AI経営のPathway

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議事録作成ツール(文字起こし・要約AI)の導入事例

経営会議・役員会・現場定例・採用面接まで、音声認識による文字起こしとAI要約で議事録作成を自動化した、「議事録・会議記録」に関する導入事例を掲載しています。この用途で当サイトが収録している導入事例は15件で、議事録作成ツールを選ぶ前に、どの会議で、どこまで自動化されているかを出典とあわせて確認できます。

議事録作成ツールが担う範囲と、人に残る作業

本ページに収録した15件で議事録作成ツールが担っているのは、会議音声の文字起こしと、要約・整形、そしてその共有までです。

内容の最終確認と修正は人が行う前提で公表されており、確認なしに議事録を確定させたとする事例は15件のなかにはありません。要約の導入後に残った作業を「部分修正と所感の追加のみ」と公表している事例があります。

削減の幅は、会議の長さ・機密性・求められる正確性によって差があります。掲載している数値はすべて出典元の公表値です。

※成果はすべて出典元の公表値です。分母(母数規模)の記載がない数値は見出し・集計に使用していません。

導入している業種の分布(収録15件の集計)

一般企業バックオフィスのうち、総務部門の事例は1件です:総務部門の議事録・会議記録導入事例を見る

この用途の削減率の中央値

分母(母数規模)とともに削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3 の場合のみ表示しています。

約66%削減

母集団 n=3件(分母が示された公表値)

※中央値は各事例の公表値(レンジは中点)から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。

PATTERN

議事録・会議記録のよくある導入パターンと該当事例

この用途で当サイトが収録している導入事例は15件です。 公表されている導入目的の記述にもとづいて4つのパターンに整理しました。 件数・事例名はすべて事例データベースの実データにもとづいており、各事例の詳細ページから出典を確認できます。

業務パターン別の収録件数(合計15件)
業務パターン該当件数主な導入業種
経営会議・役員会など機密性の高い会議の議事録6件一般企業バックオフィス4件・製造1件 ほか1業種
現場定例・自治体の審議など、記録の共有・保管が必要な会議3件総合建設2件・公共・自治体・団体1件
面接・面談・事業所訪問など、会議以外の記録3件一般企業バックオフィス1件・その他1件 ほか1業種
全社的な業務効率化の一部としての議事録作成3件メディア・広告1件・その他士業・専門サービス1件 ほか1業種

01経営会議・役員会など機密性の高い会議の議事録

該当事例 6件

経営会議・役員会の議事録を、会議に参加している社員や役員自身が作成していた状態を対象にしたパターンです。会議時間の3〜4倍の作成時間、複数日にわたる作成、完成までに2週間といった作成負荷の大きさを課題に挙げる事例を収録しています。

  • 一般企業バックオフィス部門J(規模非公表)

    一般企業バックオフィス/規模非公表/エピックベース(スマート書記、現Otolio)

    課題: 毎週約1〜2時間行われる経営会議の議事録作成に約3〜6時間かかり、月間で最大約24時間を費やしていた。文字起こしツール導入後も、ツールとWordの画面を行き来してコピー・貼り付けを繰り返す作業や、該当箇所の音声を探す作業に時間がかかっていた。

    導入した用途: 議事録作成(経営会議)

  • 一般企業バックオフィス部門AK(規模非公表)

    一般企業バックオフィス/規模非公表/Otolio(旧スマート書記)

    課題: 機密性の高い役員会の議事録を役員自らが作成しており、議事録の作成に3〜4時間、期間にすると2週間ほどかかっていた。

    導入した用途: 議事録作成AI

  • 一般企業バックオフィス部門AL(規模非公表)

    一般企業バックオフィス/規模非公表/スマート書記(現Otolio)

    課題: 経営会議の議事録作成に2.5人がかりで丸2日、2営業日の短納期で高い正確性が必要。

    導入した用途: 議事録作成AI

02現場定例・自治体の審議など、記録の共有・保管が必要な会議

該当事例 3件

建設現場の定例会議や自治体の会議など、記録を関係者間で共有し保管する必要がある会議のパターンです。建設業法にもとづく打合せ記録の保管義務への対応を導入理由に挙げる事例もあります。

  • 総合建設業A社(従業員1,000名以上規模)

    総合建設/1,000名以上/Rimo合同会社(Rimo Voice)

    課題: 1件の定例会議議事録作成に約3時間を要し現場担当者の負担が大きく、建設業法に基づく打合記録の10年保管義務への対応も課題だった。

    導入した用途: 現場定例会議のAI議事録作成・建設業法対応の打合記録保管

  • 総合建設業B社(従業員1,000名以上規模)

    総合建設/1,000名以上/Notta株式会社(Notta)※販売パートナー経由導入

    課題: 1〜2時間に及ぶ会議の記録作成が大きな負担で、若手社員が議事録作成に時間を取られ会議内容の理解や他の業務に手が回らなくなっていた。

    導入した用途: 会議の自動文字起こし・AI要約による議事録作成

  • 地方自治体C(市役所)

    公共・自治体・団体/規模非公表/株式会社アドバンスト・メディア(VoXT One / ScribeAssist)

    課題: 会議の議事録を手作業で作成しており、1件に約6時間(丸1日)かかることもあった。記録の正確性も記録者のメモに依存していた。

    導入した用途: AI音声認識とAI要約を活用した議事録作成

03面接・面談・事業所訪問など、会議以外の記録

該当事例 3件

採用面接後の申し送り書、顧客との面談記録、事業所訪問(臨店)後の臨店報告書など、「聞いた内容を書き起こして整理する」業務へ広げたパターンです。

  • 一般企業バックオフィス部門AM(規模非公表)

    一般企業バックオフィス/規模非公表/Notta

    課題: 面接後の申し送り書を議事録から手作業で作成・修正する工数が大きかった。

    導入した用途: 人事採用の面接記録・議事録作成AI

  • その他業種A(従業員50〜299名規模)

    その他/50〜299名/Notta株式会社(Notta)※大塚商会経由で導入

    課題: 本部スーパーバイザー(SV)は担当のFC事業所を毎月1回約2時間訪問し、臨店報告書を作成している。1日に複数回の臨店が入ると当日中に報告書を完成させるのは難しく、月末にまとめて作業せざるを得なかった。SVの報告書作成の遅れはFC支援の業務時間や残業にも直結していた。会議では議事録担当者が発言を手入力し、終了後に数時間かけて取りまとめていた。

    導入した用途: 会議議事録・臨店報告書のAI文字起こし自動化

  • 会計・労務系事務所Z(従業員1〜9名規模)

    会計・労務系士業/1〜9名/NotebookLM・My AI など

    課題: 生成AI活用に対する心理的ハードルがあり、効果が目に見えるまでに時間を要した。

    導入した用途: 面談議事録の自動整理・要約、顧客向けメール文面の表現調整、ブログ記事の発信

04全社的な業務効率化の一部としての議事録作成

該当事例 3件

議事録作成を単独で導入するのではなく、メールの下書き・資料の要約・翻訳などを含む汎用AIの全社導入の一部として、議事録作成を効率化しているパターンです。

  • 新聞社A社

    メディア・広告/1,000名以上/日本マイクロソフト(Microsoft 365 Copilot / Azure OpenAI Service)

    課題: 議事録作成・メール・資料要約・リサーチ等の日常業務に時間がかかり、全社規模での業務効率化とAIリテラシー向上(AI Ready)が課題だった。

    導入した用途: 議事録作成・メール下書き・資料要約/検索・翻訳・取材リサーチ支援など全社的な業務効率化

  • 就職・転職情報サービスA(規模非公表)

    その他士業・専門サービス/規模非公表/日本マイクロソフト(Microsoft 365 Copilot)

    課題: Microsoft Teams導入によって社内コミュニケーション量が爆発的に増え、情報の整理が追いつかなくなっていた。

    導入した用途: 会議の要約・議事録作成、メール要約・下書き、商談メモ作成

  • 会計・労務系事務所AC(従業員50〜299名規模)

    会計・労務系士業/50〜299名/デジライズ(AI WORKS 365)

    課題: AIと会計業務の親和性は感じていたが日常業務への具体的な落とし込みが不明で、担当者のITスキルに差があり社内で活用イメージを共有しにくかった。乱立するAIサービスの中で、セキュリティ面も含めて安心して使えるものを選定しづらかった。

    導入した用途: 議事録作成、Excel関数生成、文書の要約・分析

SELECTION

議事録作成ツールを選ぶ前に、収録事例から確認できること

議事録作成ツールは「文字起こしと要約ができる」という点では共通していますが、収録15件を読むと、導入前に何を課題としていたかは事例ごとに異なります。自社の会議に近い条件の事例を選んで読むと、検討の材料になります。

以下は、出典元が公表している導入背景・用途の記述にもとづく整理です。当サイトが機能や優劣を評価したものではありません。

※各項目のリンク先で、出典リンクと最終確認日、公表されている成果の原文を確認できます。

CASES

議事録・会議記録の事例一覧(15件)

L1メディア・広告1,000名以上

新聞社A社

議事録・会議記録/日本マイクロソフト(Microsoft 365 Copilot / Azure OpenAI Service)

平均で週2時間程度、最大で週20時間の業務削減を実現※母数規模の記載なし(参考値)

L1公共・自治体・団体規模非公表

地方自治体C(市役所)

議事録・会議記録/株式会社アドバンスト・メディア(VoXT One / ScribeAssist)

議事録作成時間が半減(約6時間→2〜3時間)し、記録の正確性も向上※母数規模の記載なし(参考値)

L1一般企業バックオフィス規模非公表

一般企業バックオフィス部門J(規模非公表)

議事録・会議記録/エピックベース(スマート書記、現Otolio)

約3〜6時間かかっていた議事録作成が約1.5〜3時間になり約50%削減。文字起こしツール導入後の約2〜4時間と比較してもさらに25%削減分母: 毎週の経営会議の議事録作成(1回約3〜6時間、月間最大約24時間)

L1会計・労務系士業規模非公表

会計・労務系事務所G(規模非公表)

議事録・会議記録/エピックベース(スマート書記/現Otolio)

議事録作成時間が約70%削減(従来は会議時間の3〜4倍を要していた)。会議中のメモ作業・会議後の音声聞き直し作業がゼロに※母数規模の記載なし(参考値)

自社の業種・規模・課題に近い議事録・会議記録事例を、無料の診断で絞り込めます

業種・規模・業務領域・課題の4問に回答いただくと、収録した導入事例から条件の近いものを照合します(判定はすべてルールベースで行い、スコアの重みも開示しています。該当する事例がない場合は「該当なし」と表示します)。

FAQ

議事録・会議記録の生成AI導入 よくある質問

Q. 議事録作成ツールの導入事例には、どのようなものがありますか?

A. 本ページには議事録・会議記録の導入事例を15件収録しています(8業種)。出典元が記載した導入目的にもとづくと、経営会議・役員会など機密性の高い会議、現場定例・自治体の審議など記録の共有と保管が必要な会議、面接・面談・事業所訪問など会議以外の記録、全社的な業務効率化の一部としての議事録作成の4パターンに整理できます。各事例の詳細ページで、出典リンクと最終確認日を確認できます。

Q. 議事録作成ツールを導入すると、作成時間はどのくらい変わりますか?

A. 当サイトでは、分母(母数規模)とともに削減率が公表されている事例のみを母集団として中央値を算出しています(本ページ上部の集計をご覧ください)。個別の事例では、月間最大約24時間分の経営会議議事録の作成時間を50%削減したと公表した事例や、現場定例の議事録作成を3時間から1時間以内に短縮したと公表した事例があります。いずれも出典元の公表値で、同じ効果を保証するものではありません。

Q. 議事録作成ツールは、どこまで自動化できますか?

A. 収録15件で自動化の対象になっているのは、会議音声の文字起こし、要約・整形、共有までです。内容の最終確認と修正は人が行う前提で公表されており、確認なしに議事録を確定させたとする事例は15件のなかにはありません。要約の導入後に残った作業を「部分修正と所感の追加のみ」と公表している事例があります。

Q. 議事録・会議記録の生成AIは、どのような業種で導入されていますか?

A. 本ページに収録した議事録・会議記録の導入事例15件は、8業種にわたります(一般企業バックオフィス・会計・労務系士業・総合建設など)。業種を横断して同じ用途の事例を比較できるため、自社に近い業種に加えて、他業種の先行事例からも進め方の参考となる情報を得られます。

Q. 議事録・会議記録のAIツール導入では、どの程度の効果が得られていますか?

A. 分母(母数規模)とともに削減率が公表されている事例(n=3)の中央値は、約66%の削減です。これは各事例の公表値から当サイトが算出した参考値であり、効果を保証するものではありません。個別の成果は、下の事例一覧で出典とあわせて確認できます。

Q. 議事録・会議記録の導入は何から始めればよいですか?

A. まず自社の業種・課題に近い事例を下の一覧で確認し、次に無料の事例マッチング診断(4問)で条件の近い事例に絞り込む方法をおすすめします。用途と期待できる成果の目安を把握したうえでベンダーへ相談することで、失敗を避けやすくなります。

Q. 掲載されている事例は信頼できますか?

A. 当サイトの事例は、ベンダーや導入企業等が公表した一次情報を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測による数値や架空の事例は掲載していません。掲載基準は「掲載・検証基準」ページで公開しています。

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