2026:10:04

10/4日記

その他

AIの活用について、会社でも使ってはいるんだけど、家のPCでも準備してみることにした。
会社だと閉塞ネットワークで思いっきり使えるんだけど、個人でも機密事項を取り扱うことを考慮し、ローカルLLMを試してみる。
一応導入済みのローカルのAIツールは、議事録作成とかはMeetlyっていうのを使っているんだけど、そのほかにドキュメント作成やまとめが必要になってきそうなので、別途起動ができるようにしておく。

大前提として、自分の場合、タスクを見える化して「忘れても問題ない」状態にしないとタスクが処理できなくなる。
自分の場合、物理的に手が止まってしまうため、致命的になる。
これを解決するのに会話内容やタスクをテキストに書き出しておく。
今回平日や休日の繁忙によりそのタスク情報の書き出しが困難になりつつあったため、解決策として本格的かつ打ち合わせ可否を問わないトランスクリプト環境を構築するもの。

まずはローカルLLM構築を早いとこ行いたいのでOllamaを導入してみる。
https://ollama.com/
ローカル環境なのでちょっと遅い・・・と思ったら結構反応いいな。
導入LLMはgemma4。
フロントエンドツールはローカルファイルに書き出す関係上、GithubCopilotCLIを使ってみた。WebのAPIを使うとかだと外にアクセスするのか？って話もあるので、毎回ファイルアクセスを確認する形にしてる。
参考
https://docs.github.com/ja/copilot/how-tos/copilot-cli/set-up-copilot-cli/configure-copilot-cli
ローカル設定にするには以下が必要。
https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/copilot-cli/customize-copilot/use-byok-models
参考
https://dev.classmethod.jp/articles/copilot-cli-byok-ollama-local-model/

ただmeetlyで取得したトランスクリプトについて、jsonからの日本語抽出がうまく動いてない。これが指定が悪いのか出力するプログラムがぽんこつなのかは不明だけど、とりあえず時間がかかってる。
今日のところは、meetlyのフロントエンドでテキストをコピーできるのでそれを貼り付けて、貼り付けた内容を要約してもらうことにした。
要約を書き出すときは、「議題」「決定事項」「課題（あれば期限も記入）」という形で書き出してもらうことにした。お陰で、まとめもやらなきゃいけないことを抽出できた。
将来的にjsonを処理するときは、Jsonから日本語と話者抽出→要約、みたいな感じで２プロセスが必要かもしれない。

気づいたのは、あまりにもトークンの消費が多い、もしくは入出力がいっぱいある場合途中で止まるみたい。
これは、COPILOT_PROVIDER_MAX_PROMPT_TOKENS、COPILOT_PROVIDER_MAX_OUTPUT_TOKENSを指定すればよさそう。（それでも止まったけど）
よって、一回の会話で１回ずつCopilotを起動するという形がいい。
ただこれするなら定型的なコマンドに命令仕込んでおいて実行するのでもいい気がしてる。

結構便利ではあるので、自分のゲーム制作のほうでも導入してみることにしてみた。
残っている課題を頭の中だけに残すのではなくテキストにまとめるのに便利。実際課題としてトランスクリプト＋要約を書き出してみた。
色々あって打ち合わせそのものが辛い状況になってるんだけど、一人の録音なら早いかもしれないのと、最近平日開発する余裕がないのもあり、トータルで考えると一人会話＋トランスクリプトでタスクをまとめるのが間違いないのかもしれない。勿論話自体が間違っている可能性も大いにあるので注意。

マイクどうしようか問題。
実は手持ちのマイクは２個あって、１個はZ1Essential、もう１個はTape!というデバイス。
前者は本当にガチのマイク。元々PCや別デバイスへの接続も想定されてるみたいで、かなり感度もいい。
後者は録音デバイスというくくりではあるものの、オーディオIFとして起動する場合、デバイス起動→ケーブル接続、というプロセスを踏む必要があるみたい。意外と面倒だ・・・
後者を使うのにオーディオインポート機能はあるものの、わざわざデバイスに保存してそれを読み込んで、という形にするよりは、前者でさっさと録音したほうがいい、という結論になりそう。