チャット（Chat）と似た、新しい概念としてキャスト（Cast）を提案します。
1対1でメッセージをやりとりするものです。
ビジネス用に強化したのがビジネスチャットであり、以下機能を持っています。
1対Nでメッセージをやりとりするものです。
チャットメッセージは指定した人（あるいは指定した場所内に属する人）にのみ届けるものでしたが、キャストメッセージは常に全員に届きます。
仮に社員3000人の大企業でキャストを行った場合、🐶さんのキャストメッセージは常に3000人全員に見える形で届きます。当然ながら🐶さん自身にも、3000人分のメッセージが届きます。
※キャストとはブロードキャストだと考えてください。広く届けるニュアンスです。
キャストメッセージを投稿人を送信者（Sender）、それを受け取る全社員側を受信者（Receiver）と呼びます。
受信者には全社員分のキャストメッセージが届きますが、もちろん愚直に表示するわけにはいきません。パンクします。
そこで、受信者は「これまで投稿されたキャストメッセージすべて」から「上手いこと取り出す」操作を行います。これをレシーブ（Receive）と呼びます。
レシーブとして使えます。
1: と 2: を見てわかるとおり、生成AIのパワーを使っています。
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIに問い合わせる質問（プロンプト）を上手くつくって投げることです。すでに工学（エンジニアリング）と呼ばれるレベルで整備されています。
ブロードリスニングとは、大量の意見を傾向を可視化することです。直近では都知事選の安野たかひろ氏が使いました。詳細は以下記事を見てください。
https://note.com/nishiohirokazu/n/n15a60978113d
ブロードリスニングという言葉はオードリー・タンらが行なっている社会運動(Plurality)で使われるようになった言葉です。
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最後、3: のプリミティブ・フィルタリングは、その名のとおり原始的な――つまりは従来のフィルタリングです。時期や投稿者やその他キーワードを指定して絞り込みます。
X（Twitter）では投稿に対してリプライやリポストができますが、このような反応はキャストでもできます。
以下をサポートします。
また送信者側は、リプライ可能な人を指定できます。「誰でもOK」「指定した人・組織だけOK」「全員NG」。
「情報共有」とはオープンであることを実現できます。
従来はSlackやTeamsなどビジネスチャットで行われていましたが、階層やグループの分類がひどくて、よほど組織文化で後押ししない限りはまともな情報共有になりません。
また対面口頭以外の情報共有とコミュニケーションは「QWIC」でいうWiki（ウィキ）を使っても可能ですが、数百人以下の小中規模な組織でしか通用しません。またフロー型ではなくストック型であるため、利用に要求されるハードルが高いです。
※一般人のITリテラシーは、SNSやチャットなど「単一の投稿エリア」からメッセージを投稿する、が限度だとされています。これより複雑な仕組みとなると、相応のメンタルモデルやスキルが必要です。たとえばウィキはページの概念があり、どのページに書くかとかページ間リンクをどうつなぐかとか記法はどう書くのかといったことをマスターする必要があります。
そういうわけで、新しい概念が必要です。それがキャストです。全員に届くという大胆な転換により、情報共有を可能とします。
チャットの次の手段としてキャストを提案しました。事業や改善のたたき台として使えるでしょう。