会議は時間がかかりますが、どうすることもできません。Deputy.comの2022年の調査によると、多くの米国の労働者は、業種や地域によって毎週約8時間も会議に参加しています。
生産性が低下していることから、AIパワードの要約ツールが人気を集めています。非営利のシンクタンクであるThe Conference Boardが行った最新のマーケター調査によると、回答者の約半数がAIを使用して電子メールや会議通話の内容を要約していると述べています。
David Shimによると、多くのビデオ会議スイートが組み込みの要約機能を提供していますが、サードパーティーのソリューションにも余地があると信じています。なぜなら、Zoom、Microsoft Teams、Google Meetなどの様々なプラットフォーム上で会議を要約するRead AIの共同設立者だからです。
以前はFoursquareのCEOであったShimは、2021年にRob WilliamsとElliott WaldronとともにRead AIを共同設立しました。Read AIの前に、このトリオはFoursquare、Snapchat、およびShimの以前のスタートアップであるPlaced（Foursquareが2019年に買収）で一緒に働いていました。
「Read AIの直接の競合相手は、ノートが手動で書かれる従来のプロジェクト管理です」とShimはTechCrunchに語っています。 「クロスプラットフォームで重要な要素を学習することにより、Readは共同パイロットではなく、あなたの仕事をより効果的かつ効率的にするコンテンツを提供するオートパイロットです。」
最初はビデオ会議ソリューションに特化していたReadは、会議がうまく進行しているかを測定するダッシュボードを提供し、1時間の会議の要約を2分間で提供していました。しかし、最近終了したGoodwater CapitalとMadrona Venture Groupが主導する2100万ドルの資金調達ラウンドと同時に、同社はメッセージやメールの要約に拡大しています。
「ソフトローンチで利用可能なReadの新機能は、Gmail、Outlook、Slack、およびビデオ会議プラットフォームに接続し、あなたに関連するトピックを学習します。あなたが使用するメッセージングおよびビデオ会議サービスに接続してから24時間以内に、Readは要約、AI生成の「まとめ」、主要なコンテンツの概要、および会話トピックの更新をクロノロジカルな順序で毎日の更新を開始します。 Readは月額15〜30ドルの料金を請求しています。」
「Readをユニークにするのは、そのAIエージェントが静かにバックグラウンドで働き、会議、電子メール、メッセージが互いに連携するようにすることです」とShimは述べ、Read AIの平均サマリーが10人の受信者を対象とする50通の電子メールを1つのサマリーにまとめると付け加えました。「この接続された知性は、あなたとチームに、あなたのニーズと優先事項に合わせた個人用の行動可能なブリーフィングを提供して、あなたとチームを力付けます。」
私は懐疑的なのですが、AIによるコンテンツの一貫した要約を信頼できるかどうかはわかりません。」
ChatGPTやMicrosoftのCopilotなどのモデルは、会議の要約で幻覚を見せる傾向があるため、間違いを com、Copilotを使用していた初期採用者を引用し、Copilotは出席者を発明し、実際には決して話題にならなかった件について話をしているかのようにしました。
Read AIのツールは異なるのでしょうか？Shimは、SupernormalやOtterなどの競合他社よりも優れていると主張しています。
「Readは独自の方法論を実行して、生のコンテンツを言語モデルの出力と調整することで、偏差が自動的に検出され、適切に誘導できるようにしています」と彼は述べました。 「さらに、会議からのコンテンツを使用して、メールやメッセージングコンテンツをより適切に提供するために概文化できます, 不確実性を減らし、結果を改善します。」
この声明は慎重に受け取ってください。Shimはこれらの主張を裏付けるためのベンチマーク結果を共有していません。
ベンチマークの代わりに、Shimは、Readのような要約ツールが（理論的には）提供できる生産性向上を強調しました。
「遅刻しているか、2重予約しているときに会議を再スケジュールする代わりに、Readがあなたの代わりに出席して、最高のエグゼクティブアシスタントですらマッチングできないサマリーとアクションアイテムを提供することができます」と彼は言い、Readが顧客データをトレーニングに使用していないこと、およびユーザーがプラットフォームを通過する コンテンツに「完全なコントロール」があることも強調しました。「AIは知識労働者に焦点を戻し、1日に数時間を節約しています。」
Read AIは物議を醸すことにお馴染みですので、Shimの言葉を鵜呑みにするのは少し難しいです。会議参加者の声や表情から感情を分析し、ホストにその感情について通知するSentiment Analysisツールは、過度に侵襲的で、偏りがあり、非常に可能性のあるデータセキュリティリスクであるとプライバシー擁護者によって指摘されています。
ジェンダーや人種のバイアスは、センチメント解析アルゴリズムにおけるよく文書化された現象です。
感情分析モデルは、黒人の顔に対してよりネガティブな感情を割り当て、特定の黒人が使用する言語を攻撃的または有害に感じ取ることがあります。人々が異なるアウトフィットを着用している同じ求職者に対して異なる反応を示すAIビデオ採用プラットフォームが発見され、MITの2020年の研究では、アルゴリズムが笑顔など、特定の表情に偏る可能性があることが示されました。
興味深いことに、ShimはReadのSentiment Analysisテクノロジーをリスクではなく競争上の利点と見なし続けていますが、顧客はこの機能を無効にでき、分析データは定期的にReadのサーバーから削除されると指摘しています。「マルチモーダルモデルを使用することで、Readは非言語の反応を会議の要約に組み込むことができます」と彼は述べました。「例えば、プレゼン会議中に、スタートアップが製品の利点について話すかもしれませんが、参加者がプレゼン中に頭を振ったり、眉をひそめるような仕草をした場合... Readは、会議参加者ごとに独自のエンゲージメントと感情のベースラインを作成し、一般的なモデルを適用するのではなく、それぞれの人をユニークな人物として扱うことを確実にします。」
正確であるかどうかは別として、3200万ドルの資金と、過去の四半期で50万人のユーザー数が増加した顧客基盤を持つReadは、明らかに約束を実現できると信じている人々がいることを示しています。
ワシントン州シアトルを拠点とするReadは、Shimによると、新しい資金の下で、年内にスタッフを40人以上に倍増する予定です。
「過去数年間の広範囲な停滞の中、Readはユーザー、会議、収益が増加している成長曲線が急激になっていることを確認しています」と彼は加えた。「この成長の加速は、Read AIを会議で使用することでユーザーが見る時間節約の量的回復に直接帰することができます。」
