【Notebook LM】斜め上の使い方？！AIにnoteのスキ履歴を深掘りされたら意外な自分に出会った
こんにちは、経理課長の@がっきーです。
「朝起きてスマホを開いてnoteを読む。結果、無意識にスキを押していた記事が14個…」
何気ない日常の一コマですが、ふと思いました。
「この"スキを押す"という行動には、何か意味があるんじゃないか？」
スキを押す瞬間、私たちは何を考えているのでしょう？
あるいは、考えていないのでしょうか？
無意識の選択は、実は私たちの深層心理を映し出す鏡なのかもしれません。
今回は、エクセルと勘定科目が相棒の経理マンである私が、「スキ履歴」という謎のデータベースに埋もれた自分自身の謎を解明すべく、3つのAIに協力してもらった冒険記をお届けします。
なぜスキ履歴をAI分析しようと思ったのか
モーニングコーヒーを片手に、いつものようにnoteをスクロール。
あるときふと気づいたんです。
「毎日何気なくスキしているけど、どんな記事にスキしているんだろう？」
経理課長としての職業病かもしれません。
数字を見つけたら分析したくなるんです。
家計簿から始まり、歩数、睡眠時間…データがあれば何でも分析対象。
でも「スキ」って数字じゃない。
不確かで曖昧な「好き」という感情の表現です。
そこで思いついたのが、記事全文を分析できるNotebook LMと、高度な分析力を持つGPT4.5、そして最新鋭のClaudeの3つのAIを使って、私のスキ履歴を分析するという実験です。
「AI達は、私のスキ履歴から何を読み取るのか？」
実験方法：3段階のAI分析
今回の実験手順は以下の通りです：
GPT分析：スキした記事のURLから、検索ON（詳細ではない方）で分析
Claude初期分析：GPTが取ってきたデータをClaudeに分析させ、別視点を得る
NotebookLM深掘り分析：記事の全文を読み込ませて深層分析
それぞれの結果がどう違うのか、段階を踏むことで見えてくるものがあるはずです。
準備：スキデータの収集
朝起きてnoteを読んでスキした記事を全てリストアップしました。
1. なぜか応援される人 vs すぐ嫌われる人の違いとは？｜いつき＠しくじり社長
2. 物語｜50代になったら、人生が変わった｜いつき＠しくじり社長
3. 自己紹介｜はじめてのnote｜AI｜だらりんママ
...（合計14記事）正直、リストを見て最初に思ったのは「なんか雑多すぎない？」ということ。
漫画の話あり、小学校のあるある話あり、哲学的な話あり…。
統一感ゼロです。でも、そこがおもしろい。
この一見バラバラなデータの中に、私という人間の本質が隠れているかもしれないんです。
第1段階：GPTによる表層分析
まずはGPTに「スキした記事のURL」だけを渡して分析してもらいました。
GPTの分析結果は、予想通り「カテゴリ分け」が中心。
私のスキ傾向を以下のように分類してくれました：
自己改善・人生論：「応援される人 vs 嫌われる人」など
クリエイティブ・アート：漫画レビューなど
教育・子供時代：「小学校あるある」など
感情と自己表現：「感情が動くってこういうことだ」など
自己啓発と習慣化：「習慣化するために」など
なるほど、きれいに分類されました。でも正直、これだけなら自分でも気づいていたことかも。
「雑食系読者ですね」と言われたような感覚です。
ここで少し物足りなさを感じました。
もう少し深い何かを知りたい。そこで第2段階へ。
第2段階：Claudeによる視点転換
次に同じデータをClaudeに分析してもらいました。ここで面白い変化が。
GPTがテーマごとの「分類」を重視したのに対し、Claudeは私の「心理パターン」に着目したんです。
特に印象的だったのが、以下の指摘：
「隠れた数値志向性：定量化できる話題への好み」
「10人の法則」（数値化された法則）
「読んでよかった漫画8作」（数値でリスト化）
「なぜか応援される人 vs すぐ嫌われる人」（二項対立の比較） これは「なるほど！」と思いました。経理課長として数値に慣れている私の特性が、無意識のうちにスキ行動にも表れているというわけです。
もう一つ興味深かったのは：
「対人関係の効率化への関心」
「なぜか応援される人 vs すぐ嫌われる人」（人間関係の最適化）
「空気は意識で変わる」（対人環境の調整）「効率化」という言葉に妙に納得。
業務効率化を追求する経理マインドが、人間関係にも適用されているのかもしれません。
しかし、まだ物足りない。スキした記事の中身までは見ていないので、表面的な分析に留まっている感覚がありました。
第3段階：NotebookLMによる深層分析
ここからが本領発揮。NotebookLMを使って、スキした記事の全文を読み込ませ分析してもらいました。
結果は衝撃的でした。記事の全文を読み込むことで、AIは私の内面に潜む「矛盾」や「二面性」を見抜いたのです。
発見1：変化への二面性
「現状打破への意欲と不安の共存」
「50代からの新しい挑戦」に惹かれる一方で
「デリカシーのないおじさんになっていく」自嘲的な記事にも共感
→ 変化したい欲求と、変化への不安が同居している
これは自分でも気づいていなかった心の動き。確かに業務改善や効率化を追求する一方で、「このままでいいのか」という不安も抱えていました。
発見2：数値化できないものへの憧れ
「経理業務で数値と向き合う職業でありながら、スキする対象は感情や人間関係に関するものが多い」
「感情が動くってこういうことだ」
「空気は意識で変わる」
「親子の絆」に関する内容
→ 日常業務で触れにくいものに惹かれている
この指摘には目から鱗。確かに、日々数字と向き合う私が、プライベートで惹かれるのは「数値化できない感情の領域」なのです。
発見3：メタ認知の強さ
「単なる自己啓発ではなく、自己理解・メタ認知のレベルで記事に惹かれている」
「内省的」「自己分析」のキーワードが多い
物事を俯瞰して見る視点の記事に共感
→ 自分自身を客観的に観察する傾向がある
これは経理の仕事柄、数値を通して業務を俯瞰する習慣が、自己認識にも適用されているのかもしれません。
3つのAI分析から見えてきたもの
3段階の分析を経て、段々と深まっていく自己理解。
それぞれのAIが異なる視点を提供してくれました：
GPT：カテゴリ分類による「広がり」の把握
Claude：職業的特性と興味の「関連性」の発見
NotebookLM：心の「二面性」や「矛盾」の発見
特に印象的だったのは、データの質が分析の深さを大きく左右するということ。記事全文を読み込んだNotebookLMは、タイトルだけでは見えない「文脈」や「ニュアンス」を捉えることができました。
これは経理業務にも通じる教訓かもしれません。
表面的な数値だけでなく、その背後にある「物語」を理解することで、
より深いインサイトが得られるのです。
経理課長が見つけた意外な自分自身
この実験を通じて、私はいくつかの「意外な自分」に出会いました：
1. 「効率と人間性のバランサー」としての自分
経理職で「効率化」「正確さ」を追求する一方で、「人間らしさ」「感情」「つながり」を大切にしている自分。一見矛盾するようですが、両方のバランスを取ろうとしているのかもしれません。
2. 「変化の中の安定を求める」という矛盾
新しいことへの挑戦に惹かれながらも、変化への不安も抱える矛盾した心理。でも考えてみれば、経理という仕事自体が「変化する数値の中に法則性を見出す」という性質を持っています。その職業的特性が、私の内面にも表れているのかもしれません。
3. 「メタ認知の実践者」としての自分
数値を分析する仕事柄、自分自身も客観的に分析する傾向があることが分かりました。今回のような「スキ履歴をAIに分析させる」という実験自体が、その特性の表れかもしれません。
あなたも試してみませんか？スキ分析の方法
この実験は誰でも簡単に試すことができます。手順は以下の通りです：
準備
自分がスキした最近の記事をリストアップ（10〜15記事程度）
タイトルとクリエイター名をメモ（代わりにURLでも大丈夫）
基本分析（GPT/Claude）
ChatGPTかClaudeにアクセス
リストを貼り付け、「このスキした記事から私の興味関心や心理パターンを分析してください」と指示
深層分析（NotebookLM）
NotebookLMにアクセス
スキした記事のURLを提供
「これらの記事を分析し、私の内面や潜在的な興味パターンを探ってください」と指示
比較検討
複数のAIの分析結果を比較
「なるほど！」と思うポイントをメモ
意外な発見があれば、さらに掘り下げて自己理解を深める
この実験から得られる3つの価値
この「スキ履歴AI分析」実験には、以下のような価値があります：
1. 自己理解の深まり
無意識の選択から、意外な自分の一面を発見できます。
「なぜこの記事にスキしたのか」という問いは、
自分自身への問いかけでもあります。
2. コンテンツ消費の最適化
自分がどんな記事に惹かれるのかを知ることで、より自分に合ったコンテンツを効率的に見つけられるようになります。
時間は有限、最適な情報収集ができれば人生の質も向上します。
3. クリエイターとしての気づき
noteで発信している方なら、「読者はどんな記事にスキするのか」という視点も得られます。
自分自身のスキ傾向を知ることは、読者心理を理解することにも繋がります。
おわりに：数字の人と感情の狭間で
経理課長として数字と向き合う日々。
AIと二人三脚で業務改善ツールを作り、効率化を追求する日々。
そんな私が無意識に惹かれていたのは、「感情」「絆」「人間らしさ」という、数値化できない領域でした。
この「数値化できるもの」と「数値化できないもの」のバランスこそ、私たちが生きる上で大切なものなのかもしれません。
特にAI時代において、このバランス感覚はますます重要になっていくでしょう。
経理課長である私が、単なる「数字の人」ではなく、「感情」や「つながり」も大切にする複雑な存在だということ。
それは、皆さんも同じではないでしょうか？
あなたも、自分のスキ履歴をAIに分析してもらうことで、意外な自分に出会えるかもしれません。ぜひ試してみてください。
【追記】実験のその後
この実験以降、少しだけ意識的にスキを押すようになりました。
「この記事、なぜ自分は惹かれるんだろう？」と考えながら。
すると不思議なことに、以前より記事の内容が頭に残るようになったのです。「無意識の行動」から「意識的な選択」へ。
小さな変化ですが、情報との向き合い方が少し変わりました。
メタ認知を働かせることで、単なるコンテンツ消費から、自己成長の機会へ。スキ一つで、こんなに世界が変わるとは思いませんでした。
皆さんも、ぜひ自分のスキ履歴と向き合ってみてください。
きっと新しい発見があるはずです。
いかがでしたか？
この記事が皆さんの「自分探し」の一助になれば幸いです。
もし記事を試してみた感想や、自分なりの発見があれば、ぜひコメントで教えてください。
また、この記事が面白いと思った方は、ぜひスキを押してください。
（そして、なぜスキを押したのか、ちょっと考えてみてくださいね😉）