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003JAPANISCHES PRODUKTIONSUNTERNEHMEN · 2025
800+
JAPANISCHE MEETINGS ANALYSIERT
KI-Meeting-Dashboard mit Kanji-Verifizierung und Aufgaben-Kanban
RAW-TRANSKRIPT → KI-AGENT → KANJI-VERIFIZIERTES WISSEN
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KI-AGENT
皆様、本日はお忙しい中お集まりいただきありがとうございます。本日の議題は品質管理の最新状況についてです。まず、先月の生産実績をご報告いたします。タイ工場の稼働率は前月比で改善しております。皆様、本日はお忙しい中お集まりいただきありがとうございます。本日の議題は品質管理の最新状況についてです。まず、先月の生産実績をご報告いたします。タイ工場の稼働率は前月比で改善しております。
Kuroko Labs entwickelte für ein japanisches Produktionsunternehmen ein vollautomatisches Meeting-Dashboard auf Basis von selbst gehostetem Whisper: Teams zeichnet jedes Meeting auf, ein Cron-Job holt die Aufzeichnung über Microsoft Graph ab, und lokales Whisper transkribiert sie japanisch-optimiert für eine fünfstufige Agenten-Pipeline. Diese säubert Rohtranskripte, verifiziert Kanji-Namen gegen ein Verzeichnis mit 73 Mitarbeitenden, extrahiert Aufgaben in ein Kanban-Board mit Aufwandsschätzung und schreibt Inhalte in einen unternehmensweiten Wissensagenten. Microsoft Graph Attendance steuert, wer welches Meeting sehen darf, auf Japanisch, Thai und Englisch. Aus 800+ Meetings entsteht so durchsuchbares, korrektes, handlungsfähiges Wissen.
800+
Meetings analysiert
Vollautomatisch seit 2025
5
KI-Agenten
Transkription, Cleanup, Kanji, Synthese, Action-Items
8
Meeting-Typen
Automatisch klassifiziert & farbcodiert
73
Mitarbeitende im Verzeichnis
Kanji-Ground-Truth für Verifizierung
3
Sprachen im Dashboard
Japanisch · Thai · Englisch
01 — AUSGANGSLAGE
800 japanische Meetings, ein CEO der nicht überall sein kann
Der Kunde führt über 80 Meetings pro Monat via Microsoft Teams, zwischen Japan und Thailand, fast ausschließlich auf Japanisch. Kundentermine, Produktionsplanungen, Qualitätschecks, Lieferantenabstimmungen. Der CEO muss wissen, was besprochen wurde, kann aber unmöglich an allen teilnehmen.
Die automatische Transkription erzeugte zwar Texte, aber voller Fehler. Japanische Namen wurden systematisch falsch in Kanji übertragen: ähnlich klingende Zeichen verwechselt, korrekte Mitarbeiternamen zu unlesbaren Zeichenketten verformt. Wer den Kontext nicht im Kopf hatte, konnte das Transkript nicht entschlüsseln.
Das eigentliche Problem ging tiefer: Meeting-Wissen verflüchtigte sich. Action Items landeten in Slack, Beschlüsse in privaten Notizen, Kontext verschwand komplett. Kein zentrales Repository, keine Per-Meeting-Durchsuchbarkeit, keine verlässlichen Zusammenfassungen, und keine Kontrolle darüber, wer welche sensiblen Inhalte sehen darf.
Der Kunde brauchte ein System, das japanische Meetings vollautomatisch analysiert, Kanji verifiziert, Aufgaben extrahiert und durchsuchbar macht, mit korrekten Namen, gezielten Rückfragen, einem Aufgaben-Board und Zugriffskontrolle, die sich aus der echten Anwesenheit ableitet.
800+
Meetings ohne Zugang
CEO kann nicht überall dabei sein, muss aber alles wissen
漢
Falsche Kanji-Erkennung
Spracherkennung verwechselt Namen wie 旭化成 und 朝日課税
?
Action Items verloren
Wer macht was bis wann? Verstreut in Slack, Teams-Chat, Mails
∅
Kein Firmengedächtnis
Meeting-Inhalte verfliegen, nichts ist später durchsuchbar
02 — LÖSUNG
Fünf Agenten von der Audio-Spur bis zur Aufgabe
Kuroko Labs baute eine fünfstufige Agenten-Pipeline, die jedes Meeting wenige Minuten nach dem Ende von der Tonspur bis zur durchsuchbaren Wissensbasis verarbeitet, mit Aufgaben-Board, Audio-Sprungmarken und Kanji-verifizierten Namen.
Schritt eins: Ein Cron-Job prüft alle fünf Minuten den Unternehmenskalender und lädt den Whisper (self-hosted)-Bot über Microsoft Graph automatisch in jedes anstehende Teams-Meeting ein, in Japan genauso wie an den beiden thailändischen Standorten. Whisper (self-hosted), eine auf Japanisch spezialisierte Meeting-Transkription, zeichnet auf und liefert das fertige Transkript per gesichertem Webhook zurück: Token-Authentifizierung, Replay-Schutz gegen Duplikate. Eine dreistufige Matching-Engine ordnet jedes Transkript dem richtigen Kalendereintrag zu, erst über die Join-URL, dann über Zeitfenster und Organisator, zuletzt über Titel-Ähnlichkeit. Der erste Agent säubert anschließend das Rohtranskript: Filler-Wörter (えーと, あの, はい) raus, Sprecher gruppiert, Sätze normalisiert.
Schritt zwei ist der Kanji-Verifizierungs-Agent, und der Grund, warum das Projekt überhaupt funktioniert. Er erhält das bereinigte Transkript und führt eine Deep Analysis gegen ein Employee Directory mit 73 Einträgen durch. Jeder erkannte Name wird gegen Ground-Truth-Kanji geprüft und deterministisch korrigiert: 旭化成 (Asahi-Kasei) statt 朝日課税, 西端卓也 (リテール企画販売部) statt 西畑拓也. Drei Sicherungslinien greifen ineinander, Translator-System-Prompt, Unified-Prompt im Action-Extractor und ein abschließender
correctNames()-Pass.Schritt drei: Claude Sonnet 4.6 erstellt eine kontextualisierte Zusammenfassung mit Textilterminologie. Begriffe wie „Thread Count“, „MOQ“ oder „AQL Level“ werden korrekt in die japanische Summary übernommen, keine eingedeutschten Pseudo-Übersetzungen. Für Meetings über drei Stunden nutzt das System Chunked Summarization: logische Abschnitte einzeln zusammengefasst, dann konsolidiert.
03 — ARCHITEKTUR
Aus Meeting wird Arbeit, das Aufgaben-Kanban
01AUTO-RECORDING
Teams-Aufzeichnung, lokal transkribiert
Ein Cron-Job holt die Teams-Cloud-Aufzeichnungen über Microsoft Graph ab, auch an den thailändischen Standorten, und übergibt sie an selbst gehostetes Whisper, das japanisch-optimiert transkribiert. Es gibt keinen öffentlichen Endpunkt, an dem Transkripte eingeliefert werden: die Pipeline holt aktiv ab. Eine dreistufige Matching-Engine ordnet jedes Transkript dem richtigen Kalendereintrag zu. Der erste Agent säubert dann das Rohtranskript: Filler (えーと, あの, はい) raus, Sprecher gruppiert, Sätze normalisiert.
800+
Meetings erfasst
02KANJI-AGENT
Verifizierung gegen Employee Directory
Ein eigener Agent prüft jeden japanischen Namen gegen ein Employee Directory mit 73 Einträgen und korrigiert systematische Fehler deterministisch, z. B. 旭化成 (Asahi-Kasei) statt fälschlich 朝日課税, oder みずほ銀行 (Mizuho) statt 水穂銀行. Drei Sicherungslinien greifen: Translator-System-Prompt, Unified-Prompt im Action-Extractor und ein abschließender
correctNames()-Pass.73
Mitarbeitende im Verzeichnis
03AUFWANDS-KANBAN
Aus Meeting wird Arbeit, automatisch
Claude Haiku 4.5 extrahiert in einem einzigen Call bis zu 30 Aufgaben pro Meeting: Titel, Beschreibung, geschätzter Aufwand 1–5 (von 軽微 15–30 min bis 大型 1+ Woche), Komplexität, Blocker-Risiko und Fälligkeit. Die Zuweisung erfolgt durch Fuzzy-Match auf den Teilnehmerlisten, kein manuelles Mapping nötig. Drei Anzeigemodi: Voll, Kompakt, Liste.
5
Aufwandsstufen
04PER-MEETING Q&A
Fred, der Meeting-Assistent
Per eindeutiger Meeting-ID filtert das System gezielt eine einzige Aufnahme. „Was wurde zu Lieferant X entschieden?“ beantwortet der Agent mit Zeitstempel und Audio-Sprungmarke direkt zur relevanten Passage. Folgefragen laufen im selben Thread weiter, mit Rate-Limit, Circuit-Breaker und Fallback auf englische Quellen, wenn die japanische Spur dünn ist.
100%
Meeting-isolierte Antworten
05ZUGANGSKONTROLLE
Nur eigene Meetings, oder freigeschaltet
Jeder Mitarbeitende sieht im Kalender ausschließlich Meetings, an denen er teilgenommen hat. Sichtbarkeit ergibt sich aus Microsoft Graph Attendance Records plus Sprecher-Erkennung im Transkript, auch stille Teilnehmer (マイク無音) werden als anwesend erkannt. CEO und Abteilungsleiter erhalten gezielt Whitelisting für strategisch relevante Meetings.
0
Unbefugte Zugriffe
06DUAL-RAG
Firmengedächtnis + Per-Meeting-Index
Jedes Kanji-verifizierte Transkript fließt in den unternehmensweiten RAG auf Supabase ein, Vektor-Suche plus japanische Volltextsuche, präzisiert durch Cohere-Reranking. Vier Antwort-Stufen von Flash bis Deep balancieren Tempo und Tiefe, Redis-Caching liefert wiederkehrende Antworten in Millisekunden. Parallel erhält jedes Meeting seinen eigenen RAG-Index, und auch Outlook-Postfächer fließen nach zweistufigem Relevanzfilter ins Firmengedächtnis ein.
2
RAG-Systeme parallel
Schritt vier ist der spannendste: der Action-Item-Extractor. Statt klassischem Prompt-Chaining nutzt er einen Single-Pass-Call mit Claude Haiku 4.5, der Aufgaben, Beschreibung, Aufwandsstufe, Komplexität, Blocker-Risiko und Fälligkeit in einem einzigen Schritt erzeugt, Kanji-sicher, deterministisch, mit Zuweiser-Auflösung über Fuzzy-Match auf der Teilnehmerliste.
Die Aufwandsstufen 1–5 sind das Herzstück: 1 軽微 (15–30 min, eine Mail, eine Bestätigung), 2 小規模 (1–3 Stunden), 3 標準 (halber bis ganzer Tag, übliches Review, Multi-Person-Koordination), 4 重作業 (2–3 Tage, Materialbeschaffung, Multi-Abteilungs-Abstimmung), 5 大型 (1+ Woche, neues Projekt, Großbau). Pro Meeting werden bis zu 30 Aufgaben extrahiert, Qualität vor Quantität.
Das Kanban-Board kennt vier Zustände, やること (To-Do), 進行中 (In Progress), 確認待ち (Review), 完了 (Done), und drei Anzeigemodi: Full (Karten mit allen Details), Compact (verdichtete Karten für 30+ sichtbare Tasks) und List (tabellarisch, sortierbar nach Aufwand und Fälligkeit). Ein Übersetzungs-Layer auf GPT-4o-mini-Basis übersetzt Kanban-Inhalte zwischen Japanisch, Thai und Englisch, das gesamte Dashboard ist in allen drei Sprachen lokalisiert. Erledigte Karten werden automatisch archiviert und später geräuschlos gelöscht.
LIVE-VORSCHAU
Kalender-Dashboard — Meeting-Übersicht
MoDiMiDoFr
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LIVE-VORSCHAU · AUFGABEN-KANBAN
Aus Meeting wird Arbeit — in vier Spuren
Der Action-Item-Agent liest jedes Meeting aus dem Kalender oben aus und extrahiert Aufgaben mit Aufwandsstufe, Fälligkeit und Zuweiser. Aus dem Halbjahres-Review wird die Q2-Kostensheet-Aufgabe, aus dem Infrastruktur-Check das Cloud-Monitoring-Ticket. So entstehen aus Terminen automatisch handlungsfähige Karten — in der richtigen Spur, beim richtigen Mitarbeiter.
04 — ERGEBNISSE
Kalender-Dashboard mit Zugangskontrolle
800+
Meetings vollautomatisch verarbeitet
3
Mandanten: Japan + zwei Standorte in Thailand
5
Aufwandsstufen im Aufgaben-Kanban
0
Manuelle Nachbearbeitung nötig
METRIKVORHERNACHHER
Meeting-Zugang für CEONur bei persönlicher TeilnahmeVirtuell in jedem Meeting präsent
Kanji-KorrektheitSpracherkennung verfälscht NamenVerifiziert gegen 73 Mitarbeiter-Directory
Action ItemsVerstreut in Slack, Mails, NotizenKanban mit Aufwandsstufen 1–5
WissensarchivierungInhalte gehen verlorenDual RAG: Firma-weit + per Meeting
RückfragenTranskript manuell durchsuchenQ&A mit Zeitstempel & Audio-Sprung
Das Dashboard präsentiert alle Meetings in einer japanischen Kalenderansicht mit farbcodierten Meeting-Typen. Die acht automatischen Klassifikationen sorgen für Struktur: 営業 (Vertrieb), 戦略 (Strategie), 製品 (Produkt), 財務 (Finanzen), 人事 (HR), 技術 (Technik), マーケティング (Marketing), その他 (Sonstige).
Entscheidend ist die teilnehmerbasierte Zugriffskontrolle: Jeder Mitarbeitende sieht ausschließlich Meetings, an denen er tatsächlich teilgenommen hat. Die Sichtbarkeit wird automatisch über Microsoft Graph Attendance Records und Sprecher-Erkennung im Transkript gesteuert. Auch stille Teilnehmer (マイク無音), Personen, die mit ausgeschaltetem Mikrofon dabei waren, werden als anwesend erkannt.
Für den CEO und Abteilungsleiter gibt es Whitelisting: Sie können für strategisch relevante Meetings freigeschaltet werden, ohne dort teilgenommen zu haben. Die Self-Registration mit Microsoft Graph OTP-Verifizierung stellt sicher, dass nur autorisierte Mitarbeitende mit Unternehmens-E-Mail Zugang erhalten, in Japan wie in Thailand, ohne manuellen Admin-Aufwand. Vor jedem anstehenden Termin generiert das System zudem automatisch ein Meeting-Briefing mit Kontext aus früheren Meetings, im Hintergrund vorberechnet, damit die Dashboard-Karte ohne Wartezeit lädt. PM2-Cluster mit Redis-backed Rate-Limiting hält das System auch bei Sync-Spitzen stabil.
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Ich kann jetzt in jedem Meeting dabei sein, ohne physisch teilzunehmen. Ich stelle eine Frage, bekomme die Antwort mit Zeitstempel und kann direkt in die Audio-Aufnahme springen. Das hat die Art, wie ich unser Unternehmen führe, fundamental verändert.CEO, JAPANISCHES PRODUKTIONSUNTERNEHMEN
TECH STACK
Whisper (self-hosted)
Japanische Meeting-Transkription, lokal
Claude Sonnet 4.6
Synthese & Kanji-Verifizierung
Claude Haiku 4.5
Action-Items & RAG-Antworten
GPT-4o mini
Query-Planner, Übersetzung & Fallback
Microsoft Graph
Kalender, Attendance & OTP-Auth
Supabase + pgvector
Dualer RAG-Index & Volltextsuche
Cohere Rerank
Präzisere RAG-Treffer
PM2 Cluster
Multi-Worker Backend
Redis
Caching & Rate Limiting
SQLite (WAL)
Meeting-Metadaten & Kanban-State
Node.js + Express
Backend & SSE-Streaming
AUSBLICK
Die Plattform wächst weiter: SharePoint- und Drive-Dokumente fließen als nächste Quelle in den unternehmensweiten RAG ein, sodass Meetings, E-Mails und Dokumente in einem einzigen Firmengedächtnis durchsuchbar werden. Geplant ist zudem die Cross-Meeting-Analyse, die Themen über mehrere Termine hinweg verfolgt, etwa die Eskalationskurve einer Lieferanten-Diskussion über vier Wochen, sowie ein Kosten-Analytics-Layer, der den LLM-Verbrauch pro Anfrage transparent macht. Langfristig wird der Dual-RAG zum zentralen Gedächtnis der gesamten Unternehmensgruppe: jedes Meeting, jede Entscheidung, jeder korrekt geschriebene Name, jederzeit abrufbar, in drei Sprachen.
NÄCHSTER SCHRITT
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KONTAKTIEREN SIE UNS KI-AGENTUR MÜNCHENALLE CASE STUDIESHäufig gestellte Fragen — KI-Meeting-Dashboard Case Study
Wie funktioniert die Kanji-Verifizierung?+
Ein dedizierter KI-Agent prüft jedes bereinigte Transkript gegen ein Employee Directory mit 73 Mitarbeitenden. Japanische Namen, die von der Spracherkennung systematisch falsch transkribiert werden, werden deterministisch korrigiert — z.B. „西畑拓也“ zu „西端卓也“. So ist sichergestellt, dass jedes Transkript korrekte Kanji-Namen enthält.
Wer sieht welche Meetings im Dashboard?+
Jeder Mitarbeitende sieht im Kalender-Dashboard ausschließlich Meetings, an denen er tatsächlich teilgenommen hat. Die Sichtbarkeit wird automatisch über Microsoft Graph Attendance Records und Sprecher-Erkennung gesteuert. Per Whitelisting können CEO oder Abteilungsleiter für weitere Meetings freigeschaltet werden.
Wie werden Meeting-Daten im RAG genutzt?+
Jedes Kanji-verifizierte Meeting wird in einen unternehmensweiten RAG-Agenten auf Supabase eingespeist — als zentrales Firmenwissen. Parallel erhält jedes Meeting einen eigenen dedizierten RAG per Meeting-ID. So sind sowohl Cross-Meeting-Suchen als auch gezielte Per-Meeting-Abfragen mit Zeitstempeln und Audio-Links möglich. Auch Outlook-E-Mails fließen nach einem zweistufigen Relevanzfilter ins Firmengedächtnis ein.
Kann Kuroko Labs ein ähnliches Meeting-Dashboard für mein Unternehmen bauen?+
Ja — die Architektur aus KI-Analyse-Pipeline, Kanji-Verifizierung und teilnehmerbasierter Zugriffskontrolle ist branchenunabhängig einsetzbar. Ob für Führungskräfte, die nicht an allen Meetings teilnehmen können, oder für Teams mit internationalen Standorten: Kuroko Labs baut eine maßgeschneiderte Lösung. Erstgespräch und Potenzialanalyse sind kostenfrei.
Wie sicher ist der Zugang zum Meeting-Dashboard?+
Self-Registration mit Microsoft Graph OTP-Verifizierung stellt sicher, dass nur autorisierte Mitarbeitende mit Unternehmens-E-Mail Zugang erhalten. Transkripte werden aktiv über Microsoft Graph abgeholt statt über einen öffentlichen Webhook entgegengenommen, es gibt keinen eingehenden Endpunkt; teilnehmerbasierte Sichtbarkeit, PM2 Cluster Mode und Redis-backed Rate Limiting gewährleisten Sicherheit und Stabilität.
Eingesetzte Technik
Die Verarbeitung nutzt Whisper im eigenen Betrieb, Microsoft Graph für die Anbindung an Microsoft 365 und Supabase. Die Spracherkennung läuft lokal, die Aufnahmen verlassen das Haus nicht.
Die Verweise führen auf die Dokumentation der jeweiligen Bestandteile.