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003JAPANESE MANUFACTURING COMPANY · 2025
800+
件の日本語ミーティングを解析
AIが議事録をつくる。漢字検証とアクションアイテム・カンバン
生の文字起こし → AIエージェント → 漢字検証済みナレッジ
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AIエージェント
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 は、日本の製造企業向けに 自社ホスティングのWhisperを基盤とする全自動ミーティングダッシュボードを開発しました。ボットが Microsoft Graph を通じてすべての Teams ミーティングに自動で招待され、日本語に最適化された文字起こしを行い、その結果をセキュアな Webhook で5段階のエージェントパイプラインへ送ります。パイプラインは生の文字起こしをクリーニングし、73名の従業員名簿と照合して漢字氏名を検証し、工数見積もり付きでタスクをカンバンボードへ抽出し、内容を全社ナレッジエージェントへ書き込みます。Microsoft Graph の出席情報が、誰がどのミーティングを閲覧できるかを制御します。日本語・タイ語・英語で。こうして800件を超える会議から、検索できて正確な議事録が残ります。議事録づくりにかけていた時間は、そのまま業務効率化になります。
800+
件のミーティングを解析
2025年より全自動
5
体のAIエージェント
文字起こし、クリーニング、漢字、要約、アクションアイテム
8
種類のミーティング
自動分類・カラーコード化
73
名を名簿に登録
検証用の漢字グラウンドトゥルース
3
言語のダッシュボード
日本語 · タイ語 · 英語
01、課題
800件の日本語ミーティング、すべてに同席できない一人のCEO
お客様は、Microsoft Teams を通じて 月80件超のミーティング を実施しています。日本とタイの拠点をつなぎ、ほぼすべて日本語です。顧客との打ち合わせ、生産計画、品質チェック、サプライヤー調整。同社CEOは何が話し合われたかを把握する必要がありますが、すべてに参加することは不可能です。
自動文字起こしはテキストを生成したものの、誤りだらけでした。日本人名が体系的に誤った漢字へ変換され、音が似た文字が取り違えられ、正しい従業員名が判読不能な文字列へと崩れていました。文脈を頭に入れていない人には、文字起こしを読み解くことができませんでした。
本質的な問題はさらに深いところにありました。ミーティングのナレッジが揮発してしまう のです。アクションアイテムは Slack に、決定事項は個人のメモに紛れ、文脈は完全に消え去りました。中央リポジトリも、ミーティング単位の検索性も、信頼できる要約もなく、そして、誰がどの機密情報を閲覧できるかの管理もありませんでした。
お客様が必要としていたのは、日本語のミーティングを 全自動で解析し、漢字を検証し、タスクを抽出し、検索可能にする システムでした。正しい氏名、的確な問い合わせ、タスクボード、そして実際の出席状況から導かれるアクセス制御を備えたものです。
800+
参加できないミーティング
CEOはすべてに同席できないが、すべてを把握する必要がある
漢
誤った漢字認識
音声認識が 旭化成 と 朝日課税 のような氏名を取り違える
?
アクションアイテムの消失
誰が何をいつまでに？ Slack、Teamsチャット、メールに散在
∅
社内メモリの不在
ミーティング内容は消え去り、後から検索できない
02、ソリューション
音声トラックからタスクまで、5体のエージェント
Kuroko Labs は、各ミーティングを終了の数分後に音声トラックから検索可能なナレッジベースまで処理する 5段階のエージェントパイプライン を構築しました。タスクボード、音声ジャンプマーカー、そして漢字検証済みの氏名とともに。
ステップ1：cronジョブが5分ごとに全社カレンダーを確認し、Whisper (self-hosted)ボット を Microsoft Graph 経由ですべての予定された Teams ミーティングへ自動で招待します。日本でも、タイの2拠点でも同様です。日本語に特化したミーティング文字起こしサービスである Whisper (self-hosted) が録音し、完成した文字起こしをセキュアな Webhook で返却します。トークン認証、重複に対するリプレイ防止付きです。3段階のマッチングエンジン が各文字起こしを正しいカレンダー予定へ紐づけます。まず参加URLで、次に時間枠と主催者で、最後にタイトルの類似度で。最初のエージェントは続いて生の文字起こしをクリーニングします。フィラー語（えーと, あの, はい）を除去し、話者ごとにグループ化し、文を正規化します。
ステップ2は 漢字検証エージェント です。そして、このプロジェクトが成立する根本的な理由でもあります。クリーニング済みの文字起こしを受け取り、73件の従業員ディレクトリ に対してディープ解析を実行します。認識された各氏名はグラウンドトゥルースの漢字と照合され、決定論的に修正されます。朝日課税 ではなく 旭化成、西畑拓也 ではなく 西端卓也（リテール企画販売部）。3つのセーフガードが互いに連動します、Translatorシステムプロンプト、Action-Extractor内の統合プロンプト、そして最終段の
correctNames() パスです。ステップ3：Claude Sonnet 4.6 が、繊維業界の専門用語を踏まえた文脈付きの要約を作成します。「Thread Count」「MOQ」「AQL Level」といった用語は、日本語の要約へ正しく取り込まれます。不自然な疑似翻訳はありません。3時間を超えるミーティングには、システムは チャンク分割要約 を用います。論理的なまとまりごとに個別に要約し、その後で統合します。
03、アーキテクチャ
ミーティングが業務になる。アクションアイテム・カンバン
01AUTO-RECORDING
Teams の録画を、ローカルで文字起こし
cronジョブが Teams のクラウド録画を Microsoft Graph 経由で取得し、自社ホスティングの Whisper に渡します。タイの拠点でも同様です。Whisper (self-hosted) は日本語に最適化した文字起こしを行い、結果をセキュアな Webhook で返却します。リプレイガードが重複をブロックします。3段階のマッチングエンジンが、各文字起こしを正しいカレンダー予定に紐づけます。最初のエージェントが生の文字起こしをクリーニングします。フィラー（えーと, あの, はい）を除去し、話者ごとにグループ化し、文を正規化します。
800+
件のミーティングを記録
02KANJI-AGENT
従業員ディレクトリとの照合検証
専用のエージェントが、各日本人名を 73件の従業員ディレクトリ と照合し、体系的な誤りを決定論的に修正します。例えば、誤った 朝日課税 ではなく 旭化成、水穂銀行 ではなく みずほ銀行。3つのセーフガードが連動します。Translatorシステムプロンプト、Action-Extractor内の統合プロンプト、そして最終段の
correctNames() パスです。73
名を名簿に登録
03EFFORT KANBAN
ミーティングが業務になる。自動的に
Claude Haiku 4.5 が単一の呼び出しでミーティングごとに最大 30件のタスク を抽出します。タイトル、説明、見積もり 工数1–5（軽微 15–30分 から 大型 1週間以上 まで）、複雑度、ブロッカーリスク、期限を抽出します。割り当ては参加者リストに対するファジーマッチで行われます。手動マッピングは不要です。表示モードは3種類。フル、コンパクト、リストです。
5
段階の工数レベル
04PER-MEETING Q&A
Fred、ミーティングアシスタント
一意のミーティングID により、システムは単一の録音だけを的確に絞り込みます。「サプライヤーXについて何が決まりましたか？」という問いに、エージェントは タイムスタンプと音声ジャンプマーカー 付きで、該当箇所へ直接案内して回答します。フォローアップの質問は同じスレッド内で継続でき、レート制限、サーキットブレーカー、そして日本語のソースが薄い場合の英語ソースへのフォールバックを備えています。
100%
ミーティング単位で隔離された回答
05ACCESS CONTROL
自分のミーティングのみ、または個別に解放
各従業員はカレンダー上で 自身が参加したミーティングのみ を閲覧できます。表示範囲は Microsoft Graph の出席記録 と文字起こし内の話者認識から導かれます。サイレント参加者（マイク無音）も出席として認識されます。CEO と部門長には、経営に関わる会議について個別にホワイトリストが付与されます。
0
件の不正アクセス
06DUAL-RAG
社内メモリ + ミーティング単位インデックス
漢字検証済みの各文字起こしは Supabase 上の全社RAG へ取り込まれます。ベクトル検索に日本語全文検索を組み合わせ、Cohere リランキング で精度を高めます。Flash から Deep まで4段階の応答レベルが速度と深さのバランスを取り、Redis キャッシュが繰り返しの回答をミリ秒単位で返します。並行して、各ミーティングは独自のRAGインデックスを持ちます。さらに Outlook のメールボックス も、二段階の関連性フィルターを経て社内メモリへ取り込まれます。
2
のRAGシステムが並行稼働
ステップ4はタスクの抽出です。Action-Item-Extractor です。従来のプロンプトチェイニングではなく、Claude Haiku 4.5 によるシングルパス呼び出し を用い、タスク、説明、工数レベル、複雑度、ブロッカーリスク、期限を一度のステップで生成します。漢字に強く、決定論的で、参加者リストに対するファジーマッチによる担当者解決を備えています。
工数レベル1–5 が中核です。1 軽微（15–30分、1通のメール、1件の確認）、2 小規模（1–3時間）、3 標準（半日から1日、通常のレビュー、複数人の調整）、4 重作業（2–3日、資材調達、複数部門の調整）、5 大型（1週間以上、新規プロジェクト、大規模構築）。ミーティングごとに最大 30件のタスク が抽出されます。量より質です。
カンバンボードは4つの状態を持ちます。やること（To-Do）、進行中（In Progress）、確認待ち（Review）、完了（Done）そして表示モードは3種類です。Full（すべての詳細を含むカード）、Compact（30件以上を一覧できる凝縮カード）、List（表形式、工数と期限でソート可能）。GPT-4o-mini ベースの翻訳レイヤー がカンバンの内容を日本語・タイ語・英語の間で翻訳します。ダッシュボード全体が3言語にローカライズされています。完了したカードは自動的にアーカイブされ、後に静かに削除されます。
ライブプレビュー
カレンダーダッシュボード：会議一覧
月火水木金
● 日付をクリックすると詳細が表示されます
ライブプレビュー · アクションアイテム・カンバン
会議が業務になる。4つのレーンで
アクションアイテムエージェントは、上のカレンダーにある各ミーティングを読み取り、工数レベル・期限・担当者付きでタスクを抽出します。上半期レビューからはQ2コストシートのタスクが、インフラ点検からはクラウド監視のチケットが生まれます。こうして予定から、実行できるカードが自動でできます。適切なレーンに、適切な担当者のもとへ。
04、成果
アクセス制御付きカレンダーダッシュボード
800+
件のミーティングを全自動処理
3
拠点：日本 + タイの2拠点
5
段階の工数レベル（アクションアイテム・カンバン）
0
件の手動後処理が必要
METRIK導入前導入後
CEOのミーティング参加本人が参加したときのみすべてのミーティングに仮想的に立ち会う
漢字の正確性音声認識が氏名を改ざん73名の従業員ディレクトリと照合検証
アクションアイテムSlack、メール、メモに散在工数レベル1–5付きのカンバン
ナレッジの蓄積内容が失われるデュアルRAG：全社 + ミーティング単位
問い合わせ文字起こしを手動で検索タイムスタンプ・音声ジャンプ付きのQ&A
ダッシュボードはすべてのミーティングを 日本語のカレンダービュー に、カラーコード化されたミーティング種別とともに表示します。8種類の自動分類 が構造をもたらします。営業（営業）、戦略（戦略）、製品（製品）、財務（財務）、人事（人事）、技術（技術）、マーケティング（マーケティング）、その他（その他）。
鍵となるのは 参加者ベースのアクセス制御 です。各従業員は 自身が実際に参加したミーティングのみ を閲覧できます。表示範囲は Microsoft Graph の出席記録 と文字起こし内の話者認識によって自動的に制御されます。サイレント参加者（マイク無音）マイクをオフにして参加していた人、も出席として認識されます。
同社CEOと部門長には ホワイトリスト が用意されています。参加していなくても、経営に関わる会議へのアクセスを付与できます。Microsoft Graph による OTP 認証を用いたセルフ登録 により、会社のメールアドレスを持つ権限のある従業員のみがアクセスできます。日本でもタイでも、手動の管理作業なしで。さらに、各予定の前にシステムは過去のミーティングの文脈を踏まえた ミーティングブリーフィング を自動生成します。バックグラウンドで事前計算されるため、ダッシュボードのカードは待ち時間なく読み込まれます。Redis ベースのレート制限を備えた PM2 クラスターが、同期のピーク時でもシステムを安定させます。
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今では、物理的に参加しなくてもすべてのミーティングに立ち会えます。質問をすればタイムスタンプ付きで答えが返り、そのまま音声録音へジャンプできます。これは、私が会社を経営する在り方を根本から変えました。CEO, JAPANESE MANUFACTURING COMPANY
テックスタック
Whisper (self-hosted)
ミーティングボット & 日本語の文字起こし
Claude Sonnet 4.6
要約 & 漢字検証
Claude Haiku 4.5
アクションアイテム & RAG応答
GPT-4o mini
クエリプランナー、翻訳 & フォールバック
Microsoft Graph
カレンダー、出席 & OTP認証
Supabase + pgvector
デュアルRAGインデックス & 全文検索
Cohere Rerank
より高精度なRAGヒット
PM2 Cluster
マルチワーカーのバックエンド
Redis
キャッシュ & レート制限
SQLite (WAL)
ミーティングのメタデータ & カンバンの状態
Node.js + Express
バックエンド & SSEストリーミング
今後の展望
プラットフォームはさらに成長を続けます。次のソースとして SharePoint と Drive のドキュメントが全社RAGへ取り込まれ、ミーティング・メール・ドキュメントを単一の社内メモリで検索できるようになります。さらに、複数の予定にまたがってトピックを追跡するミーティング横断分析も計画されています。例えば、4週間にわたるサプライヤー協議のエスカレーション曲線などです。加えて、リクエストごとの LLM 消費量を可視化するコスト分析レイヤーも予定しています。長期的には、デュアルRAGはグループ全体の中央メモリとなります。あらゆるミーティング、あらゆる意思決定、正しく表記されたあらゆる氏名が、3言語で、いつでも呼び出せます。
次のステップ
同様のプロジェクトをご検討ですか？
お問い合わせ ケーススタディ一覧よくあるご質問：AI議事録ダッシュボードの事例
漢字検証はどのように機能しますか？+
専用のAIエージェントが、クリーニング済みの各文字起こしを73名の従業員ディレクトリと照合します。音声認識によって体系的に誤変換される日本人名は、決定論的に修正されます。例えば「西畑拓也」を「西端卓也」へ。これにより、すべての文字起こしに正しい漢字氏名が含まれることが保証されます。
ダッシュボードでは誰がどのミーティングを閲覧できますか？+
各従業員は、カレンダーダッシュボード上で自身が実際に参加したミーティングのみを閲覧できます。表示範囲は、Microsoft Graph の出席記録と話者認識によって自動的に制御されます。ホワイトリスト登録により、CEO や部門長は追加のミーティングへのアクセスを付与できます。
ミーティングデータはRAGでどのように活用されますか？+
漢字検証済みの各ミーティングは、Supabase 上の全社RAGエージェントへ取り込まれ、中央集約された社内ナレッジとなります。同時に、各ミーティングはミーティングIDごとに専用のRAGを持ちます。これにより、ミーティング横断の検索と、タイムスタンプおよび音声リンク付きの個別ミーティングへの的確な照会の両方が可能になります。Outlook のメールも、二段階の関連性フィルターを経て社内メモリへ取り込まれます。
Kuroko Labs は当社向けに同様のミーティングダッシュボードを構築できますか？+
はい。AI解析パイプライン、漢字検証、参加者ベースのアクセス制御から成るこの構成は、業種を問わず導入できます。すべてのミーティングに参加できない経営層の方にも、海外拠点を持つチームにも、Kuroko Labs はお客様に合わせたソリューションを構築します。初回ご相談とポテンシャル分析は無料です。
ミーティングダッシュボードへのアクセスはどの程度安全ですか？+
Microsoft Graph による OTP 認証を用いたセルフ登録により、会社のメールアドレスを持つ権限のある従業員のみがアクセスできるようになっています。Whisper (self-hosted) の Webhook 自体はトークン認証とリプレイ防止で保護され、参加者ベースの表示制御、PM2 クラスターモード、Redis ベースのレート制限がセキュリティと安定性を支えます。
使用している技術
処理には自社設備で動かす Whisper、Microsoft 365 との接続に Microsoft Graph、保存に Supabase を使っています。音声認識はローカルで動き、録音データは社外に出ません。
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