はじめに
メモを取ることは、仕事、学校、そして生活において不可欠なスキルです。
しかし、従来のメモ取りは時間がかかり、不完全で整理されていないことがあります。
ここでAIメモ取りが登場します。AIメモ取りは、自然言語処理と機械学習を活用してメモ取りの方法を革新します。
以下は、AIがメモ取りを変革している主要な方法のいくつかです。
音声の転記
メモ取りの最大の課題の一つは、会議、講義、インタビューなどの音声ソースで言われたすべてを書き留めようとすることです。
人間のメモ取り手は、スピーチのペースについていけません。AIサービスは今、90％以上の正確さでオーディオをリアルタイムに転記することができます。
Otter.aiやGoogleのRecorderアプリなどの人気のあるアプリでは、ユーザーが会議、スピーチ、またはインタビューを録音し、即座にテキストの転記を取得できます。
AIはスピーチ、方言、アクセント、背景ノイズのパターンを探し、単語や文章を正確に判断します。
ユーザーは転記を強調表示、共有、検索、編集することができます。一部のアプリはさらに異なるスピーカーを識別し、タイムスタンプを自動挿入します。これは大きな時間の節約であり、何も見落とされないようにします。
メモの要約
AIは大量のテキストからキーポイントを要約することもできます。オーディオファイルを転記したり、テキストドキュメントをインポートしたりした後、要約アルゴリズムは最も関連性のある情報を抽出します。
これらは繰り返しのテキストや関係のないテキストを削除し、簡潔な要約を作成します。
Sankaもユーザーがテキストの抜粋またはURLを入力して要約を取得できるようにします。AIは重要な情報を決定するために主要なフレーズ、単語の頻度、識別されたエンティティ、および文構造を検索します。要約は詳細な情報を圧倒せずに主要な事実と文脈を保持します。
構造化されたメモ
段落のような非構造化のメモは整理しにくいことがあります。AIサービスは自由形式のメモを受け取り、それらを論理的なカテゴリに構造化することができます。Grid DiaryはNLPを使用してメモを分析し、関係のある知識グラフを作成します。その後、メモはトピックとサブトピックに構造化され、より簡単に学習できるようになります。
GleanやNeumannなどの他のアプリでは、定義、質問、やるべきことなどの一般的なメモの種類を識別します。これらはテーブル、フラッシュカード、チェックリストのテンプレートに抽出および整理されます。構造化されたメモは学習を強化し、長いテキストのブロックよりもレビューがしやすくなります。
スマートな統合
AIメモツールは孤立して存在しません。機械学習APIは他のアプリやサービスにシームレスに統合できるようにします。たとえば、Otter.aiはトランスクリプトをGoogle Docs、Dropbox、Slackなどのプラットフォームに自動同期できます。Apple Notesはデバイス内のインテリジェンスを使用して画像内のテキストを認識し、ノートの内容に基づいてリマインダーを提案します。
OpenAIのGPT-3 APIは、Anthropicのようなスタートアップによって活用され、ノートを取り、文書を要約し、対話を行うスマートアシスタントを構築するのに役立っています。既存のサービスと
の簡単な統合により、AIメモ取りがより自動化され、アクセスしやすくなります。
検索と分析
1つの重要な洞察を見つけるために何千ものメモを検索することは、針を干し草の中から探すようなものです。AIサービスはメモリポジトリ全体で強力な検索と分析を可能にします。メモはキーワードで自動的にタグ付けされ、迅速に検索できます。ユーザーはトピック、スピーカー、日付などを検索してメモを見つけることができます。
Otter.aiやGoogle Keepなどのサービスでは、すべてのメモを一度に検索できるようにユーザーに許可します。基本的な検索を超えて、一部のアプリはよく使用されるキーワード、時間経過に伴うメモの頻度、メモ間の共通の接続などの分析を提供します。手動では見つけるのが不可能な洞察が発見されることがあります。
マルチモーダルメモ
人間は文字だけでなく、図や図面、矢印、形状も描きます。AIサービスはユーザーがテキスト、スケッチ、画像、オーディオクリップなどをすべて同じデジタルキャンバス上に組み合わせて「マルチモーダルメモ」を取ることを可能にします。
Microsoft OneNoteやEvernoteなどのアプリでは、ユーザーが手書きやスケッチのメモをタイプされたテキスト、スクリーンショット、撮影した写真、オーディオ録音、Webクリッピングと統合できるようにします。すべてのデータタイプは、本当に包括的なメモのキャプチャとレビューのために連携します。
パーソナライゼーション
従来のメモ取りの大きな問題の一つは、メモのフォーマット、整理、スタイル設定にかかる手間です。AIサービスは繁忙な作業を自動化し、ユーザーごとにメモをパーソナライズすることができます。DropboxやGoogle Docsなどのサービスでは、コンテンツの意味に基づいてタイトルの修正やリストの修正などのフォーマットの変更を提案します。
メモ取りアプリはさらに視覚的なカスタマイズを可能にし、異なる美的嗜好に合わせることができます。テンプレート、テーマ、色、フォント、レイアウトなどをカスタマイズでき、ユーザーが関与し、整理されたままでいられるようにします。パーソナライズされたメモは、異なる学習スタイルや思考スタイルの多様性を反映しています。
結論
AIと機械学習は、メモ取りを手動の作業から自動化されたプロセスに変革しています。音声の転記、テキストの要約、メモの構造化、ワークフローとの統合、強力な検索、マルチモーダルな入力、パーソナライゼーションなど、AIがメモ取り方法を革新するさまざまな方法のいくつかをご紹介しました。研究者たちはAIを活用して人間の知識、学習、生産性を向上させる新しい方法を常に革新しており、その未来は楽しみです。
