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
noteは機械学習をどう活用している？MLチームの開発指針と取り組みまとめ 【2022年版】｜noteエンジニアチームの技術記事
本記事ではnoteのMLチームの取り組みについて、機能と概要をそれぞれ紹介します。 紹介する機能はnote全体の一部ではありますが、MLチームの全体像を掴むことができます。 ▼この記事でわかること▼ MLチームが取り組んでいる内容が全体的に理解できる note内でどのように機械学習が利用されているのかがわかる MLチームの全体的なアーキテクチャと開発指針を知ることができる 前提noteの取り組みを説明する前に、まずはMLチームの開発とアーキテクチャについて簡単に説明していきます。 現状の開発について 開発の規模 / 現在のアーキテクチャなどの影響もあり、「バックエンドエンジニア」と「MLエンジニア」の開発の垣根が薄い MLエンジニアは機械学習以外にも、バックエンド開発やアーキテクチャのリプレイスなど、多様な開発能力が求められる アーキテクチャ図2022年10月時点アーキテクチャを決定する上
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