# 録音テキストから議事録生成

<figure><img src="/files/geQjwe9xWQTv6N0m2n57" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

下記の入力例を基にメール下書きを生成します。

## 入力例 <a href="#example1" id="example1"></a>

* **録音データ：**&#x30D5;ァイルをアップロード
* **会議の開催日時：2024/6/30**
* **参加者名：○○株式会社：佐藤様、鈴木様　Allganize：足立**
* **開催場所：オンライン**

<figure><img src="/files/JNmbtBdhis2rUgDrefpM" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

## 結果例 <a href="#example2" id="example2"></a>

入力例の内容で生成を実施すると下記のように文法チェックします。

生成された文章は、その場で編集やコピー、ファイルとしてダウンロード(Txt・PDF・Docx)が可能です。

<figure><img src="/files/7ArpW5IjMwTnFIwUZx0Y" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

```
## 会議情報

| 項目   | 情報                                      |
| ------ | ----------------------------------------- |
| 開催日時 | 2024/6/30                                 |
| 参加者  | ○○株式会社：佐藤様、鈴木様　Allganize：足立 |
| 開催場所 | オンライン                                |

## 議題

- セールスクラウドとの連携
- 営業活動の効率化
- ターゲティングの精度向上
- データベースの活用方法
- 費用対効果の検討

## 議論の内容

- セールスクラウドに未登録の情報を簡単に追加できる機能について話し合われた。
- 営業活動において、企業のグループ関係や事業概要を一覧表示できる機能が有用であるとされた。
- ターゲティングにおいて、従業員数や業種での絞り込みが可能であることが強調された。
- データベースの更新情報をセールスクラウドに自動で反映させる仕組みが説明された。
- 費用対効果に関して、具体的な数字は出なかったが、効率化と精度向上による収益増加の可能性が示唆された。

## 決定事項

特になし

## 宿題事項

特になし

## 今後のアクション

- デモ環境の提供について検討する。
- 費用対効果に関する詳細な検討を行う。

## 次回の打ち合わせ

未定・なし
```

## アプリ編集画面 <a href="#edit" id="edit"></a>

標準で用意されているインプット項目とLLMモデル・プロンプトは下記の内容になります。

### インプット <a href="#input" id="input"></a>

利用者に入力してもらいたい項目を4つご用意しています。

インプット項目は追加や削除、入力形式(インプットタイプ)の変更をすることができます。

<figure><img src="/files/7uov5ubfnivMPtsfdm0J" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

* 録音データをアップロード（txtファイル推奨）
  * 変数：@recording
  * インプットタイプ：ベーシック
* 会議の開催日時
  * 変数：@date
  * インプットタイプ：テキスト
* 参加者名
  * 変数：@atendees
  * インプットタイプ：テキスト
* 開催場所
  * 変数：@place
  * インプットタイプ：テキスト

#### インプットのOne Pointアドバイス <a href="#input_onepoint" id="input_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
開催場所がオンラインなど決まっている場合、インプット項目から外して入力の手間を省くことも可能です。
{% endhint %}

### LLMモデル <a href="#model" id="model"></a>

標準モデルは「OPENAI GPT-4 TURBO」がセットされています。

{% hint style="warning" %}
モデルを変更することで生成結果の仕上がりが変わる場合があります。
{% endhint %}

### プロンプト <a href="#prompt" id="prompt"></a>

{}で囲まれているものはインプットで設定されている変数が当てはめられており、プロンプト記載欄の下にチップの形で表示されている変数をクリックすると簡単に記載ができます。

{% hint style="warning" %}
インプットの変数を変更した際は、プロンプト内の変数も変更する必要があります。
{% endhint %}

#### プロンプトのOne Pointアドバイス <a href="#prompt_onepoint" id="prompt_onepoint"></a>

{% hint style="info" %}
自社の議事録フォーマットの項目に合わせて、アウトプットしたい項目を詳細に記載するとそれに沿った形で議事録を作成するなどが可能です。

例：h2：ペンディング事項

　　今回の会議で議論した内容で、引き続き議論が必要なものを、ここに記載してください。
{% endhint %}


---

# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.allganize.ai/alli-llm-app-market/app-market/default-apps/app-all/creating-minutes-from-recorded-data.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.