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
Copilot for Microsoft 365 | リコー
日本マイクロソフト株式会社が主催する「Microsoft Japan Partner of the year 2023」にて「Modern Workplace for SMBアワード」を2021年、2022年に引き続き、3年連続で受賞！ 「マイクロソフト ジャパン パートナー オブ ザ イヤー」は、マイクロソフトのパートナー支援プログラム「マイクロソフト パートナーネットワーク」に参加するパートナー企業の中から、優れた実績をおさめた企業を表彰する制度です。 リコージャパンが受賞した「Modern Workplace for SMBアワード」は、中堅中小企業のワークプレイス変革をサポートする事業で、大幅かつ持続可能な成長を遂げたパートナーに贈られるものです。 リコージャパンは、日本全国の中堅中小企業に対するMicrosoft 365 を中心としたデジタルトランスフォーメーションに向けた一連の
「面倒なことはChatGPTにやらせよう」の全プロンプトを実行した配信のリンクを整理しました｜カレーちゃん
Youtubeで配信しながら全プロンプトを実行しましたので、各節へのリンクを整理しました。時間のところにYoutubeへのリンクになっています。 もしずれていたら、その時間まで移動して視聴ください。 はじめに (4:00) 1章 ChatGPTの基礎知識 (5:50) 2章 ChatGPTの基本的な使い方 (6:28) 3章 ChatGPT Plusのセットアップ (7:32) 4章 ファイルのアップロードとダウンロード (12:40)4.1 アップロード・ダウンロード (13:03) 4.2 扱うことができるファイル (16:02) 5章 繰り返し作業を一瞬で (16:55)5.1 文字列操作 (17:20) 5.2 正規表現でのパターンマッチ (25:36) →54ページの正規表現でできることの例の説明 (29:09) 5.3 ファイルの一括操作 (46:20) 5.4 QRコード作成
仕事で差をつけるChatGPT活用術。初心者でも使えるスゴいテクニックを達人に聞く - ミーツキャリアbyマイナビ転職
業務効率化に一役買ってくれると話題の「ChatGPT」。 今や「大学生の4人に1人が就活でChatGPTを使っている」といったデータもあり、リリース当初はあまり興味のなかった方でも、最近は「自分の仕事でうまく使えたりしないかな？」なんて考える機会も増えてきたのではないでしょうか？ ただ、ChatGPTが作業をどこまで効率化してくれるのかはまだまだ未知数です。時間を食う資料の作成やExcelの集計作業などをまるっとお任せできたらうれしいけど、思うようなアウトプットが得られず手間が増えたら、本末転倒な気もしますよね。 それに、ChatGPTの生成データをめぐっては、権利関係や内容の中立性・正確性などの側面で一部懸念の声も挙がっています。業務内での利用を禁止する企業や、自身のコンテンツを「学習・流用」されないよう自衛措置を講じるクリエイターも存在します。使用にあたってのルールも、完全に整っている
これは嬉しい ChatGPTプロンプト書き方のコツ、OpenAIが公開
OpenAIは、大規模言語モデル（GPT-4）でよりよい結果を出すためのプロンプトエンジニアリング（プロンプトのノウハウ）入門テキストを同社のウェブサイトで公開している。 同テキストでは、現在同社で最高の性能を持つ大規模言語モデルGPT-4を対象に、よりよい結果を導くための6つの戦略と、それぞれを実行する際の具体的な戦術（コツ）が掲載されている。 また、「Prompt examples」のページでは、上記で紹介したものを含む多数のプロンプト例が紹介されており、すぐに利用できるようになっている。 では紹介された6つの戦略を見ていこう。 明確な指示を書く LLMは利用者の心を読むことができないので、回答が長すぎる場合は「簡潔に」、単純すぎる場合は「専門家レベルで」と明示的に依頼する必要がある。 具体的な戦術としては下記が提案されている。 ・より関連性の高い回答を得られるよう、質問は詳細に ・モ
ChatGPT AIとペアプログラミング
OpenCVを使用して画像から複数のオブジェクトを認識し、切り出すための一般的な手順は以下のようになります： 前処理: 画像を読み込みます。必要に応じて画像をリサイズします。グレースケールに変換するか、あるいは必要に応じて色空間を変更します。オブジェクトの検出: エッジ検出、閾値処理、または色に基づくフィルタリングなどを使用してオブジェクトを検出します。輪郭検出を行い、オブジェクトの境界を見つけます。輪郭の処理: 検出された輪郭をフィルタリングして、ノイズや小さなオブジェクトを除去します。必要に応じて輪郭を近似します。オブジェクトの切り出し: 各オブジェクトの境界ボックスを使用して画像からオブジェクトを切り出します。オブジェクトごとに個別の画像として保存するか、表示します。後処理 (オプション): 切り出されたオブジェクトをさらに処理するためのステップを行います。例えば、オブジェクトのサイ
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