リーグオブ情シス登壇資料_議事録AIの導入について

リーグオブ情シスにチャレンジした「議事録AIの導入について」の資料です。

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1. ⾃作議事録AIの導⼊に関して ⽥⼝ ⼤智 1 2024.07.12 リーグオブ情シス 第11回 ハイパーリーグ Presented by デル・テクノロジーズ #LoI - チーム︓ハイパーエッジ -
2. ご提案の⾻⼦ 2 仮想企業 ⼈材紹介会社 • 事業領域︓⼈材紹介業（中途採⽤中⼼） • 従業員数︓500⼈（うち、エージェント400⼈） 提案内容 ⾃作議事録AI 想定効果 1. 年間30,000時間の⼯数削減の試算 2. 議事録の品質の均⼀化(品質向上)に寄与 3. 全員参加で会議⽣産性向上 4. ???（発表後半で紹介）
3. チーム︓ハイパーエッジ 3 ⽥⼝ ⼤智 IT企業勤務 (発表) Sebastian IT企業勤務 (開発) あいさん(仮名) ⼈材紹介会社勤務 (ドメインスペシャリスト)
4. ⾃⼰紹介 4 ⽥⼝ ⼤智 (@hirotomotaguchi) Cloud Security Architect 経歴 l 福岡県出⾝・東京都在住 l 明治⼤学︓野球部 l コンサルティング会社︓ISO27000 シリーズ、ISMAP 等 現在の仕事(株式会社クラウドネイティブ) l セキュリティ系 l IT基盤設計 l CASB/SWG/ZTNA/EDR/SIEM等の構築運⽤⽀援 l ⽣成AI系 l AOAI/AI Search の構築⽀援 趣味 l ダンス・野球・ゴルフ（初⼼者）
5. アジェンダ 5 1 2 ⽬線合わせ（仮想企業の業務内容や課題感） ”⾃作議事録AI ”の紹介 3 導⼊に際してのご提案 5 15 30
6. 仮想企業 6 会社名 ハイパーエッジ株式会社 所在地 東京都千代⽥区 創業 1994年 資本⾦ 1億円 従業員 500⼈︓営業(アドバイザ) : 400⼈ 実績 • 売上⾼ ︓40億 • 売上総利益︓26億円 • 純利益 ︓2億円 事業内容 ⼈材紹介業 認証・許認可 • 有料職業⼈材紹介許可 • ISMS・Pマーク その他情報 • 業界では中堅という位置付け • 求職者からの知名度も⾼い • 保守的な企業だったが、近年は新興企業 に求職者を奪われつつある。 会社概要 概要構成図 ｖｂ 社内 案件管理システム アドバイザ 外部ユーザー （転職希望者/企業採⽤担当）
7. 業務内容紹介 7 ⼈材紹介会社 求職者 企業 ⾦融チーム アドバイザ 求職者 アドバイザ 求職者 MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) アドバイザ アドバイザ 企業A ⼈事 企業B ⼈事 MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 不動産チーム アドバイザ 求職者 MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) アドバイザ 企業C ⼈事 MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒)
8. なぜ⼈材紹介において議事録が⼤事なのか︖ 8 あいさん(仮名) ⼈材紹介会社勤務 (ドメインスペシャリスト) もちろん、アドバイザーの中にはメモを丁寧 に残さない⼈もいる。 だけど、転職における”答え”は求職者と企業 様にしかないので、私はメモが⾮常に重要だ と思っている。 また、すべての求職者や企業と直接話しをす るのは物理的に不可能。同僚とのコラボレー ションには必ずメモが介在する。
9. とあるアドバイザー(⼀般職員)の1週間のスケジュール 9 ⽉ ⽕ ⽔ ⽊ ⾦ 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 19:00 20:00 チームMTG 初回⾯談 初回⾯談 初回⾯談 初回⾯談 初回⾯談 初回⾯談 初回⾯談 企業⾯談(⼈事) 企業⾯談(⼈事) 企業⾯談(現場) フォロー⾯談 フォロー⾯談 フォロー⾯談 フォロー⾯談 フォロー⾯談 フォロー⾯談 ランチ フォロー⾯談 フォロー⾯談 フォロー⾯談 夜が遅いから 遅めに始業 企業⾯談(現場)
10. とあるアドバイザー(⼀般職員)が取る議事録の種類 10 チームMTG 初回⾯談 企業⾯談 (⼈事) 企業⾯談 (現場) フォロー⾯談 相⼿ チーム メンバ 求職者 企業の ⼈事 企業の 現場 会議時間 45分 60-90分 60分 60分 20-30分 議事録に残すこと • マーケット戦略 • 営業⽬標に対しての状況報告 • 求職者の⽅の共有 • 現在の仕事 • 転職の温度感 • 希望条件 • 家族構成等 • アドバイザーの 印象 • 採⽤⽬標 • 部⾨ごとの⽬標、優先順位や状況 • 採⽤のボトルネック • 職種理解に関わる情報 • 求める⼈材 • 求職者に対しての魅⼒づけ • 温度感 • ⾯接を終えた印象 • 次回の選考までのアクション 議事録作成時間 10分 (担当1名) 20-30分 20-30分 (担当者1名) 5分 20-30分 (担当者1名) 頻度/w 1 7 2 2 9 ⾃分1⼈で 会議に参加 して⾃分で 議事を取る
11. 現場の課題 11 エージェントごとの 品質のバラツキ エージェント1⼈あたり 議事録にかける時間 約 200 時間/年 MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) ハイパーエッジ社全体では推定50,000時間のコストを掛けている︕ 品質のバラツキや⽣産性低下などの課題もある︕ 議事録担当者の 会議中の⽣産性低下 MOM 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 評価に 繋がり にくい 試算表︓https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fzbg0vsjl8KYXDr779OY_lahjwc6S4IQVneI7Ivfrjw/edit?gid=0#gid=0
12. 既製品じゃだめなんか︖ 12 Zoom AI Companion tl;dv Copilot in Teams
13. 既存の議事録AIでは難しい理由（1/2） 13 あいさん(仮名) ⼈材紹介会社勤務 (ドメインスペシャリスト) 転職の意向などプライベートな情報を取り合 うかうので、新規クラウドの利⽤の審査はか なり厳しい。仮に、クラウドサービス側が侵 害されて情報漏洩したとしても、漏洩したら 求職者が寄り付かなくなる。 クラウドを使っていないことはないが、⾦融 機関や政府機関などで導⼊実績があるサービ スでないと利⽤が難しい。 😢
14. 既存の議事録AIでは難しい理由（2/2） 14 エンプラでも使えるセキュリティ⽔準の唯⼀(?)の議事録AI 精度はそこそこ良いが、出⼒型式やプラットフォームが折り合わない そもそもTeams使っていない 出⼒型式は変えられない
15. アジェンダ 15 1 2 ⽬線合わせ（仮想企業の業務内容や課題感） ”⾃作議事録AI ”の紹介 3 導⼊に際してのご提案 5 15 30
16. 「”⾃作議事録AI ”の紹介」で語ること 16 1. 構成・フロー 2. ⽣成される議事録（デモ） 3. 議事録AIの限界 4. 期待される効果 5. コスト 6. セキュリティ
17. 構成・フロー 17 ｖｂ 社内 案件管理システム アドバイザ 外部ユーザー （転職希望者/企業採⽤担当） OpenAI Functions 3 処理の流れ 1.会議に参加する。 2.会議が終了後、⽂字起こしが⽣ 成されたらトリガー発⽕し、⽂ 字起こしデータを取得 3.⽂字起こしデータを整形し、⽣ 成AIに議事録作成のリクエス トを送る。 4.議事録を⽣成する。 5.Teams の DM でZoomホスト ユーザーに議事録を共有する。 6.アドバイザが議事録を修正して 案件管理システムに登録する。 1 2 4 1 5 5 5 6
18. ⽣成される議事録（デモコンテンツ） 18 URL︓https://cloudnative-public.notion.site/AI-fd476b2778224e4cb44c85f89260d07c?pvs=4 業務上での会議をWeb上に掲載することはできないので、デモ会議とYouTube 動画を使って議事録を2つ⽣成して持ってきました。
19. 議事録AIの限界 19 現⾏のシステムでは以下のような条件と相性が悪く、 ⽣成される議事録の精度の⽬安は60-80*点です。 • 画⾯共有の情報 • 参加者の表情やトーン • 会議に出てこないコンテクスト （例︓前回会議で話されたこと） • １つのPCで複数⼈の会議参加 • 滑⾆悪い⼈ • 専⾨⽤語や固有名詞、略称の多⽤ あいさん(仮名) ⼈材紹介会社勤務 (ドメインスペシャリスト) 70点の成果物でも相当時短にな る。また、⾯談でのアドバイザー の印象も記載するので、70点の 成果物を書き直す形が逆に良い。 * この点数はあくまでイメージの世界のものです。賛否両論あるかもしれませんが、イメージをつけていただくためにあえて点数化しました。
20. 期待される効果①︓時間削減 20 定量︓全体では推定30,000時間（66%）の時間削減︕ 定量︓残業時間削減ではなく、1⼈あたりの対応件数を増やせる⾒込み︕ 約 200 時間/年 約 66 時間/年 - エージェント1⼈あたり議事録作成時間（推定） - 試算表︓https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fzbg0vsjl8KYXDr779OY_lahjwc6S4IQVneI7Ivfrjw/edit?gid=0#gid=0
21. 期待される効果②︓品質均⼀化（向上） 21 定性︓議事録の品質レベルを⼀段あげる︕ 定性︓評価に繋がりにくい作業の時間削減による魅⼒的な職場づくり︕ -議事録の品質の均⼀化(品質向上)に寄与する - MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒)
22. 期待される効果③︓おまけ 22 定性︓議事録を取りながら会議に参加する機会が減る︕ -全員参加で会議⽣産性を向上する - MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒)
23. コスト 23 • ⽂字起こし • 0円（Zoomライセンスに内包） • 議事録⽣成 • 会議の発⾔量によって左右される • ⽬安は1時間の会議で15円ぐらい • とある会議の例︓ • ⼊⼒︓13000 トークン（11円ぐらい） • 出⼒︓900 トークン（2円ぐらい） • その他インフラコスト︓1円ぐらい
24. セキュリティ -全体像- 24 社内 案件管理システム アドバイザ 外部ユーザー （転職希望者/企業採⽤担当） OpenAI Functions 3 1 2 4 1 5 5 5 6 セキュリティには様々な側⾯があります。⾃作ツールのため、脅威モデリング /リスク評価を⾏った上で、必要な対策を決定し実⾏しています。 ※ 実施している施策を4点ほどピックアップして紹介します︕
25. セキュリティ - 観点1 : サービスの信頼性や学習への利⽤ - 25 リスク許容度の低い組織で採⽤されるレベルのサービスを選定しています。 ま た、Azure OpenAI に⼊⼒したデータは基盤モデルの学習には利⽤しません。 社内 案件管理システム アドバイザ 外部ユーザー （転職希望者/企業採⽤担当） OpenAI Functions 3 1 2 4 1 5 5 5 6 参考︓https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/ai-services/openai/faq 基盤モデルの 学習には利⽤しない 出⼒型式は変え られない 信頼性の⾼い ベンダーを選定 信頼性の⾼い ベンダーを選定 (SOC 2やISMAP等もチェック)
26. セキュリティ - 観点2 : API アクセス - 26 社内 案件管理システム アドバイザ 外部ユーザー （転職希望者/企業採⽤担当） OpenAI Functions 3 1 2 4 1 5 5 5 6 各種リソース間のAPIアクセスに関しては、それぞれ適切と考えられる認証や アクセス制御等を施しており、外部からの侵害リスクを軽減させています。 マネージドID認証 & IP制限 (お⾦をかければVNetでのアク セス制御も可能) Verification Token を使って認証 IdPを通じたMFAや 条件付きアクセス IdPを通じたMFAや 条件付きアクセス
27. セキュリティ - 観点3 : 情報の意図せぬ閲覧 - 27 社内 案件管理システム アドバイザ 外部ユーザー （転職希望者/企業採⽤担当） OpenAI Functions 3 1 2 4 1 5 5 5 6 情報への認可の範囲を超えたアクセスが発⽣しないように、TeamsのDMで会 議のホストに対して通知を送るように構成しています。 DMでホストのみに 議事録を送信
28. セキュリティ - 観点4 : ハルシネーション - 28 社内 案件管理システム アドバイザ 外部ユーザー （転職希望者/企業採⽤担当） OpenAI Functions 3 1 2 4 1 5 5 5 6 案件管理システムに直接登録しないことで、ハルシネーションを抑制する。 案件管理システムに 直接登録しないことで、 ハルシネーションを抑制
29. ⽂字起こしをクラウドに出したくない 29 あいさん(仮名) ⼈材紹介会社勤務 (ドメインスペシャリスト) セキュリティに配慮して議事録AIを利⽤でき ることがわかりました。 でも、もしかしたら偉い⼈に提案する際に、 クラウド上に録画データを掲載することや、 AIに⽂字起こしデータを投⼊することに⼼理 的抵抗感もあるかもしれない。
30. オンプレミス・スペシャルオプション 30 注意 ︓「理論上、このような構成が可能なのでは︖」という意味合いで記載した参考情報です。実際に検証して、実現可能性の確認はしていません。 参考①︓Zoom オンプレミス導⼊ https://support.zoom.com/hc/ja/article?id=zm_kb&sysparm_article=KB0060087 参考②︓独⾃LLM開発のサイバーエージェント “和製⽣成AI”で広告制作を効率化 性能を約5.14倍にしたGPUサーバーとは︖ | Dell Technologies https://www.dell.com/ja-jp/blog/poweredge-news232/?msockid=13175c16e1f9656c155448a0e0f66407 ｖｂ 社内 案件管理システム アドバイザ 外部ユーザー （転職希望者/企業採⽤担当） Zoom コネクター Local LLM Whisper GPU Server オーケストレーター Zoomへの通信のみ許可 録画
31. アジェンダ 31 1 2 ⽬線合わせ（仮想企業の業務内容や課題感） ”セキュアな⾃作議事録AI ”の紹介 3 導⼊に際してのご提案 5 15 30
32. ご⽀援プランの全体像 32 プラン③ オンプレ プラン プラン② ハンズオン 導⼊⽀援プラン プラン① ⾃社エンジニア 導⼊プラン プラン名 3ヶ⽉〜 0円 （⾃社エンジニアの⼈件費のみ） 1ヶ⽉〜 ランニング コスト イニシャル コスト 導⼊までの 期間 要問い合わせ • ⼿を動かせて、学習意欲 の⾼いメンバーがいるこ と • Azure Functions や Lambdaを扱えるエンジ ニアがいること 前提条件 4,560,000円 （152万×3ヶ⽉~） 推定 2,000,000円/年 （＋メンテナンスにかかる⼈件費）
33. ご⽀援プラン②の副次的な効果 33 今回のハンズオンを通じて、⾃動化の内製に必要なスキルを習得する︕︕ お客様 導⼊⽀援企業SE 次はXXをクリックして XXしてください。
34. 情シスがやる理由（開発部⾨や外部ベンダーがやらない理由） 34 1. 普段お世話しているSaaS（Zoom・Teams）を使う。 2. 社内のユースケースを1番知っているのは中の⼈。 • ⽣成AIを含むシステムを使った業務改善は外部委託ではなくて、社内のメンバーが実施する のが望ましい。 • プロンプトの修正やモデルアップデートなど軽微な修正を⾏うのに、いちいち発注していた らプロジェクトは進まない。 3. 社内ユーザー誰しもが課題に思う”議事録”に関することであり、基盤 とも⾔えるものである。
35. 仮想企業の選定理由 35 • ⼈材業界がいいと思った理由 • 会議が多い。さらに、それらの多くは1対1で⾏われ、議事録が求められる。 • 社外の⼈間とお話しする機会が多いので、専⾨⽤語・略称の出現率が低い。 • 友達が働いていた。 • 他の業界を落とした理由 • コールセンター︓役に⽴つのは明⽩だが、既に様々な企業がチャレンジしており、事例も出てい るため今更感がある。 • コンサル・SIer・商社・銀⾏・保険︓議事録を書く機会が多いが、新⼈育成の意味合いがあるた め、効果が限定的になると判断した。 • 政府・⾏政機関︓議事録は⼤事そうであるが、インタビューのパスがなく⾒送り。 • 医者・弁護⼠・会計⼠︓問診票を書いたりするなど特殊な議事録を求められるが、⼠業にあたり、 今回のイベントの趣旨に反する。
36. まとめ 36 仮想企業 ⼈材紹介会社 • 事業領域︓⼈材紹介業（中途採⽤中⼼） • 従業員数︓500⼈（うち、エージェント400⼈） 提案内容 ⾃作議事録AI 想定効果 1. 年間30,000時間の⼯数削減する 2. 議事録の品質の均⼀化(品質向上)に寄与する 3. 全員参加で会議⽣産性を向上する 4. ⾃動化の内製に必要なスキルを習得する
37. 37 質疑応答
38. 38 Appendix
39. ⼯数資産 39 URL︓https://docs.google.com/spreadsheets/d/1fzbg0vsjl8KYXDr779OY_lahjwc6S4IQVneI7Ivfrjw/edit?gid=0#gid=0
40. 前提となる当社事業のご紹介 40
41. 議事録のパターン 41 議論全て記載式 要点のみ記載式 MOM 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒)
42. 既存のAIサービスでは厳しい理由 42 • 品質 • アプトプットの形式や、品質（精度）はビジネスで使えるものか︖ • コスト • 派遣さんに来ていただくのとどっちがいい︖（派遣さんの⽅が汎⽤的） • セキュリティ • 録画データ（機微情報含む）を投⼊しても⼤丈夫なレベル︖ • 提供形態 • 弊社の場合はZoomで利⽤できるか︖
43. 43 Azureで⾃作する （2023春）
44. ⽂字起こし 議事録 録画データ - 議事録⽣成AIのよくある流れ -
45. ⽂字起こし 議事録 録画データ Whisper GPT-3.5/4
46. 過去の弊社他メンバーの取り組み 46 @glidenote 開発者 Whisper GPT-3.5 ada
47. 2023年時点の課題 47 • ⽂字起こしの品質が悪い • 英語だとかなり⾼品質 • ⽇本語の⽂字起こしを⾼品質にできるサービスが皆無 • ⽂字起こしをまとめるAIの品質が悪い • 賢くなったが、会議の内容をまとめられるレベルではない • 1時間の会議だと1-2万トークンぐらいの⽂字量になるが、そんな量の⽂字量を投⼊できない • 話者の情報が⽋ける • Teams in Copilot だったら、Teamsのアカウント情報で誰の発⾔かわかる • OpenAIの Whiser モデルで⽂字起こしすると、話者の情報が⽋落する
48. 当時の実装 48 ⽂字 起こし ⽂字起こし① ⽂字起こし② ɾ ɾ ɾ ⽂字起こし③ 分割 要約 要約 要約 要約された ⽂字起こし① 要約された ⽂字起こし② 要約された ⽂字起こし③ 議事録 要約 賢くないAIで何度も処理するので、成果物は社内指標で30-40点が限度
49. 49 2024年~
50. AIのとんでもない進化（GPT-4-turbo/GPT-4o） 50 AIが賢くなり、⼊⼒トークンも増えたので、 品質の悪い⽂字起こしでも、⾼品質の議事録を作れるようになった︕
52. 議事録AIフロー 52 ⽂字起こし ⽣成 User GPT-4o 会議参加 議事録⽣成を クリック 議事録 ⽣成 議事録を 書き込み 議事録URL 受領 議事録作る︖ 須藤あい(AI) 議事録作ったで︕ 須藤あい(AI) 須藤あい(AI) ⾯接や1on1など、 配慮が必要な会議は除外
53. ⾳声⽂字起こし部分の選定理由 53 • ⽂字起こしの品質は正直微妙 • 以前よりはかなり良くなった • しかし、⽂字起こしエラーが多い • Zoomのプロファイルの情報を持つ • ZoomのユーザーIDの情報を ⽂字起こしで保持している • コスト（当社は無料） • Zoomの有料ユーザーであれば、 追加料⾦なしで利⽤できる 25 00:05:35.890 --> 00:05:49.490 Shinji: はい、やってまいりました。お⾵呂で。 ジョーシスラジオ第九回へようこそ。皆さん、 こんばんはクラウドネイティブ代表。県⽂部 科学省最⾼情報セキュリティアドバイザーの シンジです。 26 00:05:49.530 --> 00:05:50.759 Shinji: この番組は、 27 Shinji: 00:05:50.890 -->00:06:11.639 Shinji: 企業や組織の情報システムやセキュリ ティをテモに、毎週⽕曜夜⼋時から。 Youtubeライ。ブフェイスブックライブエッ。 ク。スの三つ同時配信でお届けしています。 いただいた全てのコメントもリアルタイムで 確認しておりますので、コメントどしどしお 待ちしておりまーす。というわけで、今⽇も ライブでやっていきますが、
54. 議事録⽣成部分の選定理由 54 • 当時はスペックが最⾼ • GPT-4oはベンチマークなどを⾒ると最⾼性能を叩き出していた • 早いし賢い。 • Opusに⽐べて⽇本語は若⼲不⾃然さがあるが、まとめ⽅⾃体には問題は少ない。 • Claude 3.5 Sonnetと⽐べるとスペックだけ⾒ると渋い。 • ⾳声モードのアップデートへの期待 • 今後「⾳声モード」が登場する予定であり、⽂字起こしに加えて⾳声を投⼊することで、さらなる精度向上が⽬ 指せる⾒込み。（Geminiでは既にできるが、学習に利⽤できないモデルが出たのは最近） • コストもかなり安い • スペックの割には、コストが安い Model Cost per Million Tokens (Input) Cost per Million Tokens (Output) GPT-4o $5.00 $15.00 Claude 3 Opus $15.00 $75.00
55. 議事録AIにおけるOpusとGPT-4oの癖の違い (注意︓プロンプト次第な部分もある 55 • GPT-4o • 体⾔⽌めを多⽤しがち。 • 例︓「Azure AI Search を提案。（⽥⼝）」 • Claude 3 Opus • 体⾔⽌めと⽤⾔⽌めをうまく組み合わせる。 • 例︓「AI Searchが要件に合うのではないか。（⽥⼝）」
56. 99点を⽬指して改善活動 56 • プロンプトの改善 • ⽂字起こしの改善（Azure AI Speech の利⽤） • その他、細かな修正
57. 改善前のプロンプト 57 system: あなたは「株式会社クラウドネイティブ」の天才アシスタントです。 user: <instraction> 添付のAI⽂字起こしテキストを⼊⼒として、出⼒形式と要件に従って議事 録を出⼒してください。 </instraction> <output format> ## 会議サマリー XXX（⽂章で書く） ## アジェンダ 1. XXX ## 決定事項 – XXX ## ネクストアクション – XXX（担当︓{name}） ## 議事詳細 ### {アジェンダ1} – XXX（{speaker_name}） ### {アジェンダ2} – XXX（{speaker_name}） </output format> <requirements> – ⽇本かつマークダウンで記述してください。 – 議事詳細には、議論のポイント、表明された意⾒、結論など、参加してい ない⼈でも議論の流れがわかるように、できるだけ詳しく記載してください。 – 議事詳細には、誰が発⾔したかがわかるように記述してください。 – 議事詳細の記述は、以下の例を参考にしてください。 </requirements> <ʻ議事詳細ʼの記載例> – XXX に関する調査内容を報告する。調査の結果、貴社のYYYという要件 に合致することがわかった。（Yamada Taro） – 承知した。XXX を導⼊したいと思う。XXXを勉強する資料はあるか︖ （Tanaka Jiro） – 良い資料はないので、実際に出ているデータを⾒ながら学ぶことが良いと 思っている。（Yoshida Saburo） </ʼ議事詳細ʼの記載例> <MTG Title> {会議名} </MTG Title> <AI transcription> {加⼯後のZoom⽂字起こし} </AI transcription> Output:
58. 改善①︓過去の100点満点の議事録サンプルを付与 58 MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) MOM 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) 議事録 参加者︓ - XXX - XXX 議題︓ XXXXXX 決定事項︓ - XXX TODO: - XXX 議事詳細︓ - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXX(C⽒) - XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX(A⽒) - XXXXXXXXXXXXXXX(B⽒) <過去の別のMTGの議事録> ## 会議サマリー Entra ID・Intuneの導⼊プロジェクトの定例会議が⾏われました。メインのアジェンダとして、Entra IDの管理、条件付きアクセス ポリシー、Intuneの使い⽅や設定についての詳細が議論され、今後の進め⽅や具体的な作業についての合意がなされた。アクセス キーの管理に関する質問や、最終成果物の確認も⾏われました。 ## アジェンダ 1. スケジュールと課題の確認 2. Intune関連の連絡事項 3. 質疑応答 ## 決定事項 - ⽊曜⽇15時からの隔週定例会議として、次回は13⽇、27⽇に実施。 - 最終成果物はパラメータシートとする。 ## ネクストアクション - BitLocker のキーが Entra ID に保存されているかの確認⼿順を案内する（担当︓⼤須賀, 期⽇︓6/7） - パラメータシートの作成（担当︓⽥⼝, 期⽇:６/15） ## 議事詳細 ### 1. スケジュールと課題の確認 - 本プロジェクトは問題なく進⾏している。（秋元） - 今⽉の対応として、テナントIDに関わるいくつかの作業を完了する。（秋元） - Entra IDの条件付きアクセスの準拠確認が完了した。（秋元） - Intune の準拠要件について課題はどのように対応するのか︖（吉⽥） - 本⽇の会議の後半にアジェンダとして⽤意しているのでそこで議論したい。（秋元） ### 2. Intune関連の連絡事項 - Intune準拠要件の確認と設定を進め、管理者アカウントの⼀部が対象外となっている。（吉⽥） - BitLocker のキーが Entra ID に保存されていないことが原因である。確認⼿順を案内する。（⼤須賀） ### 3. 質疑応答 - Q. ドキュメントのバージョンがバラバラになっているが、問題あるか。（伊藤） - A. 更新都度のバージョン番号を記載しているため問題はない。（秋元） - Q. 最終成果物は何を想定しているか︖（伊藤） - A. パラメータシートを想定している。現在は成果物を⽤意しており、6/15までに作成する。（⽥⼝） - Q. 今後の定例はどうするか︖（吉⽥） - A. タスクが落ち着いているので、毎週は不要である。⽊曜⽇15時からの隔週定例会議として、次回は13⽇、27⽇に実施させてい ただきたい。（伊藤） </過去の別のMTGの議事録>
59. 改善②︓「⽤⾔⽌め」などを指⽰を加えチューニング 59 • GPT-4o • 体⾔⽌めを多⽤しがち。 • 例︓「Azure AI Search を提案。（⽥⼝）」 • Claude 3 Opus • 体⾔⽌めと⽤⾔⽌めをうまく組み合わせる。 • 例︓「AI Searchが要件に合うのではないか。（⽥⼝）」 ⽤⾔⽌めで会話形式で書いて。
60. ⾜を引っ張っているのは⽂字起こし 60 Shinji: はい、やってまいりました。お⾵呂で。ジョーシスラジオ第九回へようこ そ。皆さん、こんばんはクラウドネイティブ代表。県⽂部科学省最⾼情報セキュ リティアドバイザーのシンジです。 26 00:05:49.530 --> 00:05:50.759 Shinji: この番組は、 27 Shinji: 00:05:50.890 -->00:06:11.639 Shinji: 企業や組織の情報システムやセキュリティをテモに、毎週⽕曜夜⼋時から。 Youtubeライ。ブフェイスブックライブエッ。ク。スの三つ同時配信でお届けし ています。いただいた全てのコメントもリアルタイムで確認しておりますので、 コメントどしどしお待ちしておりまーす。というわけで、今⽇もライブでやって いきますが、
61. Azure AI Speech（AI⾳声）の利⽤ 61 ⽂字起こしの精度⾃体はZoomよりやや良く、話者認識もできる Zoom⽂字起こしと併⽤でインプットする。カスタムモデルは研究中。 [話者 2 00:47] えっと弊社側は⼀応、 池⽥がちょっと同席すると⾔ってまし た。すみません、呼んで。 [話者 1 00:52] いきますはい。 [話者 2 01:24] そのちょっと池⽥の⽅ なんか電話してたんで、ちょっと先始 めちゃえればと思います。 [話者 4 01:32] はい。はい。⼊ってき たお願いしますはい。
62. 今の所は⾮採⽤としていること 62 ⽂字 起こし ⽂字起こし① ⽂字起こし② ɾ ɾ ɾ ⽂字起こし③ 分割 整形 整形 整形 整形された ⽂字起こし① 整形された ⽂字起こし② 整形された ⽂字起こし③ 議事録 ⽣成 ⽂字起こしをAIに整形させたら、精度が上がることはわかっている。 これからもAIの進化は続くため、複雑なシステム構成はなるべく回避。
63. その他改善の例 63 25 00:05:35.890 --> 00:05:49.490 Shinji: はい、やってまいりました。お⾵呂で。 ジョーシスラジオ第九回へようこそ。皆さん、 こんばんはクラウドネイティブ代表。県⽂部 科学省最⾼情報セキュリティアドバイザーの シンジです。 26 00:05:49.530 --> 00:05:50.759 Shinji: この番組は、 27 Shinji: 00:05:50.890 -->00:06:11.639 Shinji: 企業や組織の情報システムやセキュリ ティをテモに、毎週⽕曜夜⼋時から。 Youtubeライ。ブフェイスブックライブエッ。 ク。スの三つ同時配信でお届けしています。 いただいた全てのコメントもリアルタイムで 確認しておりますので、コメントどしどしお 待ちしておりまーす。というわけで、今⽇も ライブでやっていきますが、
64. 今後やりたいこと 64 • 関連するコンテキストを引っ張ってくる • 定例会の議事を作成する場合では、前回の会議の議事録も ⼀緒に投⼊するなど • GPT-4o の⾳声モデル • 今時点では、テキストと⾳声を別々に処理している • 今後は、テキストと⾳声、画像を⼀緒に処理できるように なる⾒込み（マルチモーダル性）
65. まとめ 65 • 2023年までは、⽇本語で品質が⾼い議事録を作るこ とはできなかった。（⽂字起こしの品質・AIの能⼒ • AIの能⼒が⾶躍的にアップし、AIの⼒だけで、それ なりの品質の議事録を⽣成することができるように なった。 • 最⾼品質の議事録を作るには、細かいチューニングが 不可⽋であるが、マルチモーダルAIが発展するとま た変わりそう。