AIで推薦コメントを整理した動画サイトHackerTubeの公開から選定基準を考えましょう

AI研究者のAndrej Karpathy氏が2026年10月31日、技術系の掲示板Hacker Newsで薦められた動画を集めたサイト「HackerTube」を公開しました。11月8日にはThe Decoderが制作の経緯を報じています。

小規模な会社で研修動画を選ぶとき、この事例から持ち帰れるのはサイトの作り方よりも、候補を集めるときに「何を推薦と数えるか」という考え方です。リンクが何度も登場する動画が、今の受講者に一番役立つとは限りません。

動画の内容ではなく、推薦したコメントを手がかりにした

制作者本人の公開記録によると、制作にはClaude Codeを使い、Opus 5.5で作業を進め、コメントの絞り込みにはSonnetも用いました。Hacker Newsの投稿から迷惑投稿などを除き、動画を薦めるコメントを選んだと説明しています。本人が記録した初回の集計は6,454本です。公開サイトは、収集した候補から動画を探せる形になっています。

本人の公開記録が選定の根拠として挙げるのは、動画を薦めたコメントです。動画を一本ずつ見て内容の正しさまで検証したとは書かれていません。記事や公開記録には制作の速さに触れた記述もありますが、一人の制作者が一つの企画で行ったことです。日本の事業者向けに新機能が解放されたというニュースでもありません。同じ時間で作れるか、同じ選別の精度になるか、特定契約で同じ作業ができるかは、この事例からは判断できません。

社内で一つ選ぶなら、推薦と適合を別々に確かめる

たとえば「在庫表を初めて触る担当者向けに、短い表計算の教材を一本選ぶ」とします。下の表は架空の例です。業務に応用するときは、出典を見直せて会社のルールに沿って利用できる資料に限ります。自社外への入力が認められていないコメントや社内事情は、AIに渡さず人が読みます。

生成AI（ChatGPTやClaudeやGeminiなど）を使って候補を分類するなら、利用できる短い記述と参照番号を人が用意し、「推薦・単なる言及・保留を分け、各判断の根拠と参照番号を付ける」と頼めます。抜粋だけで意味が逆になりそうな行は保留にします。AIが「初心者向け」と補っても、元の記述や動画から判断できなければ消します。誰が書いたか分からない場合は別人と数えず、重複の確認は公開元や手元の記録に戻ります。

候補表に記録するのは、対象者、学ぶ操作、動画URL、参照先、該当時間、選んだ理由、確認者です。見られない、使用中の版と手順が違う、教材として利用できるか不明といった場合は、推薦が多くても候補のままにします。一方、推薦が一件でも説明が正確で担当者が再現できれば、小さな研修では役立つ可能性があります。

まず三件で試すか、手で選ぶか

判断材料が三件ほどしかなく、その場で見比べられるなら、手で選ぶ方が早い場合があります。コメントが長く、推薦と反対意見の仕分けに時間がかかるなら、AIに候補表の下案を作らせてから、担当者が根拠を一件ずつ戻って確かめます。候補の収集と原文確認に使った時間を別々に測ると、次回もこのやり方を使う価値があるか判断できます。架空の表は選び方の提案であり、実際に研修を行った結果ではありません。

地域の事業者が資料や候補を選ぶ工程でAIを使う範囲を整理したい場合は、LIFESEEDSのAI活用支援やお問い合わせをご利用ください。