AIとテキストグラフ可視化で洞察を得る方法

パーソナル知識管理システムとAIを使用して洞察を得る方法

• みなさん、このビデオでは、テキストネットワーク分析とAIを組み合わせて、パーソナル知識管理システムまたはセカンドブレインから非常に興味深い洞察を得る方法を紹介します。

• 結果として、こちらのようなグラフが表示されます。このグラフは、私のObsidian Vaultの可視化であり、Inferenceを使用して作成されています。ここでは、メインコンセプトとそれが属するトピカルグループが表示されます。これは従来のグラフでは見られないものです。また、最も影響力のある要素も確認できます。そして、この構造的な洞察を使用して、システムに新しい方法で接続されるべき2つのトピックを検出させ、それらを結びつける興味深い事実を生成させることができます。

パーソナル知識管理システムとAIを使用して洞察を得る方法

インファーノの構造的洞察力について

• 面白いことに、これは、話しているトピックに触れているため、定義上関連があることです。

• 新しい方法でそれらをリンクしているが、それによって新しい方法で関連しているため、興味深いものがあります。

• それはテキストの構造的洞察力がある場合にのみ行うことができます。

• インファーノがそうするのです。

• 見ると興味深い研究事実がいくつかあります。

• それらを繰り返し述べ、いくつかをグラフに追加できます。

• 後で追加したそのような声明をフィルタリングし、オブシディアンや他の方法で再インポートできます。

• ここでAI機能を興味深く使用するもう1つの方法は、実際にグラフ表示に入り込んで、その提供するものを少し詳しく見ることです。

• 基本的に、3つの異なるビューがあります。

• ページを見ることができます。

インファーノの構造的洞察力について

ObsidianとLogseqの構造的洞察とテキスト分析

• デフォルトでは、ObsidianやLogseqでは、ページ間の接続のみが表示されます。

• しかし、ここでは、それらのページがどのように関連しているか、そして実際にどのグループが接続されているか、構造的な洞察があります。

• また、テキスト分析も行われます。自分の発言で使用される概念の分析が行われ、それらの間の関係が視覚化されます。

• そして、両方を同時に表示することもできます。たとえば、AIを使用して自分の発言に少し深く入りたい場合は、概念モードに切り替えます。その結果、ページや概念の名前ではなく、実際に使用されている言語が表示されます。

ObsidianとLogseqの構造的洞察とテキスト分析

グラフ理論とAIの統合

• 最初に使用したのは、フラクタルとネットワークについて書いていました。

• グラフからこれらのノードを選択し、隠してみると、その背後に何が隠れているかが分かります。

• 次に、モデルについても隠してみます。

• その結果、分布とスケールに関する情報が明らかになります。興味深いことです。

• これらのノードを選択し、どのような文脈で使用されていたかを確認しています。

• その後、AIを使用してこれらの概念に関連する興味深いコンテンツを生成できます。

• これらの2つを選択し、その後、グラフの反対側で完全に異なる概念をいくつか選択することができます。

• 脳の活動など、グラフの反対側で異なる概念を選択し、AIヘルパーにアクセスします。

• これらの4つのノードが選択され、システムにそれらを繋ぐ興味深い事実を生成するように依頼します。

グラフ理論とAIの統合

グラフを使用した情報管理の新しいアプローチ

• これらの2つの概念グループを総合することができ、今後、気に入ったものがあれば、それをグラフに保存してタグを付けることができます。

• これにより、後ですべてを非選択にしたときに、これらの事実を視覚化して表示し、mdファイルとしてエクスポートし、Rom、Research Obsidian、またはLogsecに戻すことができます。

• 要するに、それがどのように機能するかです。当チャンネルおよびサポートシステムには、より詳しいチュートリアルがあります。試してみたい場合は、お知らせください。このアプローチについてどのように感じるか、自分のワークフローに役立つかどうかを知るのは興味深いことでしょう。

• ですので、試してみて、このビデオへのコメントで、あなたのために機能したかどうか、興味深いと思ったこと、改善できる点、追加して欲しい機能などを教えてください。

グラフを使用した情報管理の新しいアプローチ

Conclusion:

今回の方法を使って、テキストネットワーク分析とAIを通じて、パーソナル知識管理システムから得られる洞察について理解しました。この手法を活用することで、新しい発見が期待できます。

Q & A