文字起こしから会議の次アクションを自動化
Google Meetの文字起こしをGPT-4oで構造化し、Google Calendarにフォロー会議を自動作成、Slackへ通知します。手動でも運用できるSOPとして設計されており、必要に応じて自動化で拡張できます。
対象ユーザー
解決できる課題
課題
会後事務が約10分:メモ作成(5分)+アクション抽出(3分)+次回調整(2分)。
次アクションが抜ける:週1回のフォロー漏れで月2-5時間の手戻り。
コピペ運用で形式がバラバラ、週次レビューで約20%のムダ。
解決策
文字起こし→計画が約60秒:要約+JSON抽出(30-45秒)+予定作成(15-30秒)。
構造化アクション+自動予定で抜け漏れを推定60-80%削減。
JSON契約で標準化し、レビュー/仕分け時間を約30-50%削減。
このツールキットで達成できること
文字起こしを「次アクションの仕組み」に変え、フォロー漏れと曖昧さを減らします。
単一JSON契約で次アクションを標準化
Schemaで担当者・期限・フォロートリガーを必ず出力し、「メモだけで終わる」を防ぎます。
10秒承認で人が主導権を保持
提案はAI、送信前の承認は担当者。Slackで確認してから招待するので誤予約を防げます。
ワークフロー概要
Step 1: 会議文字起こしを収集する
終了したオンライン会議の文字起こしを取得し、プレーンテキストとして保存します。手動なら転記して保存、自動なら文字起こしファイルをダウンロードし、会議idと参加者リストを文脈として残します。
実用プロンプト/コード:
Checklist:
1) Transcript text (required)
2) Meeting title + date/time (required)
3) Attendees emails (recommended)
4) Constraints ('no Fridays', 'timezone: JST')
Save bundle as JSON:
{
"meeting_title": "string",
"meeting_start": "ISO-8601",
"timezone": "string",
"attendees": ["email"],
"transcript": "string"
}
プロのコツ:話者ラベルを残すと、担当者推定の精度が大きく上がります。
分析用に用意された会議文字起こし
オンライン会議の文字起こしの一次情報であり、参加者に別途メモ負担をかけずに会後処理へ繋げられるため採用。
Step 2: アクションをJSON計画に抽出する
文字起こしバンドルをGPT-4oに渡し、厳密なJSONのみを返すよう強制します。これにより、レビュー・予定化・追跡ができる機械可読な計画になります。
実用プロンプト/コード:
System: You are a meeting operations engine.
Return ONLY valid JSON. No markdown, no commentary.
You must: (1) summarise in <= 6 bullets, (2) extract action items with owner, due date, confidence, (3) propose follow-up meetings only when necessary.
Rules:
- If due_date is not explicit, infer within 14 days and set inferred=true.
- Confidence: 0.0-1.0 number.
- Owners must be one of attendee emails; if unknown, null and confidence<=0.5.
JSON Schema (strict):
{
"summary_bullets": ["string"],
"action_items": [
{
"title": "string",
"owner_email": "string|null",
"due_date": "string|null",
"inferred": "boolean",
"confidence": "number",
"evidence_quotes": ["string"]
}
],
"follow_up": {
"needed": "boolean",
"reason": "string|null",
"proposals": [
{
"title": "string",
"duration_minutes": "number",
"earliest_start": "string",
"latest_start": "string",
"attendees": ["email"],
"location": "string|null"
}
]
}
}
プロのコツ:evidence_quotesは各アクション1-2個に抑え、出力を約800トークン以下に安定させます。
構造化JSONに抽出されたアクション
文字起こしの推論とSchema準拠出力が安定しており、壊れやすいルール実装なしで監査可能な計画に変換できるため採用。
Step 3: 判断ルールでフォロー会議の必要性を検証する
カレンダーのノイズを防ぐため、軽量ルールを適用します。未決の意思決定、依存関係、または明確な再調整要請がある場合のみフォロー会議を作成します。
実用プロンプト/コード:
# Deterministic gate (example)
def follow_up_gate(plan):
explicit = plan.get("follow_up", {}).get("needed", False)
low_conf = [a for a in plan.get("action_items", []) if (a.get("confidence") or 0) < 0.7]
decision_blocker = any("block" in (a.get("title") or "").lower() for a in plan.get("action_items", []))
return bool(explicit or (len(low_conf) >= 2) or decision_blocker)
プロのコツ:このゲートで不要なフォローを約50-70%減らしつつ、必要な会議は維持できます。
不要なフォローを防ぐ判断ゲート
LLMの柔軟性(理解)と決定性ルールの信頼性(暴走防止)を両立できるため採用。
Step 4: Googleカレンダーにフォロー予定を作成する
ゲートを通過したら、タイトル・時間帯・参加者・要約+アクションを含む説明文で予定を作成します。
実用プロンプト/コード:
# Example event payload (any Calendar SDK)
from datetime import datetime, timedelta
start = datetime.fromisoformat("2026-03-01T10:00:00+09:00")
end = start + timedelta(minutes=30)
event = {
"summary": "Follow-up: Project Next Steps",
"description": "Summary:\\
- ...\\
\\
Action items:\\
- Owner: X | Due: YYYY-MM-DD | Task: ...",
"start": {"dateTime": start.isoformat()},
"end": {"dateTime": end.isoformat()},
"attendees": [{"email": "person@example.com"}]
}
# calendar.events().insert(calendarId="primary", body=event).execute()
プロのコツ:25-30分をデフォルトにし、招待は意思決定に必要最小限に絞ると短く高密度になります。
カレンダーに作成されたフォロー会議
参加者・リマインド付きで時間をブロックでき、意図を確約へ変換できるため採用。
Step 5: 承認を取りチームへ通知する
Slackに要約+イベントリンクを投稿し、広く招待を送る前にクイック承認を必須にします。
実用プロンプト/コード:
Slack message template:
Meeting follow-up proposal
- Summary: {bullet_1}; {bullet_2}; {bullet_3}
- Actions (top 3):
1) {owner_email}: {title} (due {due_date}, conf {confidence})
2) ...
- Follow-up event: {calendar_event_link}
Reply with: APPROVE or REJECT:{reason}
プロのコツ:2時間以内にAPPROVEがなければ'Draft'のまま(または更新送信なし)にして、突然の招待を防ぎます。
フォロー会議のチーム承認メッセージ
チームが日常的に使う場で低摩擦に承認を取れ、余計なプロセス負担を増やさずに人をループに残せるため採用。
類似ワークフロー
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ニュースソースを継続的にAIニュース動画へ変換し、複数チャネルへ配信するための方法です。GPT-4oでキャプションを作成し、HeyGenでアバター動画を生成し、PostizでInstagram・Facebook・YouTubeへ一括配信します。
1つのBriefから媒体別投稿を作成し、GPT-4oとGeminiで最適化します。Gmailで二重承認し、Bufferで配信予約、Telegramでステータス共有します。
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よくある質問
手動でも可能です。文字起こしをプロンプトに貼り、JSONを保存し、カレンダー予定は手で作成します。自動化はコピペをなくし、常に同じJSON契約に揃えるのが主な価値です。
現実的には1回あたり約9分の削減(手動10分→約60秒)です。月20回なら約180分(3時間)を取り戻せます。
45分の会議なら入力は約8,000-12,000トークン、要約+JSONの出力は約400-900トークンが目安です。引用を絞れば出力を約800トークン以下に安定させられます。
精度は文字起こし品質と話者ラベルに依存します。同時発話が多いと担当者推定が0.7未満になり得るため、予定化前に人手承認を必須にしてください。
SlackはメールやMicrosoft Teamsに、GoogleカレンダーはOutlookカレンダーに置き換え可能です。コアは「文字起こし→厳密JSON→決定ゲート→予定化+通知」を維持します。
従来は会議あたり約10分の人件費($50/hなら約$8.33)です。文字起こし→計画は約60秒(人件費約$0.83)+ 数セント程度のAI利用が多く、合算で通常は会議あたり85%以上削減できます。