パーソナライズするのは収集ではなく「解釈」にする

この記事で扱うAIニュースプロジェクトは、可児 波起がChatGPTで毎日のニュース収集・深掘り・カテゴリー横断分析・音声向け解説を継続運用したものです。

最初から「あなた向け」だけにすると、世界が狭くなる

AIニュースを作るとき、最も分かりやすい設計は「可児 波起が興味を持ちそうな重要ニュースだけを選ぶ」ことです。

情報量は減り、毎朝読む負担も小さくなります。

しかし、ニュースには「まだ興味を持っていないから知らない」という領域があります。

収集段階から強くパーソナライズすると、過去の関心から外れた出来事が入口で落ちる可能性があります。

そこで、海辺の部屋のニュース運用では、収集と解釈を別の工程にしました。

COLLECT BROADLY：まず世界を広く集める

収集段階では、「自分が好きかどうか」より、世界で何が動いているかを優先します。

• AI・テクノロジー
• 経済・金融
• 法律・行政
• 企業・ビジネス
• 国際情勢・政治
• 科学・社会・未来
• 若者・カルチャー
• マーケティング・EC・DX
• 投資・暗号資産
• スポーツ

この段階では、本数を少数へ絞り込むことより、「今日は世界で何が起きているか」を広く見渡すことを優先します。

INTERPRET PERSONALLY：その後で自分向けに意味を付ける

個人化するのは、その次です。

同じヘッドラインを見ても、人によって重要なポイントは違います。

海辺の部屋では、広く集めたあとに次の判断を個人化します。

• PRIORITY：自分にとって今どれが重要か
• CONTEXT：過去のニュースや既存知識とどうつながるか
• CONNECTIONS：別カテゴリーの出来事とどう関係するか
• DEEP DIVE：どれをさらに詳しく調べるか

つまり、情報の入口は広く保ち、意味づけだけを強く個人化します。

最初の「重要ニュース5〜8本」方式をやめた理由

AIニュースプロジェクトの初期案では、毎朝の重要ニュースを5〜8本程度にまとめ、10〜15分ほどの音声で聞く構成でした。

効率だけを考えれば、分かりやすい設計です。

しかし実際にサンプルを作ったあと、可児 波起から「ただのニュースの羅列ではつまらない」「まず30本くらい、広く知りたい」という修正が入りました。

そこで、少数を選んで見せる方式から、まず広いヘッドラインを浴び、その後で選ぶ方式へ変更しました。

「30本」も固定しない

広く集めると言っても、毎日必ず30本を出すわけではありません。

当初、30本・10分という数字を固定ルールにしかけたところ、可児 波起から「10分も30本もフレキシブルにしたい」と修正が入りました。

ニュースが多い日は増やし、少ない日は数合わせをしない。

目的は件数を達成することではなく、その日の世界を見渡すのに必要な広さを確保することです。

知らないニュースに出会う余地を残す

この運用を実際に試したあと、可児 波起は、従来のニュースアプリでは普段入ってこないニュースとしてドイツの選挙を例に挙げました。

「自分に最適化されたニュースだけ」を見るのではなく、まず広く取ることで、既存の関心の外にある出来事へ触れる余地が残りました。

ただし、これはフィルターバブル回避率を測定した実験ではありません。

確認できるのは、可児 波起自身が「普段入らないニュースも入る」と評価したことです。

Yahooニュースを「世間の基準点」として残した

個人化が進むほど、「一般的なニュース利用者は何を見ているのか」が見えにくくなる可能性があります。

そこで、専用ニュースとは別に、Yahooニュースで何が掲載されているかを見るスレッドを追加しました。

目的はYahooニュースの完全再現ではありません。

自分専用の解釈とは別に、世間で広く見られているニュースの基準点を持つためです。

OpenAIの「検索」と「パーソナライズ」は別機能として扱える

OpenAI公式では、ChatGPT Searchはウェブを検索し、最新情報と関連する情報源を使って回答できる機能として説明されています。

一方、Personalizationでは、カスタム指示やメモリなどを使い、役割、関心、好みのトーンなどに応じて応答を調整できます。

「収集は広く、解釈は個人化する」という二段構造そのものはOpenAI公式の推奨ニュース方式ではありません。

この2つの能力を、海辺の部屋がニュース運用の中で分けて使った設計です。

この設計の基本形

1. 収集段階では関心だけで絞らず、複数カテゴリーを広く見る
2. 本数は固定せず、その日の情報量に合わせる
3. まずヘッドラインで全体像を把握する
4. 重要度・背景・既存知識との接続を個人化する
5. AI側から深掘り候補を提示する
6. 最終的に何をもっと知りたいかは人間の好奇心へ残す
7. 一般的なニュースの基準点も別に持つ

ニュースAIのパーソナライズは、情報を狭くするためだけに使う必要はありません。

広い世界を残したまま、「自分にとって何を意味するか」を深くするためにも使えます。

このKnowledgeの関連知識

外部基準を残す： 個人化した解釈に偏りすぎないよう、一般的なニュース利用者が触れる話題を基準点として残す。

自分専用AIニュースに、あえて「世間の基準点」を置く

重要性を読む： 集めたニュースを自分向けに読む際、要約だけでなく以前との差分・重要性・次の観測点を説明させる。

ニュースを要約するだけでなく、「何が変わったのか」を説明させる

現在地： AI NEWS & KNOWLEDGE → ニュース解釈・パーソナライズ

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