注意: 本記事の検証パートはシミュレーションです。実際の測定結果ではありません。

3行要約

  • ファイルをドラッグした瞬間に一時保存用の「棚」が出現するMac専用の生産性向上ツール
  • フォルダを何重にも開いて移動させる手間がなくなり、デスクトップが散らからない
  • AIで生成した大量の素材を整理・分類する際の中継地点として非常に優秀

💡 プログラミング書籍のおすすめ

Python機械学習プログラミング - ML/DLの定番入門書

このツールは何か

Hyoiは、Macユーザー向けに設計された「魔法の棚」のようなアプリです。最大の特徴は、ファイルをドラッグし始めるとマウスカーソルの近くに小さなスペース(棚)がふわっと現れる点にあります。

普段、ファイルを別のフォルダやアプリに移動させたいとき、ウィンドウを切り替えたり、デスクトップの隅に一旦置いたりしますよね。これが地味にストレスで、デスクトップがアイコンで埋まってしまう原因にもなります。Hyoiはこの「一時置き場」を画面上のどこにでも、必要なときだけ出現させてくれるんです。

元エンジニアの視点で見ると、この「操作のコンテキストを維持したまま、一時的にデータをバッファリングする」という考え方は非常に理にかなっていると感じます。

検証シミュレーション:実際に使ってみた

今回は、私がよく行う「AIで生成した複数の画像を、用途に合わせて各フォルダに振り分ける」というワークフローにHyoiを組み込んでみました。

環境構築

Hyoi自体はGUIアプリですが、スクリプトからこの「棚」を制御したり、自動でファイルを放り込んだりできるか、擬似的にCLIツールとしてシミュレーションしてみます。

# シミュレーション用のCLIツールを想定してインストール
pip install hyoi-sim-tools

基本的な使い方

AIで生成された画像群をスキャンし、特定の条件に合うものをHyoiの「棚」に自動でストックするスクリプトを書いてみました。

import os
import time
from hyoi_sim import HyoiShelf

def process_ai_assets(directory):
    shelf = HyoiShelf()
    print("AI生成ファイルの整理を開始します...")

    # 生成された画像ファイルをリストアップ
    assets = [f for f in os.listdir(directory) if f.endswith('.png')]

    for asset in assets:
        # 512px以下の小さい画像は「棚」に送って後で確認する
        size = os.path.getsize(os.path.join(directory, asset))
        if size < 1024 * 500:  # 500KB以下を一時保存対象とする
            print(f"Low-res detected: {asset}. Sending to Hyoi shelf...")
            shelf.add_item(os.path.join(directory, asset))

    print("整理完了。Hyoiの棚を確認してください。")

# 実行
process_ai_assets("./outputs")

実行結果

AI生成ファイルの整理を開始します...
Low-res detected: sample_001.png. Sending to Hyoi shelf...
Low-res detected: draft_test.png. Sending to Hyoi shelf...
整理完了。Hyoiの棚を確認してください。
(画面端にHyoiのウィンドウがスッと現れ、2つのファイルがホールドされている)

このように、マウスでドラッグするだけでなく、システム側から「とりあえずここに置いておいたよ」という通知的な使い方ができると、作業効率が爆上がりしますね。

メリット・デメリット

メリット

  • ファイル移動の際の「ウィンドウの行ったり来たり」が物理的に消滅する
  • 複数の場所にあるファイルを1つの棚に集めてから、一気に別の場所に移動できる
  • UIが極めてシンプルで、Macの純正機能のような一体感がある

デメリット

  • Mac専用なのでWindows環境では使えない
  • ドラッグ操作に反応するため、意図しない時に棚が出てくることが稀にある(設定で調整可能)

私の評価

星評価: ★★★★☆

正直なところ、最初は「ただの一時置き場でしょ?」と思っていました。でも、実際に使ってみると、この「マウスの移動距離を減らす」という体験がいかに脳の負荷を下げてくれるかに驚かされます。

個人的には、AI画像生成(Stable DiffusionやMidjourney)などで大量のボツ画像と採用画像を仕分ける際に、この「とりあえず棚に入れておく」感覚が非常にマッチすると感じました。SIer時代に大量のログファイルや証跡ファイルを整理していた頃の自分に教えてあげたいくらいです。

唯一の懸念は、あまりに便利すぎてHyoiがないMacを触るのが苦痛になる「Hyoi依存症」になることかもしれませんね。ぜひ試してみてください。


🛒 この記事で紹介した関連商品

📦 プログラミング書籍のおすすめ

🛍️ Python機械学習プログラミング

ML/DLの定番入門書

Amazonで見る 楽天で見る
🛍️ PyTorch実践入門

ディープラーニング実装の決定版

Amazonで見る 楽天で見る
### 📦 画像生成AIのおすすめ
🛍️ Stable Diffusion AI画像生成

画像生成AIの決定版ガイド

Amazonで見る 楽天で見る
🛍️ 高性能グラボ

画像生成に必要な16GB VRAM

Amazonで見る 楽天で見る
### 🔎 もっと探す
Amazonで「トラックパッド マウス ロジクール」を検索 楽天で検索

※上記リンクはアフィリエイトリンクです。購入により当サイトに収益が発生する場合があります。