最高精度の議事録の書き方を大公開！ [ZOOM+Claude3 Opus]
この記事では、議事録の精度を格段に向上させる方法として、ZOOMの文字起こし機能とAnthropic社の新世代言語モデル、Claude3 Opusを組み合わせた手順を紹介します。
実際に使用してみて、GPT-4を超える新世代の言語モデル、Anthropic社のClaude3 Opusは、議事録作成の新しいスタンダードとなりえると感じました。
ぜひ、明日からのウェブミーティングでトライしてみてください！
STEP1: ZOOMでの文字起こしの準備
まず、ZOOMの会議で「字幕」機能から「全文文字起こし」を起動します。これにより、会議の内容がテキストとして記録されます。
補足）字幕の設定がない人はここをチェック！
https://us02web.zoom.us/profile/setting
の下の詳細に
２箇所
・完全な文字起こし
・字幕の保存
を、[ON]にしましょう！
STEP2: 文字起こしの保存
全文文字起こし機能を利用した後、「文字起こしを保存」のオプションで保存。特殊な「meeting_saved_closed_caption.txt」の形式で保存されることに注意してください。この形式で指定した保管場所に保存されます。
❗️ 重要❗️これは手動保存しか対応しておらず 取得し忘れると、もう回復不可？です。
会議終了時にはこのファイルを忘れずに保存するよう、声をかけて確認しましょう！
STEP3: メモ帳や、テキストエディッタで開く
保存された「meeting_saved_closed_caption.txt」ファイルを、メモ帳や推奨されるテキストエディタで開きます。「検索→置換」機能が備わっているエディタを使うと、テキストの加工が容易になります。
補足：わかる人のみ）
[Shift-JIS形式]に変換しておくとトラブルは少ないでしょう。
専門知識； これは[UTF-8形式]なので、Notion に貼り付けると文字化けします ゆえに[Shift-JIS形式]に変換してあげます。
※わかる人のみ追づいして欲しい知識
※どういう意味？って方はGPT4に聞きましょう！
ご覧の通り、[話者][タイムスタンプ]が100%完璧に記録されます。
ここが肝なんですが[レコーディング]に保存される字幕形式では話者が特定されませんので、
この形式で保存されている事が極めて重要です。
そして文字起こしデータの精度は、正直悪いのですが
- 置換でざっくり変更
- LLMの性能が高い
- 補完プロンプト
でフォロー可能なんです。
※プロンプトの改訂があった場合は、予告なしで配布停止しますのでご了承ください。
※再配布は個別にコンタクトくださいませ
💡 ChatGPTな方は[GPT's]でどうぞ[有償化必須]
STEP4: エディッタでざっくり[検索→置換]で前処理すると精度UP
やらなくても大丈夫でsyが、やると精度がアップします。
2〜3分必ずバグる癖があるのでそれを見破ると早いです。
- 話し手二 →[消す]
- コレコレ。 →[消す]
などよくわからないフィラーなど除去。
- 文字起こし内の人の名前 →[正規表現]
など登場回数の多い語句を処理します。
STEP5:議事録プロンプトを入れる
結構知らない方が多いようです。
補正したい語句を入力しておくと、元文章をしっかりリライトしてくれます。
❗️注意❗️有償版"Claude Pro"であれば[会話]はモデルのトレーニングに使用されません。とはいえ、会社でちゃんと[情報システム部]に確認とって対応しましょう。
セキュリティの技術的な部分がよくわからない・心配な方は、ぜひ、当社TANREN CHAT内での利用をおすすめします。最も安全な情報セキュリティ基準で構成されてます。
STEP6:1撃目）議事録ゴールシークプロンプトを入れましょう、YESとでたら準備OK！
この粒度のプロンプトをご存知ですか？これが[ゴールシークプロンプト]です。
📕当社ではこの[プロンプト講習]を実施してます。
コツ）ざっくり15分を４回に分けて送ろう
Claude3は
IN ) 200K
OUT) 4K ←最大出力4096 トークン
※詳細は、上記「超汎用化！ スピーチプロンプトエンジニアリング講座」ページ参照。
(と書き出しはGPT4-turboと同じでしょぼいのです。なので一度に全量出そうとすると、色々端折られるので、小出しに詳細にと言えば、出力は良好です。)
STEP7:出力されたものを確認
このようなかたちで、出力されます。(社外秘情報はマスクさせていただきます)
とても綺麗なまとめ性能を感じられるはずです、これがClaude3 Opusの実力！
STEP8:メンバーの視点で考察してもらう
ようやく本題です！
追撃prompt:
私は[佐藤勝彦]です
今回のプロジェクトにアサインされたメンバー
[ A 氏]、[ B 氏]、[ C 氏]
3名の視点で
それぞれ[佐藤勝彦氏]がどういう印象で映ったか
トークスクリプトから判別できる要素で
彼らに成り変わり
フィードバックを詳細に
構造化された文章でください
良い点悪い点の両面で
この設計ができる事が新世代LLM。次世代AIのレベルとして感動した次第です。
「え～結構面倒な事やるんですね」「難しい・・・」と思った方は[全自動開発]も可能です！
もはや、上級エンジニアの手にかかれば
上記のノウハウをすべてNO-CODEツールで
[全自動化]など、即座に組めてしまいます。
見合う予算が御準備可能であれば、その手間はすべて削減が可能です。
中堅・大手企業からはそのようなご用命が多いので、ご意向あれば佐藤へご連絡くださいませ。ご相談にのります。
