～イントロ～

調べる・まとめる・保存する。
あなた専用の知識が毎日育つローカルAI

情報が全部バラバラで、あとから探せない 調べた記事も、分析結果も、AIとの会話も、その場限りで消えていく。そんな悩みを、Obsidianという一つの場所へ自動で積み上げることで解決します。
ChatGPTに機密情報や個人の日記を入れるのが不安 クラウドには一切送らない。完全オフライン・完全無料。自分のPCの中だけで完結する環境です。
機能が多すぎて、何から使えばいいかわからない 本システムでは、副業初心者＋ビジネスユーザーに本当に必要な機能だけを残しました。迷う要素を、あらかじめ削ってあります。
記事を書くたびに文体がブレる、ターゲットがぼやける 「私」とターゲットの機能で解決します。詳しくは「使い方編」で。
PC内に眠っている過去のメモを、活かせていない ゲットエクスプローラーという機能。Windowsのエクスプローラーで選んだファイルを、ワンボタンで知識ベースへ運びます。

情報を増やすことより、今ある情報を整理すること。これが、この環境の軸にある考え方です。最初の一歩は才能ではなく、情報を整理することから始まります。

普段話すような日本語でお願いするだけ。「調べる→考える→保存する→次に活かす」という流れが、この環境ひとつで完結します。

提案書作成が3時間から30分になった理由

－過去の自分をAIで呼び出す仕事術－

なぜ毎回、提案書をゼロから書いてしまうのか

新しい案件の相談が来るたびに、提案書作成に丸一日近く溶かしていた時期がありました。
過去に似たような案件を何度もこなしてきたはずなのに、いざパソコンに向かうと、また白紙のページから書き始めてしまう。
「あの時の提案書、どこに保存したっけ」と、フォルダを一つひとつ開いて探し回る。ようやく見つけても、今回の案件とは条件が微妙に違うので、結局は一から書き直す。
そんなことを繰り返しているうちに、気づけば提案書1本に3時間以上かかるのが当たり前になっていました。
これは決して、経験が足りないからではありません。
むしろ経験は積み重なっているのに、その経験を呼び出す手段がなかっただけです。
過去の提案書、見積書、契約書。これらはパソコンの中に確かに存在しているのに、必要なときに引っ張り出せない。宝の持ち腐れという言葉がありますが、まさにその状態でした。

契約書をクラウドAIに貼り付けられない、その気持ちは正しい

「ChatGPTに過去の提案書を読み込ませれば早いのでは」
そう思ったことがある方も多いと思います。私自身もそう考えました。
けれど、実際にクライアントとの契約書や見積もり金額をコピーして貼り付けようとすると、指が止まります。
取引先の社名、金額、契約条件。これらを外部のサーバーに送ることに、なんとなく抵抗を感じてしまう。
この感覚は、決して大げさでも、時代遅れでもありません。
秘密保持義務がある契約であればなおさら、技術的な安心と契約上の要件は別問題です。「クラウドに送らなければ大丈夫」という単純な話ではなく、業種によっては個人情報保護や守秘義務の観点から、そもそも外部送信自体を避けるべき情報が存在します。
だからこそ、「便利だけど、なんとなく怖い」で終わらせず、その違和感を正しく扱う方法を考える必要があります。

AIは「新しく書く道具」ではなく「過去の自分を呼び出す道具」

ここで、考え方を一つ変えてみます。
AIを「新しい文章をゼロから生成させる道具」として使うのではなく、「自分が過去に作った資産を、必要なときに呼び出す道具」として使う、という発想です。
過去に書いた提案書、見積書、クライアントとのやり取り。これらを自分のパソコンの中だけで動くAIに読み込ませておけば、外部に送ることなく、「似た案件の提案書を出して」と話しかけるだけで、必要な情報を引っ張り出せるようになります。
新しく書くのではなく、思い出す。ゼロから作るのではなく、過去の自分と一緒に作る。
この発想に変えてから、提案書にかかる時間は3時間から30分ほどに縮まりました。
減ったのは時間だけではありません。「今回はどう書けばいいんだっけ」と毎回悩んでいたストレスも、一緒になくなりました。

～本編～

server.js・research-worker.js の2ファイルで動く「obsidian-researcher」を、Windows環境でゼロから動かし、実際に使いこなすまでの手順をまとめたものです。

この手順書で手に入るもの
あなたが日本語で指示を出すだけで、以下の4つの実戦機能がPC内で一気通貫で動きます。

Webからの自動スクレイピング
音声・動画の自動文字起こし
AIとの壁打ちログをObsidianへMarkdownで自動保存
蓄積されたデータから、刺さる販売文章を自動生成
私（あなた自身の文章特徴）ターゲット（悩みのある人等、複数可）
による自分らしい話し方でターゲットに刺さる言葉が出てきます。

前半（Step0〜Step10）は環境構築、後半（Step11〜）は実際の使い方の解説です。

ターミナル（PowerShell 7）のコマンドだけでインストールできるところは、できる限りコマンドで進めます。

LM StudioとObsidianは一番最後にインストールします。先に土台（Node.js・Python・各種ライブラリ）を整えてから入れたほうが、トラブルが起きにくいためです。

用意するもの

Windows 10 / 11（winget が使えるバージョン）
server.js
research-worker.js（server.jsと同じフォルダに置く必要があります）
第１２世代以降のインテルCPU＋3060以降8㎇以上のGPUできれば、
5060Ti（16㎇）、メインメモリDDR5 32GB以上を推奨
（16GBでも動くことは動きます。）
（一応GPU無しのマシンでも動きますが動作が非常に遅いです。）

環境構築編

Step0：PowerShell 7へのアップデート（文字化け対策）

Windows標準の「Windows PowerShell」（5.1）は、既定の文字コードがShift-JIS系（CP932）のままになっており、server.jsが出力する日本語（【成功】【エラー】などのメッセージ）が文字化けしたり、JSONのやり取りが壊れたりする原因になります。

先に「PowerShell 7」（既定でUTF-8を使う新しいバージョン）を入れておきます。

0-1. 今入っているPowerShellを開く

スタートメニューで「PowerShell」と検索
「管理者として実行」をクリック

0-2. PowerShell 7のインストール

winget install --id Microsoft.PowerShell --source winget

0-3. PowerShell 7に切り替える

インストール後、今開いているウィンドウは一度閉じます。以降は、スタートメニューで「PowerShell 7」（アイコンが黒地に紺色の稲妻マークのもの。従来の青い「Windows PowerShell」とは別アプリです）を検索して開き直し、こちらを管理者として実行してください。

以降のこのマニュアルのコマンドは、すべてこの新しい「PowerShell 7」に入力していきます。

0-4. 文字コードの確認（念のため）

PowerShell 7では基本的に既定でUTF-8になっていますが、念のため以下のコマンドで確認しておきます。

$OutputEncoding

BodyNameやEncodingNameの欄にutf-8と表示されていれば問題ありません。もし異なる場合は、以下を実行してから作業を続けてください。

$OutputEncoding = [System.Text.Encoding]::UTF8
[Console]::OutputEncoding = [System.Text.Encoding]::UTF8

Step1：PowerShell 7を管理者として開く

スタートメニューで「PowerShell 7」と検索（Step0でインストールしたもの）
「管理者として実行」をクリック

以降のコマンドはすべてこのPowerShell 7に入力していきます。

ここまで大丈夫でしたか？大丈夫だった人は適正有ります。

環境構築編まとめ

Windowsでの導入順序は、Node.js→Python→ffmpeg→Pythonパッケージ→ファイル配置→LM Studio→Obsidian、という流れです。土台となるコマンドライン系の準備を先に終わらせてから、最後にアプリ2つを入れるのがつまずきにくい進め方です。

免責事項

先着価格25,000円、返金不可、個別サポートなし

「ランニングコスト（API代）がゼロ」
25,000円は一見高く見えますが、「ChatGPTのPlusプラン（月額約3,000円）やOpenAIのAPI代が今後一切かからなくなる」と考えれば、数ヶ月で元が取れる投資です。

以下より有料に成ります。