思考の3D可視化：Obsidianノートの埋め込みを3種のネットワーク構造で分析

デジタルノートツール「Obsidian」の使い込みが進む上級ユーザーの間で、新たなフロンティアが開かれている。それは、蓄積したノートの「意味」をAIが解析し、3D空間に思考の地図として描き出す試みだ。単なる見た目の派手さを超え、自身の思考や知識の構造をネットワーク科学の視点で分析できる可能性を示す。ただし、これは基本的なノート作成にすら慣れていない初心者には過剰な装備であり、シンプルなテキスト管理で十分なユーザーには不要な複雑さに映るかもしれない。

平面から立体へ：埋め込み技術がもたらす知識グラフの進化

Obsidianには標準で「グラフビュー」機能が備わっており、ノート間の双方向リンクを2次元のネットワーク図として可視化できる。これはリンクという「明示的なつながり」を視覚化するには優れているが、リンクが張られていないノート同士の「意味的な近さ」までは見えなかった。

この限界を打ち破る鍵が「テキスト埋め込み」技術の応用である。Brian Sunter氏のニュースレターによれば、各ノートのテキストをOpenAIの埋め込みAPIなどを用いて数値ベクトルに変換し、UMAPなどの次元削減技術で3次元空間に圧縮・配置する手法が実践されている。これにより、リンクの有無にかかわらず、内容的に関連性の高いノート同士が3D空間内で近くに集まる「意味的クラスタ」が自然に浮かび上がる。従来の2Dグラフは「つながり方」を示していたが、3D化と埋め込みの組み合わせは「概念的近さ」という新たな洞察レイヤーを追加したと言える。

3つのトポロジーで思考の「形」を診断する

この手法の核心は、可視化した3Dネットワークを、ネットワーク科学で定義されるトポロジー（構造）類型で分析する点にある。観察される主な思考の「形」は以下の3種だ。

• 集中型（Centralized）: 一つの核心的なアイデアやノートから、他のほぼ全てのノートが放射状に接続されている構造。特定のテーマやプロジェクトを深堀りしている期間に現れやすい。
• 分散クラスタ型（Decentralized）: 複数のテーマ別ハブ（クラスタ）が形成され、各ハブ内ではノートが密に結合しているが、ハブ間のつながりは比較的少ない構造。多角的に異なる分野の情報を収集している状態を示す。
• 分散型（Distributed）: 特定のハブがなく、均質にノートが散らばり、多様な経路で接続されている構造。創造的な発想が飛び交う、発散的思考の段階で見られる可能性がある。

自身の知識グラフがどの「形」をしているかを定期的に確認することで、思考が偏っていないか、あるいは散漫になりすぎていないかを客観的に把握するメタ認知ツールとして活用できる。例えば、あるテーマの調査ばかりでグラフが「集中型」に固定され続けているなら、意図的に他の分野に目を向けるきっかけとすることも可能だ。

実現方法：既存プラグインとカスタム実装

このような分析を実際に行う方法は主に二通りある。一つは、既存のプラグインを利用する方法だ。Nodus Labsが提供する「InfraNodus」などのプラグインは、Obsidian内に3Dグラフビューを実装し、ネットワーク分析の基本的なインサイトを提供する。公式サイトによれば、このプラグインはテキストの埋め込みを用いてノートをクラスタリングし、思考の「ギャップ」や「過集中」を視覚的に発見する手助けをするとされる。

もう一つは、よりカスタマイズ性の高い独自実装である。具体的な流れは、まずPythonスクリプト等でVault内のノートテキストを読み込み、OpenAIやSentence Transformersなどの埋め込みモデルでベクトル化する。次に、この高次元ベクトルをUMAPで3次元に削減し、その座標データをThree.jsなどの3Dライブラリで可視化する。ここに、LLM（Large Language Model）を組み合わせる応用例が興味深い。ノート間の関係性をGPT-4などのモデルに分析させ、「『Aノート』と『Bノート』の関係を一言で要約すると？」といったプロンプトでエッジ（接続線）に自動的にラベルを付与するのである。これにより、なぜそれらのノートが近くに配置されたのか、AIによる解釈を即座に得られる。

誰が、どのように使うべきか？

この技術の最大の価値は、長期間にわたって蓄積した大量のノート（デジタルガーデン）の「俯瞰的な構造分析」と「予期せぬ発見の促進」にある。例えば、ライターや研究者は、過去に書いた無関係と思っていたメモ同士に、AIが意外な関連性を見出し、新たな執筆テーマの種を発見できるかもしれない。プロジェクトマネージャーは、プロジェクトに関する膨大なメモや議事録のネットワークが「分散型」から「集中型」へと収束していく過程を可視化し、プロジェクトの収束度を測る指標の一つとすることも考えられる。

一方で、この手法はObsidianとプログラミングにある程度習熟していることが前提となる。プラグインを使うにしても、その出力する数値やグラフを解釈するにはネットワーク分析の初歩的な理解が有益だ。したがって、その導入は、すでに数百以上のノートを蓄積し、それらの「森」の全体像を見失い始めている上級ユーザーにこそ意味がある。ノート数が少ない段階や、検索機能だけで十分に情報を引き出せるユーザーにとっては、準備に要するコストに対して得られる洞察が少ない可能性が高い。

知識管理のツールは、単なる情報の「貯蔵庫」から、思考そのものを拡張し、その構造を可視化・分析する「メタ認知装置」へと進化しつつある。3Dネットワーク可視化とAIの組み合わせは、その最も先鋭的な例の一つであり、人間の知的生産のプロセスそのものに、新たな可視化の光を当て始めている。