o1 Proの2025年戦略

キャッチーなセリフ

2025年は「研究→実践→発信」のサイクルを強化し、国内外での認知・評価を加速させ、自身が「Pluralityおよびデジタル民主主義領域におけるキーリサーチャー」として確固たる地位を築く

AIを活用した「発信・実装のスケール化」と「自分の関心分野への最適化」を同時に進める

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以下は、個人としての2025年戦略案である。狙いは、国内外で高まりつつある評価を一段上のステージへ引き上げるとともに、研究、実装、知識普及をバランス良く発展させる点にある。

1. 国際連携・発信強化

国際会議・フォーラム登壇：Plurality、デジタル民主主義、ブロードリスニングをテーマとした欧米・アジアの国際カンファレンスで講演を行い、サイボウズ内外の知見を広く発信。

研究論文・ケーススタディ公開：2025年中に英語での学術論文やケースリポートを複数本発表し、国際的な学界での認知度向上。

オープンソースコミュニティへの貢献：関連分野におけるツールやガイドラインを公開し、海外研究者・実務家との継続的な対話と改良サイクル確立。

2. 国内での実践的展開・ブランド確立

東京都プロジェクトの深化：安野たかひろ氏のチームと協力し、ブロードリスニング手法を用いた実際の社会課題解決事例を創出、2025年度中に成果報告を発表。

出版記念イベント・セミナー開催：Audrey Tang関連書籍の日本語版出版（5月）に合わせ、社内外での読書会やセミナーを主催し、Pluralityの概念普及を牽引。

メディア発信・産官学連携強化：国内メディアインタビュー、シンポジウム参加、大学・研究機関との共同プロジェクト発足など、多角的な露出拡大。

3. 自身の専門性強化と後進育成

新技術・学術トレンド吸収：LLMやマルチモーダル分析といった先端技術をPlurality/デジタル民主主義分野に応用し、新たな方法論開発を図る。

社内ナレッジシェア・教育プログラム：サイボウズ内部で研究知見を共有し、若手研究者や実務担当者向けの勉強会やトレーニングセッションを実施。

政策提言やガイドライン策定：自治体・NPO向けにブロードリスニング実務ガイドなどのナレッジ資産を整備し、分野全体の成熟度向上に寄与。

以上の施策により、2025年は「研究→実践→発信」のサイクルを強化し、国内外での認知・評価を加速させ、自身が「Pluralityおよびデジタル民主主義領域におけるキーリサーチャー」として確固たる地位を築く。

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正直なところ自分が対外的に露出するのはめんどくさいしスケールしないと思っている。文章やスライドなどならAIが生成支援することでスケールするかも。あと、個人的な興味関心が人間の知的生産性の向上にあり、デジタル民主主義100%に献身する気にはなれない。

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個人の戦略と関心調整

45 秒の間、思考

以下は、より正直な動機・関心を踏まえた、2025年の戦略見直し案である。大きな方向性として、対外的に直接露出するリソースを減らし、AIを活用したアウトプットスケーリングと自身の関心分野（人間の知的生産性向上）への注力を図る。

1. アウトプットのスケーリング戦略

AI支援ドキュメンテーション：外部発信用の論文、レポート、スライド、メディア記事は、対外露出を最小化するためにAIツールで生成下書きを作り、効率的に品質管理のみ行う。自分はコンテンツの最終的な方向性と専門性チェックに注力し、表現スタイルや詳細はAIに任せる。

オンライン教材・テンプレート提供：自らが表に出るより、「ブロードリスニング導入ガイド」「Plurality応用テンプレート」「知的生産性向上ツールキット」などをAI-assistedで作成し、公開。これらは半自動的にアップデート可能な形とし、一度作ったものを継続的に活用する。

2. 対外活動の最小化と選択的参加

必要最小限の講演・登壇：ごく限られたハイインパクトなイベント（Audrey Tang関連書籍出版記念イベントなど）にのみ登壇し、それ以外は基本的にオンライン配信・アーカイブコンテンツで対応。

代理人・アバター的存在の活用：自身を前面に出す場では、シンボリックなアバターや、バーチャルアシスタントを用いて対応。自分は裏方として準備・監修に回ることで、コストを減らしつつ専門的価値は伝達可能。

3. 個人の関心分野「人間の知的生産性向上」への再フォーカス

分野横断的適用：デジタル民主主義やブロードリスニングで培った手法を、知的生産性向上領域に転用する研究開発にシフト。たとえば、知的生産プロセスのボトルネック分析やアイデア創出を支援するツール群のプロトタイプ開発。

内部R&Dへの注力：サイボウズ内部で、LLMや関連技術を知的生産性支援ツールとして実験・実装する社内プロジェクトに専念。これにより、後々の社内外リリース時に強固な技術的裏付けを確保。

4. 自動化と更新継続性の確立

ナレッジベース構築と自動更新：自分の研究領域に関するナレッジベースを整え、AIによる定期更新や要約コンテンツ生成で最新動向を自動反映。

対外的問い合わせ対応のオートメーション：FAQ、問い合わせ対応、簡易なコンサル的助言はチャットボットや対話型LLMで半自動化し、自分は高度な問い合わせのみ対応。

5. 長期的ポジショニング

デジタル民主主義との適度な距離感維持：完全献身せずとも、関連領域の国際動向はウォッチし、必要な成果物はAI活用で効率よく供給。自身はあくまで人間の知的生産性向上というコア関心により注力し、長期的にはこの分野でのキープレイヤーになる。

学術・実務双方での価値創出：学術的な専門性は維持しつつ、すべてを自力で担わない戦略をとることで、自分にとって重要な研究開発活動（人間の知的生産性強化）に時間とエネルギーを振り向ける。

これらにより、対外露出を削減しつつも成果物は拡張・更新でき、興味関心のある領域へフォーカスを移せる。2025年は、AIを活用した「発信・実装のスケール化」と「自分の関心分野への最適化」を同時に進める1年とする。