Last Updated on 2025年9月14日 by akito1012
こんにちは、あきとです。
先週はちとブログの更新をすっ飛ばして、貯めこんでいたDeepResearchを読みまくっていました。というわけで、今回のお題は、LLM！
AIの登場で、議事録作成は劇的に楽になりました。会議のトランスクリプトをAIに投げれば、ものの数分でそれっぽいドキュメントが出てくる。いや、人間よりよっぽど精緻に整えてくれる。
ただ、それも万全ではない。その根本原因が、「出力限界」問題。
「誰が」「何について」「どういう発言をしたか」という情報が、なぜか漏れていたり、勝手に要約されすぎて、文脈が分からなくなっていたり…。
今回は、そんなAI議事録の「漏れ」や「不満」を解消し、最短距離で欲しい情報にたどり着ける「地図」としての、最強の議事録を作るための、ぼくが実践している具体的な方法論を、語ってみたいと思います。
目次
結論：トランスクリプトは「一括入力」、議事録は「分割出力」
いきなり結論から申し上げると。。。
至極の議事録を作るための要諦は、トランスクリプトは「一括」で入力し、完成した議事録をAIに「分割」で出力させること。この一点にあります。
なぜ、このような、一見すると面倒な手順を踏むのか。
それには、明確な理由があります。
なぜ「一括入力・分割出力」が有効なのか
トランスクリプトを一括で入力する理由：文脈の「紐付け」を失わないため
まず、大前提として、会議のトランスクリプトは、最初から最後まで、一括でAIに読み込ませる必要があります。
なぜなら、会議では、冒頭で出た議題が、議論の末、最後の結論部分で再び言及される、といったことが頻繁に起こるからです。
もし、トランスクリプトを分割して入力してしまうと、AIは、この時間軸を越えた発言の「紐付け」を、正しく認識することができません。
それでは、網羅的で、質の高い議事録は作れない。
だからこそ、まずはAIに会議の全体像を、完全に把握させることが、全てのスタートラインになります。
議事録を分割で出力させる理由：AIの「出力限界問題」を回避する
では、なぜ出力は「分割」させるのか。
それは、AIが、一度に長大な文章を生成しようとすると、情報の「漏れ」が発生する「出力限界問題」に、我々が直面するからです。
AIは、内部では完璧な議事録を生成しているかもしれない。
でも、それを「さあ、全部出して」と一度に指示すると、処理能力の限界からか、重要だと判断した部分以外を、勝手に端折ったり、省略したりしてしまう。
このAIのクセを回避し、内部に存在する「完全な議事録」を、一言一句漏らさず引き出すためのテクニックが、「分割出力」なんです。
ぼくは、会議の内容振り返りたい場合に、議事録というドキュメントを振り返ればその会議で発言した内容や質疑応答の流れがすべて網羅的に省かれずにに書かれてある議事録を目指しています。
そのためには、もちろん単なる発言録にならないよう事前の作成指示を徹底しますけれども、この分割出力というテクニックは、質の高い議事録作成において避けて通れないテクニックなのです。
「足す」より「消す」が、圧倒的に楽である
このやり方だと、時々、「先週、北国の実家に帰ったら風邪をひきまして…」みたいな、本筋とは関係ない雑談まで、丁寧に議事録に残ってしまうことがあります。
でも、それでいいんです。
なぜなら、不要な情報を「消す」作業は、必要な情報を「付け足す」作業に比べて、圧倒的に楽だからです。
「付け足す」には、録音を聞き返し、文脈を判断し、階層構造を修正する、という面倒な手間がかかる。
でも、「消す」なら、範囲選択してDeleteキーを押すだけ。
一瞬です。
「漏れがない」という網羅性を担保する上で、このプロセスは必要不可欠なのであります。
ぼくの具体的な実践ワークフロー
Notionで「常時プロンプト」を管理する
そして、この「一括入力・分割出力」の効果を最大化するのが、練り上げられた「プロンプト」の存在です。 ぼくは、Notionのマークダウン機能を使って、「誰が（Who）」「何について（About What）」「何を言ったか（What）」という3つの要素を、トピックの転換点ごとに、階層構造で出力させるような、議事録用のプロンプトを、常に保管しています。
この「設計図」があるからこそ、分割して出力させても、最終的に一貫性のある、美しい「建物」が出来上がるんです。
チャットの調子が悪ければ、すぐに「新品」に乗り換える
ぼくは主にGoogleのGeminiを使っていますが、これは他の言語モデルでも起こりうることです。
つまり、一つのチャット（スレッド）であまりに多くのやり取りを重ねていると、数ヶ月後などに、AIが過去の文脈を、突如として引用してくることがあります。
今回インプットした会議のトランスクリプトとは、全く関係のない応答が混ざってきて、「一体、何の話をしてるんだ？」という状態になってしまうんです。
そんな時、ぼくは、迷わずそのチャットを捨てます。そして、Notionに保管してあるプロンプトをコピーし、まっさらな「新品」のチャットを立ち上げて、そこに貼り付ける。
マークダウンで管理しているので、全選択してCtrlCでコピーするような面倒な手間もかかりません。
こうすれば、AIはいつでも、クリーンな状態で、こちらの指示を正確に実行してくれます。
この「いつでもリセットできる」という準備をしておくことで、AIの気まぐれに振り回されることなく、常に安定したクオリティのアウトプットを担保できるわけです。
最後は必ず「人間」が修正する（まあ常識）
もちろん、AIが出力したものを、そのまま提出することはありません。
最終的なアウトプットの品質に責任を負うのは、言うまでもなく人間です。
AIはジュニア層よりも格段に優秀なアシスタントですが、その生成物に、AI自身は責任を持ち得ない。
生成された議事録をレビューし、プロフェッショナルな仕事として完成させる、その最後の工程をAIに委ねるのは、責務の放棄に他ならない。ぼくは、そう考えています。
書いてて思いましたが、こうした仕事の責任を負う役割を残しておくために、人間は残り続けていくのでしょうかね笑。責任役はいつでも必要じゃないですか。被告適格っていうんでしょうか。
まあいいや。本筋から外れるから…笑
おわりに：AIを「使いこなす」ということ
今回紹介した「一括入力・分割出力」という手法は、単なるテクニックではありません。
それは、AIというツールの特性と限界を理解した上で、「いかにして、人間が、AIを実りある武器として使いこなすか」という、思考のプロセスそのものです。
AIを使うこと自体は小学生でもできるから、まったくもって差別化にならない。
使えることは前提であり、差別化しうるのは、その使い方ですよね。つまり、右脳的な考え方。
そんなことを考えながら、ぼくは今日もDeepResearchで学歴厨が喜ぶレポートを出してもらったり、PMとのDailyMTGで使う報告資料をGeminiのCanvas機能で図解してもらったり、まあ、そんな感じでAIとの愉快な共存共栄生活を嗜んでおるわけでございます！
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