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。

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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

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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。

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