slidictでは、スライドごとに関連スライドをAIが提案する機能を検証中です。この機能は、ユーザーが作成・閲覧したスライドの内容を解析し、似たテーマや関連性の高い資料を自動で提示します。目的は、ユーザーの回遊率を高め、知識の連鎖を促進することです。

スライドの内容をもとに、ユーザーの行動を分析します。どのようなスライドが多く閲覧されているのか、どの語彙が頻繁に使用されているのかを観察し、関連性の高いスライドを特定する基礎データを収集します。

類似ドキュメント解析は、ユーザーが関心を持つトピックに基づいて、関連するスライドを表示する技術です。AIは自然言語処理を用いて、内容の意味を理解し、相互に関連するポイントを抽出します。

タグ生成は、スライドの内容を簡潔に要約し、適切なタグを付与するプロセスです。タグの精度を向上させることで、関連する資料をより適切にマッチングさせられます。これにより、ユーザーが必要とする情報に迅速にアクセスできるようになります。

目的の一つは、「知識の連鎖」を促すことです。関連性の高いスライドを提示することで、一つの情報から次の情報へと自然な形で遷移できる流れを作り出します。これにより、ユーザーはより深い学びを得られる場合が増えます。

関連スライドの提案により、ユーザーのエンゲージメントが高まることが期待されます。興味を持ったトピックに関連する情報を見つけやすくし、より多くの時間をslidictで過ごしてもらうことを目指します。

ユーザーからのフィードバックを収集し、提案機能や解析の精度を改善するために活用します。実際のユーザーの反応を基に、AIの提案機能を進化させることが重要です。

機能の検証と改善のサイクルを継続的に行うことで、より高い精度で関連スライドの提案が可能になります。AIの学習プロセスを通じて、よりユーザーのニーズに合った機能へと進化させていくことを目指します。

これらの取り組みを通じて、slidictはユーザーにとってより使いやすく、価値あるプラットフォームを提供していきます。AIの進化により、より多くの情報がシームレスに結びつく未来を創造することに尽力します。