AI File Sorterとは
AI File Sorterは、選んだフォルダー内のファイルについてカテゴリー、サブフォルダー、わかりやすい名前を提案し、確認後に移動や改名を行うデスクトップアプリです。 READMEはこれを、内容を踏まえてファイルを整理・改名するクロスプラットフォームのツールと説明しており、ソースコードはAGPL-3.0ライセンスで公開されています。
READMEによると、固定ルールだけに頼らず、モデルの提案に、任意のホワイトリスト、最近の類似結果、承認済みのレビュー判断を組み合わせます。公式サイトのフッターには、発行元としてHF Studioが記載されています。
入手方法
AI File Sorterは一般的なデスクトップソフトと同じようにインストールします。Windows用のインストーラーまたはポータブル版、macOS用のディスクイメージ、Linux用のパッケージが、公式のダウンロードページに並んでいます。
Windows
- 入手方法:
- Windows 10以降向けのインストーラーまたはポータブル版をダウンロードページで提供
Windows（ストア）
- 入手方法:
- Microsoft Store。ダウンロードページによると、CUDAには非対応でVulkanによる高速化は動作
Linux
- 入手方法:
- Debian、Ubuntu、Fedora、Rocky、Arch向けのパッケージをダウンロードページで提供
公式サイト
- 入手方法:
- filesorter.app
プライバシーポリシー
- 入手方法:
- 公式サイトにページはなく、Microsoft Storeの掲載ページから1文だけの声明にリンクされている
ソースコード
確認したバージョンはv1.9.2で、GitHubのリリースによると2026年8月14日の公開です。Microsoft Storeの掲載ページにも同じ更新日が表示されています。GitHubのリリースにはダウンロード用ファイルがなく、インストーラーは公式サイト、ストア、SourceForgeから入手します。ターミナルは不要ですが、ソースからビルドするにはC++のツールチェーンとQt 6が必要です。
動作要件
ローカルモデル向けのRAMやVRAMの最小値は、README、FAQ、公式サイトのいずれにも記載がありません。存在する数値は、アプリ本体と任意のGPU利用に関するものです。
OS
- 情報源の記載:
- Microsoft Storeの掲載ではWindows 10 バージョン1809以降。macOSとLinuxのビルドはダウンロードページにあります。READMEはmacOSのソースビルドをmacOS 15以降のApple Siliconが対象としていますが、ダウンロードページにはM1とIntel向けのディスクイメージもあります
メモリ
- 情報源の記載:
- ストアの掲載ではアプリ本体について最小750 MB、推奨1 GB。言語モデルを動かす場合の数値は示されていません
GPU
- 情報源の記載:
- 任意です。NVIDIAならCUDA 12.x、そうでなければVulkan 1.2以降、Apple製ハードウェアではMetalに対応し、使えない場合はCPUに切り替わります。READMEでは、8 GB以上のVRAMがあると快適で、4 GBでは一部のみGPUに載せるかCPUに切り替わることが多いとされています
画像解析
- 情報源の記載:
- FAQによると、約6 GB以上のビデオメモリを持つ単体GPUがあると画像スキャンが大幅に速くなり、CPUでは大幅に遅くなることがあります
モデル
- 情報源の記載:
- 「Select LLM」ダイアログから、変更可能な保存先フォルダーにダウンロードします。ダウンロードサイズは確認したページに記載がありません
ハードウェア確認
- 情報源の記載:
- 内蔵の「System compatibility check」が小さな処理を計測し、お使いのPCに合うローカルモデルを提案します
これらの数値はプロジェクトとストアの掲載内容に基づきます。PromptQuorumは、どのハードウェアでもメモリ使用量や速度を測定していません。
始め方
以下の手順はREADMEの「Safe First Run」の助言に沿ったもので、PromptQuorumは実行していません。
- 1アプリをインストールする
Why it matters: ダウンロードページからお使いのOS用のビルドを入手します。macOSでは、署名されていないアプリを「プライバシーとセキュリティ」で初回に許可します。 - 2モデルを選ぶ
Why it matters: Settingsから「Select LLM」を開いてローカルモデルをダウンロードするか、代わりに自分のOpenAIまたはGeminiのキー、あるいはカスタムエンドポイントを入力します。 - 3まず小さなコピーで試す
Why it matters: 20〜50個のファイルを一時フォルダーにコピーして選択し、必要なオプションにチェックを入れてAnalyzeをクリックします。 - 4確認してから適用する
Why it matters: カテゴリーと提案された名前を確認し、必要ならドライランを実行してConfirm & Sortをクリックします。気が変わったらEditメニューから「Undo last run」を使います。
主な機能
以下の項目はすべてREADME、FAQ、公式サイトの記載に基づくもので、PromptQuorumは実際には試していません。
- 分類。 ファイルごとにカテゴリーと任意のサブカテゴリーを提案します。「More refined」と「More consistent」の2モードがあり、名前付きホワイトリストでは、メインカテゴリーごとに許可するサブカテゴリーを設定できます。
- 改名。 画像と文書には改名案を出し、音声と動画には埋め込みタグから year_artist_album_title.mp3 のような名前を作ります。改名のみのモードでは、ファイルは元の場所に残ります。
- 安全対策。 ファイルのプレビュー付きレビュー表、移動元と移動先を示すドライラン、保存される元に戻す計画、そしてUnity、Unreal、Godot、Blender、Git、一般的なソースコードのプロジェクトを除外するプロジェクトフォルダー保護があります。
- 記憶。 ローカルのSQLiteキャッシュと、承認した判断を別に保存するストアがあり、どちらもSettingsに消去とリセットのツールがあります。
- フォルダー。 ローカルフォルダー、同期されたクラウドフォルダー、外付けドライブ、マウントしたネットワーク共有に対応します。NASの場合は、Windowsではドライブ文字を割り当て、LinuxとmacOSでは共有をマウントしてから使います。
- 言語。 画面の表示言語にはドイツ語、フランス語、スペイン語、韓国語、簡体字中国語などがあります。カテゴリーとファイル名の言語はモデルに依存し、Gemma 1.1 7Bは英語のみです。
- Windows拡張。 Microsoft Storeで提供される任意の有料アドオンで、エクスプローラーの右クリックから整理を開始できます。
AI機能と実行場所
言語モデルがファイル名、フォルダーの文脈、対応する場合はファイルの内容を読み取り、カテゴリーと新しい名前を提案します。モデルはローカルでもリモートでも構いません。
- ローカルのテキストモデル。 Gemma 3 4B IT、Gemma 1.1 7B、Mistral 7Bが内蔵の選択肢で、自分のGGUFファイルも登録できます。これらは組み込みのllama.cppランタイム上で動作します。
- 文書。 PDF、Word、Excel、PowerPoint、OpenDocument、プレーンテキストを読み取って選択中のモデルに渡します。古い.doc、.xls、.pptは非対応です。
- 画像。 内蔵の視覚バックエンドは2つで、標準のGemma 3 4B ITとLLaVA 1.6 Mistral 7Bです。どちらもモデルファイルと対応するmmprojファイルが必要で、カスタムの視覚モデルも同じ仕組みで使えます。
- 音声と動画。 使うのは埋め込みメタデータだけで、FAQによれば動画全体が視覚モデルに送られることはありません。
- リモートの選択肢。 自分のOpenAIキーでのChatGPT、自分のキーでのGemini、またはLM Studio、Ollama、ゲートウェイなどのOpenAI互換カスタムエンドポイントを使えます。READMEによれば、キーはアプリのローカルなconfig.iniに保存されます。
- 学習。 承認した判断は、以後の実行でヒントとして再利用されます。READMEによれば、モデルの学習や変更は行いません。
データの流れとプライバシー
READMEによると、ローカルモデルを使う場合、ファイル、ファイル名、画像、メタデータはPC内にとどまり、テレメトリーは送信されず、インターネット接続が必要なのはリモートモデルを使うときだけです。 分類キャッシュはconfig.iniの隣に置かれるローカルのSQLiteデータベースで、ディレクトリのパス、ファイル名、カテゴリー、提案された名前が保存されます。
OpenAI、Gemini、カスタムエンドポイントを選ぶと、データは自分のアカウントでそのサービスに送られ、そのサービスのポリシーが適用されます。アプリ自体について見つかったプライバシーに関する文章は、Microsoft Storeの掲載ページからリンクされた1文の声明だけで、個人データは収集・保存・送信されず、処理はすべて端末内で行われると述べています。
📌補足: これらはプロジェクト側の表明であり、監査結果ではありません。公式サイトにプライバシーのページはなく、1文の声明にはリモートモデルの選択肢、更新通知、モデルのダウンロードへの言及がありません。READMEには、写真のGPSデータから取得した地名をキャッシュするとありますが、その検索をどのサービスが行うかは書かれていません。PromptQuorumはネットワーク通信を調べていません。
向いている人
- ダウンロード、スキャン、スクリーンショットのフォルダーが散らかっている人で、提案されたフォルダーと名前を1行ずつ承認したい方。
- プライバシーを重視する人で、ローカルモデルを好み、モデルファイル用のディスク容量を確保できる方。
- 外付けドライブやNASのアーカイブを持つ人で、先にマウントしてから小分けにして整理する方。
確認できなかった点
- 質と速度。 提案の精度、実行時間、ハードウェアによる違いは検証していません。
- ハードウェア要件。 確認したページには、ローカルモデル向けのRAMの最小値もモデルのダウンロードサイズも記載がありません。
- 元に戻す機能。 READMEは「Undo last run」を、競合や変更されたファイルをスキップするベストエフォートの機能と説明しています。試していません。
- プライバシー。 存在するのは1文の声明のみです。データの流れとプライバシーを参照してください。
- macOS。 ビルドはAppleの署名がなく、対応するmacOSのバージョンがREADMEとダウンロードページで異なります。
- モデルのライセンス。 ダウンロードできるモデルのライセンスは確認していません。
競合と代替ツール
ディレクトリには、レビュー済みのローカルのファイル・画像ツールがほかに2つありますが、どちらも同じ方法でファイルを改名・移動するわけではありません。
Hyperlink (Nexa AI)
- 対応プラットフォーム:
- Windows、macOS
- 価格／ライセンス:
- 無料／プロプライエタリ
- 主な違い:
- ファイルを改名・移動せず、ローカルのファイルを検索してそれに関する質問に答える
Hyperlink (Nexa AI)に関する記事（1件）
- Hyperlink (Nexa AI) Review: On-Device File Search更新日 2026年9月12日
PixlStash
- 対応プラットフォーム:
- Windows、macOS、Linux
- 価格／ライセンス:
- 無料／GPL-3.0
- 主な違い:
- ローカルAIでタグ付けと検索を行う画像ライブラリ管理ツール。対象は画像のみ
PixlStashに関する記事（1件）
各アプリの最新の価格、ライセンス、対応プラットフォームは、それぞれの公式ページで確認してください。
よくある質問
確定する前にAI File Sorterを閉じるとどうなりますか？
ファイルは変更されません。解析は提案を準備するだけだからです。FAQによれば、同じフォルダーをもう一度解析すると、保存済みの結果が再利用されることがあります。
OllamaやLM Studioと組み合わせられますか？
はい。OpenAI互換のカスタムエンドポイントの選択肢を使います。FAQによれば、Ollamaはローカルサーバー（通常はlocalhost:11434）経由で接続し、LM Studioで画像を扱うには視覚対応モデルが必要です。
スキャンしたPDFは読み取れますか？
まだ読み取れません。FAQによれば、画像だけのスキャンPDFは、先に別のツールでOCRをかける必要があります。OCRへの対応は予定されています。
設定とモデルはどこに保存されますか？
設定は、Windowsでは%APPDATA%\AIFileSorter、macOSでは~/Library/Application Support/AIFileSorter、Linuxでは~/.config/AIFileSorterにあります。ダウンロードしたモデルは別のllmsフォルダーに置かれ、移動もできます。
バックグラウンドで常に動き続けますか？
いいえ。FAQでは、開いて実行し、確認して閉じるバッチ型のツールと説明されており、省リソースモードやバックグラウンドでの負荷調整は提供されていません。
総評
AI File Sorterは、散らかったファイルに対して確認できるフォルダーとファイル名の提案を得られる、無料で更新が活発な手段です。標準はローカルモデルで、元に戻す機能も記載されています。一方で、ローカルモデル向けのRAMの目安は示されておらず、スキャンPDFと重複検出は非対応で、macOS版は署名されておらず、プライバシーに関する声明は1文だけです。品質に関する主張は、ここでは確認できませんでした。フォルダーを小分けにして確認しながら整理したい人に向いています。確実なオフライン動作が必要な場合は、自分でネットワーク監視を行って確かめてください。
情報源
- AI File Sorter公式サイト — 機能、ダウンロード、料金、FAQ、変更履歴のページ。2026年10月28日に確認。
- GitHubのAI File Sorter — README、リリースノート、コミット状況。2026年10月28日に確認。
- Microsoft StoreのAI File Sorter — システム要件、更新日、プライバシーに関する声明。2026年10月28日に確認。