Flexnote AI とは？ノートとホワイトボードのための知識 Agent（2026）

ライブラリが大きくなると、よく二つの問題が出てきます。書いたはずのノートが、キーワードが合わないと見つかりにくいこと。そしてホワイトボード上のアイデアが散らばったまま、構造にならないことです。多くの人は断片を ChatGPT に貼り付けます。その場では助かりますが、知識ベースとチャットは別々のままです。

Flexnote AI は両者をつなぎます。ノートとボードはローカルのままです。自分のモデル Key でライブラリを問い合わせられ——回答には引用が付き——Agent にボードの編集、カードの作成、ToDo の管理も任せられます。Pro 会員向けで、アップグレード時にはセマンティック検索と画像 OCR 用のスマートインデックスポイントが付与されます。設定には三つのパートがあります：Knowledge Chat、カード AI Actions、スマートインデックス。

1. Pro 会員が得られるもの

Flexnote AI は Pro 特典で、知識ベースの Q&A、ボード編集、カード Actions を含みます。モデルはご自身の API Key で動きます。プロバイダー、モデル、Base URL を選べます。DeepSeek、通義（Tongyi）などにも対応しており、選んだプロバイダーと直接精算するため、単一ベンダーに縛られません。

アップグレード時には、セマンティック検索と画像 OCR 用のスマートインデックスポイントが 3,000 付与されます。普通のノートを約 500 文字とすると、およそ 4,000 件分です。不足したら Lite / Standard / Heavy パックを追加でき、購入したポイントは長期有効です。詳細は 料金ページ をご覧ください。

2. 数分でセットアップ

設定 → AI アシスタントを開きます（Chat タイトルバーにも入口があります）。AI を有効化し、プロバイダーを選び、Key / Base URL / モデルを入力してから「接続テスト」を実行してください。

組み込みプロバイダーには OpenAI、DeepSeek、通義千問（Tongyi Qianwen）、Moonshot/Kimi、SiliconFlow、智譜 GLM、およびカスタムの OpenAI 互換エンドポイントがあります。中国語モデルはそのまま選べ、すべてを OpenAI 経由にする必要はありません。

3. Ask と Agent：照会と実行

トップバー、または詳細ページの AI アイコンから Knowledge Chat を開けます。二つのモードは役割が異なります。

Ask は検索と整理に重点を置きます。カードを @ で指定してコンテキストにできます。回答には引用が付き、推論やツールの手順も表示されることがあります。役立つ返信はカードとして保存できます。例：「最近の XX に関するノートを整理して」「これらのカードに共通する主張は？」

Agent は実行に重点を置きます。Ask はほぼ読み取り専用で、Agent はライブラリへの書き込みとボード編集ができます。例：

• 「最近の XX に関するノートをホワイトボード構造にして」
• 「このカード群にタグを付け、ToDo をいくつか作って」
• 「このボードに付箋・リンク・グループを追加して」

利用可能なツールは多く、すべてを覚える必要はありません。ライブラリ検索、カードの読み書き、日記と ToDo、ホワイトボードのノードとレイアウト、動画のフレームキャプチャとハイライトなどは、必要に応じて呼び出されます。確認が必要なときは Agent が一時停止して待ちます。以下の短いデモはよくあるシナリオをカバーします。

4. よくある四つの使い方

1. 動画の内容について質問する

動画をインポートしたあと、内容について質問できます。回答にはタイムスタンプと対応フレームが付くので、タイムラインを手で探す必要はありません。場所が分かったら、フレームをキャプチャするか、ハイライトするか、タイムスタンプカードとして保存するかを決められます。

「質問 → 元の位置へジャンプ → ハイライト / 要約カード / ホワイトボード」を一連の学習ループにする方法は YouTube / 講座動画のアノテーション方法をご覧ください。ツールの比較は 動画アノテーションツールまとめをご覧ください。

2. 論文を読みながら要点を整理する

論文やレポートをインポートし、要点をカードに蒸留して、原文の横で読めます。文献レビューの初期段階で特に役立ちます。主張と証拠の筋を並べたあと、PDF アノテーションに戻って検証・書き直しができます。

3. チャットでマインドマップを生成し、ライブラリに保存する

会話の途中でマインドマップを生成できます——たとえば PDF を要約しながら。プレビューに満足したらカードライブラリに追加できます。そのあと再編集し、他のボードやテーマで再利用できるので、チャット履歴だけに残す必要はありません。

4. タグとプロパティを一括で埋める

ライブラリがある程度育つと、よくある課題は新しいカードを書くことよりも、分類の欠落と空のプロパティ列です。Agent はタグとプロパティ列を作成し、カードごとに値を埋めて、あとからビューで絞り込みやすくできます。あるタグ配下のカードをコンテキストに取り込み、要約や関係マップを作ることもできます。

5. カードメニューのクイック操作

ホワイトボード上のカードをクリックすると AI Actions が開きます。要約、マインドマップ生成、翻訳（ZH↔EN）、またはカスタム操作（名前とプロンプト、ピン留めも可）です。現在のカードがコンテキストになり、プロンプトを実行する Agent セッションが始まります。単一カードの作業なら、長い会話は不要です。

6. スマートインデックス：付与ポイントと追加購入

AI を有効にすると、スマートインデックスは自動で動きます。ノート本文と画像内の文字の理解を助け、セマンティック検索、Q&A、コンテンツの再呼び出しを支えます。ローカルでは SQLite 全文検索に加えベクトルがあります。クラウドの Embedding と OCR はポイントで計量されます。購入したポイントは長期有効で、月ごとにリセットされません。

追加パックの価格も抑えめです。約 500 字の普通のノートを目安にした概算：

個人のライブラリなら、Standard パックで長く使えることが多いです。設定でインデックス状態と残ポイントを確認でき、Chat サイドバーから現在のコンテキスト向けのインデックスジョブを開始したり、強制再構築したりもできます。ポイントが一時的に尽きてもキーワード検索は使え、追加購入も簡単です。

7. 外付けの AI ページとの違い

一部のノートアプリでは、AI は独立したチャット窓のように振る舞います。質問すると Markdown が返り、ライブラリ自体はほとんど変わりません。Flexnote では回答に出典が付き、開くことができ、Agent はボードを直接編集できます。モデルはご自身で選び、データはデフォルトでローカルに残ります。PDF、動画ハイライト、OCR は同じ知識の経路に入ります。インデックスポイントが一時的に尽きても、ローカル全文検索は使えます。

カードとキャンバスについては Flexnote とは。Notion との比較は Flexnote vs Notion。

8. 向いているか？

9. おすすめの試用ステップ

1. DeepSeek または通義千問を設定し、接続テストが通ることを確認する。
2. Ask を使う：「最近のノートを整理して」。引用が正確か確認する。
3. 長いカードを @ し、Actions で要約またはマインドマップを実行する。
4. Agent を使う：「このボード上の関連カードをテーマごとにグループ化し、つなぐ」。
5. 役立つ回答をカードとして保存し、ライブラリに書き込まれたことを確認する。

Pro にアップグレードして Key を設定したあと、上記の手順で十分に初回体験できます。コア製品は Flexnote 完全ガイドを、プランと料金は 料金ページ をご覧ください。

10. まとめ

文章での説明には限界があります。より良い確認は実際に試すことです。いま読んでいる論文や、すでに内容があるボードを選び、Key を設定して数回質問し、いくつか編集し、引用が正確か・結果がライブラリに書き戻されているかを確認してください。数分で、自分のワークフローに合うかどうか判断できます。