Everythingでのコンテンツ検索のやりかた―最終まとめです。CalibreとZoteroについても簡単にふれています。

先日紹介したこちらの記事のとおりにすすめると高速ファイル検索ソフトEverythingでファイルの内容まで調べて、キーワードを含むファイルを一覧表示できます。ただし検索でヒットしたファイルをクリックすると該当箇所が表示されるというようなタグジャンプ、バックタグジャンプ機能は未実装なので、個別にファイルを開いて自分で検索キーワードでファイル内を検索する必要があります。タグジャンプしたりする機能が必要ならCalibreの全文検索機能を使うか、論文検索ならZoteroの最新版の全文検索機能を使うとよいでしょう。今日は先日のこちらの記事のやり方の補足をまとめておきます。

『Windowsでドキュメント(PDFや電子書籍も!)を対象にとにかく爆速で全文検索する方法』
https://qiita.com/KzShin/items/d37719fd3b53545ded64


【iFilterの導入】:上の記事にあるパッケージe-book handler packをインストールすると簡単に導入できます。このパッケージで各種の電子ブックを検索することができるので便利です。ただし、現在無料で利用できるiFilterはこのパッケージを含めて、日本語の縦書きには対応していないので縦書き文書の検索はうまくいきません。Calibreの全部検索機能を使うのが回避策として有効です。

【Everything alpha版での設定】:新しくインストールする場合は記事の通りでよいと思いますが試していないのでわかりません。私はアルファ版を既にインストールしていたので以下の設定で使えるようになりました。

インストールが終わったEverythingを起動し以下の設定をします。
ツール→オプション→全般で『システム起動時にEverythingを起動する』にチェックが入っていることを確認。はいっていなければチェックする。
その下の、『Everythingをサービスに登録』にもチェックが入っていることを確認。
下から二番目の、URLプロトコルにチェックをいれる。

あとは検索データ(英語名Indexes)の中にあるNTFSのメニューの一番上、『新しい固定ボリュームを自動で対象にします』にチェックが入っていることを確認する。

【コンテンツ検索のインデックス設定】は、記事のとおりでOKです。

【AutoHotkeyのスクリプト作成】も記事のとおりでよいのですが、AutoHotkeyというアプリが入っていないと使えないのでまずAutoHotkeyをインストールしてください。https://www.autohotkey.com/
version 2.0をインストールします。そのあと、記事のスクリプトを白紙で開いたエディタ画面に張り付け、UTF-8で保存します。ファイル名の拡張子は.ahkにします。できたファイルはAutoHotkeyがインストール済みならスクリプトファイルとして認識され、ダブルクリックするとキーコンビネーションが登録されて使えるようになります。私はWindows10をつかっていますが、私の環境ではAlt+右クリックでの検索開始がうまくいきません。スクリプトの関数の遅延時間を長くすると動くのですが、スクリプトの編集をともなうので初心者には面倒です。

【代替法は、AutoHotkeyを使うのをやめることです。】Everythingの検索窓にcontent:と打ち込み、そのあとに検索したいキーワードを入れて検索してください。これでインデックスを作ったフォルダにある全ファイルを検索してそのキーワードを含んでいるファイルが一覧で表示されます。(例えば content:glycobiology といれると、インデックスを作ったフォルダ内の全ファイルの中身を検索して、 glycobiologyという単語を含むファイルを一覧表示してくれます。)残念ながらタグジャンプとかはまだ実装されていないので、キーワードを含むファイルの一覧だけしかできません。一覧されているファイルをクリックするとファイルが開くので、あとは開いたファイルで個別に検索するという流れになります。

昨日、pdfの検索漏れが起こっているという話をしました。最初に書きましたがiFilterを変えたらよいと思って、iFilterを変えてみても検索漏れはなくなりません。結局検索漏れの原因は、縦書きの日本語pdfがiFilterでうまく検索されないことが原因だとわかりました。(縦書き日本語pdfをMS Wordに読み込んで横書き表示にして、それをpdfとして保存してそのファイルのインデックス作成(ファイルをEverythingで選択してcntl+F5でインデックスを作成します)を行うと、どの無料iFilterでも検索漏れなしとなることを確認しました。)
縦書きpdfと横書きpdfをまとめてタグジャンプできるように全文検索する場合は、電子ブック閲覧管理ソフトCalibreを使うのが良いと思います。こちらも最初インデックス作成を行いますが、インデックスができたらあとは高速で検索できて、検索キーワードを含む部分を表示して読むことが簡単にできます。Zoteroも全文検索ソフトとしては優秀です。最近はpdfをZoteroで表示する機能が強化され、電子ブックにも対応してきているのでこれも研究や学習に役立つと思います。Everything, Calibre, Zoteroを使い分けると最強の電子ブック検索環境が構築できると思います。是非試してみてください。

Everythingでのコンテンツ検索を試しています‥

先日紹介したQiitaの記事のとおりにファイル検索ソフトEverythingでのコンテンツ検索を試しています。おおむねうまく検索できるように思ったのですがAlt+右クリックでコンテンツ検索かファイル検索かを選ぶメニューの表示がうまくいかないことがあります。こちらは回避策があるのでうまく回避できたのですが、pdfを検索してみた結果をCalibreでのpdfの全文検索と比較すると検索もれがあることがわかりました。今日は原因を調べていたのですがどうやらiFilterに問題があるようです。Qiitaの記事のiFilterを別のものに変えてみるとよいと思うのですが今日は時間がないので明日試します。ということでEverythingのコンテンツ検索のまとめは明日になります。

今日は東京大学の冬休み講義で2022年のAIの紹介動画が公開されたのでそれを埋め込んでおきます。4年前のChatGPTの様子がわかります。同じプロンプトを今のChatGPTにいれて試してみるとAIの進歩が実感できると思います。

AIの学習については、テキストを中心とした学習が今まで行われていますが、たとえばガウスと対話しながらAIが学習していけばどんな性能のものができるのかとふと思いました。AIを人と対話させながらその人固有の知識や考え方、発想法を学習させていくと、本やネット記事では得られない洞察力と知識をもつAIができるかもしれませんね。動画はまだ見ていませんが、タイトルからこんなことを考えました。

AIの登場で数学研究は今後どうなるのか?についてのシンポジュウム動画が全公開されました!

昨日紹介していたEverythingでファイルの内容を検索するやり方はだいたいうまくいくようになりました。ただAlt+右クリックで選択範囲をコピーしてEverythingの検索窓にいれるのがコピー処理のタイミングの影響だと思いますがうまくいかない(うまくいくこともあるのですがほとんどうまくいかない)ので、AutoHotKeyのプログラムを改訂する必要があると思います。その辺のことは明日書くことにして今日はこんなシンポジュウムの動画が全部公開されたという話題です。

数学者がAIの登場でものすごい影響をうけているのはよく知られるようになってきました。AI時代の数学研究のこれからについて様々な専門家の講演がきけるシンポジュウムの全動画がYouTubeで公開されています。

5月1日―2日にかけて開催されたFuture of Mathwematics Symposiumの動画です。

https://www.youtube.com/@FoMathematics

ファイルを高速検索できるソフトEverythingの使い方続きです。alpha版はファイルの中身検索もできるみたいです。

今日は昨日のファイル検索ソフトEverythingの使い方の続きです。

【検索するフォルダを設定する方法】
フォルダパスを検索式に入れます。たとえばドキュメントフォルダだけ検索したいときは次のように設定します。ユーザー名のところは各自のユーザー名をいれてください。この検索式では、Microsoft Wordのdoc, docx, マクロ付き文書docmをDocumentsフォルダ内で検索します。dmですので更新日が2026年5月1日からn2026年5月8日までのものを検索する指示になっています。

“C:¥Users¥ユーザー名¥Documents¥” ext:doc;docx;docm dm:2026-05-01..2026-05-08

空白を含むパスでも安全なように、フォルダ名は ” ” で囲むほうがよいでしょう。囲まなくてもたいていは検索できます。

デスクトップ内だけ検索したいとき、今月の更新日のものだけの検索は次のように書けます。
“C:¥Users¥ユーザー名¥Desktop¥” ext:doc;docx;docm dm:thismonth

【ファイルだけ、フォルダだけを探す方法】

ファイルだけ探す場合
file:と書いて検索式を入れます。
Wordファイルなら、file: ext:doc;docx;docm

フォルダだけ探す場合
folder:の後に検索ワードを入れます。たとえば、folder:glyco dm:2024/05-2025/05なら更新日が2024年5月から2025年5月の間のglycoという文字列を含むフォルダだけが検索されます。

【ファイルサイズで検索する場合】
サイズは size: を使います。
10 MB以上のWordファイル
ext:doc;docx;docm size:>10MB
100 MB以上のファイル
size:>100MB


私の記事よりずっと本格的な解説もあります。二年ほど前の最終更新記事なのでalpha版とはちがっているところがあるかもしれませんが参考になる記事です。
『Everything – Windowsのつよつよファイル検索ソフト』

https://qiita.com/UFOnian/items/4cdb23c5c54efd78b585

次の今年の記事は役だちそうです!
『Windowsでドキュメント(PDFや電子書籍も!)を対象にとにかく爆速で全文検索する方法』

https://qiita.com/KzShin/items/d37719fd3b53545ded64
Everything Alpha版では電子ブックやpdfの中身を全文検索できるように設定可能だそうです。これはすごいですね。さっき知ったばかりの記事なので試していませんが、設定できればすごいツールになると思います。

Windowsでのファイル検索ソフトのおすすめ―Everything

Winodowsでのファイル検索を行うと、検索結果がファイルを開くと消えたり結果を保存できなくなったりするので困ることが多いです。そこでもっとよいファイル検索ソフトはないかと、ChatGPTとGemini proに聞いてみました。どちらもトップで推薦してきたのがEverythingという無料ソフトでした。
https://www.voidtools.com/
こちらからアルファ版をダウンロードして使ってみてください。
https://www.voidtools.com/everything-1.5/
インストール時のソフトの振舞いが、アルファ版のほうがプライバシー優先度が通常版より優れているように感じたので、私はアルファ版を使っています。
簡単な使い方をまとめておきます。
検索窓にこんな式をいれてみましょう。
ext:csv;xlsm dm:2024/01/01-2026/05/19
extは拡張子の意味で、:以下に拡張子をセミコロン;で区切って列挙します。この検索式ではcsvファイル、xlsm(エクセルマクロファイル)を指定しています。xls*のようにワイルドカードを指定するとxls, xlsmなど全部が検索できます。

【日時によるファイル検索のやり方】
上の検索式でのdmはdate modifiedの略です。
更新日時dmの指定例: dm:2026/05/01 日時の範囲指定ももちろん可能です。
作成日時dc(date created)の指定例: dc:2026/01/01-2026/03/31 (範囲指定はハイフンまたは..で行います)のように使います。
アクセス日da (date accessed)の指定例: da:today
などのように使います。
上の例では、dm更新日時を検索日の範囲2024/01/01-2026/05/19としています。
日時の便利なショートカット表記としては:
① 相対的な指定: dm:today, dm:yesterday, dc:lastweek, dm:thismonth
② 期間の指定: dm:2024/01/01-2024/12/31(ハイフンで繋ぐ)
③ 以前・以後: dm:<2025/01/01 (2025年より前), dc:>2026/04/01 (2026年4月以降)
という使い方も可能です。

【検索結果を保存する方法】
Everythingは「検索式そのもの」を保存しておく使い方がスマートです。

ブックマーク機能:
頻繁に使う検索式(例:dm:today ext:xlsx)を入力した状態で、メニューの [ブックマーク] → [ブックマークに追加] を選択します。次回からメニューから一発で呼び出せます。

検索結果のエクスポート:
現在のリストを物理的に保存したい場合は、[ファイル] → [エクスポート] からCSVやテキスト形式で出力可能です。csvはUTF-8形式で保存されるので日本語のエクセルの場合は、データタブからcsvまたはtext形式で読み込みを選択して読み込み、保存してください。
[TIP]検索結果を消さずに別の検索をする方法もあるので便利です。
Ctrl + N を押すと、現在の検索ウィンドウを残したまま、新しいウィンドウが開きます。これで複数の検索結果を並べて比較することが可能です。

明日はフォルダ指定、ファイル名指定やファイルサイズを使った検索方法、検索式でのORやNOTの使い方を紹介します。

九大の荒川先生による、AIとともに研究する人が心得ておくべき重要ポイントの解説記事が必見です!ローカルLLMでのpdfの要点解説や内容に関する想定質問リストも簡単につくれます!

AIとともに研究する──「研究テーマの決め方」から1年、変わったまこと・変わらないこと
荒川 豊 (Yutaka Arakawa)
2026年5月17日 16:29
https://note.com/wildriver/n/n3c4cb0823b27

九州大学の荒川先生によるAIを使う人が心得ておくべき重要ポイントの解説です。
AIによる壁打ちの際のtemperatureの変更、論文を投稿する前にAIでチェックするときの実用的な注意などすばらしいtipsが満載の解説記事です。未発表データを含む内容をAIにいれるときに学習機能をオプトアウトする方法も各種LLM別にまとめてあって便利です。またDeep Researchモードを使うときの注意点も参考になります。

荒川先生のこちらの記事では、ローカルに動くLLM(LM StudioやOllamaなどを使ってローカルなPC内で動くLLM)と組み合わせて、論文PDFをドラッグ&ドロップすると要点と「想定される質疑」まで自動で整理してくれるWebアプリの解説と使い方がまとまっています。

論文ビューア with Local LLM
荒川 豊 (Yutaka Arakawa)
2026年5月17日 17:13
https://note.com/wildriver/n/n08b1cf4c676e

荒川先生の自作のhtmlファイルをGitHubからダウンロードしてきて、ブラウザで開いてpdfをドラッグ&ドロップするとlocal LLMが論文の要点と想定される質問を列挙してくれます。私もOllamaで動かしているGemma4で試しましたが簡単に、ネット接続せずに要点整理と想定質問リストが作成できました。これは卒論や修士論文などの発表会のまえの想定質問集をつくって質問対策するのにも便利ですね。OllamaはOpen WebUIでブラウザ上で使っている状態で利用できます。
https://github.com/wildriver/paper-viewer-local-llm

MITが公開している2026年版Introduction to Deep Learningという講義は素晴らしいと思います。

MITが公開しているIntroduction to Deep Learningという一般向け講義がめちゃめちゃわかりやすいので紹介します。
こちらのサイトから、すべての動画が視聴でき、スライドもダウンロードできます。
https://introtodeeplearning.com/index.html
第一回目の動画を埋め込んでおきますのでサンプルとして視聴してみてください。

スライドへのリンクも載せておきます。
https://introtodeeplearning.com/slides/6S191_MIT_DeepLearning_L1.pdf
スライドをみるだけでもずいぶん勉強になるのではないでしょうか。初学者むけの絶好の講義だと思います。

2025年以前の講義もみることができます。こちらのリンクからアクセス可能です。

To view archived versions of this website from past years please click here for 2025, 2024, 2023, 2022, 2021, 2020, 2019, 2018, and 2017

国立国会図書館デジタルコレクションで読める本の紹介(第43回)

久しぶりに国立国会図書館デジタルコレクションで読める本の紹介です。

第42回の後に、確率過程の本を紹介した記事があるのでリンクを埋め込んでおきます。

確率過程についての日本語教科書の紹介です。

487) I.ラカトシュ 著 ほか『数学的発見の論理 : 証明と論駁』,共立出版,1980.4. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12608176 (参照 2026-05-16)
488) 高坂史朗 著『実践哲学の基礎 : 西田幾多郎の思索の中で』,創元社,1983.4. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12284189 (参照 2026-05-16)
489) サムエル・テリエン 著 ほか『聖書の歴史』,創元社,1991.10. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/13273899 (参照 2026-05-16) この本の初版は、私の中学校の宗教の時間の教科書でした。聖書の歴史を概観するの図版入りでわかりやすい本でした。
490) ジョン・F.サンドフォート 著 ほか『熱機関 : 蒸気機関からロケットまで』,河出書房新社,1977.12. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12689534 (参照 2026-05-16)
491) 矢沢サイエンス・オフィス 編『ニューサイエンティスト群像』,勁草書房,1987.3. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12590882 (参照 2026-05-16)
492) 武谷三男 著『科学者の社会的責任 : 核兵器に関して』,勁草書房,1982.3. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12591680 (参照 2026-05-16)
493) 丸岡宗男 編『宮本武蔵名品集成』,講談社,1984.4. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12425896 (参照 2026-05-16) 宮本武蔵作とされる絵画や書が集められています。
494) 杉田元宜 著『社会とサイバネティックス』,みすず書房,1969. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12628225 (参照 2026-05-16) 日本の生物物理の泰斗の本です。
495) 『日本教養全集』18,角川書店,1974. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12405714 (参照 2026-05-16) 4/22事変で読めなくなった『日本人とユダヤ人』が入っている本です。読めなくなった本の下の方にでてくる関連した本のリストをみると、読めなくなった本が収録されている別の読める本がリストされていることもあります。
496) 玉木英彦, 江沢洋 編『仁科芳雄 : 日本の原子科学の曙』,みすず書房,1991.12. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/13131131 (参照 2026-05-16) 仁科芳雄の伝記や思い出などの文章がまとまっているよい本です。
497) ジョン・ポーキングホーン 著 ほか『世界・科学・信仰』,みすず書房,1987.3. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12218240 (参照 2026-05-16) 私の知り合いのde Pomeraiさんは生物学者からイギリス国教会の聖職者になってしまいました。この本の著者はイギリスの量子色力学の実験グループのリーダーとして有名な素粒子物理学者でしたが、学者をやめて聖職者になってしまいました。なぜ?という疑問に対する答えが読めるかもしれません。
498) J.W.クルーチ 著 ほか『みごとな生命の連鎖』,みすず書房,1987.5. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12636353 (参照 2026-05-16)
499) J.G.クラウザー 著 ほか『二十世紀の科学者』,みすず書房,1985.9. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12590696 (参照 2026-05-16)
500) エリザベート・ハイゼンベルク 著 ほか『ハイゼンベルクの追憶 : 非政治的人間の政治的生涯』,みすず書房,1984.5. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12224177 (参照 2026-05-16) これはハイゼンベルクの奥さんによるハイゼンベルクの伝記です。
501) E.スコフェニル 著 ほか『アンチ・チャンス : 生命、偶然か必然か』,みすず書房,1984.7. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12603191 (参照 2026-05-16) これは生物学者からのモノーの『偶然と必然』(これは4/22事変で読めなくなった本です)への反論です。偶然と必然は、英語への翻訳本でよければこちらでログインして貸出して読むことができます。https://archive.org/details/chancenecessity00jacq
502) レオ・シラード 著 ほか『シラードの証言』,みすず書房,1982.10. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12696425 (参照 2026-05-16)
503) ホワイトヘッド [著] ほか『ホワイトヘッドの対話 : 1934-1947』,みすず書房,1980.1. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12216411 (参照 2026-05-16)
504) パストゥール・ヴァレリー=ラド 著 ほか『人間パストゥール』,みすず書房,1979.12. 国立国会図書館デジタルコレクション https://dl.ndl.go.jp/pid/12226087 (参照 2026-05-16)

Rをつかってリピドミクスの研究を行う方法論の論文が役立ちます。

生物の脂質の全体像を明らかにするlipidomics (脂質代謝物の網羅的解析=リピドミクス)という分野のよい論文がでていました。この総説では、プログラミング言語Rを用いて生データから再現性のある研究を行い、研究を完成させる全行程を解説しています。

これは役に立ちそうです。Metabolitesというスイスのバーゼルで発行されている雑誌にのっているEditor’s Choice(編集長おすすめというような意味)の総説論文です。

A Structured Computational Roadmap for Lipidomics in R: Reproducible Workflows from Raw Data to Functional Insight
https://www.mdpi.com/3852310
オープンアクセスなので、誰でも読めますし、ダウンロードも可能です。Rを使って研究するワークフローは、Lipidomics以外の分野の人にも参考になります。

これは必見です!Science x AI Summit 2026 (Palo Alto)のライブ配信が公開されました!

科学研究にAIがどのように役立つか、現在のAIはどれほどすすんでいるのか、そしてその将来はどうなるのか、こうした疑問について学べる素晴らしい講演会が開催されました。Science x AI Summit 2026 (Palo Alto) で5月12日、13日の二日間にわたる講演会です。このサミットでは、ノーベル賞受賞者、フィールズ賞受賞者、チューリング賞受賞者といった世界的権威が一堂に会し、AIがいかにして科学のプロセスを再定義し、加速させるかについて深い議論が交わされました。

最近話題になった数学者のTim Gowers さん(フィールズ賞受賞者、ケンブリッジ大学教授)の講演は必見です。また同じくフィールズ賞受賞者のTerrence Tao(テレンス・タオ)さん(UCLA教授)のAIと共存するようになった数学研究の今後の展望、証明支援ンシステムLEANの創始者Leonardo de Moura さん(Lean創始者、AWSシニアプリンシパルサイエンティスト)の数学の証明をLEANによって万人が理解できるようにブラッシュアップできるという話も興味を惹かれると思います。重力波観測施設LIGOの主導者でノーベル物理学賞を受賞したBarry Barish さん(ノーベル物理学賞受賞者、Caltech教授)の物理学へのAIの寄与の展望も面白い話です。また小胞体輸送の研究でノーベル医学生理学賞を受賞したRandy Schekman さん(UC Berkeley教授)のAlphaFoldと創薬の話は特に生命科学系の学生、研究者にぴったりの話でおすすめです。強化学習(RL)でチューリング賞を受賞したRLの父と称されるRichard Sutton さんや、Lenore Blum 氏 & Manuel Blum 氏(チューリング賞受賞者夫妻、計算機科学者)が提唱する意識は神秘的なものではなく、計算可能なプロセスであるという話は初めて知りました。「Conscious Turing Machine (CTM)」という数学モデルを通じて、意識は情報の「グローバル・ブロードキャスト(注意)」と、内部言語・世界モデルの共進化から生じる機能であると定義できるという話のようです。AIが意識を持つことは不可避であるという結論が興味を惹きます。他にも創薬へのAIの応用の話、AIを使って患者一人ひとりの「バーチャル・モデル」を構築することで、個人個人にあわせた病状の進行や治療反応のシミュレーションを行うという話も面白いです。バーチャル患者を利用して、一人ひとりに最適化された医療を低コストで提供可能にすることができるようになるという話です。

AIは単なる「効率化ツール」ではなく、科学的思考そのものを拡張する「協力者」であるという視点のサミットです。特に、数学的な厳密性とAIの確率的な探索をいかに統合するか、そして公共財としての「オープンデータ」をいかに守り活用していくかが、今後の科学技術の発展において極めて重要であるという共通認識が語られています。貴重な動画ですので、是非見てください。

Day 1 Morning/Afternoon: (https://www.youtube.com/live/XSK11zBg7TQ)

Day 2 Morning:(https://www.youtube.com/live/pJyP8-iEAog)

Day 2 Afternoon:(https://www.youtube.com/live/VLthrW-tlfg)