ワークフロー概要

このワークフローテンプレートの名称は「Workflow Results to Markdown Notes in Your Obsidian Vault, via Google Drive」であり、自動化されたナレッジ管理システムです。任意の n8n ワークフローの実行結果を自動的に Markdown ノートに変換し、Google Drive を通じてリアルタイムで Obsidian の知識庫（Vault）に同期します。

本ワークフローは Zettlekasten（ツェッテルカステン／カードボックス式ノート法）の方法論を採用し、AI エージェントによって重要な洞察を自動抽出し、構造化されたノート内容およびメタデータを生成することで、生データから知識の蓄積までのプロセスを完全自動化しています。

---

主な機能

1. 自動化された知識キャプチャ

• 任意の n8n ワークフローからの実行結果を受信
• プレーンテキストデータおよびバイナリアタッチメント（画像、ドキュメントなど）に対応
• 入力タイプを自動判別し、適切な処理戦略を適用

2. AI 駆動型ノート生成

• OpenAI 言語モデルを用いて生データを分析
• Zettlekasten 原則に従いコアコンセプトを抽出
• タイトル、本文、タグ、引用を自動生成
• Obsidian 仕様に準拠した YAML Frontmatter を作成

3. Obsidian とのシームレス統合

• 中間ストレージとして Google Drive を活用
• シンボリックリンク（Symlink）によりリアルタイム同期を実現
• ノートおよび添付ファイルが即座に Obsidian 知識庫に表示される

---

ワークフロー構成

ノード構成（全13ノード）

トリガーノード

• Receive results from any workflow (Execute Workflow Trigger)
  • ワークフローのエントリーポイント
  • 他のワークフローから渡されたデータを受信

条件分岐ノード

• If the input has binary attachment (IF ノード)
  • 入力データにバイナリアタッチメントが含まれているかを検出
  • 条件：$json["binary"] の存在を判定

AI 処理ノード（オプションのインテリジェントパス）

• Write Zettlekasten note from input1 (AI Agent)

  • コアとなる AI エージェント。JSON データから知識ポイントを抽出
  • システムプロンプトは Zettlekasten 方法論に厳密に従う
  • 構造化されたノート内容（タイトル、本文、タグ、引用）を出力

• Structured Output Parser

  • AI 出力の JSON Schema を定義
  • 生成内容のフォーマット一貫性を保証

• OpenAI Chat Model

  • Zettlekasten ノート生成に言語モデル機能を提供

• Write YAML Frontmatter (AI Agent)

  • Obsidian ノート用の YAML メタデータ専用生成
  • タイトル、日付、タグ、エイリアス、ステータス、ソースなどのフィールドを含む

• Structured Output Parser1

  • YAML frontmatter の出力構造を定義

• OpenAI Chat Model1

  • YAML frontmatter 生成用の言語モデル機能を提供

データ処理ノード

• Restructure JSON (Set ノード)
  • AI 生成データの構造を再編成
  • title、content、frontmatter、references を抽出・マッピング

ストレージノード

• Save Markdown file (Google Drive)

  • ノートを .md ファイルとして指定の Google Drive フォルダに保存
  • ファイル名：{{ $json.title }}.md
  • 内容形式：YAML frontmatter + Markdown 本文

• Save attachment (Google Drive)

  • バイナリアタッチメント（画像、ドキュメント等）を個別に保存
  • メインノートと同じフォルダに格納

説明ノード（Sticky Note ×4）

• 詳細な設定手順および使用ガイドを提供
• Google Drive 設定、Symlink 作成、AI エージェント利用方法などを網羅

---

データフロー

メインフロー（標準パス）

トリガー → Markdown ファイル保存

受信した JSON データ（title、content、frontmatter フィールドを含む必要あり）を直接ノートとして保存。

インテリジェント処理パス（AI 強化）

トリガー → AI ノート生成 → AI メタデータ生成 → データ再構成 → ファイル保存

2つの AI エージェントを用いてノート内容とメタデータをそれぞれ処理。非構造化または生データの処理に最適。

アタッチメント処理ブランチ

トリガー → 条件分岐 → アタッチメント保存

バイナリデータを検出した場合、アタッチメントファイルを個別に保存。

---

技術的特徴

1. Zettlekasten 方法論

ワークフロー内蔵の AI プロンプトは、カードボックス式ノート法の原則に厳密に従う：

• アトミックノート：各ノートは単一かつ明確なコアコンセプトを含む
• 独立性：ノート内容が完全で、単体で理解可能
• リンク性：潜在的な知識関連を認識
• 簡潔性：正確かつ簡潔な言語を使用

2. 構造化出力

Structured Output Parser を使用して以下を保証：

• AI 生成コンテンツのフォーマット一貫性
• 後続処理および保存の容易さ
• Obsidian 仕様への準拠

3. 柔軟な動作モード

以下の2種類の使用方法をサポート：

• ダイレクトモード：すでに構造化済みのデータをそのまま保存
• AI モード：生データを AI で抽出・整理

4. リアルタイム同期メカニズム

• Google Drive Desktop と Obsidian Vault を Symlink で接続
• ファイル変更が Obsidian にリアルタイム反映
• 複数デバイス間でのアクセスおよび編集をサポート

---

設定の要点

Google Drive 設定

1. 専用フォルダを作成（例：「clippings-attachments」）
2. Google Drive Desktop 同期を有効化
3. ワークフロー内でフォルダ ID および権限を設定

Obsidian 統合

1. Obsidian Vault 内にターゲットフォルダを作成
2. Google Drive フォルダと Obsidian フォルダを Symlink で接続
3. Windows コマンド例：

   mklink /D "C:\Users\YourName\Vault\Notes" "C:\Users\YourName\Google Drive\clippings-attachments"
   

OpenAI API

• OpenAI API 認証情報を設定する必要あり
• ワークフローは2つの独立した Chat Model インスタンスを使用
• 必要に応じてモデルパラメータ（temperature、max_tokens など）を調整可能

---

使用シーン

1. ナレッジ管理

• Web クリッピングや記事要約を自動的にノート化
• 研究データから重要な洞察を抽出
• 個人知識庫構築の自動化入り口

2. コンテンツ処理

• ポッドキャスト文字起こしや動画字幕の処理
• 会議録やディスカッション要点の整理
• 長文テキストからのエッセンス抽出

3. ワークフロー統合

• 他の自動化ワークフローの出力エンドポイントとして利用
• データ分析結果のアーカイブ
• 自動タスク実行ログの記録

---

利点と価値

高度な自動化

• ノートの手動整理が不要
• データから知識へのフルプロセス自動化
• ナレッジ管理における摩擦コストを削減

AI 強化処理

• コアコンセプトをスマートに抽出
• メタデータを自動生成
• ノート品質および一貫性を保証

エコシステム統合

• Obsidian の強力なナレッジ管理機能を最大限活用
• Google Drive がクラウドストレージおよび同期を提供
• n8n が多様なデータソースおよびサービスを接続

方法論に基づく設計

• Zettlekasten のベストプラクティスを内蔵
• 良好なナレッジ管理習慣を育成
• 持続可能な個人知識システムを構築

---

拡張可能性

1. マルチソース統合：RSS、メール、Webhook など多様なデータソースを接続
2. カスタム処理：AI プロンプトを調整し、異なるノートスタイルに対応
3. バッチ処理：大量の履歴データを知識化へ変換
4. 共同作業：Google Drive を通じてチームナレッジベースを共有・協働
5. 多言語対応：AI の多言語能力を活用し国際コンテンツを処理