AI系の情報収集手法を紹介(ビジネス・開発・研究)【2025年版】

松尾研究所テックブログ(Zenn)掲載。著者・小川 雄太郎 が実践するAI系情報収集の全手法を公開した記事。ビジネス・開発技術・研究論文の3カテゴリに分け、サイト系・ニュースレター系それぞれの情報源と効率化手法、さらに自作AI-Agent「HARO」による自動化を解説する。487いいね・271コメント。

情報収集源(サイト系)

ビジネス(毎日チェック)

#サイトURL
1日経ビジネス電子版https://business.nikkei.com/latest/
2Business Insider(ビジネス・テックニュース・サイエンス・スタートアップ)https://www.businessinsider.jp/
3日経XTECH(クロステック)IThttps://xtech.nikkei.com/top/it/
4ITmedia AI+https://www.itmedia.co.jp/aiplus/

ビジネス(週単位)

  • 日経ビジネス(紙版・週刊)
  • 日経コンピュータ(紙版・隔週)
  • 移動時間に読む方式

開発・技術(毎日チェック)

#サイトURL
5はてなブックマーク IT系(テクノロジー)https://b.hatena.ne.jp/hotentry/it
5はてなブックマーク 特集 AI・機械学習https://b.hatena.ne.jp/entrylist/it/AI
6Zennトピック(機械学習・AI・生成AI・DeepLearning・LLM・NLP・Python・Google Cloud)https://zenn.dev/topics/
7Google Cloud 公式ブログ(英語・日本語)https://cloud.google.com/blog
8G-gen 社ブログ(Google Cloud 特化)https://blog.g-gen.co.jp

IT系全般もチェックする理由:「AI技術はIT技術の土台の上にある」という著者の考え方から。クラウド技術(とくに Google Cloud)をおろそかにしない。

研究論文(毎日チェック)

#サイトURL使用状況
9Deep Learning Monitorhttps://deeplearn.org/参考紹介(著者は現在未使用)
9Trending Papershttps://trendingpapers.com/papers参考紹介(ニュースレターは使用)
9AIModels.fyihttps://www.aimodels.fyi/papers参考紹介
9Hugging Face Daily Papershttps://huggingface.co/papers著者が毎日チェック(AKさんがキュレーション)
10テクノエッジ「生成AIウィークリー・生成AIクローズアップ」(山下裕毅)https://www.techno-edge.net/毎日チェック

情報収集源(ニュースレター系)

毎日届くニュースレター

#ニュースレター特徴
1Medium Daily Digest好みに合わせた新着記事(無料登録・月内閲覧数制限あり)
2TLDR Tech / TLDR AI / TLDR WebDev / TLDR Founders海外最新情報・各ドメイン別(無料)
3Trending Papersその日のarXiv論文Top10。週末は今週Top10も配信(無料)

週単位で届くニュースレター

#ニュースレター特徴発行者
4AI Agents WeeklyAI-Agent系新着論文・Bizニュースelvis(@omarsar0)
5Top AI Dev NewsAI開発系ニュースelvis(@omarsar0)
6Top ML Papers of the Week週間ML論文elvis(@omarsar0)
7Deep Learning Weekly老舗・研究論文寄り
8Last Week in AIAIテック・ビジネスニュース
9AI Weekly倫理・ガイドライン系
10Import AI倫理・ガイドライン系Jack Clark
11PyCoder’s WeeklyPython情報
12Python WeeklyPython情報
13Founder Weeklyスタートアップ・新規ビジネス(海外中心)
14Data Science Weeklyデータサイエンス全般
15Data Elixirデータサイエンス全般
16Towards Data Scienceデータサイエンス全般
17Weekly Kaggle NewsKaggle・日本語ニュースレターu++(@upura0)
18Data Engineering Weeklyデータエンジニアリング
19The Machine Learning EngineerMLエンジニアリング

効率化手法

サイト系:3つの選択肢

  1. ブラウザ起動時一括オープン方式: 情報収集専用ブラウザで全サイトを自動起動。手軽だがサイト増加でチェック速度低下
  2. RSSリーダー活用: レイアウト統一で閲覧効率アップ。Feedly・Inoreader・Feederなど。無料版は記事数制限あり
  3. 自作RSSリーダー(著者採用): 第4章のHAROで実装。手間はかかるが自分好みにカスタマイズ可能

RSSフィードURL一覧(著者公開)

日経ビジネス電子版: https://business.nikkei.com/rss/sns/nb.rdf
Business Insider: https://www.businessinsider.jp/feed/index.xml
日経クロステック IT: https://xtech.nikkei.com/rss/xtech-it.rdf
ITmedia AI+: https://rss.itmedia.co.jp/rss/2.0/aiplus.xml
はてなブックマーク: https://b.hatena.ne.jp/hotentry/it.rss
Zennトピック: https://zenn.dev/topics/[トピック名]/feed
Google Cloud ブログ: https://cloudblog.withgoogle.com/rss/
G-gen: https://blog.g-gen.co.jp/feed
Hugging Face Daily Papers: https://jamesg.blog/2024/05/23/hf-papers-rss/
テクノエッジ: https://www.techno-edge.net/rss20/index.rdf

ニュースレター系:Gmail最適化

  1. ラベル分類: 「情報収集」「なんかいろいろ」の2ラベルを作成し自動振り分け設定
  2. 一括チェック: 受信トレイをスキップしてラベルに格納 → 情報収集タイムにまとめて確認(こまめに反応しない)
  3. ブラウザ翻訳: 英語ニュースレターはGmail画面ごとブラウザ翻訳でON
  4. CTRLクリック: 気になる記事リンクをCTRL+左クリックで裏タブに積み、あとでまとめ読み

AI-Agent「HARO」による情報収集自動化

小川 雄太郎 が自作したAI-Agent(愛称:HARO)で毎朝の情報収集を自動化している。

HAROの機能フロー

  1. Google OAuth 2.0 でログイン
  2. HARO起動動画(その間に裏でRSS読み込み)
  3. 金融情報:日経平均・ドル円・S&P 500 の前日終値と前々日比
  4. 天気予報:3日分・3時間刻み
  5. 全サイト最新記事一覧(自作RSSリーダー)→ CTRLクリックで裏タブ積み
  6. Hugging Face Daily Papers の新着論文一覧(Abstractを日本語翻訳して表示)

技術スタック

フロントエンド

  • React.js + Vite + Material-UI(MUI)
  • チャットUIは chat-ui-kit-react
  • 静的ホスティング:Google Cloud Storage

バックエンド(全APIサーバーレス)

  • Google Cloud Run Function(AWSのLambdaに相当)

API構成

機能使用API
RSS取得RSS to Json(外部API・Freeプラン)
金融情報(日経平均・ドル円・S&P 500)自作API(Python yfinance)on Cloud Run Function
天気予報OpenWeatherMap「5 Day / 3 Hour Forecast」(無料)
論文Abstract日本語翻訳Gemini 2.0 Flash Experimental via Google Cloud Vertex AI

デザイン生成

  • 静止画デザイン:GPT-4
  • 起動時動画:Sora

実装の工夫

  • ストリーム処理は擬似的に実装(一括取得した発言をReact.jsで少しずつHTMLレベルで描画)
  • Markdown形式で発言生成 → markdown-it でHTML変換 → 少しずつ描画(Tableはテーブル単位)

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