LASSIC Media らしくメディア

監修・編集責任者：牛尾 昭昌（株式会社LASSIC 執行役員）

議事録づくりを委託や外部のサービスに頼もうと考えたとき、他の組織がどう使い、録音をどう扱っているかを先に知りたくなります。議会や自治体、国の機関は、会議録づくりの仕組みや委託の仕様を公開しており、頼み方を決める材料になります。

答えを先に示すと、事例は「草稿を人がどこまで直すか」「録音と個人情報をどう扱うか」「効果をどう測ったか」の3点で読みます。外注先やサービスの見積もりを取る前に、事例ごとに3点を表にし、自社の会議が社外秘を含むかに当てはめて、試す会議を決めてから頼みます。

議事録の作成に会議と同じだけの時間がかかり、決まったことの共有が遅れる

会議が終わっても議事録が届かず、決まったことを関係者に伝えるのが数日後になる。進行役にとって困るのは、記録が遅れるほど次の作業の着手も遅れることです。つくば市の共同研究の報告書は、職員がICレコーダーの録音を何度も聞き返して議事録を作っており、会議時間の何倍もの時間を要していたと書いています。

悩みごとに、先に読むとよい章を次の表にまとめました。

悩みごとに読む章

悩み	読む章
他の組織ではどこまで任せているのか知りたい	公的な事例に見る、草稿と人の直しの組み合わせ
外注の費用に見合うだけ時間が減るのか	費用対効果：書き起こしの時間と直しの時間を分けて測る
録音を社外へ持ち出してよいのか分からない	確認点：録音・個人情報・委託契約・社内規程

公開されている事例を並べると、草稿の作り方、人の直し、効果の測り方に違いがあります。次の表は、後半で詳しく読む3つの事例を同じ観点で比べたものです。

公開されている会議録づくりの事例の比較（各機関の公開資料をもとに作成）

事例	草稿の作り方	人の直し	効果の測り方
衆議院（京都大学の発表・2011年）	本会議・委員会の音声を音声認識で書き起こし、会議録の草稿を作る	速記者が専用の編集画面で直して会議録原稿にする	試行で、会議録と照らした文字の正解率を測った
つくば市（共同研究・2019年度）	クラウド型の議事録の仕組みで書き起こす	職員が書き起こしの結果を確かめて直す	会議ごとに、従来の作成時間と使った後の作成時間を比べた
原村役場（2026年）	文字起こしの結果から、生成AIが論点ごとの議事録案を作る	職員が内容・決定事項・表現を確かめて直す	議事録案を作る作業の稼働をほぼゼロに近づけることを目標にした

3つの事例に共通するのは、機械が作るのは草稿までで、仕上げは人が持っている点です。外注で減らせるのは書き起こしの手間で、直しの時間と、録音を誰に預けるかの判断は組織の側に残ります。

外注しても楽にならない原因は、直しの分担と録音の扱いを決めていないこと

文字起こしを委託しても議事録が早く届かないのは、多くの場合、納品の後で止まるからです。草稿を誰がいつまでに直すかが決まっていなければ、納品された文字は担当者の手元で止まります。録音を社外へ持ち出せない会議まで同じ流れに混ざると、今度は送る前の判断で止まります。

つくば市の共同研究でも、担当した職員から、音声認識の精度が不十分な部分の修正作業に意外に時間を要しているという声が挙がっていました。^*3 書き起こしが速くなっても、直しの段取りが無ければ全体の時間は縮みません。

次の3つに答えられるか、手元の会議に当てはめてみてください。

• 逐語で残す会議と、要旨でよい会議を分けたか
• 録音を社外に送ってよい会議の範囲が決まっているか
• 草稿を直す人と期限を決めているか

答えられない項目が残るなら、先に決めるのは委託先ではなく自社の分担です。逐語か要旨かが決まれば、見積もりの単位と納期の条件もそろえやすくなります。

後半では、公的な事例の詳しい読み方、費用対効果の測り方、比べる項目、録音と契約の確認点、要約まで任せるときのリスクを確かめられます。

事例を自社に当てはめる4つの基準

事例をそのまま自社に移すのではなく、4つの基準で自社の会議に置き換えます。会議の種類ごとに基準への答えを1行ずつ書くと、試す会議が絞れます。

事例を自社に当てはめる4つの基準

基準	目安	事例で読むところ
仕上げの形	逐語か要旨か、発言者を分けるかを会議ごとに決める	つくば市では、逐語の形と概要の形で削減の効果が違った
直しの分担	草稿を直す人・期限・確かめる人が決まっているかを見る	衆議院は速記者が直し、原村役場は職員が確かめて直す
録音と個人情報の扱い	保存の場所・期間・消去と、社外へ持ち出せる会議の範囲を見る	日本学術会議の委託は、個人情報の返却・廃棄・消去と書面での報告を求めている
効果の測り方	書き起こしと直しの時間を分けて、試行の前後で測れるかを見る	つくば市は、会議ごとに作成時間を前後で比べた

1つ目の仕上げの形は、費用と時間の両方を左右します。原村役場は、法令・条例・規程などで発言記録が必要な会議や、会議の性質上従来の形式が適切な会議は、記録の方法を個別に判断するとしています。^*2 自社でも、記録の形が決まっている会議と、要旨で足りる定例会議を分けておくと、外注の対象を選びやすくなります。

社外秘を含まない定例会議から試す場面

一人の進行役が、どの会議から外注を試すかを決める流れの一例を図にしました。

• 会議を並べる：部内の定例会議、取引先との打ち合わせ、経営会議を一覧にする
• 対象を絞る：社外秘を含まない部内の定例会議だけを外注の対象にし、録音を委託先に預けてよいかの判断を単純にする
• 対象から外す：社外秘を含む経営会議と取引先との打ち合わせは、録音の扱いを先に決めるまで対象から外す
• 直しを決める：草稿の直しは書記の担当が当日中に行い、納品の後で議事録を止めない
• 測る：試す期間の書き起こしと直しの時間を記録し、続けるかどうかの判断に使う

最初に経営会議を選ばないのは、録音の扱いを決める前に始めると、送れない会議が混ざって流れが止まるためです。定例会議で直しの分担と時間の測り方を固めてから、対象を広げます。

公的な事例に見る、草稿と人の直しの組み合わせ

衆議院や自治体の事例では、音声認識の草稿を人が直して会議録に仕上げています。外注やサービスを選ぶ前に、事例ごとに機械と人の受け持ちがどこで分かれているかを読みます。

衆議院：音声認識の草稿を速記者が直す

京都大学の2011年の発表によると、衆議院の新しい会議録作成システムは、原則すべての本会議・委員会の審議で、発言者のマイクから収録した音声を自動音声認識で書き起こし、会議録の草稿を作ります。約1年間の試行を経て本格運用になったもので、試行では会議録と照らした文字正解率が89％に達していました。^*1

同じ発表は、音声認識には一定の誤りが避けられないうえ、話し言葉を忠実に書き起こしても会議録にならないため、速記者・校閲者の役割がなくなるわけではないと説明しています。発言の書き起こしと会議録の文章を比べると、「えー」などの冗長な語の削除を中心に、約13％の単語で違いがありました。^*1

つくば市：書き起こしを職員が直し、時間を比べる

つくば市が2019年度に行った共同研究では、クラウド型の議事録の仕組みで書き起こし、職員が結果を確かめて直しました。報告書は、逐語の議事録で25％～60％程度、概要の形で約70％の削減効果を確認しています。^*3 削減を測った会議は、外部に委託せず職員が自ら書き起こしていた会議です。

原村役場：生成AIが案を作り、職員が確かめる

原村役場は2026年5月、庁内の議事録を発言者ごとの記録から論点ごとの整理へ見直しました。生成AIが論点整理の形の議事録案を作り、担当職員が会議内容、決定事項、表現の妥当性を確かめて直します。^*2 ほぼゼロに近づけるのは議事録案を作る整文・編集の作業で、内容の確認や公開してよい情報かの判断は職員が責任を持つとしています。

事例ごとの、機械と人の受け持ち

事例	機械が担う	人が担う
衆議院	音声から会議録の草稿を作る	速記者が専用の編集画面で直し、会議録原稿にする
つくば市	録音の書き起こし	職員が書き起こしの結果を確かめて直す
原村役場	文字起こしと、論点整理の議事録案	職員が内容・決定事項・表現を確かめて直し、公開してよいかを判断する

外注の見積もりを読むときは、この表の「人が担う」の列が委託先の作業に入っているかを見ます。文字起こしだけの契約なら、直しと判断は社内に残ります。人の記録者に頼む場合と自動の文字起こしで済ませる場合の違いは、文字起こし 外注で何が違う：人に頼む録音と自動で済ませる録音で整理しています。

費用対効果：書き起こしの時間と直しの時間を分けて測る

減る書き起こしの時間と、残る直しの時間を分けて、外注の費用と比べます。2つをまとめて「議事録の時間」として測ると、外注で何が減ったのかが見えません。

つくば市の報告書は、会議ごとに従来の作成時間と使った後の作成時間を並べて削減の効果を示しました。待ちの時間についても、外部委託で受け取りまでに10～14日かかっていた議事録が、4～23時間の作業でテキストを入手できたとしています。^*3 費用だけでなく、議事録が届くまでの日数も比べる項目になります。

外注の前後で測る時間

測るもの	測り方	外注で変わるか
書き起こしの時間	録音を聞いて文字にする時間を、会議ごとに記録する	委託すれば社内の時間は減る
直しの時間	草稿を直し、発言者・固有名詞・数字を確かめる時間を記録する	残る。草稿の質で増減する
待ちの日数	会議の終わりから議事録を配るまでの日数を数える	委託の納期と急ぎの条件で変わる
録音の準備	録音機の用意と、送る前に録音を選び分ける手間を記録する	新しく増える

直しの時間は、録音の質でも変わります。つくば市の検証では、話者によって文字の正解率に20ポイント以上の差が見られ、マイクとの距離や話し方の違いが影響したと考えられています。^*3 全方向の音を拾うマイク（全指向性マイク）を備えた録音機で録った音声は、書き起こしに活用できる水準ではなかったとも報告されています。

納期を縮めるほど費用が上がる契約もあります。日本学術会議が2021年度の会議録作成業務で示した料金表では、納期の原則は会議終了後5営業日以降7営業日以内で、2時間15分以内の会議を翌日に納める場合は60％増とされていました。^*6

• 試す前の1か月、書き起こしと直しの時間を分けて記録する
• 試す期間も同じ分け方で記録し、外注の費用と並べる
• 待ちの日数を、議事録を使う場面（次の会議や報告の日）と並べる

判断の材料：共同調達や効果測定の例から比べる項目

自治体の調達や共同研究で見られた項目を、自社の比較表の列に使います。公的な調達の資料は、何を条件にし、何で評価したかが公開されているため、比べる項目を考える手がかりになります。

大阪府と府内市町村の共同調達

大阪府と府内市町村で構成するGovTech大阪は、2024年に「AI音声認識・議事録作成システム導入・提供業務」の共同調達を企画提案公募で行いました。目的は、議事録作成などに要する作業時間を縮め、時間外勤務の削減を目指すことです。

公募要領は、変換精度を評価するため、当日に配る行政DX関連のニュース記事を題材に、3分程度の読み上げを提案事業者と事務局が1回ずつ行うデモンストレーション（対応は任意）を示していました。^*4 選定の結果は、評価点450点のうち価格点130点、品質点320点の配分で公表されています。^*5

自社で試すときも、自分たちの会議の録音を使って精度を見るのが確かな方法です。話し手を変えて試すと、つくば市の検証で見られた話者ごとの差も確かめられます。

千葉市議会の会議録の委託

千葉市議会は、2026年度の会議録等作成業務を希望型指名競争入札で発注しました。業務は、本会議等の音声データの逐語反訳（録音を一言ずつ文字にすること）による会議録の作成で、整文と修正を含みます。 参加の資格には、地方議会での反訳業務と会議録の印刷・製本の受託実績が求められていました。

公的な例から取り出した、比べる項目

比べる項目	公的な例で見られた形	自社の比較表での書き方
仕上げの形	逐語反訳に整文と修正を含める（千葉市議会）。ケバ取り（「えー」などを除く）か整文を指示する（日本学術会議）	逐語・整文・要旨のどれで納めるか
精度の確かめ方	当日に配る題材で読み上げのデモを求める（大阪府）	自社の録音で試し、直しの時間を測る
経験	地方議会での受託実績を求める（千葉市議会）	同じ種類の会議の記録の経験があるか
納期と割増	5～7営業日を原則とし、短い納期は割増にする（日本学術会議）	通常の納期と、急ぎのときの条件
評価の配分	価格130点・品質320点（大阪府）	金額と中身のどちらを重く見るか

日本学術会議の仕様書は、発言者がわかるように記載することも求めていました。 発言者を分けるかどうかは、作業の量にも、納める形にも関わるため、比較表の最初の行で決めておきます。

確認点：録音・個人情報・委託契約・社内規程

録音の保存と消去、再委託、学習への利用の有無を、契約と規程で確かめます。会議の録音には発言者の声と名前、取引先や社員の話題が含まれることがあり、委託先に預けた後の扱いを決めておかないと、終わった後に何が残っているか分からなくなります。

日本学術会議が会議録作成業務の調達で示した個人情報取扱特記事項は、確認点の並べ方の参考になります。^*6 主な項目は次のとおりです。

会議録の委託で確かめる点（日本学術会議の個人情報取扱特記事項をもとに作成）

項目	特記事項の中身	自社の契約で確かめること
秘密の保持	知り得た個人情報を他人に知らせたり、契約の目的以外に使ったりしない。契約の終了後も同じ	契約が終わった後も秘密保持が続くか
再委託の制限	発注者が承認した場合を除き、個人情報の取り扱い業務を再委託しない	書き起こしを別の会社や個人に回すか、回すときの承認の手順
複写・複製の禁止	発注者の指示か承諾がない限り、複写・複製しない	録音や文字の写しがどこに残るか
廃棄等	指示があったときや不要になったときに返却・廃棄・消去し、書面で報告する	録音を消す期限と、消したことの報告の方法
取扱状況の確認	少なくとも年1回以上、原則として実地検査で確かめる	扱いの状況を報告してもらえるか

クラウドのサービスや生成AIを使う場合は、入れた情報が学習に使われるかも確かめます。個人情報保護委員会は、事業者が個人データを含む指示文を生成AIのサービスに入れる場合、提供する事業者がその個人データを機械学習に利用しないことなどを十分に確認するよう注意を促しています。^*9

社内規程の側では、録音を残す期間と消す時期が決まっているかを見ます。原村役場も、録音・動画データは庁内規程などに基づいて管理し、発言そのものを確かめる必要があるときに参照するとしています。 規程が無い場合は、試す前に録音の保存と消去の決まりを作ります。

• 会議の種類ごとに、録音を社外へ持ち出せるかを一覧にする
• 契約で、録音の消去の期限と報告、再委託の条件を決める
• サービスの利用規約で、入れた情報が学習に使われるかを読む

生成AIで要約まで任せるときのリスク

要約の誤りと入力した情報の扱いに備え、国の注意喚起とガイドブックで確かめます。書き起こしの誤りは録音と照らせば見つかりますが、要約は元の発言から離れるため、誤りに気づきにくくなります。

デジタル庁の「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」は、生成AIが根拠のない、事実と異なる回答をすることがあり、これを幻覚（ハルシネーション）と呼ぶと説明しています。^*8 同じガイドブックは、利用が適さない例として、そもそも人間が行うべき仕事でAIによる代替が適さない場合を挙げています。

個人情報保護委員会も、生成AIの応答には不正確な内容が含まれることがあるとして、利用者に、提供する事業者の利用規約やプライバシーポリシーなどを十分に確かめるよう求めています。

要約まで任せるときのリスクと備え

リスク	起きること	備え
要約の誤り	決まっていないことが決定事項として書かれる。数字や担当が入れ替わる	決定事項・担当・期限は、録音か書き起こしと照らす
入力した情報の扱い	会議の中身がサービスの側に残る。学習に使われる	学習に使わない設定や契約の条件を確かめる
判断の置き換え	公開や配布してよいかの判断まで機械に任せてしまう	公開や配布の判断は人が持つ

原村役場の例でも、生成AIが作った案はそのまま確定せず、確認と最終の判断は職員が担います。 要約まで任せるかどうかは、要約の誤りを誰が見つけるかを決められるかで判断します。

まとめ：事例から直しの分担と録音の扱いを決める

公的な事例では、音声認識の草稿を人が直して会議録に仕上げており、外注で減るのは書き起こしの手間です。直しの分担と、録音・個人情報の扱いの確認は社内に残ります。事例は仕上げの形・直しの分担・録音の扱い・効果の測り方で読み、書き起こしと直しの時間を分けて測ります。今日からは、会議の種類ごとに録音を社外へ持ち出せるかを分け、試す会議と直しの担当を決めてください。

よくある質問

音声認識で会議録を作っている公的な例はありますか

衆議院の会議録の作成で音声認識が使われています。京都大学の2011年の発表によると、本会議・委員会の音声から会議録の草稿を作り、速記者が直して会議録原稿にしています。自治体では、つくば市の共同研究や原村役場の取り組みが公開されています。

外注すれば直しは要りませんか

公的な事例でも草稿を人が直しており、直しの分担は残ります。文字起こしだけの契約なら、発言者や固有名詞、数字を確かめる作業は社内で行います。直しまで頼む場合は、どこまで直すかを契約に書きます。

効果はどう測りますか

書き起こしと直しの時間を分けて、試行の前後で測ります。つくば市の共同研究も、会議ごとに従来の作成時間と使った後の作成時間を比べました。議事録が届くまでの日数もあわせて記録すると、納期の条件を比べやすくなります。

録音を外のサービスに送ってよいですか

会議の内容と社内規程、契約の保存と消去の条件を確かめてから決めます。社外秘や個人情報を含む会議は、録音の消去の期限、再委託の条件、学習に使われるかが分かるまで対象から外しておきます。

要約まで任せてもよいですか

誤りの確認と情報の扱いの条件を決めたうえで判断します。生成AIの要約には不正確な内容が含まれることがあるため、決定事項・担当・期限は録音か書き起こしと照らします。公開や配布の判断は人が持ちます。

出典

1. *1　参考：京都大学「衆議院の新会議録作成システムにおける京都大学の音声認識技術の導入」（2011年5月12日）（https://www.kyoto-u.ac.jp/ja/archive/prev/news_data/h/h1/news6/2011/110512_2）。出典：研究の背景とシステムの位置づけ、研究の技術的ポイント（約13％）、システムの評価（文字正解率89％）を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
2. *2　参考：原村役場 DX推進室「議事録案作成の職員稼働をほぼゼロへ 話者分離から論点整理へ見直します」（2026年5月20日）（https://www.vill.hara.lg.jp/docs/gijiroku-ai.html）。出典：何が変わらないか、変更内容、確認・判断は職員が行います、確認を前提に運用します、記録としての確認方法を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
3. *3　参考：つくば市・株式会社NTTデータ「AI技術を活用した議事録等の文字起こし作業自働化による自治体業務の負荷軽減及び効果」共同研究実績報告書（2020年10月第1版）（https://www.city.tsukuba.lg.jp/material/files/group/16/hokokusyo_NTTdata.pdf）。出典：共同研究の目的、議事録作成業務の削減、テキスト入手までの待ち時間の削減、文字認識正解率について、全指向性マイク利用検証、職員の感想、共同研究の総括を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
4. *4　参考：大阪市町村スマートシティ推進連絡会議（GovTech大阪）「AI音声認識・議事録作成システム導入・提供業務に係る企画提案公募要領」（2024年）（https://www.pref.osaka.lg.jp/documents/63804/koboyoryou.pdf）。出典：前文（共同調達の目的）、6 審査の方法（1）ウ（デモンストレーション）を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
5. *5　参考：大阪府「「AI音声認識・議事録作成システム導入・提供業務」に係る最優秀提案事業者の決定について」（2024年7月1日）（https://www.pref.osaka.lg.jp/o060030/chiiki_senryaku/kyodochoutatsu/000003.html）。出典：2 最優秀提案事業者（評価点・価格点・品質点）を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
6. *6　参考：日本学術会議事務局「令和3年度会議録作成業務」調達公告・仕様書・料金表・個人情報取扱特記事項（2021年2月9日）（https://www.scj.go.jp/ja/other/chotatsu/pdf/210209-2.pdf）。出典：仕様書 5 作業内容（1）、7 納期及び成果物（1）、料金表 3 納期及び特急料金（A表）、別記1 個人情報取扱特記事項 2・5・8・9・12を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
7. *7　参考：千葉市「令和8年度千葉市議会会議録等作成業務」（2026年4月6日更新）（https://www.city.chiba.jp/shigikai/gijika/nyuusatu8-kaigiroku.html）。出典：案件概要（入札契約方式・業務の内容）、委託発注表の資格要件3を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
8. *8　参考：デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」（2025年6月6日一部修正）（https://www.digital.go.jp/resources/generalitve-ai-guidebook）。出典：本文 2.1 テキスト生成AIの利活用が不適切であるケース（2）（4）を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）
9. *9　参考：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（令和5年6月2日）（https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/）。出典：別添1（1）個人情報取扱事業者における注意点 ②、（3）一般の利用者における留意点 ②③を参照（確認日2026年11月5日）（2026年11月確認）