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議事録の作成

Meeting minutes and summary generation

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

一般的な議事録担当者と同等以上。音声認識95-98%＋要約は既に実務投入されており、専門用語や訛りがなければ人手を上回る速度と網羅性

できること

Zoom/Teams音声から自動文字起こし→ToDo抽出・要約→Notion/Slack配信まで無人で完結。複数話者の発言帰属も概ね正確

まだできないこと

専門用語・強い訛り・雑音下では80-90%に精度低下／『誰が何を合意したか』の政治的ニュアンスの取捨選択は誤る／機密発言の要約に注意不足で情報漏洩リスク

なぜそうなのか

音声認識自体は成熟しているが、意味的な重要度判断（何を残し何を削るか）はコンテキストと組織力学の理解を要し、汎用LLMの弱点として残る

これからの予測の根拠

音声認識の精度向上は頭打ち傾向だが要約・ToDo抽出の統合体験が向上中。2028年には多言語・専門用語対応が実務水準に達すると予測

いま使える主な道具

Granola、Otter.ai、Claude Fable 5.1、Microsoft Copilot in Teams、Fireflies

根拠

• Granola: 2026 meeting minutes workflow 2026
  ボット不要のローカル録音＋要約が2026年の主流に
• Granola vs Otter.ai (2026) 2026
  クリーンな英語音声で95%以上、訛り・雑音で85-90%、専門用語で80-90%に低下

同じ分野のほかの仕事（文書作成・連絡調整）

• 報告書・レポートの作成
• 提案書・RFP回答書の作成
• 稟議書・社内承認文書の作成
• メール下書き・受信箱の仕分け
• 予定調整・スケジューリング

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。