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noteの注目記事に取り上げられたくて、AIに頼ってみて気づいたこと。

noteを開始して、はや3ヶ月が経過しました。

しかし、一向にnote編集部さんの「注目記事」に取り上げて
いただけません。

こうなったら仕方ないので、AIのチカラを借りてみようと思います。

どういった記事を書けば、noteの注目記事に取り上げられるのか、二つの方法で解決の糸口を探りたいと思います。

1.ChatGPTに聞いてみる
2.自然言語処理による頻出ワード分析


ChatGPTに聞いてみる

まずは、「なぜ、ニッセイアセット公式noteの記事が、注目記事に取り上げられないのか?」と、ずばり質問してみました。

私は人工知能のChatGPTであり、情報にはアクセスできますが、注目記事に取り上げられるかどうかを制御する機能は持っていません。ただし、一般的に、注目記事に取り上げられるかどうかは、記事の内容、話題の新しさ、読者の関心や需要、記事の書き手の影響力などによって決まります。

ニッセイアセット公式noteの記事が注目記事に取り上げられない理由は、いくつか考えられます。たとえば、ニッセイアセット公式noteの記事は、一般的にファイナンスや投資に関する情報を提供しているため、その内容が一部の読者以外にはあまり興味深くない場合があります。また、ニッセイアセット公式noteは、比較的新しいプラットフォームであり、多くの人がまだ利用していない可能性があります。さらに、注目記事に取り上げられるためには、書き手の影響力や関連性も重要であり、ニッセイアセット公式noteの記事の書き手が一般的に知名度が高くない場合、注目記事に取り上げられることは難しいかもしれません。

ただし、ニッセイアセット公式noteの記事が注目記事に取り上げられなくても、その情報は有益であり、関心のある読者にとっては価値があるかもしれません。そのため、ニッセイアセット公式noteの記事が提供する情報を有効活用することをお勧めします。

ChatGPT

最後に、「気にしすぎるなよ」と慰められているようです。ChatGPTさん、優しいですね。

次に、「ニッセイアセット公式noteで、改善すべき点があれば教えてください。」と教えを乞うてみました。

私は人工知能のChatGPTであり、ニッセイアセット公式noteの内部情報にアクセスすることはできません。そのため、ニッセイアセット公式noteに改善すべき点があるかどうかを判断することはできません。ただし、一般的に、ウェブサイトやプラットフォームの改善点は、以下のようなことが考えられます。 

ユーザビリティの向上:ユーザビリティを向上させることで、ユーザーがウェブサイトやプラットフォームをより簡単に利用できるようになります。例えば、ナビゲーションの改善、ページの読み込み速度の向上、サイト内検索機能の充実などが考えられます。

コンテンツの充実:ウェブサイトやプラットフォームのコンテンツを充実させることで、ユーザーが情報をより簡単に見つけられるようになります。例えば、投資やファイナンスに関するより多くの情報提供、コラムやエキスパートのインタビューの追加、より分かりやすい情報提供などが考えられます。

モバイル対応:モバイルデバイスからのアクセスが多い場合、ウェブサイトやプラットフォームはモバイル対応することが望ましいです。モバイル対応することで、ユーザーがスマートフォンやタブレットからより快適に利用できるようになります。

セキュリティの向上:ウェブサイトやプラットフォームのセキュリティを向上させることで、ユーザーの情報漏洩や不正アクセスなどのリスクを軽減することができます。例えば、2段階認証の導入、暗号化通信の強化、セキュリティポリシーの改善などが考えられます。

以上のような改善点が、ニッセイアセット公式noteにもあてはまるかどうかはわかりませんが、参考にしていただければ幸いです。”

ChatGPT

noteのプラットフォームを利用しているので、対応が難しい点もありますが、やはり「コンテンツの充実」が必要ですよね。わかってはいるのですが・・・

しかし、最後に「参考にしていただければ幸いです。」なんて、本当に控えめで優しいですね、ChatGPTさん。

自然言語処理による頻出ワード分析

今度はラクをせずに、プログラムを組んで分析してみたいと思います。

と言っても、とても簡単。noteの注目記事で、よく使われるワードの抽出です。

「頻出ワード」を大量に盛り込んだ記事を書けば、
きっと編集部に取り上げてもらえるはず・・・

ということで、noteの注目記事の「タイトル」「リード文」を自然言語処理(※1)による形態素分析(※2)を行い、頻出ワードの抽出をしてみました。

※1 自然言語処理(NLP):人間の言葉(自然言語)を機械的に処理し、内容を抽出すること。

※2 形態素分析:文章を、意味を持つ最小単位(=形態素)に分け、解析する手法。

自然言語処理周りについては、こちらの記事に詳しく記載されています。

具体的なやり方

今回は、”janome”というpythonで書かれた「形態素分析器」ライブラリを使用します。

また、頻出ワードを視覚的にわかりやすく表示させるために、
”word cloud”というライブラリも使用します。

 簡単にやり方をご紹介。

 1.note今日の注目記事(https://note.com/notemagazine/m/mf2e92ffd6658)にアクセスし、過去180記事の「タイトル」「リード文」をテキストファイルにコピー。

2.google colaboratoryを利用して、各ライブラリをインストールし、1.で用意したテキストファイルを読み込み。

3.不要そうなワードを、人力で除外(「さん」「記事」「株式会社」など)

4.word cloudにて画像表示

 結果

「好き」「人」「自分」「的」など、人にフォーカスしたワードが頻出しているようですね。

 また、「時間」「今日」などのタイムリーさを表現したワードや、
「映画」「デザイン」「文章」といったクリエイティブ系のワード、
「イベント」「開催」などの告知関連のワードも散見されますね。

 180記事の分析なので、サンプル数がまだまだ少ないかもしれせんが、
noteのユーザーアンケートによると、
「人の意見や考えを知りたい」「自分に合った情報を見たい」
という回答が多いようなので、あながち外れてもいないような気もします。

 主なワードをつなげてタイトルを作ってみた

日本世界で、自分好き人たちと、仕事映画デザイン的を3日ぶりにした」 

ちょっと長いので、短いバージョンも作ってみました。

デザイン仕事人的、好き

 更に短いバージョン。

「個人的好き日

 どんな記事か、結構気になりますね。

 気づいたこと

「リアルに人が登場」
「クリエイティブ関係」
「タイムリーな話題」

をテーマに記事を執筆することが重要なのだと思いました。

ということで、近日中に、

ニッセイアセットマネジメントのメンバーが、タイムリー(?)な話題でクリエイティブな話をする

記事を公開しようと思います(※)。

ご期待ください。

よろしければ、フォローよろしくお願いいたします!

 【筆者紹介】
山田智久:大手証券会社入社後、ネット銀行立ち上げを経て、大手小売業にて複数の大型DXプロジェクトに従事。2022年よりニッセイアセットマネジメントにて資産運用に関するDX業務を担当。CFP🄬認定者。UX検定™保有。

※記事公開しました。

・当資料で、筆者の紹介のある記事においては、掲載されている感想や評価はあくまでも筆者自身のものであり、ニッセイアセットマネジメントのものではありませんが、ニッセイアセットマネジメントと筆者との間でこれらの表示に係る情報等のやり取りを直接的又は間接的に行っているため、実質的にはニッセイアセットマネジメントの広告(「不当景品類及び不当表示防止法」におけるニッセイアセットマネジメントの表示)等に該当する場合がございますので、ご留意願います。



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