5分後、思いとどまった（もう少し考えるべし） ←増えすぎた研究資料をどう捌くか：ObsidianからDEVONthinkへの移行とストレージ最適化の記録

★5分後の追記

ある研究メモを探そうとしたら見つからなかったので、いくら検索が爆速になったからといって、これはやばすぎる！と思いとどまることにした。昨日1日の作業を全て投げ捨てて、obsidianに戻ろう。

devonthinkは、次にどのアプリにも移行できない…！

Obsidianを再構築する方向に行こう！！！

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先週末、あまりの起動の遅さに耐えられなくなり、Obsidianを辞めることにしました。ではどうしようと考えて、geminiに相談して、DEVONThinkというアプリに移行することにしました。ということで、ここ半年ほどの間に、evernote→obsidian→DEVONthinkと移行し続けて（devonthinkにはまだ移行できていないけど）従来のノート整理規則やら色々はかなりダメになったけど（apple musicのおかげで「自分のCDライブラリ」を把握できなくなったのに似ている）、それで気づいたのは、「もはや過去のノートの資産はほぼ不要」ということです。

過去のノートを綺麗に整理しておく必要なんてないのだ。

とはいえ、以降の過程の全てでgeminiに方法を聞いたので、以下、記録として残しておきます。

なお、実のところ、使い心地はまだ不明です。

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概要

研究資料が30GBを超え、iCloud同期の限界と内蔵SSDの圧迫に直面。単なるファイル移動ではなく、Pythonスクリプトと正規表現を駆使して、「どのアプリでも画像が表示される標準的なMarkdown環境」へ再構築したプロセスの記録です。

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1. 課題：Obsidian独自記法の「壁」

Obsidianは非常に強力ですが、デフォルトの画像埋め込み記法 ![[image.jpg]] は独自規格（WikiLink）です。これをそのままDEVONthinkや他のエディタで開くと、画像が表示されず「ただの文字列」になってしまいます。

また、画像ファイルが attachments フォルダ等に一括隔離されていると、将来的なフォルダ移動でリンクが壊れやすいという懸念もありました。

2. 技術的アプローチ：Pythonによる一括置換

Cursor（AIコードエディタ）と連携し、以下の処理を行うPythonスクリプトを組みました。

正規表現によるリンク変換

スクリプト内で、以下の正規表現を用いてMarkdownファイル内の記述を書き換えました。

• 検索パターン: r'!\[\[(.*?)\]\]'

• 置換後: r'![](\1)'

これにより、![[filename.jpg]] を、より汎用的な ![](filename.jpg) 形式へ変換。同時に、画像ファイルの実体を検索し、そのノートと同じディレクトリに自動移動させる処理を加えました。

なぜ「同じ階層」への移動か？

研究資料（PDFや契約書、図面など）は、その時のメモと「一対一」で紐付いていることが多いため、同じ階層に置くことで、将来的にそのプロジェクトフォルダを移動させてもリンク切れが物理的に起きない「究極のポータビリティ」を確保しました。

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3. DEVONthinkによる「静」と「動」の管理

30GBのデータをただ外付けHDDに置くだけでは、資料が死蔵されてしまいます。そこでDEVONthinkの特性を活かした二段構えの構成を採用しました。

① インポート（静的アーカイブ）

住宅ローンの契約書、建築図面、過去の大量の販売報告書などのPDF群は、DEVONthinkデータベース内に完全に「インポート」しました。

• メリット: 30GBのデータが外付けHDD内の1ファイル（.dtBase2）に凝縮され、内蔵SSDを消費せずに、DEVONthinkの強力なAI検索（See Also機能）の対象になります。

② インデックス（動的ワークスペース）

日々の思索を綴る「執筆用フォルダ」だけはiCloud Driveに配置し、DEVONthinkから「インデックス（外部参照）」として紐付けました。

• メリット: * Obsidian: 執筆に集中（iCloud経由でiPhone等とも同期）。

  • DEVONthink: 執筆中のメモと、外付けHDD内の巨大な過去資料を「横断検索」して繋げる。

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4. 移行の結果とストレージの回復

この「ハイブリッド構成」とキャッシュの徹底掃除により、以下の成果が得られました。

• 内蔵SSDの空き容量: 22GB → 43GB（約2倍に増加）

• 同期ストレスの解消: 30GBの巨大な同期待ちから解放され、執筆フォルダ（数MB）のみが即座に同期される快適な環境に。

• 資料の再発見: DEVONthinkのAIが、現在の執筆内容に関連する数年前のPDFをサジェストしてくれるようになり、研究の解像度が向上。

おわりに：AIと共創するデータ整理

今回、30GBものデータ移動と数千箇所のパス書き換えを安全に行えたのは、AIに正規表現のパターンを検証させ、テスト環境でスクリプトを走らせるという「AIとの共創」があったからです。

「道具（Obsidian/DEVONthink）」を分けることで、思考のスピードと情報の堅牢性を両立させる。これが私のたどり着いた、ひとつの結論です。