猫よりAI 第3回：メタ認知のすゝめ 〜アルゴリズムで見える自分のペルソナ〜
こんにちは、イー・エージェンシー コミュニケーションデザイン部 広報・PR課の甲斐大樹です。
「自分のことは意外と分かっていない」
これは多くのビジネスパーソンに当てはまる言葉かもしれません。日々の業務に追われ、自分自身について深く考える時間がない。そんな現代だからこそ、データを使った自己理解、つまり「メタ認知」が重要になってきています。今回は、私たちが普段何気なく使っているプラットフォームのアルゴリズムを利用して、自分自身のペルソナを可視化してみました。この記事は2分で読めます。
なぜ今メタ認知が必要か
私たちは日々、大量の情報に触れています。その中で「自分が何に興味があるのか」「どんな情報を求めているのか」を正確に把握することは意外と難しいものです。
でも、実は私たちの興味や行動パターンは、使っているプラットフォームのアルゴリズムとAIによる分析で「自分」を見事に可視化してくれているんです。
具体的なデータ収集と分析方法
今回使用したのは、非常にシンプルな方法です。ブラウザのキャプチャができれば、誰でも簡単に試せます。
手順1：YouTubeのデータ収集
YouTubeを開く
ホーム画面（おすすめ動画が表示される画面）を表示
スクロールして、できるだけ多くの動画をスクリーンショットを撮る
手順2：Xのデータ収集
Xを開く
おすすめのタイムラインを表示
ある程度の量（１、２週間分）が表示されるまでスクロール
画面のスクリーンショットを撮る
手順3：Claudeによる分析
Claudeを開く（多分、ChatGPTでも可能です）
新しいチャットを開始
先ほど撮影したスクリーンショットをアップロード
「これらの画像から私の興味関心やコンテンツの傾向を分析してください」と依頼
実際に私の場合、この分析をもとに「グラフ化やリッチ化」してもらって以下のような結果が得られました。
私の分析結果
YouTube推奨カテゴリーから見える興味の分布
このグラフからわかるように、私の場合：
政治・時事への高い関心（23.3%）
テクノロジー・AIへの注目（20%）
経済・ビジネス情報の重視（16.7%） という特徴が見えてきました。
Xでのペルソナ（デジタルアクティビティ）
と、いうような感じでClaudeが見事に分析・視覚化してくれました。
この手法の活用すると
このような分析から、以下のような気づきが得られます：
インプットの偏り確認
自分が無意識に選んでいる情報の傾向
見逃している可能性のある分野
新たに取り入れるべき情報源
アウトプットの特徴把握
得意な発信形態の発見
改善が必要な発信スタイル
効果的な情報発信の方向性
まとめ
このように、普段何気なく使っているプラットフォームのアルゴリズムをClaudeやChatGPTで分析することで、自分の興味関心や行動パターンを可視化して客観的に分析することができます。これは非常に実用的なメタ認知ツールだとおもます。
もしこの方法をやってみたという方がいらしたら、やってみてどんなことに気づいたかをぜひコメントください。
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