議事録AIの実装と運用：話者分離から要約まで
導入
今回は、Whisper + LLMを使って議事録を自動生成するパイプラインの設計と精度向上のためのプロンプトとポストプロセスについて説明します。
背景・現状の課題
議事録の作成は、時間と人力を要する手動作業であり、多くの企業では自動化に挑戦しています。
今回は、話者分離から要約までの議事録AIの実装と運用について考えます。
具体的なアプローチ・実装パターン
方法1：話者分離
話者を自動で分離し、各話者の声を独立に処理することで、議事録を生成できます。
方法2：要約
議事録の要約を自動的に生成することで、長い議事録を簡潔にした形で提供できます。
方法3：混合学習
話者分離と要約の両方を行うことで、議事録を高速に自動生成できます。
実装上の落とし穴と対策
話者分離や要約には、精度が低い可能性があります。これを解決するために、プロンプトとポストプロセスを使用してください。
プロンプトは、AIに提供するデータの形式や内容を指定することで、精度を向上させることができます。
ポストプロセスは、生成された議事録を読み返し、誤った情報や不要な情報を削除することで、精度を向上させることができます。
まとめ
今回は、Whisper + LLMを使って議事録を自動生成するパイプラインの設計、精度向上のためのプロンプトとポストプロセスについて説明しました。
