会議の音声入力で議事録を作るとき、AIでハマった落とし穴

こんにちは、ヒロです。

結論

結論として、AIの音声入力で議事録を作るときに一番ハマりやすい落とし穴は「発言者の区別」だと自分は実感しています。文字起こし自体の精度は十分実用レベルなのですが、誰が何を言ったかを正確に区別してくれないと、議事録としては使い物にならないケースがありました。この記事では、実際にハマった失敗と、そこから編み出した対策を紹介します。同じように会議の議事録作成にAIを導入しようとしている方の参考になればと思います。

理由

営業チームの定例会議は、参加者が5〜6人いて、意見が飛び交いながら進むタイプの会議です。手書きやタイピングでの議事録作成は、話についていくだけで精一杯になってしまい、いつも会議後にヒアリングし直す羽目になっていました。そこでAIの音声入力を使った自動議事録作成を試すことにしたのですが、最初にぶつかったのが「文字起こしは正確なのに、発言者が誰なのか分からない議事録ができあがる」という問題でした。

具体例

最初にDoraverseの音声入力機能を使ったとき、会議の音声を丸ごと録音してそのまま文字起こしにかけました。出てきたテキストは驚くほど正確で、専門用語や商品名の聞き取り精度も高かったのですが、発言が全部ひと続きのテキストとして出力されてしまい、「誰が」「何を」言ったのかが分からない状態でした。5人が入れ替わり立ち替わり話す会議の議事録としては、これでは使えません。最初は「AIの限界か」とがっかりしたのですが、ChatGPTに相談したところ、録音の仕方自体を工夫する必要があると教わりました。

具体的には、参加者ごとにマイクを分けて録音するか、それが難しい場合は発言の冒頭に「(自分の名前)です、〜」と一言名乗ってから話す、というルールを会議の中で徹底することです。最初は面倒に感じましたが、この一手間を加えるだけで、AIが文字起こしと同時に発言のかたまりを発言者ごとに整理しやすくなりました。さらに、文字起こしされた生のテキストをそのままDoraverseに読み込ませて「発言者ごとに整理し、決定事項とネクストアクションを別枠でまとめて」と指示すると、会議後5分程度で使える議事録の骨子ができあがるようになったんです。以前は会議後30分かけて記憶を頼りに議事録をまとめていたことを考えると、大幅な時間短縮になりました。ただし、AIが要約した「決定事項」は、まれに文脈を取り違えて微妙にニュアンスがずれることがあるため、最終的な確認は必ず自分の目で行うようにしています。この最終チェックだけは省略せず続けていく必要があると感じています。

もう一つ気をつけるようになったのが、音声データや文字起こしの取り扱いです。会議の内容には顧客の名前や金額など、社外に出せない情報が含まれることが多いため、録音データや文字起こし結果をどこに保存するか、会社のルールを事前に確認するようにしています。自分の場合、会社が許可しているクラウドフォルダにのみ議事録データを置き、個人のメモアプリには絶対に残さないというルールを自分の中で決めました。便利だからといって取り扱いを曖昧にすると、思わぬ情報漏洩につながりかねないと感じたからです。この録音ルールと保存ルールの両方を整えてから、AIによる議事録作成は、単なる時短ツールではなく、会議の内容をチーム全体で正確に共有するための仕組みとして定着しました。今では会議の翌朝には決定事項とネクストアクションがチームのチャットに共有されている状態が当たり前になっています。

この仕組みを整えてから、会議に参加できなかったメンバーからの評判も良くなりました。以前は「議事録が簡素すぎて何が決まったか分からない」という不満をたまに聞いていたのですが、発言者ごとに整理された議事録に変わってからは、誰がどんな懸念を示していたかまで伝わるようになり、後から蒸し返される議論が減った実感があります。地味な業務改善ですが、チーム全体の生産性に確実につながっていると感じています。小さな工夫の積み重ねが、会議の質そのものを底上げしてくれると実感しています。AIに任せきりにせず、運用ルールを人間側で整える視点を持つことが、うまく付き合っていくコツだと思っています。

まとめ

AIの音声入力による議事録作成は、文字起こしの精度そのものより「発言者の区別」と「最終チェックの一手間」が実用性を左右すると実感しています。複数のAIを使い分けて業務効率化を進めたい方は、Doraverseの使い方ガイドもあわせて読んでみてください。AIに任せられる部分と、人間が最後まで責任を持って確認すべき部分の線引きを意識することが、業務でAIを使いこなす上で一番大事な心構えだと感じています。