はじめに

Obsidianでのノート管理の効率化を目指し、コミュニティープラグインのAI Tagger UniverseとAI Note Taggerを比較・検討しました。

私が運用する目的は「タグ付けに悩みたくない」ということです。その運用ルールとしては「シンプルなタグ付けの徹底」と「タグ乱立の回避」、そして「コストは出来るだけかけたくない」です。
具体的なルールは、既存タグから2つを選択し、新しいタグは1つまでの提案、作成月タグも追加する、という前提です。

AIには、まず固定タグリストから選んでもらうことを基本とします。それ以外に適切なタグを提案してもらい、今後固定タグとして採用できそうなら採用する、というスタンスです。
そのため、タグを提案してもらってももし「イマイチ」であれば、Xボタンをクリックして消します。AIにタグを付けてもらい、気に入らない場合は消すだけにすることで、最低限の作業で済むことを目指します。

コストを出来るだけかけたくないので、使用するAIは "gemini-2.0-flash-lite" を使います。記事を投稿した時点では最低コストのAIかと思います。googleの無料枠がかなり大きい為、個人利用であれば無料内で十分利用可能です。（完全無料を狙いたい方やセキュリティー的に外部のAIを使用出来ない方であれば、ローカル環境で動くOllamaを使っても良いと思います。私の場合、メインで使用しているノートPCでは動作が遅く使うのを断念しました。高性能なGPUを搭載している方はローカルLLMを使うのも手かと思います。）

APIの取得や設定に関しては、他にたくさん記事があると思いますので割愛します。

1. プラグインの特徴と選び方

AI Tagger Universe

さまざまな言語モデルを選択でき、バッチ処理やフォルダ単位の操作など機能が豊富です。
しかし、そのまま使うとタグが複雑化しやすいという課題があります。
設定やmain.jsを編集しプロンプトを変更すればある程度調整できますが、意図どおりに動かすのは難しい場面もありました。
特にハイブリッドモードで動かすと、「matchedExistingTags」や「suggestedTags」といった内部的な要素がそのままタグとして付与されてしまい、不要な文言を削除する手間が増える点がデメリットです。

ハイブリッドモード（hybrid mode）の設定としては、
Tagging mode :Hybrid mode(Generate+Predefined)
Tag source :from predefdined tag file
Predefined tags file :固定用ののタグリストファイルを作成しておきそれを設定します。タグは＃を付けず1行に1つタグ名を記入します。私はTemplate/tags/フォルダにtags-list.mdを作成しました。
Tag range settingsで固定タグ、提案タグのMAXタグ数を決めておきます。
Output languageはdefaultのままです。

AI Note Tagger

対応AIが限定的ですが、カスタムプロンプトの設定が可能で、タグ付け用途には十分な軽量さと精度を持っています。
ただし、AI Note Taggerは本文しか読み取れないため、タイトルや作成日をもとにタグを付けることはできません。もっとも、タイトルや作成日は別のプロパティとして検索可能なため、タグとして重複管理する必要性はそれほど高くありません。 また、Google側で古いGeminiモデルが使えなくなるとエラーが発生します。この場合、プラグイン設定画面には新しいモデルの選択肢が自動で表示されないため、手動でプラグインフォルダ内のdata.jsonを編集し、"modelName"を新しいモデルに変更する必要があります。
私の場合、"modelName"を"gemini-2.0-flash-lite"に書き換えることで、現状で最もコスパのよいモデルを選択できたと思います。モデルについては、ご自分の環境に合わせて最適だと思うものを選択してください。

AI Note Tagger：Custom prompt templateの内容

以下は、私のカスタムプロンプトになりますので参考にしてください。

あなたは私の Obsidian Vault のタグ付けアシスタントです。
以下のノート内容と既存のタグをもとに、新しく追加する最適なタグを提案してください：

Content:
{content}

YAMLブロックから以下の情報を抽出して既存タグとして認識してください:
tags:

ルール：
- 既存タグは変更せずそのまま残す
- 固定リストのルールタグから追加できるタグは最大2個まで：
  #note, #diary, #books, #kindle, #meeting, #conference, #blog, #youtube, #clippings, #psychology, #marketing, #ai-generated, #obsidian, #ai, #marketing
- 新規提案タグは最大1個まで
- 会議タグの判定：
  - タイトルに「打合せ」が含まれる場合 → #meeting のみ
  - タイトルに「会議」が含まれる場合 → #conference のみ
  -  #conference と #meeting は同時に付けない
  - 「#business-meeting」など類似タグは付けない
- 必要に応じて月別タグを追加（作成日 `created` に基づく例：#m2025-07）
- 既存タグが既に存在する場合は絶対に重複しないようにする
- すべての英語タグは小文字
- フォルダ名と重複するタグは避ける
- 新規提案がなければ追加不要

出力形式：
ルールタグ1, ルールタグ2, 新規提案タグ1, 月別タグ（必要な場合）

AI Note Tagger：data.jsonの編集方法

AI Note Taggerプラグインを利用している場合、ユーザーが指定したvaultフォルダ内の .obsidian/plugins/ai-note-tagger/data.json ファイルを編集してタグや設定のカスタマイズが可能です。ここでは、そのファイルの該当部分を開いて修正する基本的な手順をご紹介します。

1. data.jsonファイルの場所
   通常、このファイルは ObsidianのVaultフォルダ内にあります。具体的なパスは以下の通りです。
   （ユーザー指定のVaultフォルダ）/.obsidian/plugins/ai-note-tagger/data.json
   
   
2. このファイルをテキストエディタで開き、以下の部分を修正してください。以下のコードは "models/gemini-2.0-flash-lite" の場合になります。（VSCodeやNotepad++をおすすめしますが、メモ帳でも大丈夫です）
   

"modelName": "gemini-2.0-flash-lite",

3. 変更後、Obsidianを再起動すると設定が反映されます。

✅ 付随情報（Geminiモデルのサポート・選択）

• Geminiモデルのうち、一部のモデルは順次サポート終了予定です。特に古いGeminiモデルは、新しいバージョンへの移行が推奨されています。
• "models/gemini-2.0-flash-lite"：2025年2月25日から利用可能、2026年2月25日までサポート予定
• "models/gemini-1.5-flash-lite"：現在アクセス不可、既にサポート終了の可能性が高い
• 古いモデルがサポートされなくなると、アクセス時に404 Not Foundが返されます。事前の兆候として、本来負荷が高いときや障害時に出る503 Service Unavailableが表示されることもあります。
  （実際に、私は最初"gemini-1.5-flash-lite"を使っていたですが、サポートが切れて503エラーが出るようになり最終的に404エラーで使用が出来なくなりました。AI Note Taggerの設定でサポートがあるAIが選択出来なくなった為、プラグインフォルダ内のファイルをカスタムする事にした経緯があります。）
  

2. 自分のタグ運用ルール

• ノートの内容から、既存のタグリスト内より2つだけ自動で選択します。
• 新規タグが必要な場合は、1つだけ提案します。
• 作成月に合わせて月別タグも自動で付与します。
• プラグイン設定のMAXタグ数は4を選択しておきます。
• タグの乱立を防ぎたいので、曖昧検索や相互リンクはエイリアスの導入で対応しています。

3. カスタマイズやトラブルシュート

• AI Note Taggerでモデルを変更する方法は非常に簡単です。
  プラグインのdata.jsonを開き、"modelName"を"gemini-2.0-flash-lite"に変更するだけで、無料かつ高速なモデルを利用できます。
  ただし、Geminiのバージョン更新により古いモデルが使えなくなった際は、再度data.jsonを手動で更新する必要があります。
  プロンプトに複雑な事を記載しても想定通りには動かない事があります。モデルを最新の物にする事で動作は結構変わる印象でした。
  
  
• AI Tagger Universeでは、main.jsのプロンプトを編集することで柔軟なタグ付けが可能ですが、複雑なルールや日本語指示は必ずしも思い通りにならないことがありました。特にハイブリッドモードでは余計な情報がタグに混入するため、手作業による整理が必要です。

4. 最終的な選択

結局のところ、私のタグ付けニーズには「シンプルさ」と「コストパフォーマンス」が最も重要でした。
そのため、最終的にAI Note Taggerを採用しました。
Geminiの無料枠を活用しつつ、custom promptで必要なタグを絞り込み、さらにプラグイン内のdata.jsonを編集して最新のコスパに優れたモデルを使用することで、実用的でストレスのないタグ管理が実現しています。

まとめ

タグ付けの自動化は非常に便利ですが、「タグの増えすぎ」には注意が必要です。
シンプルなルール設定とカスタマイズを意識すれば、維持しやすいノート環境を作ることができます。
Geminiの無料枠を最大限活用する為のコスパに優れたモデルでの運用は、特におすすめです。
用途や運用スタイルに応じて、最適なプラグインと設定を選んでみてください。

追記：

AI Tagger Universeでは、固定タグと提案タグの両方を使う為にハイブリッドモードを使っていました。
ハイブリッドモードでは余計なタグが付く為に不採用でしたが、ふと思いついたやり方で余計なタグが付いてしまうという問題をクリアできました。
それについての記事は、続編として執筆したいと思います。