machia's diary

• 趣味で仕事のようにかたす際、その出来もそうだけど、そのアプローチそのものが一番つらいものであるということがわかった。
• その場合もうどうしたらいいのかな。

• 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、個人だとそうもいかないし、せっかくなのでローカルLLMを試してみることにした。
• 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。
• ということで別途ローカルLLMを導入してみる。そういえばオンライン版ClaudeCodeもたまに起動してるし、それらと区別つけないとダメかもな。

• まずはローカルLLM構築を早いとこ行いたいということ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。
• 今のところローカルファイルに書き出す関係上、GithubCopilotCLIを使ってみた。

　 * 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。

• ということで今日のところは、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。
• 上記のお陰で、だいぶ楽になった。
• 実際やるときは、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。

• プロセスは以下。

1. まずMeetlyでしゃべりを録音する
2. トランスクリプトをコピー
3. トランスクリプトを貼り付け
4. コマンドラインでトランスクリプトの存在するフォルダにアクセス
5. Copilot起動（起動したフォルダへのアクセスを求められるのでOKとする）
6. フロントエンドから指定文言（プロンプト）入力
7. ファイル書き出しを待つ

• それほどやることも多くないので助かる。

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• あと気づいたのは、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）

• 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。

• あとは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、あとからオーディオIFとしての機能が追加されたみたい。
• どうも後者をオーディオ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。
• ということで今のところは前者で録音することになりそう。