Claude Codeの最大の課題を解決したオープンソースリポジトリが登場
CChase AI
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Transcript
00:00:00GraphifyがClaude Codeのメモリ問題を解決しました。
00:00:03どんなリポジトリでも驚異的な知識グラフに
00:00:06変換できるのです。
00:00:08その結果、Claude Codeはより正確な回答を
00:00:12わずかなトークンコストで出せるようになります。
00:00:14コードベース全体を走査し、
00:00:17すべてのつながりをマッピングして、その理由を解明するのです。
00:00:21しかもオープンソースで完全無料です。
00:00:24今日はこれを自分で使えるようにする方法と、
00:00:27内部で何が起きているのかを解説します。
00:00:30すぐに活用できるようになりますよ。
00:00:32Graphifyは数ヶ月前に登場しました。
00:00:34既にスター数は6万に迫っています。
00:00:36これはAIコーディングアシスタントに、
00:00:39（今回はClaude Codeを使いますが何でも構いません）
00:00:41プロジェクト全体のコード、ドキュメント、PDF、画像、動画を
00:00:45知識グラフとしてマッピングさせ、クエリできるようにするものです。
00:00:49あらゆるリポジトリをGraphifyで指定することで、
00:00:54知識グラフが作成されます。
00:00:55これが必要な理由は、知識グラフがあれば
00:01:00Claude Codeがリポジトリについて簡単に回答できるようになるからです。
00:01:04すべてがマッピングされているので。
00:01:06AとB、BとCのつながりが明確で、
00:01:09なぜ重要かも理解できます。
00:01:11これはファイルをgrep検索するのとは対照的です。
00:01:13Claude CodeのようなAIアシスタントは通常そう動きます。
00:01:16単純な例えですが、Control-Fを押して
00:01:19ファイルを検索するようなもので、全体像が見えているのとは訳が違います。
00:01:25これがClaude Codeに地図を与え、grep検索では何も与えられない違いです。
00:01:29だからこそ、Graphifyを使うと少ないトークンでより正確な回答が得られます。
00:01:35では、どれほどトークンを節約できるのでしょう？
00:01:3770倍と主張する人もいますが、それは少し過大評価かなと思います。
00:01:41今日のデモで見て分かるように、
00:01:4270倍まではいかなくても、かなり節約できます。
00:01:45これが価値のある理由です。
00:01:47では、どう動くのかを話しましょう。
00:01:48コードベースからこのような知識グラフへ、
00:01:51グラフRAGの知識ベースとよく似たものをどう作るのか。
00:01:56同じでしょうか？
00:01:56RAGとどう関係するのか。
00:01:57それについて話します。
00:01:583つのパスを通る仕組みになっています。
00:02:00最初のパスでは、コード構造を見ますが、
00:02:03これは完全に無料です。
00:02:05これらすべてが最初のパスの結果です。
00:02:09これは決定論的です。
00:02:10AIによる推測ゲームではありません。
00:02:12文字通りコード自体を読み取って、
00:02:15このコードがここと関連している、と判断します。
00:02:18それがコードベースの書き方です。
00:02:20これらは確立されたつながりです。
00:02:22Tree-sitterがファイルを解析し、クラス、
00:02:26関数、インポート、コールグラフ、コメントを抽出します。
00:02:29LLMを使わずローカルで動作します。
00:02:312番目のパスでは動画や音声を見ます。
00:02:34存在する場合ですが。
00:02:36Faster Whisperで文字起こしされます。
00:02:39テキストに分解されると、
00:02:41それも知識グラフに組み込まれます。
00:02:44最後に3つ目のパスで、文書、論文、画像を扱います。
00:02:47コード以外のものがあれば、
00:02:50PDF、ドキュメント、画像などすべて、
00:02:543つ目のパスで処理されます。
00:02:56ここでLLMが登場し、
00:02:58セマンティック分析を行います。
00:03:00そのドキュメントの意味は何で、
00:03:03知識グラフのどこに当てはまるのかを分析します。
00:03:06この3つ目のパスは、純粋な埋め込みを使わないものの、
00:03:10RAGシステムに近いものです。
00:03:12すべて完了すると、
00:03:13知識グラフ自体を作成し始めます。
00:03:17少し技術的な詳細になりますが、
00:03:19要はノードを作成するということです。
00:03:23ノードとは、この小さな円のことです。
00:03:26各円が1つのノードです。
00:03:28次にノード間をつなぐ線がエッジで、さらにコミュニティがあります。
00:03:33コミュニティはノードの大きなグループです。
00:03:35性質が似ているノードがまとまったもので、
00:03:38ここでは486のコミュニティが見えます。
00:03:39データが抽出されてグラフになるまでの概要はこんな感じです。
00:03:43なぜグラフ化が大事かというと、
00:03:46Claude Codeにとっては、
00:03:47あらゆる目的において
00:03:49地図となるからです。
00:03:51おかげで素早く回答できます。
00:03:52ここでいくつか疑問があるでしょう。
00:03:54コード構造がない場合は？
00:03:56Markdownファイルだらけのレポなら？
00:03:58知識グラフを作りたいけど、
00:04:01完全なRAGは使いたくない。
00:04:02できますか？
00:04:03はい、可能です。
00:04:05実はGraphifyで、
00:04:05Obsidianボルトに変換できます。
00:04:06最後の方で少し触れますね。
00:04:082つ目の疑問として、
00:04:09GraphRAGと見た目がそっくりだと思いませんか？
00:04:11皆さんが抱くであろう次の疑問は、
00:04:13「GraphRAGとすごく似ているのでは？」ということでしょう。
00:04:15最大の違いは埋め込みです。
00:04:17Graphifyは埋め込みシステムを
00:04:18一切使っていません。
00:04:21次にユースケースの違いがあります。
00:04:23Graphifyはコードベースで最大限に活きます。
00:04:25巨大なレポがどう動いているか、
00:04:28それを把握するのに完璧です。
00:04:29GraphRAGは非構造化データに向いています。
00:04:33PDFやMarkdownなど、
00:04:35数万のドキュメントがあって、
00:04:37内容について質問したい場合。
00:04:39例えばポリシー文書がたくさんあって、
00:04:40「ポリシーXについて何て書いてある？」と聞くと、
00:04:42どこに入っているか分からないですよね。
00:04:44非構造化データだからです。
00:04:46そこでGraphRAGが輝きます。
00:04:48ただ、境界線は曖昧です。
00:04:50先ほど3つ目のパスで触れたように、
00:04:52Graphifyでも似たことができます。
00:04:55軽量なRAGシステムのような感じです。
00:04:57これがGraphifyの正体と、
00:04:58仕組みと、重要性です。
00:04:59ではインストールして実際に使ってみましょう。
00:05:01デモの前に、スポンサーの紹介です。
00:05:04先日リリースした「Claude Codeマスタークラス」は、
00:05:05背景に関係なく、
00:05:06そこでGraphRAG、あるいはどんなRAGシステムであれ、その真価が発揮されます。
00:05:09毎週更新され、他のマスタークラスも含まれます。
00:05:13本格的にやりたい方は
00:05:14ぜひチェックしてください。
00:05:16Chase AI+で確認できます。
00:05:18リンクはピン留めされたコメントにあります。
00:05:21インストールは簡単です。
00:05:22前提条件と手順があるので。
00:05:24Claude Codeを使っているなら、
00:05:27もっと楽な方法があります。
00:05:27GraphifyのGitHubリンクへ行き、
00:05:29それをClaude Codeに貼り付けて、
00:05:32「インストールして」と言うだけです。
00:05:33手動が良いなら手順通りに。
00:05:35Graphifyはプラットフォームを選ばず、
00:05:37どんなコーディングエージェントでも使えます。
00:05:39インストールしたら次は使い方ですね。
00:05:40コマンドは何があるのか。
00:05:43たくさんありますが、
00:05:45覚える必要はありません。
00:05:48Graphifyをインストールするとスキルが入り、
00:05:49自然言語で
00:05:51指示を出せるようになります。
00:05:52ですからGitHubを見て
00:05:53何ができるか把握するだけで十分です。
00:05:55Claude Codeが理解してくれるので。
00:05:58意識すべきコマンドがいくつかあります。
00:05:59「/Graphify」と打てば、
00:06:02Cloud Codeを使っているなら
00:06:03もっと楽な方法をおすすめします。
00:06:06GraphifyのGitHubリンクにアクセスして、
00:06:08下に貼っておきますね。
00:06:09コピーしてCloud Codeに貼り付けて、
00:06:11エージェントに指示できます。
00:06:12適当に答えさせないためです。
00:06:14さらに、
00:06:15常時有効にするコマンドもあります。
00:06:16「Graphify Cloud install」を実行すると、
00:06:18常にGraphifyを使って
00:06:20回答するようになります。
00:06:22これで完了です。
00:06:23ぜひ活用してください。
00:06:24ご覧いただき
00:06:25ありがとうございました。
00:06:27チャンネル登録を忘れずに。
00:06:30では、また次回。
00:06:31実際には、すべてを
00:06:32覚える必要はありません。
00:06:33幸いなことに、Graphifyをインストールすると、
00:06:35Graphifyスキルが付属します。
00:06:38このスキルがCloud Codeに
00:06:39Graphifyの使い方を教え、
00:06:41ユーザーの自然言語に応じて、
00:06:42どのコマンドを使うべきか判断させます。
00:06:45というわけで、
00:06:47GitHubリポジトリに目を通して、
00:06:49何ができるのかを
00:06:50ある程度把握しておくことを
00:06:51おすすめします。
00:06:52ですが、
00:06:53暗記する必要はありません。
00:06:54Cloud Codeが理解してくれます。
00:06:56ただ、いくつか
00:06:58知っておくべきコマンドがあります。
00:06:59「/Graphify」と入力すれば、
00:07:00現在開いているディレクトリ全体で
00:07:02処理が実行されます。
00:07:04ナレッジグラフを照会するための
00:07:05Graphifyコマンドもあります。
00:07:07「Graphify query」や
00:07:09「Graphify explain」と打てば、
00:07:10Cloud Codeや使用しているコーディングエージェントに
00:07:12明示的に指示できます。
00:07:13（音楽）
00:07:14（音楽）
00:07:16質問に答える時に参照してくれます。
00:07:17怠けずに、
00:07:17自分で適当に答えさせないようにするんです。
00:07:19さらに、
00:07:19常に有効にしておく
00:07:20コマンドもあります。
00:07:21「Graphify Cloud install」を実行すれば、
00:07:23常にGraphifyを使って
00:07:25質問に答えるようになります。
00:07:26いちいち指示しなくていいんです。
00:07:27文字通りフックになるわけです。
00:07:28他にも面白い
00:07:29フラグがあって、
00:07:30例えばObsidianフラグを使えば、
00:07:31コマンド一つで
00:07:32Obsidianのボルト全体を
00:07:33自動生成して
00:07:34Graphifyで得られた情報を
00:07:35詰め込んでくれます。
00:07:36繰り返しますが、
00:07:37スキルはインストール済みです。
00:07:39もし何か
00:07:40分からなくなったら、
00:07:41Cloud Codeに聞けば
00:07:42理解してくれます。
00:07:43では、実際に動かしてみましょう。
00:07:44デモとして、
00:07:45「OpenDesign」という比較的規模の
00:07:47大きなコードベースに
00:07:47Cloud Codeを向けてみます。
00:07:49OpenDesignを触ったことがない方のために言うと、
00:07:51これはCloud Designの
00:07:53オープンソース版のようなものです。
00:07:55すでにローカルにクローンしてあるので、
00:07:57そのディレクトリで
00:07:59Cloud Codeを開きます。
00:08:00ディレクトリ内に入ったら、
00:08:02あとは
00:08:03「/Graphify .」
00:08:04と入力するだけです。
00:08:05これでフォルダ全体に対して
00:08:07Graphifyが実行されます。
00:08:086分間実行した結果がこちらです。
00:08:10203個のファイルを解析し、
00:08:121,907個のノード、
00:08:133,447個のエッジ、
00:08:15109個のコミュニティを特定しました。
00:08:17出力トークン数は
00:08:2012万弱でした。
00:08:24次に「God nodes（主要ノード）」がリストされます。
00:08:25これは、走査した範囲内で
00:08:27最も重要かつ
00:08:29顕著なコネクションを持つノード群です。
00:08:30想定外の興味深い接続や、
00:08:32提案された質問などが表示されます。
00:08:33グラフを確認したい場合は、
00:08:36「グラフを表示して」と入力すれば
00:08:37呼び出せます。
00:08:39こちらが構築された知識グラフです。
00:08:42コミュニティ構造が
00:08:42確認できるのが
00:08:43わかりますね。
00:08:44109個のコミュニティ、
00:08:47つまりクラスターがこれだけあります。
00:08:49拡大してみると、
00:08:50ノード（点）と、
00:08:51それらをつなぐ
00:08:52エッジ（接続）が見えます。
00:08:53ノードをクリックすると、
00:08:54109個のコミュニティが作成されました
00:08:56タイプや、
00:08:56属するコミュニティ、ソース、
00:08:58近隣ノードなどが分かります。
00:09:00ですが、この可視化は
00:09:01見た目は綺麗ですが、
00:09:03真の価値は
00:09:05そこではありません。
00:09:06真の価値は、
00:09:07Claude Codeに対して
00:09:08右上に
00:09:10タイプが表示されます。
00:09:11コードノードや
00:09:12コミュニティ
00:09:13ソース
00:09:14それに隣接するノードもです。
00:09:15ですが
00:09:16この可視化は見た目はかっこよく
00:09:17素晴らしいものですが
00:09:19真の価値は
00:09:20ナレッジグラフ自体にはありません。
00:09:21見た目はいいのですが
00:09:23実際の価値は
00:09:24Claude Codeに
00:09:25オープンデザインのリポジトリの
00:09:26地図を渡せたという点です。
00:09:27それによって
00:09:29リポジトリに関する質問をして
00:09:31正確な回答を
00:09:31引き出せるようになったことです。
00:09:33そこでテストしてみます。
00:09:34リポジトリに関する質問をして
00:09:35何らかのアクションを
00:09:36リポジトリに対して行わせます。
00:09:37Graphifyを使わせる場合と
00:09:38使わない場合で
00:09:39ナレッジグラフを
00:09:40実際に使わせた場合と
00:09:41使わずに
00:09:42同じ質問をした場合で
00:09:43Graphifyを使わず
00:09:44直接回答を取得させた場合の
00:09:45回答を比較して
00:09:46トークン数の違いを
00:09:47確認してみましょう。
00:09:48では
00:09:49トークンの差を
00:09:49Graphify利用時と
00:09:50非利用時で比較するため
00:09:51Claude Codeに
00:09:52リポジトリに関して
00:09:53同じ質問を
00:09:54してみます。
00:09:55最初の質問は
00:09:56デザインリクエストが
00:09:58どのようにWebアプリから
00:09:59コーディングエージェントに流れ
00:10:00戻ってくるか
00:10:00追跡するものです。
00:10:01つまり、このアプリケーションが
00:10:03どのように動作しているかを
00:10:03理解しようとしています。
00:10:04最初のタブでは
00:10:05Graphifyを使い
00:10:062番目のタブでは
00:10:07同じ質問に対して
00:10:08Graphifyを
00:10:09使わないように指定します。
00:10:10こちらでは
00:10:11Graphifyスキルが
00:10:11すぐに読み込まれるのが分かります。
00:10:13そしてコマンドとして
00:10:14例えば
00:10:15graphify queryが実行され
00:10:16Claude Codeに投げた質問を
00:10:17処理しています。
00:10:18一方こちら
00:10:19Graphifyを使わない側では
00:10:20Claude Codeが
00:10:21コードベースを
00:10:22調査するためのエージェントを
00:10:23生成しています。
00:10:25開始直後なのに
00:10:25すでに両方で
00:10:2710万トークンを
00:10:27消費しています。
00:10:28では
00:10:29実際の回答ですが
00:10:30両方とも
00:10:30同じ結果でした。
00:10:31どちらも
00:10:32このアプリの動作を
00:10:32正しく特定できましたが
00:10:34Graphifyを使わないバージョンでは
00:10:35調査エージェントを
00:10:36実行する必要があったため
00:10:37トークン数は
00:10:38調査エージェント分で
00:10:39約15万トークン
00:10:40かかっており
00:10:40それに加えて
00:10:42メインセッションで
00:10:435万トークンが追加され
00:10:44合計で約20万トークンでした。
00:10:45それに対して
00:10:46こちらの
00:10:47Graphify利用バージョンは
00:10:48わずか約8万トークンしか
00:10:50消費しませんでした。
00:10:50つまり非利用時の
00:10:52約40%のコストで済み
00:10:54大幅な節約になります。
00:10:55非利用時も
00:10:58リポジトリを
00:10:58一度読み込んでしまえば
00:11:00以降の質問に対する
00:11:01トークンコストは
00:11:02それほど高くはなりませんが
00:11:03ナレッジグラフが
00:11:04構築されていれば
00:11:06いつでも
00:11:07効率的に
00:11:08Graphifyを通じて
00:11:09質問できるのです。
00:11:11しかし
00:11:12Graphifyなしだと
00:11:13都度調査が必要になり
00:11:14コストが跳ね上がります。
00:11:14その点
00:11:16ナレッジグラフがあれば
00:11:16常に最適です。
00:11:17いつでも質問したいときに
00:11:18そのことについて尋ねれば
00:11:18いいんです
00:11:19Graphify経由で
00:11:20そうすれば
00:11:21毎回
00:11:21悩まなくて済みます
00:11:22トークンコストに
00:11:22何度も何度も
00:11:23読み込ませるような
00:11:24それが
00:11:25まさにメモリー機能に
00:11:26つながる部分です
00:11:26すでに構築済みなので
00:11:27いつでも
00:11:28安価に
00:11:28クエリを投げられます
00:11:29では問題は
00:11:30これが
00:11:31常に変化する
00:11:31リポジトリだった場合
00:11:32リポジトリを更新したとき
00:11:33どうなるか
00:11:34ナレッジグラフも
00:11:35更新されるのか？
00:11:35答えはイエスです
00:11:36これは
00:11:37READMEの
00:11:38ワークフローに
00:11:39記載されています
00:11:40graphify hook install
00:11:40を実行すれば
00:11:41自動的に再構築されます
00:11:42コミットのたびに
00:11:43しかもこれは
00:11:44AST（抽象構文木）のみで
00:11:45APIコストは
00:11:45一切かかりません
00:11:46何が実際に
00:11:47変更されたかを見て
00:11:48今の状態を
00:11:48確認して
00:11:49ツリーを再構築するだけなので
00:11:50追加コストは
00:11:51ゼロです
00:11:51すべて
00:11:52決定論的に
00:11:53処理されます
00:11:53さらに
00:11:54これはチーム開発でも
00:11:54有効です
00:11:552人の開発者が
00:11:56同じリポジトリで
00:11:56並行して作業していても
00:11:57対応できます
00:11:58つまり
00:11:59永続的でありながら
00:12:00常に更新される
00:12:00地図のようなものが
00:12:01手に入るわけです
00:12:01それをClaude Codeに
00:12:02与えることで
00:12:02より効率的な
00:12:03回答が得られます
00:12:04最後に
00:12:04少し触れましたが
00:12:05Obsidianフラグを使えば
00:12:06コード以外の
00:12:07リポジトリでも
00:12:08同じことができます
00:12:09少し勝手が違いますが
00:12:09別の動画で
00:12:10Graphifyと
00:12:10Obsidianの連携について
00:12:11詳しく掘り下げます
00:12:12ただ理解しておいてほしいのは
00:12:13コードに限らず
00:12:14かなり柔軟なツールだ
00:12:14ということです
00:12:15今回はここまでにしておきます
00:12:16本当にクールなツールです
00:12:17Claude CodeやCodex
00:12:18などと併用できる
00:12:19メモリ関連の
00:12:19アプリケーションやプラグインの中で
00:12:20Graphifyは
00:12:21Obsidianと
00:12:22本格的なRAGシステムの中間に
00:12:23位置する存在だと思います
00:12:23選択肢が多いほど
00:12:25道具が豊富なほど
00:12:26状況に合わせて最適なものを
00:12:27選べるようになります
00:12:28Obsidianだけを使う必要はないし
00:12:29Markdownだけじゃない
00:12:30わざわざ巨大な
00:12:31RAGインフラを
00:12:32構築する必要もありません
00:12:33これは本当に
00:12:33良い中間地点で
00:12:34探索する価値があると思います
00:12:35いつも通り
00:12:36皆さんの感想を聞かせてください
00:12:37もしCloud Codeの
00:12:37マスタークラスを体験したいなら
00:12:39Chase AI Plusをチェックしてください
00:12:40それとObsidianといえば
00:12:42来週
00:12:43Obsidianと
00:12:43Cloud Codeに関する
00:12:44無料のライブウェビナーを
00:12:44開催します
00:12:45リンクを
00:12:46下に貼っておきますね
00:12:47それでは
00:12:48また次回お会いしましょう
00:12:49さようなら
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