生成AIで議事録が60分→2分。96%工数削減した自動生成ツールの紹介｜noteエンジニアチームの技術記事
こんにちは、note AI creative（以下、nAc）の田中です。 nAcとして今までさまざまな社内の業務改善に取り組んできましたが、中でも「議事録作成業務」は負担の大きい業務の１つでした。 セールス・カスタマーサクセスなど顧客と対面する部署では特に議事録作成は重要な業務として頻繁に発生しますが、1回あたり最大60分かかっており改善の余地がありました。 nAcが作成した生成AIのソリューションを使うことで、作業量が96%も削減され、60分の作業が2分で終わるようになりました。 議事録を生成するデモgifnote proチームの社内発表資料から抜粋この記事では、議事録作成を自動化するために作成したソリューションとその効果について紹介します。 議事録作成効率化の歴史議事録作成業務の効率化を目指し、まずは「tl;dv」というツールを導入してテストを行いました。 tl;dvは非常に機能が豊富
法律の専門家のアドバイスが正式に入る前の段階で、わたし個人の立場から見た経緯をまとめておきます。弁護士の方との打ち合わせの直前に急いで書き残しているので、多少乱文なのはご容赦下さい。 ①有名人についての悪質な憶測・デマを拡散するアカウント及びそのフォロワーについての批判的な私見をまとめたポストを私が個人のXアカウントで投稿しました。 ②日刊スポーツがそれを全文丸写ししただけのコタツ記事にし、Yahoo!ニュースにも煽情的なタイトルで転載したため、拡散されました。この時点での問題は以下です。 ・私がXアカウントのプロフィールに投稿の無断転載は禁止すること、及び無断転載を見つけた場合には転載料を請求する旨の但し書きをしていたのに無視してコタツ記事にしたこと。 ・私の複数の投稿をただコピペしただけの、取材も批評性もない記事であること。独自の価値が付加されていない、ただの転載と拡散であるため、「引
公開日 2024/06/18更新日 2024/06/18身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 多くのIT企業では、ユーザーに対してより高品質で安定した体験を提供するために、システムアーキテクチャを進化させ続けています。 本特集では、日常生活の中で多くのユーザーに利用されているサービスのアーキテクチャ設計に携わるエンジニアの方々から、技術選定の背景や意図、そして現在のアーキテクチャの課題から未来への展望まで、詳しく伺いました。この記事を通じて、各企業のエンジニアたちがどのように技術的な課題を克服し、システムの柔軟性と効率を高めているのか、知見を得ていただければ幸いです。 ※ご紹介は企業名のアルファベット順となっております アソビュー株式会社 アソビュー株式会社では「遊び」という領域に対し、マーケットプレイス型EC「アソビュー！」やD2C型SaaS
機械学習を使うデータサイエンスの仕事に比して、統計学を使うデータサイエンスの仕事が産業界に少ない理由 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
近年のデータサイエンティスト界隈では、僕が以前スキル要件記事でも提唱した通りの「ソフトウェアエンジニアの延長としての機械学習エンジニア」（機械学習メイン）と「アナリストの延長としてのデータサイエンティスト」（統計学メイン）とにキャリアもポジションもカルチャーも分化するようになって久しい印象があるのですが、世の中に溢れる求人情報や各種SNSで流れてくる巷の声を見聞きする限りでは、どう見ても前者の方が数が多い上に需要も旺盛なんですよね。 発展というよりMLを使ったプロダクトでお金稼いでいる会社があって、統計学やエコノメベースでプロダクトを作る事業会社がないだけだと思います。統計学とか示唆出しの手段なので、ブラスでお金稼ぐ感覚がないと居場所がないだけかなと。 https://t.co/PCDQHiIvlJ— be (@behemuhemulove) 2024年6月11日 で、畏友*1beさんがこ
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
日刊スポーツに投稿を全文無断盗用されて逃げられそうな件｜大島育宙
身近なBtoCサービスを支えるアーキテクチャ大解剖 技術選定のポイントと今後の展望 - Findy Tools