単一の会議要約は便利です。しかし、チームの過去20回の会議を理解する要約は？それは革新的です。
ワンショット要約の問題
ほとんどのAI会議ツールは、各会議を独立したイベントとして扱います。文字起こしをし、要約し、次へ進みます。しかし実際の仕事は孤立して起こるものではありません — 意思決定は進化し、トピックは繰り返され、コンテキストが重要です。
コンテキストエンジンの仕組み
OTLDRのコンテキストエンジンはシリーズレベルで知識を蓄積します。会議が要約されるたびに、AIはシリーズのコンテキストも更新します — 繰り返されるテーマを捕捉し、時間の経過に伴う意思決定を追跡し、チームのパターンを学習します。
蓄積されるもの
- 繰り返しトピック — 会議を通じて繰り返し出てくる問題
- 意思決定の進化 — 決定が時間とともにどう変化し発展するか
- チームダイナミクス — 誰が通常何を担当するか、参加パターン
- 用語 — チーム固有の専門用語やプロジェクト名
実際の例
過去24回の会議がある「開発チーム週次ミーティング」シリーズを考えてみましょう。AIが25回目の会議を要約する際、ゼロから始めません：
- チームが「WebSocket最適化」の問題を3週間追跡してきたこと
- ミンジュンが通常バックエンドのパフォーマンス作業を担当していること
- デプロイパイプラインが20〜23回目の会議で議論され、24回目で解決されたこと
このコンテキストが要約をより関連性があり、正確で、実行可能なものにします。
プライバシー・バイ・デザイン
すべてのコンテキストはワークスペース内に留まります。コンテキストエンジンは独自のAI APIキーを使用し、蓄積された知識がワークスペース間で共有されたりAIトレーニングに使用されることはありません。
お試しください
任意のシリーズから始めて、要約が時間とともに改善されるのを体験してください。無料で始める。