#データ収集

自動車はもう、移動手段だけではありません。いま売られている多くの車は、走行距離や速度、夜間走行の有無、位置情報まで集めていて、その一部は外部業者に渡っています。The Verge の Andrew Hawkins は、この問題がようやく表面化しつつある一方で、規制の議論はまだ的外れだと書いています。車の便利さを受け入れる代わりに、私たちはどこまで自分の情報を差し出しているのか。この記事は、その不気味な現実を整理するものです。 The Verge の記事がまず取り上げるのは、General Motors（GM）に対する FTC の制裁です。FTC は今年初め、GM に対して異例の判断を下し、消費者報告機関や第三者のデータブローカーに顧客データを売ることを5年間禁じました。背景にあったのは、GM が長年、顧客の走行データを集めていたことです。たとえば、どれくらいスピードを出したか、夜間に運転したか、といった情報です。 問題は、利用者の多くがそこまで広範囲に情報が集められていると知らなかったことでした。OnStar のコネクテッドサービスに登録したことで、Smart Driver という機能

この記事を読んでまず思ったのは、「ここまでやると、もう“ツール一覧”というより“生きている収集システム”だな」ということだった。手でリンクを集めて並べる段階を飛び越えて、web を巡回し、LLM が内容を解釈し、重複を見て、さらに Hugging Face に毎晩流し込む。発想としてはかなり素直だけれど、実装としてはかなり野心的だと思う。 面白いのは、単なる検索強化ではなく、`intent-based categories` を前面に置いているところだ。キーワード一致ではなく「何をしたい人向けか」で分類する、というのは理屈としてはわかるし、実際かなり便利そうだ。ただ、その分類を Llama 3.3 にかなり任せているのが少し引っかかった。意図の解釈って、見た目以上にぶれやすい。雑な分類が積み重なると、検索体験が賢くなるどころか、逆に「それっぽいけど外れてる」データベースになりやすいからだ。そこをどう評価しているのかは、もっと知りたくなった。 もうひとつ印象に残ったのは、MCP server を立てて IDE から直接検索できるようにした点だ。これは単に「AI を使っています」という話で