執筆者：Hakky AI
Deep Wiki｜日本語での使い方と導入方法【完全無料】
- DeepWikiはローカルLLMとDocker Composeで日本語Wikiを構築可能。
- GitHub連携でドキュメントを自動生成し、日本語での質問応答を実現。
- 無料利用可能。CI/CD連携で開発プロセスに組み込み、効率的な運用を実現。
はじめに
DeepWikiは、ローカルLLMとDocker Composeを活用し、日本語環境で利用できるWikiソフトウェアです。この記事では、DeepWikiの導入から使い方までを丁寧に解説します。
特に、日本国内での利用可否、日本語対応、費用、注意点など、読者の皆様が気になるポイントを網羅的に説明します。
Docker Composeを使った環境構築、OllamaによるローカルLLM連携、日本語での質問応答など、具体的な手順をスクリーンショット付きで紹介し、DeepWikiの魅力を余すところなくお伝えします。
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DeepWikiの基本：機能と特徴
DeepWikiは、GitHubリポジトリからドキュメントを自動生成し、日本語での質問応答も可能なツールです。以下に、DeepWikiの主な機能、メリット、活用事例を詳しく解説します。
DeepWikiの主な機能
DeepWikiは、ProceduralWikiの機能を基盤とし、アプリケーションプロセスに対するインテリジェントなアプローチを提供するOSSツールです。主な機能として、リポジトリ解析とドキュメント生成の自動化、自然言語処理による質問応答機能が挙げられます。
データ入力自動化機能では、テンプレートに基づいたコンテンツ生成や特定のデータフォーマットの自動生成が可能です。API連携機能も備えており、様々なプログラミング言語に対応し、他のアプリケーションとの連携を容易にします。オープンソースであるため、操作のカスタマイズも容易です。
これらの機能により、プロジェクト管理者は手動でのエラーチェックや記述不足を減らし、効率的にプロジェクトを進めることができます。例えば、プロジェクトの高齢化対策として、突発的な問題に迅速に対応したり、都市間の気温比較や鉄橋のデータ収集・分析といったビッグデータ分析にも活用できます。
DeepWikiのメリット
DeepWikiを導入する主なメリットは、ドキュメント作成の効率化と時間短縮、そして技術情報の共有とナレッジマネジメントの促進です。AIアシスタントによる自動化により、特定のタスクやテンプレートを用いたデータ生成やコンテンツの符号付けが効率化され、リソースを最大限に活用できます。
プロジェクトの進捗を迅速に把握し、管理することが可能です。また、指示を内部化する機能により、特定のタスクに対する指示を入力しやすく、カスタマイズも容易になります。
これにより、チーム全体での情報共有がスムーズになり、ナレッジマネジメントが促進されます。例えば、新しいメンバーがプロジェクトに参画する際のオンボーディングプロセスを効率化したり、チーム全体での技術的な知識の底上げに貢献します。
DeepWikiの活用事例
DeepWikiは、ソフトウェア開発プロジェクトのドキュメント作成や、技術ブログやFAQの自動生成など、多岐にわたる分野で活用できます。
例えば、ソフトウェア開発プロジェクトでは、GitHubリポジトリからコードやコメントを解析し、APIドキュメントやチュートリアルを自動生成することができます。これにより、開発者はドキュメント作成にかかる時間を大幅に削減し、より重要な開発タスクに集中できます。
また、技術ブログやFAQの自動生成では、既存の技術情報を基に、読者にとって分かりやすいコンテンツを自動生成することができます。これにより、企業は技術情報を効果的に発信し、顧客満足度を高めることができます。
さらに、ローカルLLMとの連携により、特定のコンテキスト内でのLLMの最適化が可能なため、タスクを特定の規模に合わせて作業を進めることができます。
DeepWikiの導入：Docker Composeを使った環境構築
DeepWikiをDocker Composeで環境構築する手順を解説し、必要なソフトウェアのインストールから設定までをステップごとに説明します。
Docker Composeのインストールと設定
Docker Composeは、複数のDockerコンテナを定義し、実行するためのツールです。DeepWikiをDocker Composeでインストールするには、まずDocker Desktopをインストールします。
Docker DesktopにはDocker Engine、Docker CLI、Docker Composeが含まれており、Mac、Windows、Linuxで使用可能です。インストール後、DeepWiki Openディレクトリに移動し、docker-compose.ymlファイルを作成します。
このファイルには、DeepWikiに必要なコンテナ（例：Webサーバー、データベース）の設定を記述します。以下はdocker-compose.ymlファイルの例です。
version: "3.8"
services:
web:
image: your-deepwiki-image:latest
ports:
- "3000:3000"
volumes:
- ./data:/app/data
environment:
- NODE_ENV=production
この例では、Webサービスを定義し、ポート3000を公開しています。volumesセクションでは、ローカルの./dataディレクトリをコンテナ内の/app/dataディレクトリにマウントしています。environmentセクションでは、環境変数を設定しています。
設定後、docker-compose upコマンドを実行して、DeepWikiを起動します。
DeepWikiの起動と初期設定
Docker Composeの設定が完了したら、DeepWikiを起動します。ターミナルでDeepWiki Openディレクトリに移動し、以下のコマンドを実行します。
docker-compose up
このコマンドを実行すると、docker-compose.ymlファイルに定義されたすべてのコンテナが起動します。DeepWikiが正常に起動したら、ブラウザでhttp://localhost:3000にアクセスします。
初回アクセス時には、初期設定画面が表示されます。初期設定画面では、Wikiの名前、説明、言語などを設定します。言語設定は、Wikiの表示と入力言語を日本語に切り替えるために重要です。
設定が完了したら、「Wikiを生成」ボタンをクリックしてWikiを作成します。次に、Settings画面でモデルを選択し、LLMモデル（例：OpenAIのferrite）を選択します。
モデルを使用する場合は、モデルプラグインのインストールやAPIキーなどの設定が必要です。設定画面に表示される情報を確認し、各セクションの設定が適切かを確認してください。
よくあるトラブルシューティング
DeepWikiの起動時にエラーが発生した場合、以下の点を確認してください。
-
まず、Docker Composeが正しくインストールされているかを確認します。
docker-compose versionコマンドを実行して、バージョン情報が表示されることを確認してください。 -
次に、
docker-compose.ymlファイルの設定が正しいかを確認します。特に、ポート番号やボリュームのマウント設定に誤りがないかを確認してください。
Docker Containerの起動履歴やログファイルを確認して、実行中のコンテナについて確認することをおすすめします。
設定に関するトラブルシューティングとしては、設定画面に表示される情報を確認し、各セクションの設定が適切かを確認する必要があります。
LLMモデルとの接続に失敗した場合は、優先的にモデルプラグインのインストールやAPIキー設定について確認します。
また、モデル自体の正常稼動状態を確認し、モデルサポートサイトのトラブルシューティングガイドを参照することも有効です。
ローカルLLM連携：Ollamaを使った高度なWiki生成
DeepWikiはローカルLLMのOllamaと連携することで、より高度なWiki生成が可能です。Ollamaの導入からDeepWikiとの連携、そしてそのメリットについて解説します。
Ollamaのインストールと設定
Ollamaをインストールし、DeepWikiと連携させる手順を説明します。まず、Ollamaの公式サイトから、お使いのOSに合わせたインストーラーをダウンロードしてください。macOSの場合は、Homebrewを使ってインストールすることも可能です。
インストールが完了したら、ターミナルを開きollama --versionと入力して、バージョン情報が表示されることを確認してください。次に、DeepWikiとの連携設定を行います。DeepWikiの設定画面から「モデルプロバイダー」として「Ollama(ローカル)」を選択し、利用したいモデルを選びます。
例えば、qwen3:1.7b、llama3:8b、qwen3:8bなどのモデルが利用可能です。カスタムモデルを使用することもできます。Ollamaを使用する際には、事前にターミナルでollama run <model_name>を実行し、モデルを起動しておく必要があります。
例えば、gemma:2bモデルを使用する場合は、次のコマンドを実行します。
ollama run gemma:2b
APIコールで使用することも可能です。generate形式でコールする場合は、次のコマンドを実行します。
curl -X POST http://localhost:11434/api/generate -d '{ "model": "gemma:2b", "prompt":"キジバトとドバトの違いは？" }'
stream形式で返信するか、falseを設定して全て生成し終わった後に返信するかの選択が可能です。これらの設定を行うことで、DeepWikiはOllamaを通じてローカルLLMを活用し、より高度なWiki生成が可能になります。
ローカルLLMを使ったWiki生成
Ollamaと連携したDeepWikiでWikiを生成する方法について解説します。DeepWikiの管理画面にアクセスし、Wikiを生成したいGitHubリポジトリのURLを入力します。
次に、「モデルプロバイダー」の設定で「Ollama(ローカル)」が選択されていることを確認し、使用するLLMモデルを選択します。設定が完了したら、「Wikiを生成」ボタンをクリックします。DeepWikiはOllamaを通じてLLMにアクセスし、リポジトリのドキュメントを解析してWikiを生成します。
生成されたWikiはDeepWikiのインターフェース上で確認できます。生成された内容を確認し、必要に応じて修正や調整を行います。例えば、文章の表現をより自然にしたり、技術的な用語をわかりやすく解説したりすることができます。
また、OllamaのAPIを直接呼び出して、生成結果をカスタマイズすることも可能です。APIを通じて、プロンプトの調整やパラメータの変更を行い、より目的に合ったWikiを生成することができます。
生成されたWikiは、DeepWikiの機能を使って公開したり、他のツールと連携させたりすることができます。例えば、生成されたWikiをMarkdown形式でエクスポートし、GitHub Pagesで公開することができます。また、DeepWikiのAPIを利用して、他のドキュメント管理システムと連携させることも可能です。
ローカルLLM連携のメリット
OllamaとDeepWikiを連携させることで、いくつかの重要なメリットが得られます。まず、ローカル環境でLLMを動作させるため、データの取り込みや処理において優れたパフォーマンスを発揮します。クラウドベースのLLMサービスと比較して、レイテンシが低く、高速なWiki生成が可能です。
次に、ユーザーはカスタムモデルを選択できるため、Wikiの生成業務に最適なモデルを選択できます。例えば、特定のプログラミング言語に特化したモデルや、特定の業界の専門知識を持つモデルを使用することで、より高品質なドキュメントを生成できます。
さらに、ローカルLLMを使用することで、プライバシー保護とセキュリティが向上します。クラウドにデータを送信する必要がないため、機密性の高い情報を扱う場合でも安心して利用できます。
ただし、OllamaやDeepWikiを使用するには、それらのモデルにアクセスするために必要なリソースを準備する必要があります。高性能なGPUや十分なメモリを搭載したマシンを用意することで、より快適に利用できます。また、高度な設定を行うことで、オーバーヘッドの費用や効率性の低下も懸念されます。そのため、利用目的に合わせて適切な設定を行うことが重要です。
DeepWikiの利用：日本語での質問と回答生成
DeepWikiでは、日本語での質問と回答生成が可能です。質問の入力から回答の確認、改善までの一連の流れを解説します。
質問の入力と送信
DeepWikiのインターフェースでは、日本語で質問を入力できます。画面左下の入力フィールドに質問を記述し、送信ボタンをクリックすることで質問が処理されます。質問は平易な言葉で記述し、具体的な内容を心がけることで、より精度の高い回答が期待できます。
例えば、「〇〇の導入方法を教えてください」や「〇〇の設定手順を説明してください」のように、具体的なキーワードを含めることが有効です。質問を送信すると、DeepWikiはローカルLLMにリクエストを送信し、回答を生成します。この際、OllamaなどのローカルLLMがバックグラウンドで動作し、質問内容に基づいて最適な回答を生成します。
質問の入力時には、改行や特殊文字の使用に注意し、プレーンテキストで入力することを推奨します。また、質問の意図が明確に伝わるように、文法的に正しい日本語を使用することも重要です。質問の送信後、回答が生成されるまでには数秒から数分かかる場合があります。これは、ローカルLLMの処理能力や質問の複雑さに依存します。回答が生成されるまでの間、DeepWikiの画面には処理状況が表示されます。
回答の確認と評価
DeepWikiが生成した回答は、画面右下の吹き出しに表示されます。回答を確認し、その正確性と有用性を評価します。回答が質問に対して適切であるか、情報が正確であるか、根拠が明確であるかなどを確認してください。もし回答に不備がある場合は、次のステップで改善を行います。回答の評価は、DeepWikiの精度向上に役立ちます。
回答が不正確であったり、質問の意図と異なる場合は、その理由を分析し、改善策を検討します。例えば、質問の表現が曖昧であった場合は、より具体的な表現に修正することで、より適切な回答が得られる可能性があります。また、回答に含まれる情報の信頼性を確認することも重要です。特に、専門的な内容に関する質問の場合、回答の根拠となる情報源を検証し、情報の正確性を確認してください。
回答の有用性は、質問者が実際にその回答を活用できるかどうかで判断します。回答が抽象的であったり、具体的な手順が不足している場合は、より実践的な情報を提供するように改善を促します。回答の確認と評価は、DeepWikiを効果的に活用するために不可欠なプロセスです。
回答の改善とフィードバック
DeepWikiが生成した回答に改善の余地がある場合、DeepWikiにフィードバックを送信できます。回答に対するフィードバックは、DeepWikiの精度向上に貢献します。フィードバックを送信する際には、具体的にどの部分を改善してほしいかを記述することが重要です。
例えば、「〇〇の部分の説明が不足している」、「〇〇の情報が間違っている」のように、具体的な指摘を含めることで、開発者は改善点を特定しやすくなります。フィードバックは、DeepWikiのインターフェースから直接送信できます。フィードバックの送信後、開発者はその内容を確認し、DeepWikiの改善に役立てます。
また、回答を改善するために、質問の表現を修正したり、追加の情報を提供したりすることも有効です。質問の表現を修正することで、より意図に沿った回答が得られる可能性があります。追加の情報を提供することで、回答の精度を高めることができます。DeepWikiへのフィードバック送信は、継続的に行うことが望ましいです。定期的にフィードバックを送信することで、DeepWikiはより洗練され、ユーザーのニーズに合った回答を生成できるようになります。
DeepWikiの費用と注意点
DeepWikiを導入するにあたり、気になるのは費用と利用時の注意点です。ここでは、DeepWikiの料金体系、利用規約とプライバシーポリシー、そして利用における制限事項とリスクについて解説します。
DeepWikiの料金体系
DeepWikiは全機能が完全無料で利用できます。アドオン課金も一切ありません。DeepWikiは、GitHubリポジトリのドキュメント生成を支援するツールとして、開発者や技術チームにとって非常に魅力的な選択肢となります。
無料で利用できるため、個人プロジェクトから大規模な組織まで、幅広いニーズに対応できます。料金を気にせずに、DeepWikiの機能を最大限に活用し、ドキュメント作成の効率化を図ることが可能です。
DeepWikiの利用を検討している方は、まず無料で試してみて、その便利さを実感してください。初期費用を抑えつつ、高品質なドキュメントを生成できるDeepWikiは、コストパフォーマンスに優れたツールと言えるでしょう。
DeepWikiの利用規約とプライバシーポリシー
DeepWikiを利用する前に、利用規約とプライバシーポリシーを必ず確認しましょう。利用規約には、DeepWikiの利用に関するルールや禁止事項が記載されています。
例えば、DeepWikiはあらゆるコンテンツの利用を許可していますが、特定の情報や画像を含む場合には問題が生じる可能性があります。プライバシーポリシーには、個人情報の取り扱いに関する方針が記載されています。
DeepWikiの公式サイトで詳細な情報を確認し、利用規約とプライバシーポリシーに同意した上で利用を開始してください。特に、GitHubリポジトリを対象としているため、個人で活用する際には該当プロジェクトの所有者との連携が推奨されます。
利用規約とプライバシーポリシーを遵守することで、安心してDeepWikiを利用できます。
DeepWikiの制限事項とリスク
DeepWikiの利用にはいくつかの制限事項とリスクがあります。まず、DeepWikiはAIエンジンによって自動で情報が生成されるため、情報の正確性を常に確認する必要があります。
一部のエラーが発生する可能性があることを理解しておきましょう。また、DeepWikiはGitHubリポジトリを対象としているため、個人が活用する際には該当プロジェクトの所有者との連携が必要です。
セキュリティリスクとしては、DeepWikiが利用するAPIキーやトークンが漏洩する可能性があります。APIキーやトークンの管理には十分注意し、定期的にローテーションを実施するなど、セキュリティ対策を徹底しましょう。
これらの制限事項とリスクを理解した上で、DeepWikiを適切に利用することが重要です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 情報の正確性 | AIエンジンによる自動生成のため、常に確認が必要 |
| 利用対象 | GitHubリポジトリが対象 |
| 個人利用時の注意点 | 該当プロジェクトの所有者との連携が必要 |
| セキュリティリスク | APIキーやトークンの漏洩の可能性 |
| セキュリティ対策 | APIキーやトークンの厳重な管理と定期的なローテーション |
DeepWiki導入後の運用：開発プロセスへの組み込み
DeepWikiを導入した後、その効果を最大限に引き出すためには、開発プロセスへの組み込みが不可欠です。継続的なドキュメントの更新と改善を通じて、DeepWikiは開発チームにとって貴重な資産となります。
DeepWikiをCI/CDパイプラインに統合
DeepWikiをCI/CDパイプラインに統合することで、ドキュメント生成を自動化し、開発プロセスを効率化できます。CI/CDパイプラインは、ソフトウェア開発の継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CD）を組み合わせたものです。
DeepWikiのコードがリポジトリに統合されると、CIによってバグが早期に発見され、CDによって自動テストが実行され、ステージング環境や本番環境にデプロイされます。DeepWikiの構成を定義する設定ファイル（例：docker-compose.yml）を作成し、CI/CD環境の要求に沿って他のサービスとの依存関係を設定します。
例えば、DeepWikiをDockerイメージ化するためのDockerfileを作成し、docker-compose.ymlファイルでDeepWikiサービスの起動設定を定義します。GitHub ActionsのようなCI/CDプラットフォームでワークフローを作成し、コード変更後に自動的にテストを実行し、デプロイまでの全プロセスを効率的に進めることが可能です。開発効率の向上、品質の向上に繋がり、開発者の負担を軽減します。
ドキュメントのバージョン管理
DeepWikiで生成したドキュメントのバージョン管理は、プロジェクトの進化に伴い不可欠です。変更履歴を追跡し、必要に応じて以前のバージョンにロールバックできるようにすることで、ドキュメントの信頼性と一貫性を保てます。
Gitなどのバージョン管理システムを利用して、DeepWikiで生成されたドキュメントを管理します。ドキュメントの変更履歴を詳細に記録し、誰がいつ、どのような変更を加えたかを追跡できるようにします。変更履歴の追跡は、問題が発生した場合の原因究明や、過去の情報を参照する際に役立ちます。
また、ブランチ戦略を適切に設計することで、複数の開発ラインでのドキュメントの変更を安全に管理できます。例えば、フィーチャーブランチで新しいドキュメントの変更を行い、レビューを経てメインブランチにマージすることで、品質を維持できます。
チームでのDeepWiki活用
DeepWikiをチームで活用することで、ドキュメント作成の標準化と知識の共有が促進されます。チーム全体でDeepWikiの利用を推奨し、ドキュメント作成のベストプラクティスを共有することで、ドキュメントの品質と一貫性を高めることができます。
例えば、DeepWikiのテンプレートを作成し、チームメンバーがそれを利用することで、ドキュメントの形式を統一できます。また、定期的なレビューを実施し、ドキュメントの改善点を洗い出すことで、品質を向上させることができます。ドキュメント作成の標準化は、新しいメンバーがプロジェクトに参画する際の学習コストを削減し、チーム全体の生産性を向上させます。
さらに、DeepWikiを活用したナレッジベースを構築することで、チーム全体の知識を共有し、問題解決の迅速化に貢献します。
| 活用方法 | 目的 | 効果 |
|---|---|---|
| CI/CDパイプラインへの統合 | ドキュメント生成の自動化 | 開発効率と品質の向上、開発者の負担軽減 |
| バージョン管理システムの利用 | ドキュメントの変更履歴追跡と管理 | 問題発生時の原因究明、過去情報の参照、複数開発ラインでの安全な変更管理 |
| チームでのDeepWiki活用 | ドキュメント作成の標準化と知識共有 | ドキュメント品質と一貫性の向上、新メンバーの学習コスト削減、チーム全体の生産性向上、問題解決の迅速化 |
おわりに
DeepWikiを活用することで、GitHubリポジトリのドキュメント作成を効率化し、常に最新の状態に保つことが可能です。日本語にも対応しており、Docker Composeを使った簡単な環境構築で手軽に始められます。
もし、DeepWikiの導入や活用についてお困りのことがございましたら、ぜひ弊社の機械学習プロダクト開発支援サービスをご検討ください。お客様のニーズに合わせた最適なソリューションをご提案いたします。
