Claude Codeで3,674個のMarkdownファイルを1日で整理！Obsidian Vault大規模整理の実践レポート

はじめに

Obsidianを使っている方の中には、複数のノートアプリから移行したファイルが整理されないまま放置されている経験をお持ちの方も多いのではないでしょうか。

今回紹介するのは、Evernote・Apple Notes・Apple Journalから書き出した**3,674個のMarkdownファイル**を、Claude Code（Opus 4.6）を使って**わずか1日で整理**した実践事例です。

整理前の課題

整理前のObsidian Vaultは以下のような状態でした：

この状態では、必要な情報を見つけることも、ナレッジベースとして活用することも困難です。

Claude Codeによる整理結果

主な成果

| 指標 | Before | After |

|------|--------|-------|

| 総ファイル数 | 3,674 | 約1,000 |

| frontmatterあり | 0 | 全件 |

| 重複ファイル | 2,751 | 0 |

| MOC (Map of Contents) | - | 作成完了 |

実現した機能

1. **frontmatterの自動付与**：全ファイルにメタデータを追加

2. **重複ファイルの削除**：2,751個の重複を検出・削除

3. **ファイルの分類と整理**：約3分の1に集約

4. **MOCの作成**：ナレッジベース全体を俯瞰できる構造化

この事例から学べること

1. 大規模データ整理におけるAIの実用性

従来、数千ファイルの整理は数週間から数ヶ月かかる作業でしたが、Claude Codeを活用することで**1日で完了**できることが実証されました。

2. 構造化されていないデータの自動整理

frontmatterやタグが一切ない状態からでも、AIが内容を理解して適切なメタデータを付与できることが示されています。

3. 重複検出の精度

2,751個もの重複ファイルを検出できたことから、Claude Codeの高い分析能力が確認できます。

まとめ

Claude Code（Opus 4.6）は、大規模なMarkdownファイルの整理において非常に有効なツールであることが実証されました。特に：

Obsidianユーザーで大量の未整理ファイルを抱えている方は、Claude Codeの活用を検討してみてはいかがでしょうか。

この情報は @Shimo さんの投稿を参考にしています。