「あなたがまだ手作業で情報収集をしている間に、彼のAIチームは25ページにわたる詳細なレポートを提出している。
先週、GitHub Hotlistは突然、ダークホースを殺してしまった。 ベタフィッシュマイクロ・オピニオン」（中国名「微舆」）のオープンソースプロジェクトは、24時間以内に4000以上のスターを集め、最終的にホットリストの1位に躍り出た。
さらに驚くのは、このAI世論分析装置の作者がまだ20歳の大学生だということだ。当初は普通のコースワークに過ぎなかったが、今や無数の企業や研究機関の目に触れる肉じゃがになった。
今日は、誰もが利用できることで知られるこのマルチ・エージェントのオピニオン・アシスタントに入り込み、AIによる情報収集の問題をどのように再定義するかを見てみよう。
マイクロ・オピニオンとは？コースワークからGitHubのポップアップまで
「マイクロ・オピニオン」（ベタフィッシュ）は革新的マルチインテリジェンス世論分析システムこの名前は、小さくても力強い観賞魚である「ファイティング・フィッシュ」から取られており、「小さくても力強く、挑戦を恐れない」ことを象徴している。
そのコア・コンピタンスはシンプルでありながら破壊的だ：
チャットのような分析を依頼するだけで、数百万のコメントを持つ国内外の30以上の主要ソーシャルメディアの分析をシステムが完全自動化し、プロ級の調査レポートを提供する。
例えば、次のような指示だ：
"武漢大学の最近のネット世論について、声の大きさの変化、ユーザープロファイル、リスクポイント、機会などを包括的に分析"
わずか数分で第8章25節を網羅した詳細な分析レポート：
- ブランド・ボイスのトレンドと主なイベント
- ユーザー感情の分布とプロファイリング
- 世論のリスク警告
- ブランド・オポチュニティ・タッピング
- マルチプラットフォーム比較分析
- 普及経路の追跡
- 世論予測と提言
- 付録データチャート
武漢大学のブランド・レピュテーション・レポートの詳細な分析例はこちらをご覧ください。
これはどんなツールですか？24時間体制でAIインテリジェンス・チームを配置しているようなものだ。
5人のエージェント、1人のAI専門家チーム 🤖テクノロジーが明らかに
マイクロ・オピニオンの核心は、単一の大きなモデルではない。複数の専門エージェントからなる協働システム専門家チームのワークフローに加え、それぞれが自分の役割を持ち、互いに議論することで、専門家チームのワークフローをシミュレートしている。
1️ ⃣ クエリー・エージェント: 広域検索のスペシャリスト
- 国内外の30以上の主要メディアを7×24時間体制で監視
- ホットなコンテンツをとらえ、核心的なメッセージをつかむ
- Weibo、Xiaohongshu、Jieyin、Twitter、Facebookなどのプラットフォームにリーチする。
2️⃣ メディアエージェント：マルチモーダル通訳者
- 写真を見て、音声を聞き、短いビデオコンテンツを理解する能力
- ShakeやShuffleなどのプラットフォームからビジュアルコンテンツを認識する
- 検索エンジンから天気や株価などの構造化情報を抽出する。
3️⃣ インサイトエージェント：ディープディガー
- 個人データベースを専門とし、数百万件のレビューを分析
- 複数のセンチメント分析モデルの統合（BERT、Qwen3、多言語）
- 隠れた感情、態度、潜在的なリスクを特定する
4️⃣ レポートエージェント：Reporting Guru
- 最適なレポートテンプレートをダイナミックに選択
- グラフィカルなHTMLレポートの自動生成
- 商業ブランディングや公共イベントなど様々なシーンに対応
5️⃣ フォーラム・ファシリテーター：思考衝突の触媒
- 最も革新的なデザイン：専門家による模擬討論
- 様々なエージェントがアイデアを提出し、モデレーターが議論をリードする
- 単一モデルによる思考の限界を回避し、より包括的な結論を導き出す。
従来のAIツールが犯しがちな過ちは、一人が考え、集団がうなずくというものだ。そしてマイクロ・オピニオンは、AIを人間の専門家のように本当に議論させ、衝突させ、同意させる。
なぜ一夜にしてセンセーションを巻き起こしたのか？
✅ 1.全面的な監視、目に映る以上のもの
AIクローラクラスターは24時間365日稼働しており、ホットコンテンツをクロールするだけでなく、次のようなことも行っている。膨大なユーザーレビューを徹底分析最も真実で幅広い国民の声を聞くことができ、「情報の繭」を打ち破ることができる。
✅ 2. LLMを超える複合分析
LLMだけに頼るのではなく、マイクロ・オピニオンを統合している。微調整モデル＋統計モデル＋マルチエージェント・コラボレーション調査結果の分析は、結果の深さと正確さの両方を保証する方法で行われる。
真のマルチモーダル能力
プレーンテキストの制限を突破し、以下のことが可能になる。短い動画、画像、構造化データカードの解析世論の力学を完全に把握している。ジッターバグのビデオを1,000本も見ている。
✅ 4.フォーラム形式の討論メカニズム
異なるエージェントには独自の考え方が与えられ、それが「フォーラム」メカニズムを通じて連鎖する。このため、結果は一方的なものではなく、むしろ次のようになる。何度も検証と議論を重ねた上でのコンセンサス.
✅ 5.公私データのシームレスな統合
世論を分析するだけでなく、安全性の高いインターフェイスを提供する。社内の業務データベースとの連携データの壁を埋めて「外部動向＋内部インサイト」の深堀り分析を実現。データの壁を開放し、「外部動向＋内部インサイト」の詳細な分析を実現する。
軽量で容易に拡張できる。
純粋なPythonモジュール設計に基づくワンクリック配備.コードは明確に構造化されており、開発者が簡単にカスタマイズして、金融分析システムや市場監視ツールなどに変えることができる。
テスト済み：コーヒーを1杯飲むのにかかる時間で、指示書から25ページの報告書まで。
武漢大学の世論を例にとって、完全な分析プロセスとはどのようなものだろうか？
ステップ1：ユーザーからの質問
システムに入力する：
"武漢大学の最近のネット世論状況について、声量の変化、ユーザープロファイル、リスクポイント、チャンスなどを総合的に分析"
ステップ2：3つのエージェントは並行して起動される。
- クエリーエージェントは、Weibo、Zhihu、Jieyin、Xiaohongshu...と幅広い検索を開始する。
- メディアエージェントはマルチモーダルコンテンツを分析：キャンパス写真、ショートビデオ、グラフィック
- インサイトエージェントが過去のデータをマイニング：コメントのセンチメント、トピックの変遷
ステップ3：フォーラム・ディベート
代理人が予備調査結果を提出
- クエリーエージェント："武断大学の桜の季節に音量の急増300%"
- メディアエージェント："写真分析が示すOBたちのノスタルジーが65%を占める"
- インサイトエージェント："チケット予約システムを中心とした否定的なコメント"
ステップ4：レポート作成
Report Agentは、すべての情報を統合し、「大学の世論分析」のテンプレートを自動的に選択し、30以上のデータグラフを含む、8つの章と25のセクションからなる詳細なレポートを作成します。
全部だ。手動介入は不要プロの市場調査チームが24時間待機しているようなものだ。
技術者必見🚀：独自の意見分析チームを展開するには？
マイクロクラウンの装着は、初心者でも予想以上に簡単である。
基本環境
- オペレーティングシステム：Windows/Linux/MacOS
- Python 3.9+
- 2GB以上のRAM
- MySQLデータベース（オプションのクラウドサービス）
3段階の迅速な展開
# 1.環境を作る
conda create -n weiyu python=3.11
conda weiyu をアクティブにする。
# 2.依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt
playwright install chromium # install ブラウザドライバ
# 3.APIキーの設定
cp .env.example .env # APIキーを入力します。
# 4.システムを起動する
python app.pyインタビュー http://localhost:5000あなたのAI意見分析チームは整っている。
💡 ヒント：プロジェクトでは、詳細な配備ガイドまた、クラウドデータベースサービス（10万件以上の実際の意見データを含む）の直接利用もサポートしている。
宿題からホットリストまで：ある大学生のオープンソース物語
このプロジェクトの著者は、もともとは一般的なコンピューターサイエンスの学生だったが、今学期はビッグデータ分析に関するコースを受講した。
「当時、先生から世論分析の課題が出され、AIにやらせたらどうだろうと思った。
クローラースクリプトというささやかな始まりから、マルチエージェントコラボレーションシステム、そしてGitHub Hotlistの1位獲得まで、著者が要した時間はわずか3ヶ月足らずだった。
今日、このプロジェクトによって、彼はいくつかのハイテク企業からインターンシップのオファーを受け、商業化の可能性を探るために投資家から連絡を受けるまでになった。
ᔮ 未来は意見以上のもの
Micro Opinionの現在のバージョンは、すでにInput→Analysisを実装しているが、チームの野心はそれだけではない：
次のステップは、真の予測機能を実装することだ。
長年蓄積されたウェブ上のトピックヒートデータに基づき、チームは、トピックヒートデータの統合を計画している。時間モデル、グラフニューラルネットワーク、マルチモーダル融合そして、それを実現するためのその他の技術：
- トピック 暑さ予測
- 世論の変曲点への警告
- リスク拡散モデリング
- 機会の窓の特定
「意見から始まり、意見を超える。プロジェクト文書には、"Micro Opinionのゴールは、あらゆるビジネスシナリオを推進する簡潔で普遍的なデータ分析エンジンになること "とある。
プロジェクトの住所
https://github.com/666ghj/BettaFish