生成AI×RAGで会議を効率化！議事録だけじゃない会議前・中でも使う方法・注意点を徹底解説

会議は頻繁に行われるのに、議事録を後で見返して活用できる企業は多くありません。会議の内容を蓄積しているだけでは非効率で、決定事項の確認や議論の経緯を探すために膨大な記録を読み返すことになり、業務のスピードを損なう原因にもなります。

こうした課題を解決する手段として有効なのが、生成AIとRAG（検索拡張生成）の活用です。自然言語で質問するだけで、過去の議事録から関連する情報を瞬時に検索・要約できる仕組みは会議のすべての工程を効率化し、意思決定の質とスピードを向上させます。

本記事では、生成AIとRAGを活用した会議の効率化手法について、会議の準備、議論の進行、そして議事録作成まで、AIがどのように業務を効率化し、あなたの時間をより創造的な仕事のために取り戻すのか徹底解説します。「会議が繰り返しになる」「議事録が活用されていない」といった課題を抱えている企業や担当者は、ぜひ最後までご覧ください。

【完全無料】LLM×RAGに強い会社が見つかる

今年度RAG相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・AIのプロが最適な会社を選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 AIのプロに紹介してもらう

会議前：RAGを活用して準備の自動化

会議の成果は、その大部分が始まる前に決まっていると言っても過言ではありません。しかし、現実には多くのビジネスパーソンが日々の業務に追われ、十分な準備ができないまま会議に臨んでいます。

会議準備での障害

• 散在する情報：資料がファイルサーバー、過去のメール、チャットツール、クラウドストレージなど社内の至る所に散らばっている。
• 膨大な時間コスト：情報を探し出し、読み解き、論点を整理し、アジェンダを作成するまでに数時間かかることも珍しくありません。
• 質の低下: 準備不足は会議冒頭での前提共有に時間を浪費させ、論点が曖昧になり、結局「何も決まらなかった」という最悪の結果を招きます。

この非効率で属人的な「準備」のプロセスを根底から覆すのが、RAGを搭載した生成AIです。それはまるで、自社の全データに精通した、超優秀なパーソナルアシスタントを雇うようなものです。

具体例解説：新製品Xの販売戦略会議の事前ブリーフィング

あなたが次に参加する「新製品Xの販売戦略会議」の準備を、AIに依頼する場面を想像してみてください。

「来週の”新製品Xの販売戦略会議”の準備を手伝って。」と生成AI（RAG搭載）にお願いすれば、以下のようなブリーフィング資料を作成してもらえるかもしれません。

【会議ブリーフィング：新製品Xの販売戦略会議】
1. 会議の目的:新製品Xの初期販売戦略における、ターゲット顧客層とマーケティングチャネルを決定します。
2. 関連する過去の決定事項（要約）:
3ヶ月前の役員会議: 製品コンセプトが承認。ターゲットは「都心在住の30代単身者」と仮設定。（議事録リンク）
1ヶ月前のマーケティング定例: 類似製品Zのローンチ時は、SNS広告のCPAが最も良好であったと報告。（報告書リンク）
3. 考慮すべき主要データ:市場調査レポート: 最新の市場調査では、競合製品Yが「手軽さ」を武器に20代女性のシェアを拡大中との結果が出ています。（レポート要約）
CRMデータ分析: 当社の既存顧客のうち、類似製品Zを購入した層は40代男性が最多であり、当初の仮説と乖離が見られます。（分析データリンク）
4. 想定される論点:
論点A: 当初仮説通り30代単身者を狙うか、実績のある40代男性、あるいは競合が手薄な層にシフトするか？
論点B: 類似製品Zで成功したSNS広告を今回も主軸にすべきか？
5. 参加者の関連発言（過去のチャット履歴より）:
営業部長A氏: 「現場感覚では、高価格帯製品は40代以上の顧客に響きやすい印象だ」
マーケティング担当Bさん: 「若年層向けにはインフルエンサーマーケティングが有効かもしれない」

上記のように、AIは単に資料をリストアップするのではありません。スタッフメール、社内チャット、過去の議事録、市場調査データなど、あらゆる社内情報を横断的に検索・解析し、会議の成功に必要な「文脈」を整理して提供します。

準備の自動化がもたらす価値

会議前の準備は、もはや面倒な作業ではありません。RAG×生成AIは、会議準備を以下のように価値ある戦略立案のプロセスへと昇華させるのです。

• 圧倒的な時間創出: これまで数時間を要していた準備作業がわずか数分で完了します。
• 議論の質の飛躍的向上: 全参加者が「同じ地図」を持って会議をスタートできるため、前提のすり合わせに時間を費やす必要がありません。
• 抜け漏れのない意思決定: AIがデータに基づいて客観的な論点を提示するため、個人の思い込みや見落としによる判断ミスを防ぎ、より精度の高い意思決定へと導きます。
• 心理的負担の軽減: 全ての参加者が自信を持って積極的に議論に参加できるようになります。

生成AIとRAGは前提知識を揃えるために有効です。「前回の会議でどんな提案が出ていたか」「プロジェクトの懸案事項は何か」といった質問を入力するだけで、過去の議事録から該当箇所を瞬時に抽出し、要約付きで提供できます。

これにより、参加者は会議情報を整理することが可能です。

また、担当者・部署ごとの発言履歴も検索できるため、誰がどのような意見を持っているかを事前に理解することもできます。これにより、会議冒頭から本質的な議論に集中でき、建設的な話し合いへとつながります。

このように、生成AIとRAGの社内情報検索システムは、会議の土台となる知識を把握する上で非常に有効です。

【完全無料】LLM×RAGに強い会社が見つかる

今年度RAG相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・AIのプロが最適な会社を選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 AIのプロに紹介してもらう

会議中：リアルタイム支援で議論を活性化

有意義な議論は、全員が同じ情報を共有し、同じ方向を向いて思考を深めていくことで生まれます。

RAGを搭載した生成AIは、会議に参加するもう一人の超優秀なファシリテーターとして機能します。議論の流れを止めずに、むしろ加速させます。

具体例解説：AIファシリテーターが実現するストレスフリーな議論空間

重要なプロジェクトの進捗会議で、議論が佳境に入った場面を想像してください。

重役から、「計画B案で進めたいが、懸念はコスト。」という意見が上がっています。特に外部委託費が前回の類似プロジェクトより膨らんでいる、という点がポイントになっているようです。

従来であれば、担当者がデータを確認するためにPCでファイルを探し始め、議論は完全に中断してしまいます。

しかし、生成AIを使えば全く話が異なります。担当者が、「類似プロジェクト”ゼータ”の外部委託費と、今回のB案の見積もりを比較して」とAIに指示すれば以下のように的確な回答がすぐ出力されるでしょう。

【コスト比較データ】
プロジェクト"ゼータ"実績: 500万円（内訳: A社 300万, B社 200万）
計画B案 見積: 650万円（内訳: A社 400万, C社 250万）

補足情報:
関連チャットによると、A社費用の増加は、直近の円安によるライセンス料高騰が原因の可能性が高いです。（チャットへのリンク）

このように、AIは単なる議事録係ではありません。会議の文脈をリアルタイムで理解し、参加者の思考を先回りしてサポートします。

リアルタイム支援が会議にもたらすメリット

生成AIとRAGは「議論の補助」的な機能を持ち、曖昧な記憶や属人的な知識への依存を減らします。結果として、感覚や印象に頼らない、事実に基づいた対話が実現し、議論の質が大きく向上します。

• 根拠データの即時提示: 売上データ、過去の議事録、顧客からのフィードバック、市場調査レポートなど議論に必要なあらゆる社内情報を会話の流れを止めずに呼び出せます。
• 専門知識の補完: 「この技術用語の意味は？」「最新の法規制について教えて」といった質問にも、AIが社内ナレッジや信頼できる外部情報から即座に回答してくれます。
• メモからの解放: 参加者はメモを取る作業から解放され、100%議論に集中できます。

即時性のある検索によって論点を明確にできるため、参加者全員が共通理解を持って議論を続けることが可能です。このように、論点を明確にしながら、より実効性の高い結論を導くための強力なサポートになり得るでしょう。

会議後：議事録作成の効率化・自動化

会議終了後に必要となる議事録作成は、担当者にとって負担の大きい作業といえます。発言内容や論点、決定事項を整理するには時間と労力を要し、内容が抜け漏れていればトラブルにつながることもあります。

これに対し、特に生成AIが効率化・自動化に貢献します。会議中に録音データや文字起こしができるツールを使用しておくことで、後で生成AIが発言内容を自動で要約し、論点や合意内容を抽出できます。

これにより、短時間で完成度の高い議事録が生成されます。

また、RAGによって過去の会議記録と照合しながら、今回の議論がどのような文脈で行われたかも併せて記述できるため、意思決定の根拠や背景まで明確に記録することが可能です。

こうした議事録作成の効率化・自動化によって、属人的な業務から脱却し、組織としてのナレッジ蓄積が可能になります。会議の記録を次に生かせるナレッジへと変えるためには、会議後の生成AIとRAGの活用が有効です。

過去の議事録を“秒”で検索

日々の業務で頻繁に実施される会議ですが、その内容を記録した議事録が十分に活用されていないケースは少なくありません。決定事項や議論の背景を確認したい場面で、膨大な過去の議事録を手作業で探すのは非効率です。

こうした課題を解決する手段として、生成AIとRAGを組み合わせた議事録の検索・要約システムがあります。それぞれ単体ではなく、連携させることで効果を発揮します。

生成AIは、自然言語での質問に対し、文脈を理解した上で回答を生成します。一方、RAGは社内のデータベースからリアルタイムで検索し、その結果を生成AIに渡すことで、信頼性の高い出力を実現します。

この2つを組み合わせることで、過去の議事録から該当箇所を瞬時に抽出し、要約付きで提示することが可能です。

これにより、以下のようなメリットが期待できます。

• 意思決定の迅速化
• 過去の議論を踏まえた質の高い対話
• 属人化の解消

特に、議事録を探す手間がなくなる点は、会議の生産性を飛躍的に高めます。生成AIとRAGは会議の効率化に留まらず、知的業務の最適化に直結するといえるでしょう。

生成AI×RAGを活用した議事録データベースの仕組み

生成AIとRAGを組み合わせた議事録データベースは、過去の会議記録の集合ではなくエンタープライズサーチで検索可能なナレッジベースとして機能します。RAGがユーザーの質問に対して関連性の高い情報を検索し、それを元に生成AIが回答文を構築するアプローチをとります。

ユーザーが自然言語で質問を入力すると、関連する記述を議事録から検索し、該当部分を要約・出力します。このプロセスにより、ユーザーは資料を1ページずつ確認する必要がなく、必要な情報を瞬時に入手可能です。

この仕組みは単なる検索機能にとどまらず、限定された資料の中でも文脈を正確に捉え、その背景まで説明できる点が特徴です。また、既存の議事録を変更せずに導入可能であるため、企業内での実装ハードルも比較的低いといえるでしょう。

【完全無料】LLM×RAGに強い会社が見つかる

今年度RAG相談急増中！紹介実績1,000件超え！

・ご相談からご紹介まで完全無料
・AIのプロが最適な会社を選定
・お客様満足度96.8%超

完全無料・最短1日でご紹介 AIのプロに紹介してもらう

会議を効率化するために生成AIとRAGを使う際の注意点

生成AIとRAGを活用すれば会議の効率は飛躍的に向上しますが、正確性や運用面においては配慮も必要です。

出典付きでの回答を必須とする

生成AIの回答の信頼性を担保するためには、出典の明示が不可欠です。出典が曖昧なまま回答を提示すると、情報の正当性を確認できず、誤解や誤用のリスクが生じます。

RAGでは、AIが参照した文書や発言箇所を提示する設定が可能です。例えば、「プロジェクトの決定事項は？」という質問に対し、過去の議事録から該当する発言や日付、参加者名を添えて回答します。

これによって情報の裏付けが可能になり、社内での意思決定がロジカルなものになります。

また、議事録を巡って誤解が生じた場合でも、原因の特定が容易になります。出典が違ったということであれば、トラブルも回避しやすくなるでしょう。

検索対象となる議事録や資料の整備・精査が必要

生成AIとRAGによる情報検索の精度は、データの質に依存します。議事録の内容が曖昧だったり、形式にばらつきがある場合、正確な回答を得ることが難しくなります。

そのため、議事録を整備・精査しておくことは安定した運用において極めて重要です。議事録をデータとして保存する上では、最低限以下の情報が必要です。

• 会議名
• 日時
• 参加者
• 議題
• 決定事項
• 発言の要点

こうした情報が整っていることで生成AIが文脈を正しく把握し、RAGが適切に情報を抽出できるようになります。また、PDFや手書きメモのまま保管されている場合は、テキストデータとして整備し、検索可能な形式に変換しておく必要があります。

さらに、重複している情報や古い情報なども精査し、ノイズを取り除くことで生成AI×RAGの精度向上につながります。会議データをナレッジとして活用するための土台作りとして情報の整備・精査は不可欠です。

関連記事：「RAGを導入するまでの8ステップ！プロジェクトの進め方や技術選定のポイント」

文脈のずれや誤解を防ぐプロンプトを設計する

議事録検索で期待する情報を正確に引き出すためには、プロンプトの設計が重要です。プロンプトが曖昧だと、文脈と異なる情報を引き出したり、意図しない要約が生成されたりする可能性があります。

例えば「前回の会議の結論は？」とだけ入力しても複数の会議が該当する可能性があり、適切な文脈を判断できません。これに対し、「2024年4月の営業戦略会議における、価格改定の結論は？」のように日時・会議名・トピックを含めたプロンプトを設計すれば、生成AIは明確な範囲で検索・要約を行いやすくなります。

その際に重要なのは、曖昧な表現を避け、必要な出力形式（箇条書き、時系列、発言者別など）をあらかじめ指定することです。これにより、再利用性の高い情報を得ることができます。

こうしたプロンプトの設計は、生成AIの誤解や回答の不一致を防ぐ上で効果的です。

また、プロンプト設計は定期的に見直し・改善を行うことで検索精度を高めることも可能です。明確で精緻なプロンプトは、情報精度の向上と信頼性の確保に直結します。

セキュリティ・アクセス権限の制御

会議後に作成される議事録には、機密情報や個人名、経営判断に関わる内容が含まれるのが一般的です。そのため、適切な管理が行われていないと、情報漏えいや不正アクセスのリスクが高まります。

前提として、RAGが参照するデータベースには閲覧権限や機密レベルに応じたアクセス制御を設ける必要があります。例えば、経営層向けの会議記録は一般社員には表示されないように制限し、生成AIによる出力結果にもその制約を反映させることが必須です。

また、クラウド環境で生成AIを運用する場合は、通信の暗号化、IP制限、ログ管理などの技術的な対策も必要です。

さらに、セキュリティポリシーと運用ルールを定めることで、アクセス管理を徹底できます。社内でセキュリティに関するルールがマニュアルとして用意されていれば、社員による情報流出も防ぐことが可能です。

生成AIxRAGで可能になる会議の効率化についてよくある質問まとめ

まとめ

会議の効率化は、時間短縮という表面的なメリットだけでなく、組織の意思決定や議論の質を高める取り組みとしても重要です。生成AIとRAGを組み合わせれば、必要な会議情報を瞬時に検索・要約し、事前準備から議論の深化、議事録作成までを一貫して支援できます。

一方で、その効果を最大限に引き出すには、セキュリティの確保や社内データの整備、目的に合わせた適切なツール選定など、専門的な知見が不可欠です。自社だけで進めることに不安を感じる、どこから手をつければ良いか分からないといった場合は一度専門家にご相談ください。