「一所大学与一条大河的款款深情」
――知らなかったからこそ、次は誰より早く知りたい。AIで「情報を待つ人」から「情報を迎えに行く人」へ
ある言葉に出会った。
「一所大学与一条大河的款款深情」
中国語で書かれた、この一文。
意味を考える前に、なぜか引っかかった。
「一つの大学と、一つの大河との深い情」。
大学と川。
一見すると、何の関係があるのだろうと思う。
しかし、調べてみると、そこには大学、地域、川、人、歴史、文化、そして一つの場所に対する思いが重なっているのかもしれない。
そして私は、ふと思った。
自分は、知らないことが多すぎる。
でも、それは悪いことなのだろうか。
むしろ、
「知らなかった」からこそ、知りたいと思える。
そこから今回の話が始まった。
なぜ私は、この情報を知らなかったのか？
最初に考えたのは、
「なぜ、こんな情報を今まで知らなかったのだろう？」
ということだった。
インターネットには、毎日ものすごい量の情報が公開されている。
大学のイベント。
講演会。
地域活動。
防災情報。
研究発表。
文化イベント。
参加者募集。
期間限定の企画。
面白そうなイベントは、確かに存在している。
しかし、
存在していることと、自分が知っていることは別だ。
ここが重要だった。
情報がないのではない。
自分のところまで届いていない。
「知らなかった」は、少し悔しい
後から知ると、もっと悔しい。
「こんなイベントがあったのか」
「知っていたら参加したかった」
「もっと早く知っていれば……」
そう思う。
参加できなかったことそのものも残念だ。
でも、本当に悔しいのは、
参加するかどうかを自分で決める機会さえ持てなかったこと
なのかもしれない。
知っていれば、
「行く」
「行かない」
を選べた。
知らなければ、
最初から選択肢がない。
次回があるなら、行きたい
だからこそ思った。
次回があるなら、ぜひ行きたい。
では、どうすれば次回は見逃さないのか？
「たまたまSNSで見つける」
「誰かに教えてもらう」
「ニュースで偶然知る」
これでは心もとない。
次は、
情報のほうから自分のところに来る仕組み
を作りたい。
「情報を探す」から「情報を監視する」へ
これまでの情報収集は、
検索する
↓
読む
↓
探す
↓
また検索する
だった。
しかし、この方法には限界がある。
忙しいと検索しない。
知らないキーワードでは検索できない。
イベント名を知らなければ探せない。
そもそも「知らないもの」を検索することは難しい。
そこで考えた。
AIに情報を探してもらったらどうだろう？
AIを「検索エンジン」ではなく「情報レーダー」にする
ここが今回、自分が一番やってみたいことだ。
AIに、
「面白いイベントを探して」
と頼むだけではない。
もっと仕組み化する。
例えば、
大学
大学公式サイト
↓
研究センター
↓
公開講座
↓
イベントページ
↓
新着情報
地域
自治体
↓
文化施設
↓
地域イベント
↓
募集情報
防災
気象庁
↓
警報・注意報
↓
台風情報
↓
大雨・強風・高波
などを定期的に確認する。
そして、
新しい情報が出たらAIが教えてくれる。
私だけの「情報レーダー」を作る
イメージはこうだ。
大学
地域
イベント
防災
研究
講演会
ニュース
↓
情報を収集
↓
AI
↓
「これは自分に関係ある？」
↓
重要度を判断
↓
短く要約
↓
LINE・メールへ通知
これなら、
「何か面白い情報はないかな？」
と毎日検索する必要がなくなる。
AIが、
「今日、あなたに関係しそうな新しい情報があります」
と知らせてくれる。
本当に欲しいのは「情報」ではない
ここで、もう一つ気づいた。
私が欲しいのは、情報そのものではない。
欲しいのは、
「行動するための時間」
なのだ。
イベントが今日開催されると知ったとしても、もう間に合わない。
募集締切の後に知っても意味がない。
だから重要なのは、
情報の正確さだけではなく、情報を知るタイミング。
早く知れば、
予定を調整できる。
申し込める。
準備できる。
参加できる。
つまり、
早く知ることそのものが、一つの価値になる。
「誰よりも早く」は、情報を奪うことではない
ここでいう「誰よりも早く」というのは、他人より先に秘密情報を手に入れるという意味ではない。
そうではなく、
公開された一次情報を、見逃さず、できるだけ早く受け取る。
という意味だ。
例えば大学が公式サイトにイベントを掲載した。
今までは、
掲載
↓
誰かがSNSで紹介
↓
自分が見る
↓
初めて知る
だった。
これを、
掲載
↓
自動検知
↓
AIが内容を整理
↓
自分へ通知
に変える。
この差は大きい。
AIに「何が変わったの？」と聞く
さらに面白い仕組みも考えられる。
AIに毎回、
「前回から何が変わった？」
と聞く。
例えば、
新しいイベントが追加されました。
だけではなく、
前回チェック時から新たに2件追加。
そのうち1件は今週末開催。
参加申込期限は○月○日。
という形にする。
防災情報なら、
大雨注意報から大雨警報へ変更。
イベントなら、
募集開始を検出。
大学なら、
新しい公開講座が掲載。
つまりAIに、
「情報を読む」のではなく「情報の変化を読む」
仕事をさせる。
これなら「知らなかった」を減らせる
もちろん、すべての情報を知ることはできない。
世界中の情報を全部監視することも不可能だ。
だからこそ、
自分が本当に知りたい分野を決める。
例えば、
大学
河川
防災
台風
地域イベント
公開講座
AI
新しい技術
自分が興味を持ったテーマ
など。
そして、それぞれに「アンテナ」を立てる。
「一所大学与一条大河的款款深情」から始まる情報探索
最初に出会った、
「一所大学与一条大河的款款深情」
という言葉。
私にとって重要なのは、その言葉の意味だけではなかった。
その言葉をきっかけに、
「なぜ自分は知らなかったのか？」
と考えたことだ。
そして、
「次はどうすれば知ることができる？」
という疑問につながった。
さらに、
「AIで自動化できないか？」
という発想につながった。
一つの言葉が、
知識 → 疑問 → 悔しさ → 探究 → 技術
へ変わっていった。
これが面白い。
私が作りたいのは「検索システム」ではない
普通の検索システムなら、
自分が検索する。
私が作りたいものは違う。
システムが自分の代わりに見張る。
そして、
「あなたに関係するものが見つかりました」
と教えてくれる。
言ってみれば、
自分専用の情報秘書
である。
しかもAIを使えば、
ただ情報を転送するだけではなく、
「これは重要」
「これは急がなくていい」
「これは以前見た情報」
「これはあなたの興味に近い」
という整理までできる。
「情報格差」ではなく「情報との距離」を縮めたい
世の中には、知っている人と知らない人がいる。
でも、その差は必ずしも能力の差ではない。
情報との距離の差
なのかもしれない。
毎日情報を探している人は、当然たくさんの情報に出会う。
一方で、仕事や生活に追われている人は、面白い情報があっても見逃す。
そこでAIを使う。
人間の代わりに全部判断させるのではない。
人間が判断する前段階をAIに手伝ってもらう。
最終目標は「知らなかった」を「間に合った」に変えること
今回の経験で一番大きかったのは、
「知らなかった」ことへの悔しさ
だった。
でも、その悔しさをそのままにしたくない。
次回は、
「そんなイベントがあったんだ……」
ではなく、
「知っていた。だから参加できた。」
にしたい。
そのために、
情報を集める。
AIで整理する。
必要なものだけ通知する。
そして、自分で行動する。
AI時代に必要なのは「知識」だけではない
AIによって、知識を得ること自体は以前より簡単になった。
だからこそ、これから重要になるのは、
「何を知りたいのか」
そして、
「いつ知りたいのか」
なのではないか。
さらに、
「知った後、どう行動するのか」
も重要になる。
「次は行きたい」から始まる、小さなAI実験
今回参加できなかったことは、残念だった。
しかし、その残念さがあったから、
「なぜ知らなかった？」
と考えた。
そして、
「次はどうすればいい？」
と考えた。
その答えの一つが、
AI × Python × 自動情報収集 × LINE・メール通知
なのだと思う。
まだ完成していない。
だからこそ面白い。
これから実際に作ってみる。
台風情報。
大雨・強風・高波。
大学のイベント。
公開講座。
地域情報。
自分が興味を持ったニュース。
それらをAIに監視させて、
「自分専用の情報レーダー」
を作ってみたい。
そして、次のチャンスを逃さない
情報は待ってくれない。
イベントには開催日がある。
募集には締切がある。
台風には接近する時間がある。
講演会には定員がある。
だから、
「後から知る」から「早く知る」へ。
そして、
「知らなかった」から「知っていて選べた」へ。
これが、私がAIで実現したいことだ。
「一所大学与一条大河的款款深情」。
この一文を知ったことが、どこにつながっていくのかはまだ分からない。
でも、一つだけ分かっている。
知らないことは、終点ではない。
それは、
次に何を知りたいかを教えてくれる、スタート地点なのだ。
大河ドラマ 情報更新 April 10, 2020 at 05:03AM
【外部リンク】
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