Building
私はもともとサイエンスの出身です。業界では長年、大規模データを扱ってきました。machine learning、clustering algorithm、高次元可視化。
でもずっと残っていた違和感があります。強力な手法なのに、日常では自分の思考パターンを見る助けになりにくいことです。
技術も計算資源もある。足りないのは橋です。技術的で冷たいものを、人間的であたたかい体験に変える橋。
それを作りたかった。
もう一組の目
私が強く信じていることがあります。自分の髪を引っ張って自分を持ち上げることはできない。
今の自分が今の自分である理由の一つは、自分のパターンを自分で見えないことです。習慣、盲点、繰り返すテーマは、その中で生きているからこそ見えにくい。
でもデータがそれを見せてくれたら？ 1年間、数週間ごとにギターに触れていると見えるようになったら？ 突然こう思える。「あ、自分は本当に音楽を大事にしている。何か始めるべきかもしれない。」
自分のパターン、さらには限界まで見えると、自然に反復をやめられる。それが成長で、だからこそもう一組の目が必要です。
インテリジェントな steward
最小構成なら秘書のようなものです。会議メモを整理する。ただ今は、そのコストがほぼゼロになりました。
最良の形では、あなたが話したことを全部覚えている相手のように働きます。先週も去年も。点と点をつなぎ、気づかなかった糸を見つける。
「仕事メモ」「個人の内省」「健康日誌」を手で分ける必要はありません。話せばシステムが整理する。収集が自動で起きる状態が、最も良い体験です。
露出せずに浮かび上がらせる技術
ここで重要なのはバランスです。プライバシーを損なわずに、どうやって洞察を浮かび上がらせるか。
これはアートです。やりすぎず目的を達成できる tech stack は何か。マシンを味方にしつつ、使い手を脆弱にしないにはどうするか。
以前の大規模データの仕事では、parallel plots、radvis plots、高次元空間でのクラスタリングなど、直感的な可視化を使っていました。これらは本当に面白い。Reso は Mac-local state と managed cloud processing を組み合わせ、pipeline 全体が offline であるかのようには説明しません。
Reso Cloud は managed processing を受け持ちます。あなたの思考はあなたのもののままです。
私たちが本当に作っているもの
人と人の会話を思い出してください。親しい相手とは、数日前の話を参照しながら会話が続く。あの連続性、あの参照が、会話に flow を生みます。
機械との対話には、その連続性が欠けがちです。だからソフトと話すのは疲れる。
私たちは人間同士の flow を、人間とソフトの flow に翻訳しようとしています。Discovery はその一部です。
- Pattern Discovery: 会話を横で見ている観察者のように共通点を見つけ、一人では辿り着けない洞察を出す。
- Auto-organize: あなたが分類しない。重要だと定義した軸に沿って、システムが収集・構造化する。
3. Clustering: アイデア間の隠れたつながりを見つけ、次を発見しやすくする。
- まだ言語化されていない手がかり
- まだ言葉になっていない語
ゴール
これがどこまで育つかはまだ分かりません。でも私が狙っている瞬間は明確です。
グラフを見て「自分はこんなに長くこれを考えていたのか」と気づく、その瞬間です。
メモ整理だけではなく、自分を見えるようにすること。
これは宣伝ではなく、作りながら実際にはまった落とし穴の記録です。