Kindleの蔵書データをAIに読ませたら、『次に読むべき本』をガイドされた話

Kindleの購入履歴をClaude Codeに読ませ、時代小説16作家・501冊を分析させた結果、読書が上田秀人と佐伯泰英の2人に偏っていたことと、その2人の新刊供給が止まっていたことが分かった。AIは日本歴史時代作家協会のシリーズ賞の受賞歴と突き合わせ、次に読むべき作家を具体的に挙げている。

AIの鬼の視点で一番のポイントは、「読みたい本がなくなった」のではなく「読んでいた2人の蛇口が閉まった」という構造の読み替えだ。積読が減らない、同じ作家ばかり買う、という自覚は多くの読書家にある。しかし理由を個人の意志の問題として片付けると、何も変わらない。購入履歴という事実を並べ直すと、読書の停滞が個人の怠惰ではなく、供給側の断絶として見えてくる。さらに面白いのは、著者がAIに「沈黙は不在ではない」ことを自分で念押ししている点だ。Amazonで買っていない＝未読ではない。マンガで読んだ、全巻セットは別に買った、借りた、と履歴に現れない読書は山ほどある。AIのデータ分析が一番危ないのは、記録がない領域を「やっていない」と読み替えてしまうことだと、この記事は身をもって示している。

中小企業の実務に引き寄せるなら、社内の売上や発注の履歴をAIに分析させるときも同じ罠がある。ある取引先への発注が止まったとき、それは「需要が消えた」のか「担当者が替わった」のか、それとも記録に残らない別経路の取引なのかを、データの外側まで確かめる必要がある。明日の仕事で使える一言は、「数字が減ったら、まずデータに写っていない領域を疑う」だ。