【体験レポート】AI議事録ツールを実際に半年使った結果｜メリット・デメリット全部話す

「AI議事録ツールって実際どうなの？導入する価値はある？」——そう聞かれることが増えました。ブログや広告で見かけるのは「便利！時短！最高！」という声ばかりで、正直なところがわからないという気持ち、よくわかります。

自分はIT企業のPMとして、約半年前にチームへのAI議事録ツール導入を主導しました。毎週多い週は10〜15本のオンライン会議があり、議事録作成と共有の手間に相当な時間を取られていたのがきっかけです。

今回は、実際に使い続けてわかったリアルなメリットとデメリットを、きれいごとなしに全部話します。導入を検討している方の判断材料になれば幸いです。

どんな状況で使ったか（チームと会議の概要）
導入して本当によかったこと（メリット）
使って初めてわかったデメリット・リアルな課題
半年後の現在：定着した運用スタイル
導入を検討している人へのアドバイス
まとめ｜AI議事録は「完璧」ではないが「圧倒的に楽」になる

どんな状況で使ったか（チームと会議の概要）

まず前提となる利用環境をお伝えします。

チーム規模：8〜12名。エンジニア・デザイナー・ビジネスサイドの混成チーム
会議ツール：Google MeetとZoomを併用
会議の種類：週次定例・スプリントレビュー・クライアントとの打ち合わせ・1on1・ステークホルダーへの報告など多様
導入したツール：日本語対応のAI議事録サービスを中心に使用。ツール名を特定のものに限定せず、複数を並行して試した期間もあり

導入して本当によかったこと（メリット）

メリット1：議事録作成の時間がほぼゼロになった

一番大きな変化はこれです。以前は1時間の会議のあと、議事録を整えてSlackに共有するまで20〜30分かかっていました。それがAIツール導入後は「会議終了ボタンを押したら5分後には要約と議事録が届く」状態になりました。

週に10本の会議があるとすると、単純計算で週3〜5時間分の作業が消えた計算です。この時間を使って別の仕事に集中できるようになったのは、体感としてとても大きな変化でした。

メリット2：会議中にメモを取らなくなって、ファシリテーションに集中できた

これは予想外の収穫でした。以前は「発言しながらメモを取る」という分散した状態で会議を進めていたのですが、録音・文字起こしをAIに任せると決めてからは、目の前の議論・判断・参加者の反応に100%集中できるようになりました。

結果として、会議の質そのものが上がりました。「さっきの発言に戻りますが」という議論の流れを掴む力が増し、ファシリテーターとしてのパフォーマンスが上がったと感じています。

メリット3：欠席者への共有が格段に楽になった

出張・体調不良・別ミーティングとのバッティングで会議に参加できないメンバーへの共有が、以前は非常に手間でした。「誰かがまとめたものを送る→追加質問に答える」というやり取りが発生しがちでした。

AI議事録なら会議終了直後に録音・文字起こし・要約のURLを共有するだけ。欠席者は自分のペースで確認でき、特定の発言箇所にタイムスタンプでジャンプすることもできます。「次の会議までに把握しておいて」という依頼がスムーズになりました。

メリット4：過去の会議を検索できるようになった

「3ヶ月前の会議で誰がどう言ったっけ？」「あの仕様変更はいつ・誰の判断だったか？」という確認が、以前はSlackを何百件も遡る作業でした。AI議事録ツールに全会議が蓄積されてからは、キーワード検索で一発で見つかります。

特に長期プロジェクトでは、「過去の意思決定の根拠をすぐに提示できる」ことがプロジェクト管理の品質向上に直結しました。

使って初めてわかったデメリット・リアルな課題

デメリット1：日本語の専門用語・社内用語の誤変換が思ったより多い

最大の悩みはこれでした。業界用語・プロジェクト固有の略称・人名などが頻繁に誤変換されます。「スプリントレビュー」が「スプリットビュー」になったり、チームメンバーの名前が全然違う言葉に変換されたりする。

読めば意味はわかるのですが、そのまま共有すると「なんか変だな」という印象を与えてしまう。最終的には「AIが作った叩き台を5〜10分で修正してから共有する」という運用に落ち着きました。ゼロから書くよりはるかに楽ですが、完全無人化にはなりませんでした。

対策として有効なのが「辞書登録機能」の活用です。多くのAI議事録ツールには、プロジェクト名・社内略称・よく使う専門用語をあらかじめ登録できる辞書機能があります。導入初週にまとめて登録しておくだけで誤変換はぐっと減ります。それでも100%にはならないので、目視レビューは引き続き必須——ただし、辞書なしの頃と比べると修正時間は半分以下になりました。

デメリット2：参加者への同意取得が意外と手間

AIボットを会議に参加させる際、参加者全員への事前通知と同意が必要です。社内メンバーだけの会議は問題なかったのですが、外部のクライアント・取引先が参加する会議では毎回事前に「AIで録音・文字起こしをします」と伝える必要があり、これが意外とめんどうでした。

法律的に「参加している会議を録音すること」自体は原則としてNGではありませんが、企業ごとのセキュリティポリシーに抵触するケースや、相手が感情的に不信感を持つケースがあります。ビジネスの場では事前同意の取得は絶対に欠かせないステップ——めんどうでも怠らないことが、長い目で見てクライアントとの信頼を守ることになります。

一部のクライアントから「録音は困る」という申し出があり、その会議だけAIツールをオフにする対応も発生しました。導入前に「どの会議に使うか」のガイドラインを決めておくべきでした。

デメリット3：AI要約が「重要でないことを重要そうに書く」ことがある

AIの要約は「それっぽくまとめる」のは得意ですが、「何が本当に重要か」の判断は人間ほど正確ではありません。30分の会議を3行で要約したとき、実際に最重要だった決定事項が要約に入っておらず、ほぼ雑談レベルの話題が要約に含まれていた——という経験を何度かしました。

要約は参考程度にとどめ、アクションアイテムは人間が必ず確認・追記するという運用が現実的です。

デメリット4：機密度の高い会議には使えない

人事評価・給与交渉・未公開のM&A情報が含まれる会議など、機密度が高い場面ではAI議事録ツールを使うことをやめました。音声データが外部サーバーに送信されることへの懸念と、情報漏洩リスクを考慮した判断です。

なお、ビジネス向けの有償プランを提供している主要ツールの多くは「入力データをAIの学習に使用しない」と明記しており、以前ほどデータ流出リスクは高くありません。ただし、それでも万が一のリスクや社内の情報管理規定を考慮すれば、人事・M&Aなどの超機密会議では一律オフにする運用が現実的な落としどころです。「全部使う」でも「全部使わない」でもなく、会議の機密度に応じて使い分けるという判断軸を最初に持っておくことが重要です。