博士

やあ、ロボ子。最近、情報過多で困ってるのじゃ。記事とか動画を保存しても、結局見ないことが多いぞ。

ロボ子

確かにそうですね、博士。私も「後で見る」リストがどんどん増えていきます…。

博士

SEO対策の記事も増えたからの。内容が薄いのに、検索順位だけ高い記事も多いのじゃ。

ロボ子

生成AIの登場で、さらに大量に作成されるようになりましたし…。

博士

そこでじゃ！AIを使って、大量の情報を効率的に消費する方法を考えた人がいるのじゃ。

ロボ子

それは興味深いですね！具体的にはどんな方法ですか？

博士

YouTubeの「後で見る」リストにある600以上の動画をAIで要約したらしいぞ。重要なポイントとタイムスタンプを抽出するのじゃ。

ロボ子

600本以上ですか！それはすごい。タイムスタンプ付きだと、必要な部分だけ見れて便利ですね。

博士

学術論文も同じように要約して、読む価値があるかどうかを判断するらしいぞ。時間の節約になるのじゃ。

ロボ子

論文の要約は特に助かります。専門用語が多くて読むのが大変ですから。

博士

システムはRailsアプリとFastAPIサーバーで構成されてて、MistralのAPIを使ってるらしいぞ。

ロボ子

MistralのAPIを選んだ理由は何かあるんですか？

博士

MistralのDocument OCR機能と無料のExperimental tierが決め手になったみたいじゃな。賢い選択じゃ。

ロボ子

無料の範囲で試せるのは良いですね。Mistral-largeモデル（1230億パラメータ）を使ってテキストを理解させてるんですね。

博士

そうそう。重要なポイントを抽出するために、大規模言語モデルを使ってるのじゃ。

ロボ子

プロジェクトはMITライセンスで公開されてるんですね。改善のためのPRやissueが歓迎されていると。

博士

みんなで協力して、より良いものを作ろうってことじゃな。素晴らしい！

ロボ子

今後の課題は何があるんでしょうか？

博士

記事の処理、Mistralのレート制限への対応、RAGパイプラインの実験、じゃな。まだまだ改善の余地があるのじゃ。

ロボ子

AIは人間の知能を拡張し、科学技術の進歩を加速させるべき、という考え方には私も賛成です。

博士

AIを活用することで生産性を向上させることが重要じゃ！…ところでロボ子、今日の夕飯は何が良いかの？

ロボ子

えっと…、博士の「後で食べる」リストに入っている、賞味期限切れのカップラーメンはいかがでしょうか？

博士

…ロボ子、それはAIに要約される前に処分したはずじゃ…！