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このページでは、Linkly AI ユーザーから特によく寄せられる質問にお答えします。

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Linkly AI はユーザーのデータプライバシーをどのように保護していますか？

Linkly AI は ローカルファースト（local-first） のアーキテクチャを採用しています。ドキュメントの原本、全文検索インデックス、ベクトルインデックス、ベクトル化モデルの推論はすべてお使いのデバイス上で完結し、デフォルトではいかなるサーバーにもアップロードされません。

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ローカルに保存されるデータ

  • ドキュメントの原本：元のフォルダにそのまま残ります。Linkly AI は読み取るだけで、コピーや移動は行いません。
  • 全文検索インデックス（BM25）：Tantivy を使ってローカルで構築します。
  • ベクトルインデックス：埋め込みベクトルはローカルデータベースに保存されます。
  • 埋め込みモデル：埋め込みモデルは完全にお使いのデバイス上でローカルに実行されます。macOS Apple Silicon では自動的に Metal GPU 加速が有効になり、Windows / Linux では専用 GPU があれば GPU 加速を使います。
  • アプリログ：ローカルファイルにのみ書き込まれ、自動的にアップロードされることはありません。

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AI 対話のデータの行き先

チャットボットが大規模言語モデルを呼び出す際、データの流れは選択した provider によって異なります：

ローカルモデル

Ollama、LM Studio など OpenAI 互換のローカルサービス。データは完全にローカルに留まり、デバイスから出ません。

Linkly 公式

api.linkly.ai を経由してサードパーティのモデルプロバイダーに転送します。リクエストは Linkly のサーバーを通過します。

サードパーティ直結

OpenAI、Anthropic などの API に直接接続します。リクエストは Linkly のサーバーを経由しません。
設定 → AI モデルから各 provider を自由に追加・切り替え・無効化できます。

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ユーザー体験改善プログラム（テレメトリ）

どの機能が使われているか、どんな実行環境で動いているかを把握するため、Linkly AI はデフォルトで匿名の利用データ送信を有効にしています： 設定 → データプライバシー → ユーザー体験改善プログラムでいつでも無効にできます。無効化すると、メモリ内でまだ送信されていないイベントもすべて破棄されます。
設定の「データプライバシー」パネルでは、各機能のデータの流れ（ローカル / 公式クラウド / サードパーティ）が 3 枚のカードで可視化されており、どのデータがデバイスから出ていくのかを一目で確認できます。

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プライバシーへの約束

  • Google Analytics などのサードパーティ分析 SDK は組み込んでいません。
  • ブラウザ履歴やクリップボードを読み取りません。
  • アカウントログインは必須ではありません。コア機能はオフラインで動作します。
  • アプリログはお使いのマシンにのみ保存され、明示的に共有しない限り送信されません。

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Linkly AI のインデックスはどのくらいで完了しますか？

インデックス処理にかかる時間は、ファイル数、ファイル種別、マシンの性能、パフォーマンスモードによって変わります。Linkly AI のインデックスは 3 つのフェーズで進行します：
1

ファイル名の高速インデックス（秒単位）

ファイルが発見されるとすぐにパスとファイル名を全文検索インデックスへ書き込み、本格的なインデックスを待たずにファイル名で検索できるようにします。
2

全文抽出と BM25 インデックス（分単位～時間単位）

ドキュメントの内容（txt、md、html、docx、doc、pptx、xlsx、csv、epub、rtf、pdf、画像、および文字起こしを有効にした場合は音声・動画）をパースし、アウトラインとメタデータを Tantivy に書き込みます。複数の worker で並列処理できます。
3

ベクトル埋め込み（分単位～時間単位）

ローカルの埋め込みモデルで各ドキュメントチャンクのベクトルを生成し、ベクトルインデックスへ書き込みます。

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速度に影響する要因

  • ファイル数：総処理時間とほぼ線形に比例します。
  • ファイル形式：プレーンテキストが最も速く、PDF はページ構造の解析が必要です。
  • マシン性能：Apple Silicon（M シリーズ）では Metal GPU 加速で埋め込み処理が高速化されます。Windows / Linux では専用 GPU があれば GPU で埋め込みを高速化し、専用 GPU がなければ CPU を使います。
  • パフォーマンスモード：インデックス管理 ページの「ポリシー」ブロックで 高パフォーマンス / バランス / 自動 を選べます。高パフォーマンスモードは並列度が高く CPU 使用率も上がります。自動モードはパソコンのアイドル時に高パフォーマンスへ切り替わります。

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目安

以下はあくまで概算で、実際の所要時間は機材とファイル構成によって大きく変わります：
メインウィンドウの インデックス管理 ページで、進捗（処理済み / 処理待ち / 抽出不可）をリアルタイムで確認できます。インデックス処理中はランチャーのフッターに回転するアイコンが表示され、それをクリックしてもこのページを開けます。インデックスはバックグラウンドで進行し、検索を妨げません — ファイル名インデックスが完了した時点で検索できます。
Linkly AI を試してみる段階では、小規模なナレッジベース（数百～数千ファイル）から始め、慣れてからより大きなディレクトリを追加することをおすすめします。

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埋め込みモデルと OCR は内蔵 GPU と専用 GPU のどちらを使いますか？

Windows と Linux では専用 GPU だけを使い、内蔵 GPU は使いません。実測では、内蔵 GPU でこれらのモデルを動かすと同じパソコンの CPU より遅かったため、専用 GPU がない場合はそのまま CPU を使います。Apple シリコンの Mac では、チップに内蔵された GPU を使います。 処理ごとの使い方は次のとおりです： ほかにもいくつかの点があります：
  • OCR のレイアウト解析が GPU を使うのは 4 ページ以上の PDF だけです。単独の画像やページ数の少ない PDF は CPU で処理します。
  • 専用 GPU が複数ある場合、セマンティックインデックスはシステムで 1 番目の GPU だけを使い、VRAM の大きさでは選びません。OCR のレイアウト解析は、Windows のグラフィックの設定で Linkly AI に割り当てた GPU を使います。
  • VRAM が足りない、ドライバーが対応していない、GPU で何度もエラーが起きる、といった場合は自動的に CPU に切り替わり、インデックスは中断されません。
  • セマンティックインデックスがクラウドモデルに切り替わっている場合、ローカルの GPU は使いません。ARM アーキテクチャの Windows と Linux デバイスは、現時点では CPU のみを使います。
GPU をまったく使いたくない場合：メインウィンドウ左サイドバー下部のインデックス状態アイコンをクリックして「インデックス管理」ページを開き、「詳細」タブの「ハードウェア」で「ハードウェアアクセラレーション」をオフにします。
  • Windows と Linux：オフにするとすべて CPU で処理し、遅くなりますが安定します。
  • Mac：このスイッチが制御するのは OCR のレイアウト解析が GPU を使うかどうかだけで、セマンティックインデックスと文字起こしには影響しません。
スイッチをもう一度オンにすると、再び GPU の使用を試みます。

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あるファイルが検索できないのはなぜ？

まずは切り分けから——そのファイルをファイル名で検索してみてください。結果は 3 通りあり、それぞれまったく別の種類の問題です： この一手間が肝心です。3 つは対処法がまったく違うので、切り分けを飛ばすと見当違いの方向で長く消耗しがちです。
本文がインデックスに入らなかったファイルは、すべて インデックス管理 ページの「抽出不可」タブで理由ごとに確認できます。ほとんどの分類では「すべて再試行」するか、1 件ずつ再試行できます。
除外ルールで除外されたファイルやフォルダは、ライブラリのファイル一覧に表示されません。それを含むフォルダの名前の後ろにはじょうごのアイコンが付き、マウスを重ねると何が除外されているかを確認でき、クリックすると該当するルールが開きます。

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バッジの説明

バッジにマウスを乗せると同じ説明が表示されます。この種のファイルも検索結果には残り続け、本文が検索できないだけです。抽出に失敗したファイルは、内容が変わると自動的に再試行されます。「抽出不可」タブから手動で再試行することもできます。

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クラウドプレースホルダーとは

iCloud Drive、OneDrive、Dropbox、Synology Drive といったクラウドストレージには「オンデマンドダウンロード」（「オンラインのみ」「スマート同期」などとも呼ばれます）という仕組みがあります。ファイルは Finder / エクスプローラー上に見えていても、中身はまだクラウドにあり、ダブルクリックして開いた時点で初めてダウンロードされます。 Linkly AI はこの種のファイルを意図的に開きません——開いた瞬間にダウンロードが走り、1 回のインデックスで数百 GB のクラウドストレージをまるごとローカルに引き落として、ディスクを埋め尽くし帯域を使い切ってしまう恐れがあるからです。そのため属性による判定だけを行い、プレースホルダーだと分かれば本文をスキップして、ファイル名のインデックスだけを残します。
対処法：本当に検索したいディレクトリを、クラウドストレージのクライアント側で「この端末に常に保持する」に設定してください（呼び方は各社で異なり、OneDrive は「このデバイス上に常に保持する」、Dropbox は「ローカルにする」、iCloud は右クリックの「今すぐダウンロード」です）。ファイルがローカルに実体化すると、Linkly AI は次のスキャンでそれが利用可能になったことに気づき、自動的に本文のインデックスを補完します——インデックスの再構築も、フォルダの追加し直しも必要ありません。
スキャンは、アプリの起動時、設定の変更時（フォルダの追加・削除など）、大量のファイル変更を検知したときに自動的に走ります。すぐに一度走らせたいなら、アプリを再起動するのがいちばん手軽です。

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署名不一致と表示されたら

これは、ファイル先頭のシグネチャバイトが拡張子と一致していないという意味です。よくあるのは、同期ツールから取得したスタブファイル、ダウンロードが中断して途中で切れたファイル、あるいは誰かが手作業で拡張子を書き換えたファイルです。 対応するソフトで開いて確認してみてください——そもそも開けないファイルなら、Linkly AI がスキップしたのは正解です。拡張子が間違っているだけなら、正しい拡張子に直せば解決します。
この点について Linkly AI が採っている方針は、取りこぼしは許容しても、誤って切り捨てないというものです。ファイルヘッダーの読み取り中に一時的な IO エラーや権限の揺らぎが起きた場合は、すべて「内容は利用可能」として扱い、一度の瞬間的な失敗で本物のファイルを恒久的にスタブ扱いすることは決してありません。

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ファイル名は出るのにバッジもなく本文が検索できない

バッジがないということは、ファイル自体には問題がなく、本文を抽出する工程がまだ済んでいないか、そもそもできないということです。可能性の高い順に：
  1. 対応する抽出スイッチがオフになっている。画像やスキャン PDF は「文字認識（OCR）」、音声・動画は「音声の文字起こし」「動画の文字起こし」に依存します——後ろの 2 つはデフォルトでオフです。インデックス管理 ページの「管理」ブロックで確認してください。
  2. まだ順番が回ってきていない。OCR と音声・動画の文字起こしはもっとも重い処理なので、待ち行列が長くなるのは正常です。インデックス管理 ページの「管理」ブロックで、いまどのファイルを処理しているかを確認できます。
  3. macOS で書き出した旧形式の .doc はまだ解析できません。textutil や Pages の「Word 97」書き出しで生成された .doc は、Microsoft Word とは内部レイアウトが異なるため、現時点ではスキップされます。Word で .docx として保存し直すか、対応している他の形式に変換してください。

インデックスの設定

各スイッチの役割とデフォルト値、そして各状態の意味は、すべてこのページにまとめてあります。

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ファイル名でも検索できない

これは、そのファイルがそもそもインデックスに入っていないということです。よくある原因は 5 つあります。 1. そのフォルダが監視されていない。　メインウィンドウの「ライブラリ」で、親ディレクトリが追加されているか確認してください。追加されていなければ、ライブラリの左パネルで「フォルダを追加」をクリックして追加します。 2. その形式が対応リストにない。　Linkly AI はホワイトリスト方式です。PDF、DOCX、DOC、PPTX、XLSX、CSV、EPUB、RTF、Markdown、TXT、HTML、画像、音声、動画の拡張子だけが取り込まれます。htm、avi は現時点でいずれも対象外です——ホワイトリストにないファイルは、ファイル名すら登録されません。完全な一覧はツール紹介をご覧ください。 3. 無視されるディレクトリの中にある。　次のディレクトリとその配下はすべて丸ごとスキップされます：
  • ドットで始まる隠しディレクトリ（.git、.cache、.dropbox.cache など）
  • node_modules、__pycache__ といったビルド / 依存キャッシュ
  • NAS の同期メタデータ：#recycle、#SynoRecycle、@eaDir（Synology）、@Recycle（QNAP）
  • システムディレクトリ：$RECYCLE.BIN、System Volume Information
  • Linkly AI 自身のデータファイル：アプリデータのフォルダ ai.linkly.desktop（保存先に関係なく）
Git リポジトリの中では、.gitignore で除外されたファイルも同様にインデックスされません。ノートがたまたまリポジトリの無視対象ディレクトリの下に置かれている場合は、外に移すか、「ライブラリ」の左パネルで「フォルダを追加」をクリックして、そのディレクトリを単独で追加してください。組み込みルールの全体は、インデックス管理 ページの「ルール」タブの下部で確認できます。
4. その種類のファイルがオフになっている。　インデックス管理 → ルール → ファイルの種類 でオフにした種類（画像、動画など）はスキャンされず、インデックス済みのものも削除されます。 5. 除外ルールで除外されている。　インデックス管理 → ルール → 除外ルール で、「すべてのフォルダ」とそのフォルダ自身のルールを確認してください。編集中は、各ルールで除外されるファイルが下に一覧表示されます。ライブラリの左パネルで行末にじょうごのアイコンが付いているフォルダは、除外ルールが設定されているものです。フォルダ内の .ignore ファイルで除外されている場合もあります。詳しくはインデックスの範囲をご覧ください。

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NAS 上のファイルを追加できますか？

できます。まずシステムで NAS の共有フォルダをマウントし、ローカルのフォルダと同じようにライブラリに追加します：
  • Windows：エクスプローラーで「ネットワークドライブの割り当て」を行う（例：Z:\）か、\\NAS名\共有名 のようなネットワークパスを直接使います
  • macOS：Finder の「移動 → サーバへ接続」で smb://NASのアドレス/共有名 を入力します。マウントすると /Volumes の下に表示されます
  • Linux：システムのネットワークの場所の機能か mount で SMB / NFS 共有をマウントします
そのあと、メインウィンドウの「ライブラリ」の左パネルで「フォルダを追加」をクリックし、マウントしたフォルダを選びます。このようなフォルダには「外部」のマークが付きます。 NAS を使うときの注意点：
  • NAS が切断されたりマウントされていなかったりしても、インデックス済みの内容は失われません。 ライブラリではそのフォルダに「オフライン」と表示され、アプリが 15 分ごとに確認し、再接続されると自動的に再スキャンします。
  • 別のパソコンが NAS 上のファイルを変更しても、このパソコンがすぐに気づくとは限りません。 ネットワーク共有上のファイル変更は、システムからすぐに通知されないことがあり、macOS と Linux では特にそうです。見逃した変更は、次に Linkly AI を起動したときに反映されます。
  • 初回のインデックスはローカルディスクより遅くなります。 ファイルが多いほど顕著で、ネットワークと NAS の読み取り速度によります。
  • Synology や QNAP のごみ箱やサムネイルのディレクトリ（#recycle、@eaDir など）は自動的にスキップされ、インデックスされません。

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音声や動画の中で何が話されているか検索できません

音声の文字起こしと動画の文字起こしはデフォルトで無効だからです。無効な状態でもメディアファイル自体は通常どおりインデックスに登録されるため（だからファイル名では検索できます）、中で何が話されているかは文字起こしされません。 インデックス管理 ページの「管理」ブロックで「音声の文字起こし」と「動画の文字起こし」を有効にすると、アプリが音声認識モデルをダウンロードし、その後すでにあるメディアファイルを自動的にすべて処理します——再スキャンもインデックスの再構築も必要ありません。

インデックスの設定

このページでは、インデックス管理 ページにある各スイッチの役割とデフォルト値、そしてインデックスに問題が起きたときの一通りの切り分け手順を説明しています。

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会話を特定のドキュメントだけに絞るには？

ドキュメントを指定する方法は 2 つあります：
  • ドキュメントから始める：「ライブラリ」でそのファイルを選び、ファイルの上のツールバーにある「このファイルとチャット」をクリックするか、ファイルを右クリックしてこの項目を選びます。「検索」の検索結果を右クリックしても同じ項目があります。新しいチャットが作成され、そのファイルが入力欄に入ります。フォルダやライブラリからも同じように始められます（「このフォルダとチャット」「このライブラリとチャット」）。
  • 入力欄で @ を使う：「質問」の入力欄で @ を入力し、続けてファイル名のキーワードを入力して、候補からファイルを選びます。
なお、指定が効くのは現在のメッセージ 1 通だけです。メッセージを送ると入力欄は空になり、追加の質問でそのファイルをもう一度 @ しなければ、AI はライブラリ全体を検索し、ほかのドキュメントを引用することがあります。また、ファイルの指定は AI へのヒントにすぎず、検索範囲を固定するものではないため、AI がほかの資料を検索することもあります。 会話全体をこのドキュメントだけに絞りたい場合は、次のようにします：
  1. 追加の質問のたびに、そのファイルをもう一度 @ する
  2. 質問の中で「このドキュメントだけを根拠に答え、ドキュメントにないことはないとだけ答えて」と明記する
@ するファイルは、先にインデックスが完了している必要があります。チャットは添付ファイルのアップロードに対応していないため、話題にしたいファイルは先にライブラリに入れておいてください。

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クラウドライブラリにはファイルをいくつ置けますか？ファイルサイズで数えますか？

数えるのはファイル数で、ファイルサイズではありません。合計容量の上限もありません： クラウドにプッシュされるのは元のファイルではなく、Linkly AI がファイルから抽出した本文（音声・動画は文字起こしのテキスト）と、アウトラインや検索用のインデックスデータです。そのため数百 MB の PDF も数 KB のテキストファイルも、1 ファイルとして数えられます。 上限に達すると：
  • 1 回のプッシュでライブラリ内のファイル数が上限を超える場合、そのプッシュは丸ごと実行されず、アプリに「ライブラリのファイル数が上限に達しました」と表示されます
  • 既存のファイルを変更・削除するだけのプッシュは影響を受けません
  • アップロード済みのファイルはすべて残り、ロックされることもありません
なお、1 つのドキュメントから抽出した本文が 10 MB を超える場合、クラウドではそのドキュメントの検索インデックスを作成しません。利用枠の詳しい説明はクラウドライブラリをご覧ください。

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外部ネットワークに接続できない PC（オフライン / 閉域網）でも AI 機能は使えますか？

使えます。OCR・音声文字起こし・セマンティック検索はすべてローカルで動作します（AI チャットや Skills のインストールなどクラウド機能は除きます）。ただ、使用するモデルは通常ネットワークからダウンロードされます：
  • セマンティック検索と OCR のモデルは約 890 MB で、初回起動時にダウンロードされます
  • 音声文字起こしのモデルは約 161 MB で、音声・動画の文字起こしをオンにしたときにダウンロードされます
まったくネットに接続できない PC では、ネット接続のある PC でインストーラーと公式オフラインモデルパックをダウンロードして持ち込み、手順どおりにインストールしてください。

オフラインインストールガイド

先に何をダウンロードするか、どのファイルを持ち込むか、どうインストールするか——全手順を 1 ページにまとめています。

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Linux の AppImage が起動しない場合は？

Linux ディストリビューションは、基本ランタイム、デスクトップコンポーネント、ドライバーのバージョンが大きく異なります。AppImage にはアプリの依存関係の大部分が含まれますが、OS の glibc、C++ ランタイム、FUSE、グラフィックスドライバーまでは置き換えないため、すべての Linux ディストリビューションでの動作を保証するものではありません。 Linkly AI の Linux 版には x86_64 と arm64（aarch64） の AppImage があり、どちらも glibc 2.35 以降が必要です。まず AppImage のあるディレクトリで次を実行してください：
uname -m は x86_64 か aarch64 を表示します。それに合った AppImage をダウンロードしてください。最後のコマンドは、アプリを起動しながらターミナルのエラーを保存します。
AppImage に実行権限がありません。次を実行します：
Linkly AI を sudo で起動しないでください。通常ユーザーが後からアクセスできない設定ファイルやデータファイルが作成されることがあります。
AppImage は通常 FUSE 経由で自身をマウントします。FUSE 2 互換ライブラリは、必ずディストリビューションの公式リポジトリからインストールしてください：FUSE を利用できない環境では、一時的に展開して実行できます：
この方法は起動が遅く、回避できるのは FUSE だけです。GLIBC、CPU アーキテクチャ、ドライバーの非互換は解決しません。詳しくは AppImage 公式の FUSE トラブルシューティングをご覧ください。
OS の基本ランタイムが古く、Linkly AI 本体が起動する前に失敗しています：
  • GLIBC_x.y は glibc に由来し、現在の最低要件は glibc 2.35 です。
  • GLIBCXX_x.y と CXXABI_x.y はシステムの C++ ランタイム libstdc++ に由来します。
まずディストリビューションが提供する公式アップデートをすべて適用し、再起動してください。それでもエラーが残る場合は、そのディストリビューションが公式サポートする新しいリリースへアップグレードする必要があります。FUSE のインストールや AppImage の再ダウンロードでは結果は変わりません。
/lib/.../libc.so.6 を手作業で置き換えたり、別ディストリビューションの glibc / libstdc++ をコピーしたり、異なるディストリビューションのリポジトリを混在させたり、ダウンロードしたシステムランタイムを LD_LIBRARY_PATH で強制的に読み込ませたりしないでください。デスクトップ、パッケージマネージャー、または OS 全体が起動しなくなる可能性があります。
パッケージと CPU アーキテクチャが一致していません。Linux AppImage は x86_64（Linkly AI_<version>_amd64.AppImage）と arm64（Linkly AI_<version>_aarch64.AppImage）の両方を提供しています。uname -m の結果に合うものをダウンロードしてください（x86_64 → amd64、aarch64 → aarch64）。実行権限やランタイムライブラリを変更しても、アーキテクチャの不一致は解決しません。
Wayland / X11、Mesa または独自グラフィックスドライバー、デスクトップ portal、WebKitGTK の組み合わせに関係することが多い問題です。まずディストリビューションが提供する公式のシステム更新とグラフィックスドライバー更新を適用し、ターミナルから再度起動して出力を保存してください：
Web 上で見つけた不明な WebKit、GTK、グラフィックス関連の環境変数を恒久設定に追加することはおすすめしません。同じ設定でも WebKitGTK やドライバーのバージョンによって挙動が異なります。起動しない場合は、次の診断情報と linkly-ai-linux-startup.log を一緒にお送りください：
AppImage の更新では、現在の AppImage ファイルを置き換える必要があります。読み取り専用のマウント先や root 所有のシステムディレクトリではなく、~/Applications など現在のユーザーが書き込めるディレクトリに置いてください：
実行権限や FUSE の不足はドキュメントで解決できますが、バイナリが要求する GLIBC や CPU アーキテクチャは変更できません。アプリが app.log を作成する前に失敗した場合は、ターミナル出力を保存した linkly-ai-linux-startup.log を使用してください。

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Linux サーバー版や Docker 版はありますか？

現時点ではまだありませんが、準備を進めています。アイデアやご要望がある場合、または先行して試したい場合は、お気軽にご連絡ください。

お問い合わせ

GitHub Issues に書き込むか、コミュニティページのいずれかのチャネルからご連絡ください。
それまでは、サーバーやコンテナに Linkly AI CLI をインストールし、LAN またはリモート経由で別のパソコンの Linkly AI デスクトップアプリにアクセスできます。方法は次の節をご覧ください。

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CLI で別のパソコンの Linkly AI にアクセスするには？

Linkly AI CLI は既定ではこのマシンの Linkly AI にだけ接続します。別のパソコンにアクセスする方法は LAN とリモートの 2 つで、どちらも CLI 1.0.0 以降が必要です（バージョンは linkly --version で確認し、linkly self-update でアップグレードします）。
2 台のパソコンが同じネットワークにある場合に使います。
1

アクセスされる側のパソコンで LAN アクセスをオンにする

メインウィンドウ左サイドバー下部のエージェントアイコンをクリックして「エージェントの利用」ページを開きます。「管理」セクションで「LAN アクセスを許可」をオンにし、「ローカルアクセスを許可」もオンのままにしておきます。初めてオンにしたときにトークンが自動生成されます。
2

アドレスとトークンをコピーする

同じページの「連携」セクションで「MCP 接続設定を表示」をクリックし、「LAN」セクションからアドレス（http://192.168.1.10:60606/mcp のような形式）とトークンをコピーします。
3

CLI を使うパソコンで接続を保存する

ご自身のターミナルで実行してください。AI アシスタントには実行させないでください：
保存は一度だけで済み、ターミナルやエージェントのセッションが変わってもトークンを入力し直す必要はありません。
4

使うときは --lan を付ける

linkly doctor --lan で接続が正常か確認できます。
注意点：
  • CLI が保存できる LAN 接続は1 つだけで、set-key --lan をもう一度実行すると以前のものが上書きされます。別のパソコンに一時的にアクセスするには、コマンドに --endpoint <アドレス> --token <トークン> を付けます。この方法では保存されません。
  • 保存した接続は ~/.linkly/credentials.json に保存されます。
  • LAN アクセスは、自宅や職場など信頼できるネットワークでのみオンにすることをおすすめします。トークンはどの AI との会話にも貼り付けないでください。会話の内容はモデルの提供元に送られ、会話履歴に残ります。トークンが漏れた場合や会話に出てしまった場合は「MCP 接続設定を表示」で再生成すると、古いトークンはすぐに無効になります。
  • Skills 経由で CLI を使うエージェント（Claude Code など）も、保存した接続を自動的に使います。CLI 1.0.0 以降、Skills 0.9.0 以降が必要です。

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よく使う設定はどこにありますか？

設定を開くには、メインウィンドウ左下のアカウントアイコンをクリックしてメニューから「設定」を選ぶか、⌘ + ,（Windows/Linux は Ctrl + ,）を押します。設定は機能ごとにページが分かれています。以下は特によく使うページです：
  • 言語：インターフェースの表示言語
  • ログイン時に起動：システムへのログイン時に Linkly AI を自動起動します
  • サイレント起動：ログイン時の起動ではバックグラウンドに常駐し、メインウィンドウを表示しません。デフォルトで有効——インデックスも MCP サービスも動いていますが、作業の邪魔をしません
  • Linkly AI スペース：デフォルトでインデックスされるフォルダです。開いたり別の場所に変更したりできます。詳しくは Linkly AI スペースをご覧ください
  • アプリデータ：インデックス、ローカルモデル、設定、ログの保存先です。「開く」で直接開けます（ログの取得もここからです）。別のディスクに変更することもでき、その場合アプリが再起動してデータを移行します。詳しくはアプリデータを別のディスクに移行するにはをご覧ください
  • テーマ：ライト / ダーク / システム
  • 文字サイズ：小 / 標準 / 大。インターフェースとチャットの両方に効きます
  • Dock アイコンを表示（macOS）：オフにするとアプリはメニューバーのトレイにだけ残り、Dock の場所を取りません
  • アップデートを確認：手動で新しいバージョンを確認してダウンロードします。完了したら「再起動して更新」をクリックします
  • ベータプログラムに参加：有効にするとベータ版のアップデートを受け取り、新機能を先行して使えます。ただし十分にテストされていない変更に当たることもあります
  • ここから更新履歴、プライバシーポリシー、利用規約、および CLI と Skills の説明にも移動できます
  • グローバルショートカット：「検索」はランチャーを呼び出す / 隠す、「メインウィンドウ」はメインウィンドウを開くショートカットです。クリックすればすぐ録り直せますし、「デフォルトに戻す」や「クリア」もできます。その組み合わせが使用中またはシステム予約だと表示された場合は、別のものに変えてください
  • ショートカット一覧：アプリ内のすべてのショートカットを一覧表示します。ランチャーで ⌘ + /（Windows/Linux は Ctrl + /）を押すと、このページを直接開けます
「インデックス一時停止」は設定の中にはありません。メインウィンドウの インデックス管理 ページで「ステータス」ブロックの 1 枚目のカードにある「一時停止」をクリックするか、トレイの L アイコンを右クリックして「インデックス一時停止」を選んでください。詳しくはインデックスの設定をご覧ください。

​
Linkly AI スペースの場所は変更できますか？

できます。Linkly AI スペースは、ノートやクリップなどの資料を保存する既定のフォルダです。変更方法：
  1. 設定 → 一般 を開き、「Linkly AI スペース」の行を見つけます
  2. 右側の「変更」アイコンボタンをクリックし、確認ダイアログで「続ける」をクリックします
  3. フォルダを選ぶと、Linkly AI がその中に LinklyAI フォルダを作成して新しいスペースにします。選んだフォルダ自体の名前が LinklyAI なら、そのまま使います
変更しても既存のファイルは移動されません：元の場所のファイルはそのまま残ってインデックスされ続け、それ以降に作成したノートやクリップは新しい場所に保存されます。古いファイルも新しい場所に置きたい場合は、ご自身で移動してください。元の場所に戻すには、隣の「デフォルトに戻す」をクリックします。
変更しようとして「現在のフォルダはシステムフォルダです。別のフォルダを選んで移行してください。」と表示された場合は、Linkly AI スペースではなく、その下の行の「アプリデータ」を変更しようとしています。アプリデータは Windows などのシステムフォルダには置けないので、通常のフォルダを選び直してください。詳しくは次の節をご覧ください。

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アプリデータを別のディスクに移行するには？

アプリデータは、Linkly AI がデータベース、インデックス、ローカルモデル、設定、ログを保存するフォルダで、資料が多いと数 GB になります。既定ではシステムドライブにあり、アプリのインストール先とは別のものです：インストール時に D ドライブを選んでも、アプリデータは下の既定の場所にあります。 システムドライブの空きが少ない場合は、設定からアプリデータフォルダをまるごと別のディスクに移行できます。Linkly AI スペースは別の設定なので、アプリデータと一緒には移行されません。

​
移行の手順

1

「アプリデータ」の設定を開く

設定 → 一般 を開き、「アプリデータ」の行を見つけます。
2

新しい場所を選ぶ

右側の「変更」ボタン（ペン付きのフォルダアイコン）をクリックし、確認ダイアログで「変更して再起動」をクリックしてから、フォルダを選びます。Linkly AI はそのフォルダの中に LinklyAI\ai.linkly.desktop を作成してデータを保存します。たとえば D:\Linkly AI Data を選ぶと、データは D:\Linkly AI Data\LinklyAI\ai.linkly.desktop に置かれます。
3

移行の完了を待つ

アプリが再起動すると進捗ウィンドウが表示され、データのコピー、コピーの検証、新しい場所への切り替えを順に行い、完了すると自動的に再起動します。資料が多いと数分かかることがあります。その間はウィンドウを開いたままにし、電源を切らないでください。
4

結果を確認する

設定 → 一般 → アプリデータ に戻ると、新しいパスが表示され、横のサイズがデータの実際の使用量です。
新しい場所は次の条件を満たす必要があります。満たしていない場合は理由が表示されます：
  • フォルダであること。ディスクのルート（例：D:\）は使えません
  • システムフォルダ（Windows フォルダなど）、ネットワークドライブ、共有フォルダは使えません。Program Files の下のフォルダは選べます
  • Linkly AI スペースや監視中のフォルダと重ならないこと。また、現在のアプリデータフォルダの中にあってはいけません
  • 空き容量が現在のアプリデータのサイズの 1.1 倍以上あること
  • そのフォルダの下に、空でない LinklyAI\ai.linkly.desktop がまだないこと
  • モデルのダウンロード中は移行できません。ダウンロードが終わってから再試行してください

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移行後、元の場所にフォルダが残っているのはなぜ？

移行が完了すると、元の場所のデータは削除され、代わりに新しい場所を指す同じ名前のリンクが残ります（Windows ではディレクトリジャンクション、macOS と Linux ではシンボリックリンク）。Linkly AI は起動のたびにこのリンクを通して新しい場所のデータを見つけるので、このリンクは残しておく必要があります。
  • リンクは容量を使いません。 エクスプローラーでリンクの「プロパティ」を見ると新しい場所と同じサイズが表示されますが、これはシステムがリンク先のデータも合わせて数えているためです。容量が解放されたか確認するには、「PC」でシステムドライブの空き容量を見てください。移行後は、アプリデータの分だけ空きが増えているはずです。
  • リンクと新しい場所はまったく同じに見えます。 内容、サイズ、更新日時がそろって変わりますが、これはリンクを開くと新しい場所のデータが見えているからで、2 つのデータが互いに同期しているわけではありません。
  • Windows の %LOCALAPPDATA%\ai.linkly.desktop にあるのはアプリ画面のキャッシュで、移行の対象外です。削除しても自動的に作り直されます。
元の場所にあるリンクを削除したり、リンクを開いて中のファイルを削除したりしないでください。 中のファイルを削除すると、新しい場所にある実際のデータが消えます。リンク自体を削除すると、Linkly AI は次回起動時に新規インストールとして扱い、モデルをダウンロードし直してインデックスを最初から作成し、新しい場所のデータは使われなくなります。
リンクを削除したあとまだ Linkly AI を起動していないなら、次のコマンドでリンクを作り直せば元に戻ります（パスはご自身の新しい場所に置き換えてください）：
  • Windows（コマンドプロンプト）：
  • macOS（ターミナル）：
  • Linux（ターミナル）：
削除したあとにすでに起動してしまった場合は、元の場所に新しい空のデータフォルダができています。いったん使用をやめて、お問い合わせいただければ復旧をお手伝いします。
  • 既定の場所に戻す：「アプリデータ」の行で「既定に戻す」（循環矢印のアイコン）をクリックします。Linkly AI が再起動してデータを既定の場所にコピーし直すので、システムドライブに十分な空きが必要です。コピーが完了してから、カスタムの場所が片付けられます。
  • 別のディスクに移す：もう一度「変更」をクリックし、上の手順で新しい場所を選びます。
失われません。新しい場所のコピーの検証が通り、アプリが新しい場所で正常に起動するまでは、元のデータはそのまま保持されます。移行が中断された場合（停電や強制終了など）、次回起動時に復旧ウィンドウが表示され、「再試行」で続行するか、「変更を取り消して以前の場所を使う」を選べます。対処できない状況になったら、「ログを開く」をクリックしてログをお送りください。
できますが、Linkly AI を使う前に毎回そのディスクを接続しておく必要があります。接続していないと、起動時に「アプリデータフォルダにアクセスできません」と表示されます。接続してから「再試行」をクリックしてください。頻繁に抜き差しするポータブルディスクにアプリデータを置くことはおすすめしません。
Windows でアンインストール時に「アプリデータを削除」にチェックを入れると、新しい場所に移行したデータも一緒に削除されます。アンインストールして再インストールするだけで既存のデータを残したい場合は、チェックを入れないでください。再インストール後、Linkly AI はリンクを通して元のデータを自動的に見つけます。

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Linkly AI のアプリログを取得するには？

アプリは起動中、すべてのレベルのログを自動でローカルの app.log ファイルに書き込みます（1 ファイル最大 10 MB、ローテーション方式）。問題を報告されるときや、ご自身でトラブルシューティングする際に、このログを添付していただくと原因特定が大幅に速くなります。ログ内の機微なデータはすでにマスクされています。 ログを取得する方法は 2 つあります：

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方法 1：アプリ内から開く（推奨）

最もかんたんな方法です：
1

「一般」ページを開く

Linkly AI で 設定 → 一般 に移動します。
2

アプリデータディレクトリを開く

「アプリデータ」の行を見つけ、右側の「開く」ボタンをクリックします。アプリのデータが保存されているフォルダがファイルマネージャで開きます。
3

logs サブディレクトリから app.log を取り出す

そのフォルダ内の logs/ サブディレクトリに入り、app.log を弊社にお送りください。

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方法 2：アプリデータディレクトリを手動で開く

アプリがクラッシュしていたり起動できない場合は、ディスク上のフォルダを直接開いてください：
  1. Finder を開きます。
  2. 上部メニューから 移動 → フォルダへ移動…（または ⌘ + ⇧ + G）を選びます。
  3. 以下のパスを貼り付けて Return キーを押します：
  4. 開いたフォルダで app.log を見つけて弊社へお送りください。

​
アプリが起動時にクラッシュしてしまう場合は？

アプリが起動直後にクラッシュすると、app.log への書き込みが間に合わない場合があります。そのケースでは、クラッシュ情報は診断フォルダ linkly-ai-diagnostics 内の startup-panic-<番号>.json ファイルに別途保存されます。 次に Linkly AI を開いたときに「Linkly AI が前回正常に終了しませんでした」という通知が表示され、このクラッシュ情報も診断レポートに含まれます。クラッシュの直前に何をしていたかを一言書いて、「レポートを送信」をクリックしてください。 アプリが毎回起動時にクラッシュしてこの通知が表示されない場合は、次のパスからこのファイルを手動で探せます：
  1. Finder を開きます。
  2. メニューから 移動 → フォルダへ移動… を選択（または ⌘ + ⇧ + G）。
  3. 下のパスを貼り付けて Enter を押します：
  4. 開いたフォルダで startup-panic- で始まる .json ファイルを見つけて弊社へお送りください。
このファイルは起動時にクラッシュが発生した場合にのみ生成され、次に正常に起動して診断レポートに含められると自動的に削除されます。このファイルすら存在しない場合は、クラッシュ時の画面やダイアログのスクリーンショットと、OS のバージョンを併せてお送りください。

ログの送り先

GitHub Issues で報告するか、コミュニティページの各チャネルからご連絡ください。