ChatGPT6（Astra）を使って、Notionの議事録を全部読み込ませてみたらすごかった話

新しいAIが出ると、つい試したくなります。

私もその一人で、今回はChatGPT6 Astraを使って、「これは仕事のやり方が結構変わるかもしれない」と感じた体験がありました。

NotionのAIミーティングノートで作成した議事録をGPT-6 Astraに全て読み込ませた。

それが、Notionに溜め込んでいた過去の議事録約60件を読み込ませて、自分たち専用の用語・人名辞書を作るという使い方です。

議事録は本当に便利になりましたが、どうしても人名や固有名詞、業界用語は間違えられます。
しかも、文脈から人間なら分かるものも、文字起こしの段階では別の言葉になってしまう。
毎回同じような修正をしている自分に、ふと気づいたんです。
そこで思ったわけです。
過去の議事録を全部AIに読ませたら、間違いやすい言葉そのものを見つけてくれるんじゃないか、と。

実際にNotionに蓄積していた議事録をリンクで読み込ませて、これまでの議事録を分析して、今後の精度を上げるための用語・人名集を作ってほしいとお願いしてみたんです。

最初は、単純に単語と読み方くらいが出れば十分だと思っていました。
ところが出てきたのは、正式名称や説明、よくある誤変換や表記揺れ、文脈のヒント、出現頻度など、いわばAIが判断するための辞書になっていたんです。

人間が読むためだけの用語集ではなく、AIが文脈を理解するための材料になる。
ここが想像以上に面白かったところです。
そして、もう一歩進めて考えました。

この辞書は一度作って終わりじゃなくて、新しい議事録ができるたびに更新していけばいいんじゃないか、と。
今はスプレッドシートに整理して、議事録作成→用語・人名の更新→次回の議事録生成で参照→精度アップ、また更新という循環を回し始めています。

議事録は、ただの記録ではなくて、次の議事録を良くするためのデータになっていきます。
会議をすればするほど、私たち専用の辞書が育っていくイメージです。
今回のやり方の詳しい手順や実際に使った指示の出し方、スプレッドシートの設計などは、書き始めるとかなり長くなりそうなので、次の記事でまとめます。