【ITニュース解説】WhatsApp Knowledge Miner: Transforming Group Chats into a Searchable Knowledge Base

現代のデジタルコミュニケーションにおいて、WhatsAppはグループでの話し合いやアイデア出し、知識共有の中心となっている。しかし、これらの会話は次々と流れていくため、貴重な情報がチャットの山に埋もれてしまいがちだ。この問題を解決するために開発されたのが「WhatsApp Knowledge Miner」である。このツールは、WhatsAppのグループチャットから情報を抽出し、整理し、検索可能な知識ベースへと変換することを目指している。

WhatsApp Knowledge Minerは、構造化されていないWhatsAppグループチャットと、整理された知識管理システムとの間の隔たりを埋めるオープンソースアプリケーションだ。具体的には、WhatsApp Business APIと高度な自然言語処理（NLP）という技術を組み合わせることで、メッセージをキャプチャし、その内容を分析し、質問と回答のペアとして変換する。これにより、過去の会話の中から必要な情報を簡単に見つけ出し、参照することが可能となる。

このプロジェクトは複数の主要な部品（コンポーネント）で構成されている。まず、「WhatsApp Bridge」は、アプリケーションとユーザーのWhatsAppアカウントをつなぐインターフェースの役割を果たす。これは、Go言語というプログラミング言語で開発されており、アプリケーションを起動すると表示されるQRコードをスキャンすることで、WhatsApp Webと同じようにログインできる。一度ログインすれば、WhatsApp Bridgeはグループチャットからメッセージの取得を開始する。

取得されたメッセージは、その場で外部のサーバーに送信されるのではなく、ユーザーのコンピューター内のローカルなSQLiteデータベースに安全に保存される。SQLiteは軽量で信頼性の高いデータベースであり、すべてのデータがユーザーの手元にあるため、情報のセキュリティとアクセス性が確保される。このローカル保存方式により、外部サーバーに依存することなく、メッセージの検索や分析が容易になる。

次に、「メッセージ処理サーバー」というコンポーネントが、保存されたメッセージを分析する役割を担う。このサーバーは、自然言語処理（NLP）という技術を用いる。NLPは、コンピューターが人間の言葉を理解し、処理するための技術で、メッセージの中から重要な情報、特に質問と回答のペアを見つけ出し、構造化されたデータとして整理する。例えば、「今日の会議の議題は何ですか？」という質問と、「今日の議題はAとBです」という回答を自動的に認識し、ペアとして保存する。

そして、最終的にユーザーがこの知識ベースを利用するためのインターフェースを提供するのが「Streamlit Webインターフェース」である。Streamlitは、Webアプリケーションを簡単に作成できるフレームワークで、このインターフェースを通じて、ユーザーは過去の議論から抽出された特定の質問を検索し、それに対応する回答を閲覧できる。これにより、欲しい情報に直感的にアクセスできるようになる。

このWhatsApp Knowledge Minerの開発には、いくつかの重要な技術が使われている。効率的で並行処理に強い「Go（Golang）」は、WhatsApp Bridgeの構築に用いられ、多数のメッセージを素早くキャプチャできるようにしている。「SQLite」は、メッセージを保存するための軽量で信頼性の高いローカルデータベースとして機能する。「自然言語処理（NLP）」は、構造化されていないチャットメッセージから意味のある情報を抽出し、質問と回答の形式に変換するために不可欠な技術である。そして、「Streamlit」は、ユーザーが情報にアクセスするための、使いやすい対話型のWebインターフェースを構築するために利用されている。

このツールを使うためには、まずGitというバージョン管理システムを使って、インターネット上にあるプロジェクトのソースコードを自分のコンピューターにコピーする。その後、WhatsApp Bridgeのプログラムを実行し、表示されるQRコードをWhatsAppでスキャンしてログインする。続いて、メッセージ処理サーバーを起動し、キャプチャされたメッセージの分析を開始する。最後に、Streamlitで開発されたWebインターフェースを起動すれば、Webブラウザを通じて、抽出された質問と回答のペアを検索・閲覧できるようになる。

WhatsApp Knowledge Minerが提供する主な機能はいくつかある。WhatsAppアカウントにスムーズに接続し、メッセージを自動的に取得できる「シームレスな統合」がある。自然言語処理の力で、会話から質問と回答のペアを自動的に生成する「自動Q&A抽出」も特徴だ。メッセージはユーザーのコンピューターに「ローカルデータ保存」されるため、データプライバシーが確保される。また、ユーザーが質問と回答のペアを検索・閲覧できる「対話型検索インターフェース」も提供される。さらに、このプロジェクトは「オープンソース」であるため、誰もが自由にコードを閲覧し、変更を加えたり、改善に貢献したりできる。

このツールの活用例は多岐にわたる。チームでの共同作業においては、グループチャットでの過去の議論や決定事項を簡単に参照できるようになり、認識のずれを防いだり、新しいメンバーへの情報共有をスムーズにしたりできる。「知識管理」の面では、WhatsAppグループ内で共有された貴重な情報を整理し、いつでもアクセス可能な状態に保つことができる。学習グループや個別指導のセッションでは、質問と回答のリポジトリを作成することで、「教育目的」にも利用可能だ。また、「顧客サポート」の分野では、顧客からの問い合わせ内容とその対応履歴を分析することで、サポートサービスの改善に役立てることもできるだろう。

WhatsApp Knowledge Minerは、メッセージングプラットフォームの利便性と、高度なデータ処理技術の組み合わせがいかに強力であるかを示す好例である。構造化されていないグループチャットを検索可能な知識ベースへと変えることで、共同作業の効率を高め、価値ある情報を失わずに保存し、過去の議論へのアクセスを簡素化する。個人の利用からチームでの協力、教育的な目的まで、このツールはWhatsAppグループ内で共有される豊富な情報を管理し、活用するための実用的な解決策を提供するものである。