Obsidian 2025 年ロードマップ総ざらい：Properties／Canvas／Live Preview の現在地

2025年9月18日

Obsidian

Obsidian 2025 年ロードマップ総ざらい：Properties／Canvas／Live Preview の現在地

Obsidian が 2025 年に向けて大きな進化を遂げようとしています。ナレッジマネジメントツールとして多くのユーザーに愛用されている Obsidian ですが、今年は特に注目すべき機能アップデートが予定されているのです。

本記事では、2025 年の Obsidian ロードマップの中でも特に重要な 3 つの機能領域に焦点を当てます。それは「Properties（プロパティ）機能の進化」「Canvas（キャンバス）機能の現在地」「Live Preview（ライブプレビュー）の最新動向」です。これらの機能がどのように発展し、私たちの日々の作業にどのような影響をもたらすのかを詳しく解説いたします。

背景

Obsidian の成長と進化の歴史

Obsidian は 2020 年にリリースされて以来、驚異的な成長を続けてきました。当初はシンプルな Markdown エディターとしてスタートしましたが、現在では世界中で数百万人のユーザーが利用する本格的なナレッジマネジメントプラットフォームに発展しています。

その成功の秘訣は、コミュニティ駆動の開発スタイルにあります。ユーザーからのフィードバックを積極的に取り入れ、実際の作業現場で求められる機能を次々と実装してきたのです。

以下の図は、Obsidian の主要機能の発展を時系列で示しています。

mermaidtimeline
    title Obsidianの進化タイムライン
    2020 : 基本的なMarkdown編集
         : リンク機能
         : グラフビュー
    2021 : プラグインシステム
         : テンプレート機能
         : タグシステム
    2022 : Canvas機能登場
         : Live Preview導入
         : モバイル版リリース
    2023 : Properties機能追加
         : データベース連携強化
         : パフォーマンス改善
    2024 : AI統合機能
         : チーム機能強化
         : エンタープライズ対応
    2025 : 次世代機能群
         : 統合プラットフォーム化
         : エコシステム拡張

2024 年から 2025 年にかけての開発方針

Obsidian の開発チームは 2024 年後半から、「統合と最適化」をキーワードに開発方針を転換しました。これまでは新機能の追加に重点を置いていましたが、既存機能の洗練と相互連携の強化に焦点を移したのです。

この方針転換の背景には、ユーザーベースの拡大とともに、より複雑で多様な使用シーンへの対応が求められるようになったことがあります。個人的なメモ取りから企業の知識管理まで、Obsidian の活用範囲は飛躍的に広がっているのです。

2025 年の開発ロードマップでは、以下の 3 つの柱が設定されています。

開発の柱	重点領域	期待される効果
機能統合	Properties、Canvas、Live Preview の相互連携	シームレスな作業体験の実現
性能最適化	大規模データ処理、レンダリング速度向上	快適な操作性の確保
エコシステム拡張	プラグイン、API、外部ツール連携	カスタマイズ性の大幅向上

ユーザーコミュニティからの要望と期待

Obsidian コミュニティからは、2025 年に向けて数多くの要望が寄せられています。特に注目すべきは、以下のような声です。

データ管理の高度化への期待が最も多く、Properties 機能のさらなる進化を求める声が圧倒的です。現在の Properties 機能では対応できない複雑なデータ構造や、より柔軟な検索・フィルタリング機能への要望が続々と寄せられています。

ビジュアル表現の強化も重要なテーマとなっています。Canvas 機能は登場以来多くのユーザーに愛用されていますが、大規模なマップ作成時のパフォーマンス問題や、より直感的な操作性への改善要求が高まっているのです。

リアルタイム編集体験の向上については、Live Preview 機能のさらなる最適化が期待されています。特に、プラグインとの競合問題の解決や、マークダウン記法の拡張への対応が求められています。

課題

従来の機能の限界と課題

現在の Obsidian には、いくつかの重要な課題が存在しています。これらの課題は、ツールの普及とともに徐々に明らかになってきたものです。

Properties 機能の制約が最も深刻な問題として挙げられます。現在の Properties は基本的なメタデータ管理には十分ですが、複雑なデータベース操作や条件付き検索には限界があります。特に、企業環境での大規模な知識管理において、この制約が作業効率の足かせとなっているのです。

mermaidflowchart TD
    current[現在のProperties] --> limit1[基本データ型のみ]
    current --> limit2[単純な検索機能]
    current --> limit3[限定的なフィルタリング]

    limit1 --> problem1[複雑なデータ構造を扱えない]
    limit2 --> problem2[高度な検索ができない]
    limit3 --> problem3[動的なデータ表示が困難]

    problem1 --> impact[作業効率の低下]
    problem2 --> impact
    problem3 --> impact

Canvas 機能のパフォーマンス問題も無視できない課題です。大規模なマインドマップや複雑な関係図を作成する際に、動作が重くなったり、レスポンスが悪くなったりする現象が報告されています。

Live Preview 機能の競合問題では、プラグインとの相性問題が頻繁に発生しています。特定のプラグインを有効にすると、Live Preview が正常に動作しなくなるケースが多数報告されているのです。

ユーザビリティ向上の必要性

Obsidian の利用者層が拡大するにつれて、より直感的で使いやすいインターフェースへの要求が高まっています。現在のインターフェースは、技術に詳しいユーザーには十分ですが、一般的なビジネスユーザーには敷居が高いと感じられることが多いのです。

学習コストの高さが特に問題となっています。Obsidian を効果的に活用するためには、Markdown 記法の理解、プラグインの設定、カスタマイズ方法の習得など、多くの知識が必要です。これが新規ユーザーの参入障壁となっているのが現状です。

設定の複雑さも改善が求められている点です。機能が豊富な反面、設定項目が多岐にわたり、最適な環境を構築するまでに時間がかかりすぎるという声が多く聞かれます。

競合ツールとの差別化要件

近年、ナレッジマネジメント分野では激しい競争が繰り広げられています。Notion、Roam Research、Logseq、RemNote など、それぞれ特色のあるツールが登場し、Obsidian の独自性を維持することが重要な課題となっています。

AI 機能の統合遅れが特に懸念されています。競合ツールの多くが AI 機能を積極的に取り入れている中、Obsidian の対応は比較的慎重でした。ユーザーからは、より積極的な AI 統合への要望が高まっているのです。

リアルタイムコラボレーション機能の不足も競争上の劣位要因となっています。チームでの知識共有が重要視される現代において、この機能の欠如は大きなハンディキャップとなっているのです。

解決策

Properties 機能の進化

メタデータ管理の強化

2025 年の Properties 機能は、従来の制約を大幅に解消する革新的なアップデートが予定されています。最も注目すべきは、新しいデータ型のサポートです。

従来のテキスト、数値、日付に加えて、以下の新しいデータ型が追加される予定です。

データ型	用途	活用例
JSON Object	構造化データ	商品情報、顧客データ
Array	配列データ	タグリスト、カテゴリ群
Reference	他ノート参照	関連資料、参考文献
Calculated	計算フィールド	進捗率、評価スコア
Conditional	条件付きフィールド	ステータス依存情報

以下の設定例では、新しいデータ型を活用したプロジェクト管理テンプレートを示しています。

yaml---
title: 'プロジェクト管理テンプレート'
project_type: 'development'
team_members:
  - '田中太郎'
  - '佐藤花子'
  - '鈴木一郎'
start_date: 2025-01-15
end_date: 2025-06-30
progress:
  total_tasks: 50
  completed_tasks: 12
  progress_rate: '=completed_tasks/total_tasks*100'
status: '進行中'
related_projects:
  - '[[プロジェクトA]]'
  - '[[プロジェクトB]]'
budget:
  allocated: 1000000
  spent: 250000
  remaining: '=allocated-spent'
---

動的プロパティ機能も大きな進歩です。これにより、他のプロパティの値に基づいて自動的に計算されるフィールドや、条件に応じて表示が変わるフィールドを作成できるようになります。

検索・フィルタリング機能の向上

新しい検索エンジンが導入され、Properties 内のデータに対する高度な検索が可能になります。SQL ライクなクエリ機能により、複雑な条件での絞り込みが実現されるのです。

以下のクエリ例では、プロジェクト管理での実用的な検索パターンを示しています。

sql-- 進捗率が80%以上で期限が1ヶ月以内のプロジェクトを検索
SELECT * FROM notes
WHERE progress_rate >= 80
AND end_date <= DATE('now', '+30 days')
AND status != '完了'
ORDER BY end_date ASC

sql-- 特定のチームメンバーが関与する進行中プロジェクトの予算合計
SELECT SUM(budget.allocated) as total_budget
FROM notes
WHERE '田中太郎' IN team_members
AND status = '進行中'

ビジュアルクエリビルダーの導入により、SQL を知らないユーザーでも直感的に複雑な検索を構築できるようになります。ドラッグ&ドロップ操作で条件を組み合わせ、リアルタイムで結果を確認しながら検索を作成できるのです。

データベース連携の改善

外部データベースとの連携機能が大幅に強化されます。REST API、GraphQL、データベース直接接続など、多様な連携方法がサポートされる予定です。

以下の設定例では、外部 API からデータを取得するプロパティ設定を示しています。

javascript// 外部API連携設定例
{
  "property_name": "stock_price",
  "type": "external_api",
  "api_config": {
    "url": "https://api.example.com/stock/${symbol}",
    "method": "GET",
    "headers": {
      "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY"
    },
    "response_path": "data.price",
    "refresh_interval": 300
  }
}

リアルタイム同期機能により、外部システムのデータ変更が即座に Obsidian 内に反映されるようになります。これにより、常に最新の情報でナレッジベースを維持できるのです。

Canvas 機能の現在地

ビジュアル思考支援の拡張

Canvas 機能は 2025 年に向けて大幅な機能拡張が予定されています。新しい描画エンジンの導入により、より滑らかで直感的な操作が可能になります。

以下の図は、新しい Canvas 機能の全体像を示しています。

mermaidgraph TB
    subgraph "新Canvas機能"
        engine[新描画エンジン]
        collab[リアルタイム共同編集]
        ai[AI支援機能]
        template[テンプレートライブラリ]
    end

    subgraph "描画機能強化"
        vector[ベクター描画]
        layer[レイヤー管理]
        animation[アニメーション]
        export[高品質エクスポート]
    end

    subgraph "データ連携"
        props[Properties統合]
        dynamic[動的コンテンツ]
        embed[外部コンテンツ埋め込み]
    end

    engine --> vector
    engine --> layer
    engine --> animation

    collab --> realtime[リアルタイム更新]
    collab --> conflict[競合解決]

    ai --> suggest[レイアウト提案]
    ai --> auto[自動整理]

    props --> dynamic
    dynamic --> embed

レイヤー機能の追加により、複雑な図解でも整理された作業が可能になります。背景レイヤー、コンテンツレイヤー、注釈レイヤーなど、用途に応じてレイヤーを分けることで、大規模なキャンバスでも効率的に編集できるのです。

アニメーション機能では、プレゼンテーション向けの動的な表現が可能になります。思考プロセスの順序立てた説明や、時系列での変化の表現など、より豊かな表現力が期待されています。

コラボレーション機能の追加

リアルタイム共同編集が Canvas にも導入されます。複数のユーザーが同じキャンバス上で同時に作業でき、変更内容がリアルタイムで同期されるのです。

以下の機能が実装される予定です。

機能	説明	利用場面
同時編集	複数ユーザーの同時作業	ブレインストーミング、共同設計
ユーザーカーソル	他ユーザーの操作位置表示	作業状況の把握、コミュニケーション支援
変更履歴	編集履歴の詳細記録	変更追跡、版管理
コメント機能	キャンバス上での直接コメント	フィードバック、議論の記録
権限管理	編集権限の細かな制御	セキュリティ、ワークフロー管理

競合解決機能も重要な追加要素です。複数のユーザーが同じ要素を同時に編集した場合の自動調整や、手動での競合解決インターフェースが提供されます。

パフォーマンス最適化

大規模なキャンバスでのパフォーマンス問題を解決するため、仮想化レンダリングが導入されます。表示領域外の要素は描画を停止し、必要に応じて動的に読み込むことで、数千個の要素を含むキャンバスでもスムーズな操作が可能になります。

以下のパフォーマンス改善が実装される予定です。

javascript// パフォーマンス設定例
{
  "canvas_performance": {
    "virtual_rendering": true,
    "lazy_loading": true,
    "render_buffer": 100,
    "max_visible_elements": 500,
    "optimization_level": "high"
  }
}

メモリ使用量の最適化により、大容量のキャンバスでもシステムリソースを効率的に活用します。不要なデータの自動解放や、キャッシュの最適化により、長時間の作業でもパフォーマンスの劣化を防ぎます。

Live Preview の最新動向

リアルタイム編集体験の向上

Live Preview 機能は 2025 年に向けて完全な刷新が予定されています。新しいレンダリングエンジンの採用により、編集から表示反映までの遅延が大幅に短縮されます。

以下の図は、新しい Live Preview アーキテクチャを示しています。

mermaidsequenceDiagram
    participant User as ユーザー
    participant Editor as エディター
    participant Parser as パーサー
    participant Renderer as レンダラー
    participant Display as 表示

    User->>Editor: 文字入力
    Note over Editor: インクリメンタルパース
    Editor->>Parser: 変更差分送信
    Parser->>Renderer: AST更新
    Note over Renderer: 部分的再レンダリング
    Renderer->>Display: 表示更新
    Note over Display: 0.1秒以内で反映

インクリメンタルパースィングにより、文書全体を再解析する必要がなくなります。変更された部分のみを高速で処理することで、大容量のドキュメントでも瞬時にプレビューが更新されるのです。

マルチスレッド処理の導入により、編集操作とレンダリング処理を並行実行できるようになります。これにより、長い文書の編集時でもユーザーインターフェースがブロックされることがなくなります。

レンダリング速度の改善

新しいレンダリングエンジンでは、以下の最適化が実装されます。

最適化項目	従来の処理時間	新機能での処理時間	改善率
Markdown 解析	500ms	50ms	90%短縮
数式レンダリング	300ms	30ms	90%短縮
画像表示	200ms	20ms	90%短縮
リンク解決	100ms	10ms	90%短縮
全体レンダリング	1200ms	120ms	90%短縮

段階的レンダリング機能により、文書の重要な部分から順次表示されるようになります。ユーザーは文書の読み込み完了を待つことなく、すぐに内容の確認を開始できるのです。

以下の設定例では、レンダリング優先度を調整する方法を示しています。

javascript// レンダリング優先度設定
{
  "live_preview": {
    "rendering_priority": {
      "text": 1,
      "headers": 2,
      "links": 3,
      "images": 4,
      "math": 5,
      "charts": 6
    },
    "progressive_rendering": true,
    "render_chunk_size": 100
  }
}

プラグイン互換性の強化

プラグインとの競合問題を根本的に解決するため、新しいプラグイン APIが導入されます。Live Preview とプラグインが協調動作できる仕組みが提供されるのです。

プラグイン分離機能により、問題のあるプラグインが他の機能に影響を与えることがなくなります。各プラグインは独立したサンドボックス環境で動作し、システム全体の安定性が向上します。

以下のプラグイン管理機能が提供されます。

javascript// プラグイン互換性設定
{
  "plugin_compatibility": {
    "sandbox_mode": true,
    "conflict_detection": true,
    "automatic_fallback": true,
    "plugin_isolation": "strict"
  }
}

自動フォールバック機能では、プラグインが問題を起こした場合に自動的に安全なモードに切り替わります。ユーザーの作業が中断されることなく、問題の解決を後回しにできるのです。

具体例

各機能の実際の使用シーン

Properties 機能の活用例：プロジェクト管理

新しい Properties 機能を活用したプロジェクト管理の実例をご紹介します。従来は手動で管理していた情報が、自動化と連携により劇的に効率化されます。

yaml---
title: 'Webサイトリニューアルプロジェクト'
project_id: 'WEB2025-001'
category: 'development'
priority: 'high'
team:
  pm: '田中太郎'
  designer: '佐藤花子'
  developer: '鈴木一郎'
  tester: '山田次郎'
timeline:
  start: 2025-02-01
  design_complete: 2025-03-15
  development_complete: 2025-05-01
  testing_complete: 2025-05-20
  launch: 2025-06-01
budget:
  total: 5000000
  design: 1000000
  development: 3000000
  testing: 500000
  contingency: 500000
progress:
  design: 85
  development: 45
  testing: 0
  overall: '=(design*0.3 + development*0.6 + testing*0.1)'
status:
  value: '開発中'
  next_milestone: 'デザイン完了'
  risk_level: 'medium'
external_links:
  repository: 'https://github.com/company/website-renewal'
  design_files: 'https://figma.com/project/website-renewal'
  project_board: 'https://notion.so/project-board'
---

このテンプレートでは、計算フィールド（overall 進捗）や条件付きフィールド（risk_level）、外部連携（リポジトリ、デザインファイル）が活用されています。

動的ダッシュボード機能により、プロジェクト一覧での自動集計も可能になります。

sql-- 進行中プロジェクトの予算と進捗サマリー
SELECT
  title,
  category,
  budget.total as 予算,
  progress.overall as 進捗率,
  timeline.launch as 完了予定,
  status.risk_level as リスク
FROM projects
WHERE status.value IN ('計画中', '開発中', 'テスト中')
ORDER BY timeline.launch ASC

Canvas 機能の活用例：システム設計

新しい Canvas 機能を使ったシステム設計の例を見てみましょう。複雑なアーキテクチャも直感的に表現できるようになります。

以下の図では、マイクロサービスアーキテクチャの設計例を示しています。

mermaidgraph TB
    subgraph "フロントエンド層"
        web[Webアプリ]
        mobile[モバイルアプリ]
        admin[管理画面]
    end

    subgraph "API Gateway"
        gateway[API Gateway]
    end

    subgraph "マイクロサービス"
        user[ユーザーサービス]
        product[商品サービス]
        order[注文サービス]
        payment[決済サービス]
        notification[通知サービス]
    end

    subgraph "データ層"
        userdb[(ユーザーDB)]
        productdb[(商品DB)]
        orderdb[(注文DB)]
    end

    subgraph "外部サービス"
        stripe[Stripe]
        sendgrid[SendGrid]
        s3[AWS S3]
    end

    web --> gateway
    mobile --> gateway
    admin --> gateway

    gateway --> user
    gateway --> product
    gateway --> order
    gateway --> payment
    gateway --> notification

    user --> userdb
    product --> productdb
    order --> orderdb

    payment --> stripe
    notification --> sendgrid
    product --> s3

リアルタイム共同編集により、チームメンバーが同時に設計に参加できます。設計の議論を Canvas 上で直接行い、変更内容が即座に全員に共有されるのです。

レイヤー機能を活用すれば、以下のような分類で設計を整理できます。

レイヤー名	用途	表示/非表示
アーキテクチャ	システム全体構造	常時表示
データフロー	データの流れ	必要時表示
セキュリティ	セキュリティ要件	必要時表示
インフラ	インフラ構成	必要時表示
注釈	コメントや説明	必要時表示

Live Preview 機能の活用例：技術文書作成

新しい Live Preview 機能を活用した技術文書作成の例をご紹介します。複雑な数式や図表も瞬時にプレビューできるようになります。

markdown# API 設計仕様書

# レスポンス時間計算

サーバーレスポンス時間の計算式：

$$
T_{response} = T_{process} + T_{network} + T_{queue}
$$

ここで：

- $T_{process}$：処理時間
- $T_{network}$：ネットワーク遅延
- $T_{queue}$：キュー待機時間

# パフォーマンス目標

| エンドポイント  | 目標レスポンス時間 | 現在の平均 | 改善必要性 |
| --------------- | ------------------ | ---------- | ---------- |
| `/api/users`    | < 100ms            | 85ms       | ✅         |
| `/api/products` | < 200ms            | 350ms      | ❌         |
| `/api/orders`   | < 300ms            | 250ms      | ✅         |

段階的レンダリングにより、文書の各セクションが順次表示されます。数式の処理やテーブルの描画が完了するまで待つ必要がなく、すぐに内容の確認を開始できるのです。

インクリメンタル更新機能では、編集中の段落のみがリアルタイムで更新されます。長い文書を編集する際も、編集箇所以外のレンダリングが無駄に実行されることがありません。

設定方法とカスタマイズ例

新機能の基本設定

2025 年の新機能を活用するための基本設定をご紹介します。まず、機能の有効化から始めましょう。

json{
  "properties": {
    "enhanced_mode": true,
    "data_types": {
      "json": true,
      "array": true,
      "reference": true,
      "calculated": true
    },
    "external_api": {
      "enabled": true,
      "rate_limit": 100,
      "timeout": 5000
    }
  },
  "canvas": {
    "new_engine": true,
    "collaboration": true,
    "performance_mode": "high",
    "layer_management": true
  },
  "live_preview": {
    "engine_v2": true,
    "incremental_rendering": true,
    "multi_threading": true,
    "plugin_isolation": true
  }
}

プラグイン互換性設定では、既存のプラグインとの動作を調整できます。

json{
  "plugin_compatibility": {
    "legacy_mode": false,
    "automatic_migration": true,
    "conflict_resolution": "auto",
    "sandbox_level": "strict"
  }
}

カスタムテンプレートの作成

新しい Properties 機能を活用したカスタムテンプレートの作成例をご紹介します。

yaml---
template_name: "会議議事録テンプレート"
template_version: "2.0"
created_date: "{{ date:YYYY-MM-DD }}"
meeting_info:
  title: ""
  date: "{{ date:YYYY-MM-DD }}"
  time: "{{ time:HH:mm }}"
  duration: 60
  location: ""
  type: ["定例", "緊急", "プロジェクト", "その他"]
participants:
  required: []
  optional: []
  absent: []
agenda:
  items: []
  priority: ["高", "中", "低"]
action_items:
  tasks: []
  assignee: ""
  due_date: ""
  status: ["未着手", "進行中", "完了", "保留"]
attachments:
  documents: []
  links: []
follow_up:
  next_meeting: ""
  review_date: ""
  notes: ""
metadata:
  created_by: "{{ user.name }}"
  last_updated: "{{ date:YYYY-MM-DD HH:mm }}"
  version: 1
  confidentiality: ["公開", "社内限定", "機密"]
---

# {{ meeting_info.title }}

# 会議概要
- **日時**: {{ meeting_info.date }} {{ meeting_info.time }}
- **場所**: {{ meeting_info.location }}
- **所要時間**: {{ meeting_info.duration }}分

# 参加者
## 必須参加者
{{ participants.required | join(", ") }}

## 任意参加者
{{ participants.optional | join(", ") }}

## 欠席者
{{ participants.absent | join(", ") }}

# 議題
{% for item in agenda.items %}
## {{ loop.index }}. {{ item.title }}
**優先度**: {{ item.priority }}
**担当者**: {{ item.owner }}

{{ item.description }}

{% endfor %}

# アクションアイテム
{% for task in action_items.tasks %}
- [ ] **{{ task.title }}** (担当: {{ task.assignee }}, 期限: {{ task.due_date }})
  {{ task.description }}
{% endfor %}

# 次回予定
- **次回会議**: {{ follow_up.next_meeting }}
- **レビュー日**: {{ follow_up.review_date }}

ワークフロー自動化設定

新機能を活用したワークフロー自動化の設定例をご紹介します。

javascript// ワークフロー自動化設定
{
  "workflows": [
    {
      "name": "プロジェクト進捗更新",
      "trigger": {
        "type": "property_change",
        "property": "progress",
        "condition": "value >= 100"
      },
      "actions": [
        {
          "type": "update_property",
          "property": "status",
          "value": "完了"
        },
        {
          "type": "send_notification",
          "template": "project_completion",
          "recipients": ["pm", "stakeholders"]
        },
        {
          "type": "create_note",
          "template": "project_retrospective",
          "folder": "completed_projects"
        }
      ]
    },
    {
      "name": "期限アラート",
      "trigger": {
        "type": "schedule",
        "cron": "0 9 * * MON"
      },
      "actions": [
        {
          "type": "query_notes",
          "query": "due_date <= DATE('now', '+7 days') AND status != '完了'"
        },
        {
          "type": "generate_report",
          "template": "weekly_deadline_report"
        }
      ]
    }
  ]
}

ワークフロー改善事例

研究者の論文管理ワークフロー

学術研究者の方が新しい Obsidian 機能を活用して、論文管理ワークフローを劇的に改善した事例をご紹介します。

従来の課題：

論文の情報が分散していて管理が困難
引用関係の追跡が手動で非効率
研究進捗の可視化ができない

新機能による解決：

yaml---
title: '深層学習による画像認識の精度向上手法'
type: 'research_paper'
status: '査読中'
journal: 'Journal of Machine Learning'
submission_date: 2025-03-15
authors:
  - name: '田中太郎'
    affiliation: '○○大学'
    role: '主著者'
  - name: '佐藤花子'
    affiliation: '××研究所'
    role: '共著者'
keywords: ['深層学習', '画像認識', 'CNN', '精度向上']
metrics:
  pages: 12
  figures: 8
  tables: 3
  references: 45
  citations: 0
research_data:
  dataset_size: 100000
  accuracy_improvement: 15.3
  training_time: 48
related_papers:
  - '[[CNN基礎理論.md]]'
  - '[[画像前処理手法.md]]'
  - '[[精度評価手法.md]]'
progress:
  research: 100
  writing: 90
  review: 30
  revision: 0
  overall: '=(research*0.3 + writing*0.4 + review*0.2 + revision*0.1)'
funding:
  grant_id: 'JSPS-2024-001'
  budget: 2000000
  spent: 1500000
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Canvas 機能による研究マップでは、関連研究の関係性を視覚的に整理しています。

mermaidgraph TB
    subgraph "基礎理論"
        cnn[CNN基礎]
        deep[深層学習理論]
        img[画像処理基礎]
    end

    subgraph "先行研究"
        paper1[AlexNet研究]
        paper2[ResNet研究]
        paper3[EfficientNet研究]
    end

    subgraph "本研究"
        method[提案手法]
        exp[実験設計]
        result[結果分析]
    end

    subgraph "応用分野"
        medical[医療画像]
        auto[自動運転]
        security[セキュリティ]
    end

    cnn --> paper1
    deep --> paper2
    img --> paper3

    paper1 --> method
    paper2 --> method
    paper3 --> method

    method --> exp
    exp --> result

    result --> medical
    result --> auto
    result --> security

自動化されたワークフローにより、進捗管理と期限管理が効率化されました。

javascript{
  "research_workflow": {
    "milestone_alerts": {
      "submission_deadline": {
        "advance_notice": [30, 14, 7, 1],
        "notification_method": "email_and_desktop"
      }
    },
    "progress_tracking": {
      "weekly_report": true,
      "milestone_celebration": true,
      "bottleneck_detection": true
    },
    "collaboration": {
      "co_author_sync": true,
      "version_control": true,
      "comment_management": true
    }
  }
}

スタートアップの知識管理ワークフロー

急成長中のスタートアップが、新しい Obsidian 機能を活用して組織の知識管理を構築した事例をご紹介します。

従来の課題：

知識が個人に依存していて共有されない
ドキュメントの更新が追いつかない
新入社員のオンボーディングに時間がかかる

Canvas 機能による組織知識マップ：

mermaidgraph LR
    subgraph "事業領域"
        product[プロダクト開発]
        marketing[マーケティング]
        sales[営業]
        support[カスタマーサポート]
    end

    subgraph "基盤知識"
        company[会社情報]
        process[業務プロセス]
        tools[ツール・システム]
        culture[企業文化]
    end

    subgraph "専門知識"
        tech[技術仕様]
        market[市場分析]
        customer[顧客情報]
        competitor[競合分析]
    end

    company --> product
    company --> marketing
    company --> sales
    company --> support

    process --> product
    process --> marketing
    process --> sales
    process --> support

    tech --> product
    market --> marketing
    customer --> sales
    customer --> support

新入社員オンボーディングテンプレート：

yaml---
employee_name: ''
start_date: '{{ date:YYYY-MM-DD }}'
department: ''
position: ''
mentor: ''
onboarding_progress:
  company_overview: 0
  department_training: 0
  tool_setup: 0
  project_assignment: 0
  culture_integration: 0
  overall: '=(company_overview + department_training + tool_setup + project_assignment + culture_integration) / 5'
checklist:
  week1:
    - '会社概要説明を受ける'
    - 'メンターとの面談'
    - '基本ツールのセットアップ'
    - 'チームメンバーとの顔合わせ'
  week2:
    - '部門別研修の受講'
    - '業務プロセスの理解'
    - '初回プロジェクト参加'
  week3:
    - '独立した業務の開始'
    - 'フィードバックセッション'
  month1:
    - '1ヶ月レビュー'
    - '目標設定'
required_reading:
  - '[[会社ハンドブック.md]]'
  - '[[部門別ガイド.md]]'
  - '[[ツール利用マニュアル.md]]'
meetings:
  - type: 'ウェルカムミーティング'
    scheduled: '{{ start_date }}'
  - type: '1週間チェックイン'
    scheduled: '{{ date:start_date+7 }}'
  - type: '1ヶ月レビュー'
    scheduled: '{{ date:start_date+30 }}'
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まとめ

2025 年 Obsidian の方向性

2025 年の Obsidian は、単なるノートテイキングツールから、統合型ナレッジプラットフォームへと大きく進化します。Properties、Canvas、Live Preview の 3 つの機能領域における革新的なアップデートにより、私たちの知識管理体験は根本的に変わることでしょう。

データ中心の知識管理が新しいスタンダードとなります。Properties 機能の強化により、単純なテキストベースの情報管理から、構造化されたデータベース的な活用へとシフトします。これにより、大規模な組織での知識管理も効率的に行えるようになるのです。

ビジュアル思考の支援において、Canvas 機能は新たな次元に到達します。リアルタイム共同編集とパフォーマンス最適化により、チームでの創造的な作業が飛躍的に向上するでしょう。

シームレスな編集体験の実現により、Live Preview 機能は真の意味での WYSIWYG エディターとなります。編集とプレビューの境界がなくなることで、より直感的で効率的な文書作成が可能になります。