AIは会議を聞き取れる。ただし名前は間違える

会議の録音から議事録の下書きを作る——それ自体は、いまなら動きます。問題は「どこを間違えるのか」です。自社の会議5本で実際に測りました。

課題

議事録は、作るのに時間がかかるわりに、後から読まれない資料になりがちです。一方で「何が決まったか」「誰がいつまでに何をするか」は、記録が無いと必ず食い違います。自動化を検討するときに問題になるのは精度です。「だいたい合っている」では議事録として配れません。どこがどれだけ間違うのかが分からないと、確認にかかる手間も見積もれません。

やったこと

録音を入力すると、次の4つを出す仕組みを作りました。①文字起こし ②要約 ③決定事項・やること（担当者・期限つき） ④AIが判断できなかった点。4つ目が重要です。AIに「分からなかったことを言わせる」ことで、人が見るべき場所が絞れます。

出てくるのは下書きです。配布するのは人が確認して確定したあとで、確定するまで画面には「未確定（配布しないこと）」と表示されます。自動で配る機能はありません。

音声を外に出さない

会議の音声は個人情報です。この仕組みでは、工程を分けています。

結果（1）文字起こしはどこを間違えたか

自社の社内会議5本 ／ 音声51.8分 ／ 19,406文字。文字起こしは手元のマシンで行うため、この工程の費用は0円、処理時間は実時間の約10倍速（51.8分の録音が約5.3分）でした。

人名は6人全員が、正しい表記では出ませんでした。5人は音は合っていて表記が違うもの（ひらがなの名前が漢字やカタカナになる）、1人は音そのものが別の名前になっていました。専門用語の間違いは2語です。1つは「ト」が抜けたもの、もう1つは英語由来の言葉の音を取り違えたものでした。

母数の決め方。「どの語を数えるか」を人が選ぶと、都合のいい母数が作れてしまいます。そこで、カタカナ4文字以上などの決まった規則だけで機械的に抽出し、判定より先に母数を固定しました。規則はプログラムに書いてあり、後から動かせません。

結果（2）AIは自分が読んでいる文字の間違いに気づいた

出力の「AIが判断できなかった点」に、人名の誤変換の可能性が並びました。人が「間違い」と確定した6人を、AIは6人とも自分から挙げていました。AIは音声を聞いていません。文字起こしのテキストだけを読んで、日本語として不自然な箇所に気づいています。ただし、これは検品の代わりにはなりません。

人名は日本語として不自然になるので気づける。専門用語は不自然にならないので気づけない。そのうえ、見慣れない正しい用語を疑ってしまいます。AIの自己申告は「確認する場所のヒント」であって、確認そのものではありません。

間違えた言葉を、次から直す

人が「これは間違い」と判定した言葉は、そのまま用語辞書になります。次の会議からは、その言葉が自動で直ります。ただし日本語には語の切れ目がないため、単純に置き換えると別の言葉を壊します（「尚 → なお」で「尚更」が「なお更」になる、など）。前後の文字が続いている場合は置き換えない、という判定を入れてあります。辞書の効果そのものは、まだ数字にしていません。判定した会議と同じ会議で試しても「直って当たり前」だからです。

学び

• 固有名詞は音声認識のいちばん弱いところで、なかでも人名が弱い。議事録は「誰が何を言ったか」を扱うので、ここは避けて通れません。
• 「どこを間違えるか」が分かれば、確認の手間が読める。全体をゼロから読み直す必要はなく、固有名詞と、AIが自分で挙げた不明点を見ればよい、と分かりました。
• AIの自己申告は偏る。人名は全部挙げたのに、専門用語は1つも挙げず、正しい用語を疑いました。自己申告を検品の代わりにはできません。

会議の記録づくりは、下書きまでを任せて、確認を人が持つのが現実的です。どこをどれだけ間違えるかを先に測れば、確認にかかる手間も見積もれます。導入のご相談はお問い合わせから。

構成と計測条件

• 入力：自社の社内会議5本（音声51.8分・文字起こし19,406文字）。異常や機微を含む会議は除外し、参加者の許諾を得たもののみ。
• 文字起こし：手元のマシンで実行（音声はクラウドに送らない）。費用0円・実時間の約10倍速。話者分離は未実装。
• 要約・抽出：Claude。文字起こしのテキストだけを渡す（音声は渡さない）。決定事項・やること（担当者・期限）と「判断できなかった点」を生成。
• 母数：カタカナ4文字以上などの規則で機械抽出し、判定より先に固定（人が語を選んでいない）。人名は参加者が正解表記を登録。

誤変換の内訳（母数つき）

費用（実測2本）

ここは測っていない・書けないこと

• 「全自動で議事録が完成」… 下書きです。人が確認して確定するまで配布しません。
• 「決定事項の抽出精度◯%」「拾い漏れ◯%」… 測っていません。出せるのは出力件数（決定3件・やること11件）だけです。
• 「誰が発言したか分かります」… 話者分離は実装していません。
• 「議事録作成の工数を◯%削減」… 人が議事録を作る時間を測っていません。
• 「文字起こし精度◯%」… 全文の正解を作っていません。出せるのは固有名詞・専門用語の誤変換率だけです。
• 「用語辞書で精度が向上」… 効果を測っていません（同じ会議で試しても直って当たり前のため）。
• お客様の会議での実績 … ありません（顧客音声は使っていません）。