概要
https://qiita.com/YutaNakamurajp/items/8d9d58ec3e1dcd9ae0f5
詳細内容
## Windows操作ログをローカルLLMで解析し、自動で日報を作るツール「Miru-Log」
https://qiita.com/YutaNakamurajp/items/8d9d58ec3e1dcd9ae0f5
組み合わせ、ローカルLLMによる画像解析とクラウドLLMによる要約を使い分けることで、プライバシーを保護しながらWindowsの操作ログから日報を自動生成する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 82/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[ローカルLLM, マルチモーダルLLM, 日報自動化, プライバシー保護, Miru-Log]]
Windowsの操作画面を定期的にキャプチャし、AIが「いつ、何をしていたか」を解析してMarkdown形式の日報を作成するツール「**Miru-Log**」の開発・活用記事。開発の核心は、機密性の高い画像データの処理をローカルで完結させ、要約のみをクラウドで行うハイブリッド構成にある。システムは3つのコンポーネントで構成されており、**pyautogui**を用いた軽量なキャプチャ取得（**observer.py**）、**Ollama**経由の**Qwen 2.5-VL**や**Gemma 3**などを用いたローカルでの画像テキスト化（**analyzer.py**）、そして**Gemini**などの広範なコンテキストウィンドウを持つモデルによる要約と**Google Calendar**への自動登録（**summarizer.py**）を順次実行する。
特筆すべきは、記録と解析を分離した設計だ。これにより、低スペックなノートPCで記録したログを、後からGPU搭載のメインPCで一括解析する運用を可能にしている。また、画像から抽出されたテキストデータのみをクラウドに送信するため、ソースコードやメール内容の画像が外部に漏れるリスクを最小化している。作業内容の可視化や工数管理を自動化したいが、全画面のキャプチャを外部APIに送信することに抵抗があるエンジニアにとって、実用的なソリューションを提示している。