概要（詳細版）
1. 会話から “興味関心” を自動検出してリサーチを走らせる構想
| 視点 | 内容 |
|---|---|
| 基本アイデア | 日常会話の中で「面白いね」「どうなっているの？」といった興味の兆しをシステムがリアルタイムに検知し、その瞬間に自動で関連リサーチ（論文・記事・データ収集）をバックグラウンド実行する。 |
| 想定する体験 | ほぼあらゆる分野に精通した“エキスパートの友人”が同席しているかのように、その場で最新情報や参考文献を提示してくれる。 |
| 知識アクセスの民主化 vs. 格差拡大 | 情報取得コストが下がる一方、「どれだけ良質な問いを立てられるか」が新たな格差要因になりうる。好奇心 × 質問力が重要指標になるという問題意識。 |
2. 会話ログの保存と “思考の動き” の再利用
| 視点 | 内容 |
|---|---|
| 課題意識 | 即興の面白い議論や思考プロセスは忘却しやすく、後から振り返ると貴重だったと気付くが再現が難しい。 |
| 解決アプローチ | ・常時録音／文字起こし（例：Limitless） ・「☆スター」ボタンでハイライトをマーキングし、後から簡単に検索・再生できるようにする。 |
| 期待効果 | 思考の断片を凍結させず、後日深掘りやプロジェクト化につなげやすい。 |
3. Limitless × 自動リサーチの実装イメージ
| フロー | 説明 |
|---|---|
| ① 録音 & 文字起こし | Limitless が会話をリアルタイムでテキスト化・保存。 |
| ② トリガ認識 | “面白い”“なぜ”などのキーワードや声の昂りをトリガに興味フラグを立てる。 |
| ③ バックエンド処理 | • 関連論文検索 • ニュース要約 • 専門家 Q&A 生成 などを非同期で実行。 |
| ④ フィードバック | 会話中もしくは後で、要約・リンク・次の質問例を提示。 |
| ⑤ ナレッジベース化 | Scrapbox / Notion などに自動整理し、検索性と再利用性を担保。 |
類似例として言及
- コロンビア大学の学生開発ツール “Kyuri（キュルリー？）” ※名称は音声認識結果のため要確認
- オンライン完結型の対話アシスタントを指向している点で近い
4. “ページとオリミット” による拡張案
- “ページ”：会話断片を自動でトピック別ページに整理
- “オリミット”：Limitless 上でプラグイン化し、外部 API（検索・LLM 推論・Scrapbox 投稿）と連携
→ “吸収して学習する” レイヤーを持つメタ・アシスタントへ
5. 今後のアクション & プロジェクト案
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プロトタイピング
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Limitless の録音データ → Webhook → Lambda 関数でキーワード検出・リサーチ実行
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UI/UX 検証
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会話中リアルタイム提示 vs. 事後バッチ配信（通知疲れを避ける設計）
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Scrapbox 自動投稿
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ハイライト＋要約＋参考資料リンクを毎日まとめて生成。
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生成ページを X（旧Twitter）へスレッド投稿し議論を促進。
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批評／アウトリーチ
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「チーム未来」へのインサイトをまとめ、実装コンセプトの社会的インパクトを検討して発信。
6. 関連メモ
| トピック | キーワード |
|---|---|
| 心理的側面 | 好奇心ドリブン学習、メタ認知、問いの質 |
| 技術要素 | 音声→テキスト、感情解析、LLM 連携、ノレッジグラフ |
| 応用領域 | ラーニングアプリ、R&D 支援、会議ファシリテーション |
まとめ
本会話は 「興味を感知して自動で深掘りする“常駐リサーチャー”」というコンセプトを中心に、
- 知識アクセスの加速と格差課題の両面
- 会話ログを資産化する録音・ハイライト機構
- Limitless を核にした具体的な実装アイデア
が議論されました。これを起点に、実働プロトタイプと社会実装に向けた批評・発信を進めることが提案されています。