最近の情報収集はYouTubeで行うことが増えてきてます。
その際に動画視聴の時間がかかります。
自分は、概ね再生速度1.75倍で視聴してるのですが、10分の動画を見るには5.7分程度の時間が必要になります。
一本ぐらい見るなら良いのですが、複数の動画からたくさん情報収集したいと思うと、見る動画の量が増えるため、より短時間で情報収集できないか?を探したときに、YouTube TranscriberというChrome拡張機能を利用すれば良いということがわかりましたので、手順メモです。
YouTube Transcriberのchrome拡張機能の追加
こちらアクセスし、右上にあるChromeに追加ボタンを押してアクティブ化する
YouTube Transcriberを使って動画内容(文章:自然言語)をコピーする
ここでは、スタビジ【誰でもAIデータサイエンス】byウマたん のYouTubeチャンネル上の動画を参考にさせてもらってます。(いつも学ばせてもらってます。ありがとうございます。)
YouTubeで要約したい動画を開くと、動画の右下あたりにYouTube Transcriberが表示される。
YouTube Transcriberの中に動画で話されている文章を自然言語に変換してくれ、テキストとしてコピー可能に
生成AI(ここでは読み込めるトークンが多いGoogle Geminiを活用)に要約を作成してもらう
Google Geminiを使って、「以下の文章を要約してください」と入力し、続けて先ほどコピーした文章を貼り付けて実行する
以下のように要約結果を確認可能に。
## 動画「【8分で分かる!】データ活用に必要なデータマネジメントをまとめる! 「DMBOK」「30分で分かるデータマネジメント」 - YouTube」の要約 **概要** この動画では、データ活用に必要なデータマネジメントについて、DMBOKや「30分で分かるデータマネジメント」という書籍を参考に解説しています。 **詳細** * **データマネジメントとは** * データを収集、保存、分析、活用するために必要なプロセス * データ分析を成功させるためには、データマネジメントが不可欠 * **データマネジメントの重要性** * データマネジメントがしっかり行われていないと、データ分析に不具合が生じ、ビジネスに損害を与える可能性がある * データマネジメントは、攻めのデータ経営を行う上で非常に重要な役割を果たす * **DMBOK** * データマネジメントに関する知識を体系立ててまとめた書籍 * データマネジメントの11個の領域を定義している * **データマネジメントの11個の領域** * データアーキテクチャ * データストレージとオペレーション * データ統合と相互運用性 * データモデリングとデザイン * マスターデータ管理 * ドキュメントとコンテンツ管理 * データセキュリティ * データ品質管理 * データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス * メタデータ管理 * データガバナンス * **データマネジメントを成功させるためのポイント** * 経営レベルの理解と介入を得る * データマネジメントの体制を整備する * データ品質を保つ * セキュリティ対策を講じる * メタデータを管理する **まとめ** データマネジメントは、データ分析を成功させるためには不可欠であり、攻めのデータ経営を行う上で非常に重要な役割を果たします。DMBOKなどの書籍を参考に、データマネジメントの知識を習得し、実践することが重要です。 **この動画からわかること** * データマネジメントは、データ分析を成功させるためには不可欠である * データマネジメントは、攻めのデータ経営を行う上で非常に重要な役割を果たす * DMBOKなどの書籍を参考に、データマネジメントの知識を習得することが重要である **関連情報** * DMBOK:[無効な URL を削除しました] * 「30分で分かるデータマネジメント」:[無効な URL を削除しました] **この動画の感想** データマネジメントについて分かりやすく解説されており、参考になりました。特に、データマネジメントの11個の領域を詳細に説明している点が良かったです。データマネジメントに興味のある方は、ぜひこの動画をチェックしてみてください。
まとめ
この手順を踏むことで、YouTube動画の要約を最初に大枠で把握できるようになりました。
この要約内容からさらに確認したい情報があれば動画視聴するし、そうでなければ、次の動画を探して情報収集するという効率化ができてきています。
その一方で、生成AIによる大枠のまとめなので、細かい情報の抽出がされにくいといった弱点もあると思いますが、生成AIが日進月歩で進化し続けていくことを考えれば、今後さらに要約精度が高くなることで、より重要度の高い内容の抽出がされやすくなるのは間違いなく、さらに細かい情報の抜け漏れも最小化していくのではと思います。