よくある識別の問題
口語表現、背景雑音、専門用語などの要因は、AI抽出の精度に影響を与える可能性がある。
精度向上プログラム
- 前処理の最適化：アップロード前にノイズ除去ソフトウェアを使って録音を処理するか、重要なディスカッションポイントのテキストを手作業で照合する。
- フィードバック学習メカニズム：モデル学習を向上させるために、誤った抽出に対して「拒否」マークを付け、正しい表現を追加する。
- マルチモード検証：音声＋テキスト記録の同時アップロード、システムによるクロス検証で精度を向上
テクニカル・サプリメント
- キーワードの強化：会議での「アクションアイテム」や「TODO」などのトリガーの明示的な使用
- ドメインへの適応：SnapLinearの設定にカスタム辞書を追加して、特殊な用語に対応できます。
- 手動審査プロセス：「AI一次審査→執行者確認→監督者最終審査」の3段階チェックを確立。
この答えは記事から得たものである。SnapLinear：会議のメモからリニアのタスクを自動生成するAIツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " AIが会議からアクションアイテムを抽出する際の精度の問題を克服するには？
