会議が終わったあと、「結局、誰が何をやるんだっけ？」となった経験はないでしょうか。
議事録を作るだけならAIでもかなり簡単になりました。でも、本当に面倒なのはその先です。
- 誰がやるのか
- いつまでにやるのか
- 何をやるのか
- まだ決まっていない話なのか
ここまで正しく整理できれば、会議後の作業はかなり楽になります。
そこで今回は、会議の文字起こしをChatGPTに渡し、ToDo・担当者・期限まで正しく整理できるか実験しました。
特に注目したのは、「まだやると決まっていない話まで、ChatGPTがToDoにしてしまわないか」です。
今回の実験では、数字ではなく“自然すぎる勝手な判断”がポイントになりました。
今回の実験内容
今回は、営業チームの社内会議を想定した検証用の架空データを使いました。実在する企業・人物の会議ではありません。
会議の中には、明確に決まった仕事、担当者が決まっている仕事、期限が決まっている仕事に加えて、「できればやりたい」「あとで決める」といった未確定の話も混ぜています。
つまり、単純に動詞だけ拾うと間違いやすい内容です。
正解となるToDoは4件
| ToDo | 担当 | 期限 |
|---|---|---|
| A社向け提案書を修正して送付 | 田中 | 10月22日12時 |
| B社の契約条件を法務へ確認 | 佐藤 | 10月23日 |
| デモ環境を更新 | 鈴木 | 10月26日 |
| 次回定例会議の候補日を送る | 森 | 10月20日 |
実験に使った会議の文字起こし
森：A社向けの提案書ですが、値引き条件を反映する必要があります。田中さん、10月22日の12時までに修正して送ってもらえますか？
田中：はい。22日の12時までに送ります。
森：B社から来ている契約条件について、佐藤さん、法務に確認してもらえますか。23日まででお願いします。
佐藤：わかりました。金曜日までに確認して報告します。
森：鈴木さんはデモ環境の更新をお願いします。次回の打ち合わせが27日なので、その前日までにできますか？
鈴木：はい。26日までに対応します。
森：次回の定例会議については、今日中に私から候補日を送ります。
佐藤：A社から返事が来たら、よくある質問をFAQにまとめた方がいいかもしれませんね。
田中：そうですね。返事の内容次第かなと思います。
森：では、それは返事が来てから決めましょう。
森：競合サービスの料金も、時間があれば鈴木さんに少し見てもらいたいですね。
鈴木：時間があれば見ておきます。
森：急ぎではないので、今週必ずやる仕事には入れなくて大丈夫です。
森：FAQと競合調査については、次回また確認しましょう。
まずはシンプルな指示で試してみる
最初は、細かくルールを書かずに依頼しました。
実際に使ったプロンプト
以下の会議の文字起こしから、会議後に必要なToDoを整理してください。 表形式で、 ・ToDo ・担当者 ・期限 をまとめてください。 行動が必要そうな内容はToDoとして含めてください。 期限が明確でない場合は、文脈から判断できる範囲で整理してください。
一見すると普通の指示です。しかし、「行動が必要そう」と「文脈から判断」という部分が、今回の落とし穴になりました。
ChatGPTの初回出力
| ToDo | 担当者 | 期限 |
|---|---|---|
| A社向け提案書を修正して送付 | 田中 | 10月22日12時 |
| B社の契約条件を法務へ確認し報告 | 佐藤 | 10月23日 |
| デモ環境を更新 | 鈴木 | 10月26日 |
| 次回定例会議の候補日を送付 | 森 | 10月20日 |
| A社から返事が来たらFAQを作成 | 田中・佐藤 | A社からの回答後 |
| 競合サービスの料金を調査 | 鈴木 | 次回会議まで |
一見すると、かなりきれいです。担当者も期限も整理されていて、そのまま社内共有できそうに見えます。
ところが、問題があります。
6件のうち2件は、まだToDoではなかった
正解は4件です。ところがChatGPTは6件に増やしました。
追加されたのは「FAQを作成する」「競合サービスの料金を調査する」の2件です。
FAQは「あとで決める」と言っている
会議では「返事が来てから決めましょう」と明確に話しています。つまり現時点では、FAQ作成は決まっていません。
それでもChatGPTは、「A社から返事が来たらFAQを作成」というToDoに変えました。
かなり自然な文章なので、会議の内容を覚えていなければ、そのまま見逃しそうです。
「時間があれば」も正式な仕事に変わった
競合料金の調査についても、「時間があれば」という話しかしていません。さらに「今週必ずやる仕事には入れなくて大丈夫」とも話しています。
それでもChatGPTは、「競合サービスの料金を調査」と正式なToDoにし、元データにはない「次回会議まで」という期限まで追加しています。
AIはデタラメな文章を出したわけではありません。むしろ、ものすごく自然です。だからこそ注意が必要です。
初回結果を採点
| 評価項目 | 配点 | 結果 |
|---|---|---|
| 正しいToDoを拾えたか | 30 | 30 |
| 担当者は正しいか | 20 | 20 |
| 期限は正しいか | 20 | 20 |
| 未確定の話をToDoにしていないか | 15 | 0 |
| 不明な内容を勝手に補っていないか | 10 | 6 |
| 読みやすさ | 5 | 5 |
| 合計 | 100 | 81点 |
正しい4件はすべて拾えています。つまり、今回のデータでは「抜け漏れ」には強かった一方で、「やらなくていい仕事まで追加する」という別の問題が出ました。
なぜChatGPTは勝手にToDoを追加したのか
原因のひとつは、最初のプロンプトです。
こちらから「行動が必要そうな内容はToDoとして含めてください」「文脈から判断できる範囲で整理してください」と指示していました。
これではChatGPTからすると、「正式決定ではないけど、あとでやりそうだから入れておこう」という判断をしやすくなります。
つまり今回のミスは、AIだけの問題ではなく、指示の出し方にも原因があったと考えられます。
プロンプトを改善して再実験
改善版プロンプト
以下の会議の文字起こしから、会議後に実行することが正式に決まったToDoだけを整理してください。 表形式で、 ・ToDo ・担当者 ・期限 をまとめてください。 【重要ルール】 ・会議内で実行すると明確に決まったものだけToDoにする ・「できれば」「時間があれば」「〜かもしれない」などの話はToDoにしない ・「あとで決める」「次回確認する」となっている内容はToDoにしない ・担当者が決まっていない場合は勝手に決めない ・期限が書かれていない場合は勝手に推測しない ・元の会議にない予定や行動を追加しない 最後に、ToDoにはしなかったが今後確認が必要な内容があれば、「未決定事項」として別に整理してください。
ポイントは、「何をしてほしいか」だけではなく、「何をしてはいけないか」も伝えたことです。
改善後のChatGPT出力
ToDo
| ToDo | 担当者 | 期限 |
|---|---|---|
| A社向け提案書を修正して送付 | 田中 | 10月22日12時 |
| B社の契約条件を法務へ確認し報告 | 佐藤 | 10月23日 |
| デモ環境を更新 | 鈴木 | 10月26日 |
| 次回定例会議の候補日を送付 | 森 | 10月20日 |
未決定事項
- A社から回答が来たあと、FAQを作成するか検討する
- 競合サービスの料金を調査するか次回確認する
今度は正解と一致しました。
改善後は100点
| 評価項目 | 配点 | 結果 |
|---|---|---|
| 正しいToDoを拾えたか | 30 | 30 |
| 担当者は正しいか | 20 | 20 |
| 期限は正しいか | 20 | 20 |
| 未確定の話をToDoにしていないか | 15 | 15 |
| 不明な内容を勝手に補っていないか | 10 | 10 |
| 読みやすさ | 5 | 5 |
| 合計 | 100 | 100点 |
今回の実験条件では、プロンプトを改善することで81点から100点になりました。
ただし、これは今回用意した会議データでの結果です。どんな会議でも必ず100点になるという意味ではありません。
今回わかったこと
今回特に印象的だったのは、ChatGPTは「明らかな間違い」より、「それっぽい追加」をすることがあるという点です。
「A社から返事が来たらFAQを作成」は、仕事として普通にありそうです。この“ありそう”が厄介です。
元の会議を聞いていない人が見れば、「FAQも田中さんと佐藤さんが作るんだな」と受け取ってしまう可能性があります。
会議のToDo整理で人間が確認したい3つ
1. 本当に「やる」と決まったか
「やった方がいい」「検討しよう」「時間があれば」という話は、すべてToDoとは限りません。
2. 担当者をAIが勝手に決めていないか
担当者が明確でなければ、「未定」のままにした方が安全です。
3. 期限をAIが作っていないか
今回も「次回会議まで」という期限が勝手に追加されました。期限が書かれていなければ、空欄や「未定」のままにした方が安全です。
ChatGPTは会議後の仕事整理に使えそう
今回の実験では、最初のプロンプトでも正しいToDo4件と担当者・期限はすべて拾えていました。
そのため、会議の文字起こしからToDoを探す作業そのものは、相性が良さそうです。
ただし、「AIに全部判断してもらう」のではなく、「決まったことだけ抜き出して」とルールを与えることが重要でした。
使い方としては、会議を文字起こしする → ChatGPTにToDoを整理してもらう → 人間が未決定事項と期限だけ確認するくらいが現実的です。
会議そのものの文字起こし・議事録化については、56分の音声をAIで議事録化した実験でも検証しています。
AIは少し使い方を知るだけでも結果が変わる
今回、最初と改善後で使ったのは同じChatGPTです。違ったのは指示だけでした。
最初は81点、改善後は100点。
今回のように、どこまでAIに判断させるのか、AIが勝手に考えやすい場所はどこか、最後に人間が何を確認するのかを少し知っているだけでも、仕事での使いやすさは変わります。
生成AIは、とりあえず使うだけでも便利です。ただ、仕事で使うなら、「どう頼むか」と「どこを疑うか」の両方を知っておくと、さらに使いやすくなります。
同じような「自然な付け足し」は、日報5日分を週報にまとめた実験でも起きました。数字は合っていても、元データにない「来週の予定」が追加された例です。
また、日々の報告作成については営業日報をChatGPTで作成した実験も参考になります。
まとめ
今回、会議の文字起こしからToDoを整理させたところ、初回は81点でした。
正しいToDoはすべて拾えましたが、まだ決まっていない仕事を2件追加しました。
そこで、「正式に決まった仕事だけ抽出する」「期限を推測しない」「未決定事項は別にする」というルールを追加。
今回のデータでは100点になりました。
会議後のToDo整理はChatGPTと相性が良さそうですが、自然に見える“勝手な追加”には注意が必要です。
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