなる。

Copilotは「どのノートをLLMに渡すか」を柔軟に制御できる一方、初期設定のままだと“全部見える状態”になりがちだ。情シスやDX担当の目線では、次を必ず事前に決めておきたい。

• Copilotが参照してよいフォルダ

• LLMへ送信してよいファイル種別（PDF・画像・ログなど）

• ログの保存期間と閲覧権限

• BYOD端末・自宅PCでの利用可否

ここを曖昧にしたままPoCを始めると、セキュリティレビューで「設計からやり直し」と止められるパターンが非常に多い。

権限設計をサボると、なぜ一部の“詳しい人しか使えないツール”になるのか

Obsidian Copilotは「誰でも使える」のではなく、権限を整理した人ほど得をするツールだ。逆に権限設計を放置すると、Obsidian歴1年以上のパワーユーザーだけがVault QAやSmart Composer的な高度な使い方を享受し、他メンバーは「怖くて触れない」状態になる。

よくある崩壊パターンを分解すると、原因はプロンプトではなく権限と構造にある。

避けるための最低ラインは次の3点だ。

• 読み取り専用Vaultの分離

  公式ドキュメント・手順書・ナレッジだけを集めた「Copilot参照専用Vault」を用意する。編集は限られたメンバー、閲覧は全員、と割り切る。

• 役割ベースのCopilot利用ルール

  「情シスは設定変更OK」「一般ユーザーはプロンプト利用のみ」など、操作範囲をロールで明文化する。

• ノート所有者の明示（YAMLや命名ルール）

  Copilot経由で誤った情報が出たとき、「誰に確認すればいいか」が1クリックで分かる状態にする。

この3つを押さえるだけで、「詳しい人だけのツール」から「組織の知識インフラ」に一段階引き上げられる。

退職・異動・部署再編…Copilot導入後に必ず来るイベントへの備え方

Copilotの運用で一番後回しにされるのが、人が動いたときの処理フローだ。退職・異動のたびに「このノート、誰のVaultにあったんだっけ？」と探し回るようでは、AIどころか基本の情報管理でつまずいている状態になる。

事前に決めておきたいのは次の3レイヤーだ。

• アカウント・端末レベル

  • 退職当日までにObsidianアカウントとCopilot APIキーを必ず無効化
  • 私物PCに残ったVaultコピーの扱いを就業規則で明示

• Vault・フォルダレベル

  • 個人Vault内の「組織に残すべきノート」の移管先（チームVault）を決めておく
  • フォルダ命名で所属部署を一発で判別できるようにする

• ノート・ログレベル

  • 退職者が所有していたノートの「新しい責任者」をYAMLやリンクで更新
  • Copilotとのやりとりログの保存期間と削除ポリシーをドキュメント化

とくに、Vault QAでよく参照される「手順書」「設計メモ」「運用ノート」が退職者の個人フォルダに置きっぱなしになると、AIは答えるのに人間が誰も責任を取れない危険な状態になる。

Obsidian Copilotを安全に回したいなら、「導入マニュアル」より先に、この3イベントのチェックリストを作っておく方がよほど費用対効果が高い。

相談LINEを再現：「Copilot入れたのに誰も使ってくれません」の解体ショー

実際によくあるやり取りを分解して見える“本当の詰まりどころ”

まずは、現場で本当に飛んできそうなLINEを一度そのまま浴びてみる。

「情シスさん、Obsidian Copilot入れてみたんですが、誰も使ってくれません…」
「プロンプト例ください」「おすすめ設定ありますか？」

このあと、だいたい次のような会話が続くことが多い。

• Copilot側のモデルはGPT-4oか、ローカルLLM（ollama）か

• Vault QAは有効にしているが、欲しいノートが出てこない

• チームメンバーは「普通に検索したほうが早い」と言っている

ここでやり取りを一段抽象度を上げて分解すると、詰まっているポイントはだいたい3つに集約される。

1. ノート構造がAI前提になっていない

   • 1ノートに日報も議事録もWebクリップも混在
   • フォルダは部署名ベース、タグもYAMLもほぼ空

2. 「どこまでAIに見せていいか」の線が曖昧

   • 個人メモと公式ドキュメントが同じVault
   • 情報の機密度ごとのルールがないため、怖くて触れない層が出る

3. Copilotの役割が“検索の代わり”で止まっている

   • Smart Composer的な文章生成ツールと同列に見られている
   • 「これで何の作業を短縮するか」が定義されていない

つまり、「誰も使ってくれない」の正体はプロンプト不足ではなく、Vault設計と運用方針の不在であることが多い。

「設定教えてください」という相談の8割が設定ではなく運用設計の問題

問い合わせの入り口はたいてい「設定」です。ただ、ヒアリングを進めると、話の重心はほぼ確実に運用設計へずれていく。

よくあるパターンを整理するとこうなる。

設定をいじる前に、最低限ここまでは言語化しておくと、Copilotが一気に“現場の味方”に変わる。

• 「Copilotに任せる作業」を3つだけ決める

  例：日報の要約、議事録のアクション抽出、Webクリップの要約

• その3つの作業ごとにテンプレノートを用意する

  1ノート1トピック＋共通のYAMLキー（date, type, projectなど）

• AIに見せていいVaultとNGなVaultを分ける

  機密度ベースでVaultを分割し、「Copilot用Vault」を明示する

この3点が固まっていない状態で設定だけ詰めても、“詳しい数人だけがなんとなく使っている謎ツール”で終わりやすい。

プロが返信するときに必ず聞く3つの質問

現場で返事を書くとき、最初にプロンプト例は送らない。その前に、ほぼ必ずこの3問を投げる。

1. 「Copilotで、どの作業時間を削りたいですか？」

   • 日報作成なのか、議事録整形なのか、仕様書ドラフトなのか
   • ここが曖昧なままだと、「なんとなく便利」以上には絶対伸びない

2. 「その作業用のノートは、どこに・どの形式で溜まっていますか？」

   • フォルダ名、ファイル名ルール、YAML、タグの有無を確認
   • 1ノート1トピックになっていなければ、まずそこから直す

3. 「AIに絶対見せたくないノートは、どこにまとまっていますか？」

   • 個人メモ、評価情報、人事系データの扱いを必ず確認
   • ローカルLLM＋Obsidianでも、Vault設計を誤ると情報漏えいの温床になる

この3問に答えてもらうと、「Copilot入れたのに誰も使わない」が次のどれなのかが見えてくる。

• 使えないのではなく、怖くて触れない

• 使えるが、どこで使うかが決まっていない

• そもそも、ノートがAIに読める形で整理されていない

ここまで来てやっと、モデル選定（GPT Plusかollamaか）、Vault QAの設定、Smart Composer系との併用といった技術的な話に触れる意味が出てくる。

Obsidian Copilotを「すごいAIプラグイン」から「チームの作業フローに組み込まれた道具」に変えたいなら、最初の一通目の返信で、プロはこの3問から始める。

それでも迷う人へ：ペルソナ別・Obsidian Copilotの“引き際と押しどき”

個人ユーザー：ChatGPTタブから卒業するか、そのままでいくかの判断基準

個人利用の判断は、「質問する場所」ではなく「知識を積み上げる場所」をどこに置くかで決めると迷いが消えます。

Copilotに踏み出すタイミング

• 自作テンプレ（日報・ブログ・技術メモ）の下書きを毎日AIに頼んでいる

• Webクリップを「あとで読む箱」で終わらせず、要約やタグ整理まで自動化したい

• LLMに聞く内容の7割が「自分のノートを踏まえた回答」になってきた

引き際のサイン

• ノート構造が固まっておらず、1ノートに話題が混在している

• Obsidianをタスク管理ツールとしてしか使っていない

• Vault QAより、ブラウザでのその場検索の方が速いと感じる

この三つが揃っているなら、ChatGPTタブ＋シンプルなWebツールの方が財布にも時間にも優しい。

チーム利用：スプレッドシート勢とどう折り合いをつけるか

チーム導入で揉めるのは、「ノート派」と「スプレッドシート派」の文化衝突です。Copilotを押し通すか、静かに撤退するかは次のポイントが境目です。

• スプレッドシートが既に「事実データの唯一の正本」になっている

• 会議の議事録がObsidianではなく、ドキュメントサービスに集約されている

• メンバーの半数以上がObsidianを日常的に開いていない

この状態でCopilot導入をゴリ押しすると、「詳しい数人だけが得をするツール」になります。

逆に押しどきはここです。

• 要約・翻訳・ドラフト生成といったLLM作業を、毎回ブラウザでやっていて非効率

• プロジェクトごとのナレッジがチャットとファイル添付に散っている

• Smart Composerや他AIプラグインを使っているが、Vault QA連携まで踏み込めていない

折り合いをつけるなら、「スプレッドシートは事実の表」「Obsidianは議論と背景のノート」と役割を分け、Copilotは後者にだけかませる。数式と集計はスプレッドシート、文脈と意思決定ログはVaultという切り分けにすると、抵抗が一気に減る。

情シス・DX担当：PoCで見ておくべき“3つの赤信号”と撤退ライン

情シス・DX担当がPoCで見落とすと後で炎上するのは、モデル性能ではなく運用の赤信号です。

赤信号1：ログと権限の質問が出てこない

• 「どのノートをCopilotに見せないか」が誰も決められない

• 退職者のVaultアクセスとローカルLLMキャッシュ削除の手順がない

赤信号2：ノート構造の責任者が不在

• Vault設計を誰もオーナーシップを持たず、プロンプト調整だけが話題になる

• 日報・議事録・Webクリップのテンプレがバラバラで、LLMが学習しづらい構造になっている

赤信号3：インフラだけが先走る

• Ollama連携やオンプレLLMの話は盛り上がるが、「誰がモデル更新をいつ確認するか」が決まっていない

• PoCなのに、早期から全社展開前提のサーバーサイズだけ議論されている

この赤信号が2つ以上そろったら、PoCは「見送り」か「範囲縮小」が健全です。逆に、Vault設計オーナーと情シスが同じテーブルでタグ・YAML・権限を話し始めた瞬間が、本当の押しどきになります。

執筆者紹介

主要領域はObsidian CopilotとVault設計、クラウド／ローカルLLM運用の境界整理。本記事では、機能紹介ではなく失敗パターンと運用設計に軸足を置き、セカンドブレイン志向の個人ユーザーと情シス・DX担当が「現場で本当に回るノート構造・権限設計・ワークフロー」を自力で組めるようになることだけを目的に、判断基準と具体的な設計プロセスを体系化している。