2026.08.25内省・学び

気づいていない自分の興味を知る

【AI活用】気づいていない自分の興味を知る

自分では意識していなかったけれど、実は今こんなことに興味を持っているんだ、ということが分かるのではないか。

気づいたこと

普段からYouTubeをよく見ていて、その時々で興味のあるものを本能的・直感的に見ている感覚がある。投資、クレジットカード、ポイ活、量子力学、DIY系など、最近見ているジャンルを並べてみると、自分でも意識していなかった興味の傾向が見えてくると感じた。

視聴履歴には、自分では明確に認識していない興味・関心が反映されているのではないかと考えた。何を見たかという行動には、興味がそのまま出ている。一方で、YouTube側のレコメンドによる影響もあるため、「自分の興味」と「アルゴリズムに誘導された興味」を分けて考える余地もあると思った。

各サービスからデータを集め、AIに分析させ、Obsidianやダッシュボードに反映するという流れを考えた。単に「何を見たか」を記録するだけでなく、今一番興味を持っているテーマ、最近急に強くなったテーマ、継続している興味などを分析させたいと思った。先月は投資中心、今月はポイ活・クレジットカード、最近は量子力学、というような興味の変遷を可視化できたら面白いと感じた。

このサービスの本質は、「コンテンツを推薦する」ことではなく、「自分自身の興味を発見する」ことだと思った。一般的なレコメンドは「あなたが好きそうなものを教えます」だが、今回考えたのは「あなた自身が何に興味を持っているのかを教えます」という向きだった。

最初は大きく作りすぎず、YouTube視聴履歴→AI分析→ダッシュボードという3ステップのMVPから始めるのが現実的だと考えた。

まとまったこと

想定する流れ: 各サービス → データ収集（N8Nで自動化）→ AI分析 → データベース／Obsidian → ダッシュボード
MVPで見るもの: 最近よく見ているテーマ、急上昇しているテーマ、興味の割合、過去との変化、AIによる要約
将来的な拡張: TikTok・SNS・Web閲覧履歴・購買行動まで含めた「Personal Interest Graph」

まだ言葉になっていないこと

「自分の興味」と「アルゴリズムに誘導された興味」をどう見分けるか
視聴履歴という行動データだけで、本人の興味をどこまで正確に言い当てられるのか

元の対話

YouTube・SNSの視聴履歴から「自分の興味」を可視化する仕組み

AIデータ活用自己理解自動化