AI時代の私の情報収集方法

はじめに

昨今、生成AIの登場により自分が学びたい分野の情報収集や学習の方法も格段に広がっていると思います。
今回は、私が直近やっている情報収集方法について紹介します。
何かを学習したいと思っている人への参考になれば幸いです。

前提として、私は普段はゲームクライアントエンジニアをしており、プログラミングについての知識があります。
今回紹介する方法は、プログラミングが不要なものとプログラミングが必要な方法がありますが、AIコードエディタを駆使することでプログラミング経験がない方でも実践可能だと思います。

Notebook LM

Notebook LMは、Googleが提供するAI駆動のリサーチアシスタントツールです。
複数の情報源（PDF、テキストファイル、ウェブページなど）をアップロードすることで、それらの内容を統合的に分析し、質問応答やサマリー生成を行うことができます。

主な特徴

• 自分自身でソースを追加する: 対話のもととなるデータを自分自身で追加するため、信頼できるソースのみを含めることができる
• Audio Overview機能: アップロードした資料を基に、2人の司会者による10分程度のポッドキャスト形式の音声コンテンツを自動生成
• 引用付き回答: 回答には必ず参照元が明記されるため、情報の信頼性を確認可能

活用方法

新しい技術分野について学習する際、主に Audio Overview 機能のみを中心に使っています。
こちらの機能では、複雑な論文であったり、記事をポッドキャストのような対話形式で聞くことができるので、徒歩通勤のタイミングで使っています。

ChatGPT & Gemini

これら２つはすでに知名度が高いとおもうので、詳細は省きますが汎用的な生成AIツールです。
ChatGPTとGeminiは、読んだ記事やパッと気になった内容について対話的に調べることで使っています。
それぞれセカンドオピニオン的に同じ内容を聞いたりしています。

主な特徴

• 概要を掴むのに使える: ざっくりと知りたいことについて教えてくれるので、何かを調べたいときの入口として使える
• 詳細な説明が得意: 複雑な概念も段階的に説明してくれる（ただし、正誤チェックは必要）
• 要件定義も可能: 移動中に作りたいアプリの要件定義も可能

活用方法

主には、本当にさくっと単語の意味などを調べたいときには ChatGPT 4oかGemini 2.5 Flashを、じっくり調べたいときにはChatGPT o3かGemini 2.5 Proをつかっています。
直近だと、LLM内部の実装に興味があるので、対話的に単語について意味を深ぼったり、ソースとなる論文を教えてもらい、一通り読んだうえで後述するbotに渡して要約して保存したりしています。

海外記事紹介bot

AIコードエディタを活用し、作ったSlackbotになります。
海外の記事というのははてなブログのホッテントリにも上がってきづらいですが、最新の情報を得やすいので海外で流行っているものが自動で配信される環境を作りました。

主な特徴

• Hackers Newsのスコアベースで選定: Hackers Newsでは海外で流行りの記事がスコアリングされて公開されているのでそれを参考
• 日本語要約付き: 海外の記事が多いので、日本語要約して配信
• 毎日決まった時間に配信: 朝の通勤時間に読むために、朝7:00にSlack上に定期配信しています

活用方法

私は、普段国内の記事ははてブやXを通して流行りの記事を読んでいますが、海外の記事はこのbotを通して毎朝読んでいる形になります。
主には要約を見た上で興味があるものをピックアップし、通勤の行きで読みきれなかったら帰りも使って読んでいます。

Obsidianへの要約保存bot

同じくAIコードエディタを活用し、作ったSlackbotになります。
直近、読んだ記事で良いなと思ったものはこのbotを通してObsidianに保存しています。

主な特徴

• 記事URLを渡すと要約して保存可能: 記事のURLを渡すと、長めの要約とともにObsidianで管理できる形式で保存可能
• 要約だけも可能: 記事URLに特定ワードとセットで渡すと、保存せずに要約も可能

活用方法

朝読んだ記事の中で、気になったものをどんどん送っています。
Obsidianベースで管理できるため、あとからあの記事なんだっけーというときにtagで検索したり場合によってはCursorに聞いたりできるのでとても便利です。

論文紹介bot

こちらもAIコードエディタを活用し、作ったSlackbotになります。
隔日で、arXivから関連分野の論文をピックアップし、内容を要約して紹介してくれます。
より詳細な内容について学習するためには、やはりある程度論文にも目を通したほうが良いと思い作りました。

主な特徴

• 独自スコアリングによりピックアップ: 関連キーワードとの類似度や新しさなどをもとにスコアリングし、隔日でピックアップ
• 日本語要約付き: 論文は読むためにはそれなりの労力がかかるので、読み始める前に概要をつかめるように
• alphaxivとの連携も: alphaxivという論文を読みやすくしてくれるサイトのリンクも合わせて配信することで、読むハードルを下げる

活用方法

より最新の自分が知りたい分野についての情報を知るために使っています。
通勤中に流行りの記事を読み終わったときや、追加で興味がある分野がある際のその分野についての論文があれば読んでいます。

まとめ

ここまで読んでいただいた方はわかるように、情報収集のかなりの部分を自作botに頼っています。
直近のAIコードエディタの発展により、botのような自分用の書き捨てのコードはかなり作りやすくなっています。
また、LLMのコストもかなり安価になってきており、Geminiに関してはとても大きい無料枠もあるため、扱いやすいです。
自分にあった情報収集方法を考え、それを誰でも簡単に実現することができる時代になったので、どんどんより良い情報収集方法を考え、実践できると良いのではないかと思います。
botの詳細について気になる方は、 @siguma_sigまでご連絡をいただければお話します。
今回の記事がみなさんの参考になれば幸いです。