NOTERA AI

授業や動画、画像の中の情報を、AIが読みやすいノートに整理できたら。

作ってみて分かったのは、難しいのは「AIに要約させること」ではないということ。何を残すか、画像をどう理解するか、コードをどう保つか、そしてチームで時間内に終わらせることだった。

WANT / MUST / LATER に分け、限られた時間で終わる範囲を先に決めた。

全部はできない。だから、残すものと後回しにするものを最初に分けた。

チームリーダーとして、題目の提案と全体設計を整理し、自分の担当部分を実装した。メンバーは資料整理、レポート、発表を支えた。

最初から全員が同じ作業をする必要はない。先に、何を作るか、どこまで作るかを言葉にした。

最初から各自で書き始めるのではなく、資料がどう入り、どう処理され、最後にどう見えるかを先に確かめた。

作ったのは、INPUT → UNDERSTAND → ORGANIZE → OUTPUT の一本の流れ。

技術名を並べるより、どこでつながっているかを見える形にした。

価値があったのは、最後に何を使ったかではなく、途中でどう変えたかだった。

読み取りの中心を替え、材料も絞った。どちらも、限られた時間で主要な流れを守るための変更だった。

動画の入力、処理状態、ノートの出力まで、実際の画面で流れを示す。

卒業制作として発表し、実際にデモできる版まで作った。Ollama で qwen3-vl:4b をローカル実行し、PaddleOCR-VL と合わせて素材を処理する。短い動画は処理できるが、長い動画は手元の計算資源に制約がある。