設定

💡TL;DR

Notemdの設定は6つの主要な領域をカバーしています： (1) LLMプロバイダとAPIキー、(2)タスクごとのモデル選択、(3)出力パスとテンプレート、(4)UI言語と出力言語、(5)検索サービス(Tavily/DuckDuckGo)、(6)カスタムワークフロー。すべての設定は ObsidianのSettings → Notemdにあります。変更は即時に適用されます。

設定の概要

アクセス方法：Obsidian 設定 (⚙️) → Notemd

メインセクション

1. プロバイダ設定 — APIキー、ベースURLs、モデル
2. タスク設定 — タスクごとのモデル選択
3. 出力設定 — 生成されたファイルを保存する場所
4. 言語設定 — UI および出力言語
5. 検索連携 — Tavily/DuckDuckGoの設定
6. ワークフロー — カスタムボタンチェーン
7. Advanced — 診断、バッチ処理、チャンキング

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1. プロバイダ設定

プロバイダの追加

1. ドロップダウンからプロバイダを選択してください（30種類以上利用可能）
2. APIキーを入力してください
3. オプション: カスタムのベース URL を設定する（プロキシ/ゲートウェイ用）
4. 接続を確認するには、「Model Listを取得する」をクリックしてください。
5. デフォルトモデルを選択する

一般的なプロバイダー

OpenAI

Provider: OpenAI
API Key: sk-...
Base URL: https://api.openai.com/v1 (default)
Model: gpt-4o-mini

Anthropic (Claude)

Provider: Anthropic
API Key: sk-ant-...
Model: claude-sonnet-4-6

Ollama (ローカル)

Provider: Ollama
Base URL: http://localhost:11434 (default)
Model: llama3.1
API Key: (not required)

DeepSeek

Provider: DeepSeek
API Key: sk-...
Model: deepseek-chat

複数のプロバイダー

複数のプロバイダを設定し、タスクごとに切り替えることができます：

• メインプロバイダー: フォールバックとして使用されます
• タスク固有のプロバイダー: 特定のタスクに対して上書きする

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2. タスク専用モデル

コストと品質の最適化のため、異なるタスクに合わせて別々のモデルを設定します：

タスクの種類

タスク	デフォルトモデル	目的
リンク設定	メインプロバイダー	wikiリンク用のコンセプトを特定する
コンセプト生成	メインプロバイダー	概念を抽出し、説明する
研究	メインプロバイダー	ウェブ検索結果の要約を行う
翻訳	メインプロバイダー	テキストを翻訳してください
図の生成	メインプロバイダー	Mermaid/Canvasの図を生成する

例：コスト最適化されたセットアップ

Linking: gpt-4o-mini (fast, many calls)
Concept Generation: claude-sonnet-4-6 (quality extraction)
Research: gpt-4o (web-grounded)
Translation: gemini-flash (multilingual)
Diagram: ollama/llama3.1 (free, local)

設定方法

1. 設定 → Notemd → タスク設定
2. 各タスクについて、次のうち1つを選んでください：
   • ✅ メインプロバイダを使用する（デフォルト）
   • 🔄 カスタムプロバイダの使用 → プロバイダとモデルを選択

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3. 出力設定

コンセプトノート出力

新しいコンセプトノートが保存される場所：

Settings → Output → Concept Folder
Default: concepts/

テンプレート:

Settings → Output → Concept Template
Default:
---
tags: [concept]
created: {{date}}
---

# {{concept}}

{{description}}

## Backlinks
{{backlinks}}

フォルダ構成オプション

オプション1：フラット（すべてのコンセプトを1つのフォルダにまとめる）

vault/
└── concepts/
    ├── Machine Learning.md
    ├── Neural Networks.md
    └── Deep Learning.md

オプション2：階層型（ソースフォルダ別）

vault/
├── papers/
│   └── concepts/
│       └── Transformer.md
└── notes/
    └── concepts/
        └── Attention Mechanism.md

設定：Settings → Output → Use Hierarchical Folders

図の出力

図面の保存先：

Settings → Output → Diagram Folder
Default: diagrams/

形式:

• .mmd (Mermaid ソース)
• .canvas (JSON Canvas)
• .html (Vega-Lite)

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4. 言語設定

UI 言語

インターフェース言語（ボタン、メニュー、ダイアログ）：

Settings → Language → UI Language
Options: 21+ languages
Default: System language

対応言語：English、简体中文、繁體中文、日本語、한국어、Español、Français、Deutsch、Русский、العربيةなど。

出力言語

生成コンテンツの言語（コンセプトノート、研究要約）：

Settings → Language → Output Language
Options: Same as UI languages
Default: Same as UI

使用例: 中国語のUIを使用し、英語で出力することで二言語の研究を行う。

翻訳対象

翻訳タスクのデフォルト対象言語：

Settings → Translation → Target Language
Default: English

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5. 検索連携

Tavily（推奨）

AI最適化検索サービス：

Settings → Search → Service: Tavily
API Key: tvly-...

キーを取得する: tavily.com

機能:

• 高品質な結果
• AI最適化された要約
• 出典の引用

DuckDuckGo (実験的)

APIキーは必要ありません：

Settings → Search → Service: DuckDuckGo

注意: 品質が低く、カスタマイズは不可です。

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6. ワークフロー設定

カスタムワークフローの作成

ワークフローは複数のタスクを1つのボタンにまとめます。

1. 設定 → ワークフロー → ワークフローの追加
2. 名前: "Paper Analysis Flow"
3. DSL: process-current-add-links>extract-concepts-current>research-and-summarize>summarize-as-mermaid
4. 保存

左側のサイドバーに新しいボタンが表示されます。

DSL構文

形式: action1>action2>action3

利用可能なアクション:

• process-current-add-links — 現在のノートにウィキリンクを追加する
• extract-concepts-current — コンセプトノートの作成
• research-and-summarize — ウェブ調査＋要約
• translate-current — 現在のメモを翻訳する
• summarize-as-mermaid — Mermaid図を生成する
• process-folder-add-links — フォルダのバッチ処理

例のワークフロー:

クイックコンセプト抽出：

process-current-add-links>extract-concepts-current

深層調査：

process-current-add-links>research-and-summarize>extract-concepts-current

多言語分析：

translate-current>process-current-add-links>extract-concepts-current

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7. 詳細設定

バッチ処理

複数のファイルを並行して処理する：

Settings → Advanced → Batch Processing
Concurrency: 3 (default)

高速になるほど処理速度は上がりますが、API呼び出しが増えます。

スマートチャンキング

長いメモの場合は、複数のチャンクに分割してください：

Settings → Advanced → Smart Chunking
Chunk Size: 2000 words (default)
Overlap: 200 words (default)

トークン制限によるエラーを防ぎます。

診断パネル

詳細なログを表示する:

Settings → Advanced → Enable Diagnostics

表示内容：

• API リクエスト/レスポンス
• トークンの使用量
• 処理時間
• エラー

重複コンセプト検出

類似したコンセプトの重複を避ける：

Settings → Advanced → Synonym Suppression
Threshold: 0.8 (default, 0-1)

値が高いほど、マージの積極性が高くなります。

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設定プロファイル

設定のエクスポート/インポート

デバイス間で設定を共有する：

1. 設定 → 詳細設定 → 構成のエクスポート
2. notemd-config.jsonを保存します
3. 新しいデバイスで：設定のインポート

含まれているもの:

• プロバイダー API キー（任意）
• モデルの選択
• 出力パス
• カスタムワークフロー

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推奨設定

学生の方へ

Provider: OpenAI (gpt-4o-mini)
Concept Folder: concepts/
UI Language: System
Output Language: System
Workflow: "Study Flow" (add-links>extract-concepts)

研究者の方へ

Providers:
  - Linking: DeepSeek (cheap, many calls)
  - Concepts: Claude Sonnet (high quality)
  - Research: GPT-4o (web-grounded)
Concept Folder: notes/concepts/
Hierarchical: Yes
Workflow: "Paper Flow" (add-links>extract>research>diagram)

プライバシーを重視するユーザーのために

Provider: Ollama (llama3.1)
All tasks: Local model
Search: DuckDuckGo (no API)
Diagnostics: Off

バイリンガルワーク用

UI Language: Chinese
Output Language: English
Translation Target: Chinese
Provider: Gemini (multilingual)

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設定のトラブルシューティング

設定が保存されませんでした。

• .obsidian/plugins/notemd/のファイル権限を確認します
• 試してみて：プラグインを無効にする → 再び有効にする

API キーが無効です

• 余分なスペースはありません
• 有効期限を確認する
• プロバイダーダッシュボードでクレジットを確認する

モデルが読み込まれていません。

• 「モデルリストを取得」をクリックして更新してください
• ネットワーク接続状況を確認します
• 異なるプロバイダを試してみてください

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次のステップ

• 📖 機能を探る
• 🔌 プロバイダ設定ガイド
• ❓ FAQ