気になった記事を見つけるたびにスクリーンショット（スクショ）を撮って、そのままフォルダに溜め込んでいくクセがあります。
iPhone/iPadではメディア別に分類して表示を切り替えることができるのですが、その中の「スクリーンショット」を開いてみると、かなりたくさんのスクショが溜まっていました。中身はほとんどが新聞の切り抜きで、その時は気になってスクショするものの、読み返す機会がほとんどありません。
せっかく残したのだから何かに使えないかと思い、AIにまとめて読み込ませ、自分が最近何に関心を持っているのか分析してもらいました。
実際にやったこと
やったことは単純。スクショの画像をある程度まとめて書き出し、1つのPDFに結合。このPDFを「これらを解析して、最近関心のあることを整理してほしい」とAIに頼んだだけです。今回出力した画像は40枚ほど。
AIは画像を1枚ずつ読み取り、記事の見出しや本文を把握したうえで、テーマごとに分類し、件数と具体的な記事名を添えたレポートを返してきました。自分で40枚を見返して要約し、テーマ分けまでやろうとすれば、それなりの時間がかかっていたと思います。
見えてきた「自分でも気づかなかった関心」
分類結果を見て、まず気になったのは偏りの大きさでした。40枚のうち14枚、全体の3分の1以上が「AIが仕事や教育、暮らしをどう変えるか」というテーマの記事でした。
労働時間への影響、大学生の利用実態、教育現場への導入、AI倫理を語る識者のインタビューなど切り口はさまざまでしたが、自分が思っている以上にAI関連の記事を保存していたという印象です。
残りはSNSやスマホとの距離の取り方、福祉や共生社会、地方経済や観光といったテーマに分かれていて、ふだん自分が漠然と感じている興味の輪郭が、数字とともに見えてきた格好です。
AIが優れていたのは、正解を出すことよりも、自分では気づいていなかった傾向を拾い上げてくれた点だと思います。バラバラで整理されていない大量の情報を短時間で分類し、俯瞰できる形にする。これは自分でやろうとすると案外骨が折れる作業で、AIが得意とする領域だと実感しました。しかも特別な準備は必要なく、手元の画像をPDFにまとめてアップロードし、一言頼んだだけです。
ビジネスの現場にも応用できる発想
同じやり方は仕事にもそのまま使えそうです。会議のメモや議事録、顧客からの問い合わせ履歴、日々のチャットのやり取りなど、社内には読み返されないまま眠っている記録が意外と多くあります。これらをまとめてAIに読ませれば、「最近多い話題は何か」「顧客がよく口にする不満は何か」といった傾向を、短時間で洗い出せます。人手で棚卸しをするより、はるかに早く着手できるはずです（個人情報や企業機密に関する情報の取り扱いには重々注意する必要がありますが）。
大がかりな分析基盤を用意しなくても、日々の情報整理や社内のナレッジ発掘に、AIは十分役立ちます。フォルダに溜め込んだままの「積みスクショ」があれば、一度AIに預けて眺め直してみるのも良いと思います。思っていた以上に、自分の嗜好や関心の有り様を映し出してくれるかもしれません。