会議管理ＡＩシステムは、音声認識・話者識別・内容解析を高度に組み合わせ、会議運営の効率化と品質向上を支援するソリューションです。長年蓄積した音声認識技術を基盤に、参加者の発言を高い精度で識別し、内容をリアルタイムで記録・可視化します。発言量の偏りや進行状況を即座に把握できるため、授業・ゼミ・会議など、場面に応じたファシリテーションをサポートします。
　さらに、金融商品説明等のコンプライアンスが求められる場面では、「言うべきこと」「言ってはいけないこと」を説明中および終了時に自動チェックし、必要に応じて警告を提示します。会議終了時には、議決事項・決定事項・ToDo・今後のアクションを自動で整理し、わかりやすく提示。議事録も自動生成されるため、記録作成の負担を大幅に削減します。
　発言の取得から内容チェック、まとめ、議事録作成までを一気通貫で提供することで、会議の質と生産性を高めるＡＩシステムです。

(1)参加者識別･話者識別
会議中に発言した人を識別し、発言内容を記録します。タケロボが長年にわたり蓄積した音声認識技術により、高い精度で話者識別を実施します。

(2)リアルタイム表示･集計
会話内容と参加者(話者)毎の発言回数をリアルタイムで表示します。授業やゼミで、消極的な生徒への発言を促す等、進行役のサポートも可能です。

(3)会議･打合せ･説明内容のチェック
金融商品の説明等において、言ってはいけないこと、必ず伝えるべきことを説明中ならびに説明終了時にチェックし、警告を行います。

(4)会議終了時のまとめ
会議終了時には、議決事項･決定事項、ToDoリスト･今後アクション、等をまとめ、提示します。

(5)議事録作成
会議の議事録を作成します。

(1)企業の経営会議・役員会議
”会議を記録する”から”会議の意思決定を支援する”へ
経営会議での発言を参加者ごとに記録・整理し、議論の内容をリアルタイムに可視化。会議終了後には、ＡＩが
決定事項　／　未決事項　／　ToDo　／　担当者　／　今後のアクション
等を自動的に整理し、議事録を作成します。
[期待される効果]
議事録作成時間の削減　／　決定事項・ToDoの抜け漏れ防止　／　会議後の情報共有の迅速化　／　経営会議の意思決定プロセスの可視化

(2)営業会議・販売戦略会議
”誰が何を話したか"だけでなく、会議の成果を可視化
営業会議で各営業担当者の発言を識別・記録し、発言量や議論内容を分析。
例えば、
「Aさん：新規顧客について報告」
「Bさん：既存顧客の課題について報告」
「Cさん：次回訪問について提案」
といった形で、会議内容を整理できます。さらに会議終了時に、
「誰が・いつまでに・何をするのか」
をＡＩが整理。
[期待される効果]
営業会議の効率化　／　報告漏れの防止　／　ToDoの明確化　／会議後の営業活動への迅速な移行

(3)金融機関の顧客対応・商品説明
”説明すべきこと”をＡＩがチェック
金融商品等、説明内容の正確性やコンプライアンスが重要な場面で活用。説明中の会話をＡＩが確認し、
必ず説明すべき事項　／　言ってはいけない表現　／　説明が不足している事項
等をチェックし、必要に応じて警告します。会話終了後には、説明内容を整理して記録として残すことも可能です。
[期待される効果]
説明漏れの防止　／　コンプライアンス違反リスクの低減　／　担当者による説明品質のばらつき抑制　／ 　監査・確認のための記録作成負担の軽減

(4)大学・学校の授業・ゼミ
ＡＩが授業・ゼミのファシリテーターをサポート
ゼミやグループディスカッションで、学生一人ひとりの発言をAIが識別・記録。リアルタイムで発言回数を集計することで、
発言が多い学生　／　発言が少ない学生　／　まだ発言していない学生　
等を把握できます。教員はAIの情報を参考にしながら、発言の少ない学生に問いかけたり、議論を深めたりすることができます。
[期待される効果]
学生の参加度の可視化　／　発言の偏りの改善　／　教員のファシリテーション支援　／　授業・ゼミ終了後の記録作成の効率化

(5)研修・ワークショップ
参加者の発言・議論をAIで可視化
社内研修やグループワークで、参加者の発言をAIが記録・分析。研修終了後には、
どんな意見が出たのか　／　どのような議論になったのか　／　最終的に何が決まったのか
を自動的に整理します。
[期待される効果]
研修担当者の記録作業削減　／　参加者の理解・参加状況の把握　／　グループワークの活性化　／　研修結果の共有・振り返り

(6)プロジェクト会議・システム開発会議
複雑な議論を”決定事項”と”次のアクション”に変換
システム開発やプロジェクトでは、会議で大量の情報が飛び交います。ＡＩが会話を記録し、
議論 → 決定 → ToDo → 担当者 → 次回アクション
という形に整理することで、会議後の作業を明確にします。
[期待される効果]
会議内容の共有を迅速化　／「言った・言わない」の防止　／　タスク漏れの防止　／　プロジェクト管理の効率化

(7)建設・工事現場の定例会議
現場の打合せを記録し、次の行動まで自動整理
施工会社・建設会社・協力会社などが参加する定例会議で、発言内容を記録。例えば、
工程の変更　／　資材の手配　／　現場の問題点　／　安全上の注意事項　／　担当者ごとの対応事項
等をＡＩが整理します。会議終了後には、「誰が・何を・いつまでに行うか」を一覧化。
[期待される効果]
現場会議の効率化　／　指示・依頼事項の明確化　／　対応漏れの防止　／　会議記録の作成負担削減

(8)医療・病院のカンファレンス
多職種による議論を整理し、情報共有を支援
医師・看護師・薬剤師・リハビリスタッフなどが参加するカンファレンスで、議論を記録・整理。患者対応について、
現状　／　課題　／　各職種からの意見　／　決定事項　／今後の対応
等を整理し、会議後の情報共有を支援します。
[期待される効果]
多職種間の情報共有の効率化　／　会議記録作成の負担軽減　／　決定事項・対応事項の明確化　／　カンファレンスの質向上

■・・・作成中・・・（ニュースリリース）

■会議管理ＡＩシステムの企画、実証確認、等につきまして、つぎの教授、専門家の方々に協力を頂いております。
小山田 耕二
  大阪成蹊大学 データサイエンス学部 学部長 教授
  日本IBM(株)、岩手県立大学、京都大学大型計算機センター、同大国際高等教育院等を経て、2003年より京都大学学術情報メディアセンター。可視化情報学会名誉会員，日本シミュレーション学会理事，日本学術会議会員。
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佐々木 博史
  大阪成蹊大学 データサイエンス学部 准教授
  海外招聘研究員，21世紀COE研究員，神戸大学，京都大学医学部附属病院を経て，2023年より大阪成蹊大学に着任。日本バーチャルリアリティ学会，ヒューマンインタフェース学会，日本医療・病院管理学会会員。
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楠 和馬
  大阪成蹊大学 データサイエンス学部 助教
  同志社大学大学院文化情報学研究科博士課程（後期課程）修了後、2026年より大阪成蹊大学データサイエンス学部助教に着任。情報処理学会、日本データベース学会、電子情報通信学会、IEEE Computer Society、ACM（Association for Computing Machinery）各会員。
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