機能拡張・品質改善
5領域 支援提案書

文字起こし基盤の改修 / パーソナライズ / 法人ダッシュボード / Webアプリ / UI・UX改善
ハードウェアからクラウドまで、一気通貫で伴走します

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現行環境の課題認識
資料をもとに弊社が整理した、解決すべき3つの課題
課題 01

複数環境による過剰コスト

文字起こし基盤とアプリケーション基盤が分離しており、サーバ・運用・監視コストが重複している。統合によるコスト削減が急務。

課題 02

話者分離精度の改善余地

話者判定の安定性に改善余地があり、複数人会話の議事録品質やUXに直接影響。精度目標の設定と体系的な改善アプローチが必要。

課題 03

処理能力の拡張に限界がある

AI処理に必要なGPUサーバーが混み合っており、ユーザーが増えた際に処理能力を増やせないことがある。常時稼働させるとコストがかさむため、需要に合わせた柔軟な運用設計が必要。

本件を「常時録音 × 文字起こし × AI解析」が密結合したプロダクトと認識しています

  • 個別の画面設計ではなく、ハードウェアからクラウドまでを横断する一連の体験として設計
  • 「開封→デバイス接続→常時稼働→AI結果の受け取り」各フェーズでの離脱リスクを定義
  • 意図しない録音停止の検知・リカバリが継続利用の成否を分ける重要ポイント
  • 音声データの特性上、セキュリティ・個人情報保護・法令整合を設計初期から組み込む
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5領域の対応方針
以下は現時点での弊社の考え方・提案です。確定事項ではなく、詳細は貴社との議論のうえ決定します
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文字起こし基盤の改修

AWS基盤統合・GPU最適化・処理速度改善・話者分離精度向上
最優先
  • 現在の処理量・コスト・負荷の状況を実測したうえで、2基盤の統合プランと最適なサーバー構成を提案
  • 常時使う分は安定確保、利用が集中する時間帯は柔軟に増減できる構成を取り、コストと安定性を両立
  • 話者の取り違えが多いのか・聞き逃しが多いのかなど、誤りのパターンをまず計測。大規模な変更の前に、設定の調整で改善できる余地を先に検証
  • 処理時間・話者分離の精度・コストを可視化し、数値をもとに継続的に改善する仕組みを整える
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パーソナライズ機能

ユーザー文脈の構造化蓄積・アドバイス品質の継続改善
最優先
  • 文字起こしやAIとのやりとりから、アドバイスに役立つ情報（悩み・価値観・業務状況・人間関係）を自動で取り出し、AIが活用しやすい形で蓄積
  • 一時的な発言と、長く使い続けるべき重要な情報を分けて管理し、情報が増えすぎて使いにくくなることを防ぐ
  • 録音だけでは把握しにくい文脈（価値観・人間関係など）は、AIとの自然な会話の中で補えるような仕組みを設計
  • 「役に立ったか」「その人に合っていたか」を測れる形でアドバイス品質を評価し、継続的に改善するサイクルを構築
  • データを社外に出せない要件が生じた場合にも対応できる構成を想定
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法人向け管理ダッシュボード

KPI設定・音声データ可視化・業界別カスタマイズ
優先
  • 最初に導入する業界・企業規模を確認のうえ、表示項目や集計軸を柔軟に変えられる設計
  • 目標（KPI）の設定から、社員の音声データに基づく情報の抽出・集計・可視化まで一連の流れを設計し、管理者が改善・教育・運用管理に使える情報として整理
  • 全社・部署・社員それぞれの単位で、達成状況・目標との差分・実績の推移を確認できる画面を構築
  • 管理者と社員でそれぞれ見られる情報の範囲を分け、適切な情報管理を実現
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Webアプリケーション

確定済み閲覧機能 + PCならではの拡張機能
優先
  • 確定済み機能（同一アカウントログイン・録音一覧・詳細表示・文字起こし/要約/アドバイス表示・カレンダー日次レポート・音声再生）を確実に実装
  • Web独自の拡張機能については、開発コストと事業への直結度を踏まえた優先度付けを貴社と一緒に整理。候補については次セクションにて提案
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UI/UX改善・デザイン伴走

社内専任メンバーへのスキル移転・デザインリソース強化
伴走
  • 専任メンバーのスキル・役割を確認のうえ、伴走範囲（制作 / レビュー / 教育）を貴社の状況に合わせて設計
  • ハードウェア連携アプリの設計経験を活かし、「気づかないうちに録れていない」という事故を設計段階で防ぐ体験設計
  • Phase2以降の内製化範囲を専任メンバーのスキルに合わせて段階的に設計
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弊社の強み — 本件に直結する商用実績
類似領域での開発経験を持つメンバーが参画します
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IoT×ハードウェア連携アプリ開発

ペット向けウェアラブル端末と無線連携するスマホアプリを開発。デバイス設計から量産支援まで一貫担当。工場向け環境センサーの常時監視システムも商用稼働中。

デバイス×アプリ連携 センサーデータ収集 量産支援
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音声AI・自社完結型AI基盤の商用実装

会議の文字起こし・要約・議事録自動生成・カレンダー連携を社外にデータを出さない環境で構築・商用運用。話者分離・AIを使った情報検索・エージェント実装の経験あり。

音声解析 話者分離 社内完結AI 議事録自動化
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生成AI×クラウド基盤の商用開発

生成AIを活用したカーボンクレジット品質評価プラットフォームを商用構築。大量データのリアルタイム処理を含む大規模システムの開発実績あり。

生成AI活用 大規模クラウド基盤 セキュリティ診断対応
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AI定着支援・内製化伴走

商社営業事務担当者の事務作業をAIで60%削減し、人が対話・判断・提案に集中できる体制づくりを伴走支援。業務理解→AI連携設計→社内育成→内製化まで一気通貫で担当。

業務フロー設計 ワークフロー自動化 内製化支援
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Web拡張機能の提案案
PCならではの価値に絞った拡張機能の候補。優先度・コストは貴社と議論のうえ決定します
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文字起こし結果の編集・精度還流

案 A ── シンプル編集
テキストエリアでの直接編集
文字起こし結果をそのままテキストとして編集できるシンプルな実装。誤変換・参加者名・固有名詞の修正に対応。実装コストを最小化しつつ実用性を確保できます。
メリット：開発工数が少なく早期リリース可能。デメリット：音声との連動なし。
案 B ── 音声×テキスト同期編集
再生位置とテキストが連動するエディタ
音声再生位置とテキストの該当箇所がハイライト連動し、キーボード操作で再生をコントロールしながら編集できる形式。PCならではの体験で、長時間録音の見直し作業が大幅に効率化されます。
メリット：UX品質が高く差別化になる。デメリット：実装コスト大、スマホ向け設計と大きく異なる。
案 C ── 編集→精度改善への還流
編集箇所を文字起こしモデルの改善に活用
ユーザーが修正した箇所を活用し、社名・人名・社内用語の誤変換を減らす辞書に反映します。使えば使うほど精度が上がるサイクルを作れます。
案Aまたは案Bと組み合わせて実装。修正データがある程度蓄積されないと効果が出にくい点に注意。
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全録音横断検索

案 A ── キーワード全文検索
過去の全録音をキーワードで横断検索
期間・話者・キーワードで過去の録音をまたいで検索できます。スマホでは扱いにくい大量データの検索・整理がPCで可能になります。検索結果から該当箇所に直接ジャンプできる構成を想定します。
メリット：実用性が高く要望が出やすい機能。全文検索基盤の整備が前提。
案 B ── 意味検索（セマンティック検索）
キーワードが一致しなくても意味が近い発言を検索
「価格への懸念」と検索すると「コストが高い」「予算が合わない」といった発言もヒットします。AIを使って意味の近い録音を探せるため、分析・ふりかえりの用途に適しています。
メリット：精度の高い検索体験。デメリット：追加の仕組みが必要でコスト高め。
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話者名の紐付けと管理

案 A ── 手動での名前紐付け
「話者A」に名前を手動で割り当て、以降の録音に反映
一度名前を紐付けると、同じ話者が登場する録音に自動で適用されます。話者分離モデル側の精度に依存するため、誤りが出た場合はその場で修正できる一括修正UIも合わせて提供します。
メリット：シンプルで実装しやすく、話者分離の誤りを画面側からカバーできる。
案 B ── 話者モデルの個人適応（中長期）
話者の声紋データを蓄積し、分離精度を個人ごとに向上
名前紐付けと実際の音声データを組み合わせて話者ごとのモデルを改善します。利用が増えるほど特定の社員や顧客の声を正確に識別できるようになります。各社が注力している領域ですが、実現難易度は高め。
Phase1での検証は困難。話者分離精度改善の全体方針が固まってから着手を推奨。
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その他の拡張候補

案 A ── 週次・月次ふりかえりレポート
期間をまたいだ変化・傾向を自動集計
日次レポートの上位概念として、週・月単位で活動傾向・アクション達成率・頻出キーワードの変化などを自動集計し、ふりかえりに活用できる画面を提供します。
案 B ── カレンダー連携
会議予定と録音内容を自動紐付け
カレンダーに登録された予定と録音データを時間帯・参加者情報で自動紐付けし、「どの会議の録音か」を明確にします。予定タイトルで録音を整理でき、過去の会議を探しやすくなります。
案 C ── 録音データの一括操作
録音しない時間帯の設定・一括削除など
まとめて削除する、特定の時間帯は録音しない設定をするといったプライバシー面の操作をPCから行えるようにします。24時間録音デバイスでは特に需要が高い機能です。
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ロードマップ（想定）
優先領域・体制・スケジュールは貴社と合意のうえ確定します
PHASE 1

現状把握・基盤整備

現行システム調査（ソースコード・インフラ・外部API・権限棚卸し）
文字起こし基盤の処理量・コスト・GPU負荷を計測し最適構成を提案
話者分離の誤り内訳を評価セットで計測・目標値合意
パーソナライズ文脈設計（取得すべき情報・粒度・構造の定義）
計測基盤・監視・ログ設計の整備
アプリオンボーディング改善（プロトタイプ検証）
PHASE 2

機能拡張・精度改善

GPU構成最適化・基盤統合・コスト削減の本番適用
話者分離精度改善の本番反映（多言語対応含む）
パーソナライズ機能の実装（ユーザー情報の収集・蓄積→AIアドバイスへの反映→品質評価）
法人向けダッシュボード（KPI設定・集計・可視化・権限管理）
Web機能：優先度上位から順次実装
デザインシステム構築・専任メンバーへのスキル移転開始
PHASE 3

高度化・内製化移行

パーソナライズの継続改善サイクル確立（評価→文脈更新→再測定）
法人ダッシュボード業界別カスタマイズ・拡張
Web拡張：カレンダー連携・週次月次レポート・録音一括操作
AI精度・コスト改善の定期レビューサイクル確立
専任メンバーへの技術移転・内製化範囲の拡大
保守運用・障害対応・月次改善報告体制への移行
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セキュリティ・コンプライアンス対応
24時間録音プロダクト特有の論点を設計初期から組み込みます
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録音第三者の同意設計

会話相手など録音される第三者の音声取得範囲と取り扱いを設計段階で定義。アプリ側に必要な同意取得フローと記録を組み込みます。

🌐

データ越境移転対策

外部AIサービス利用時の送信先リージョンを整理し、データを国内に留める構成を優先します。学習利用のオプトアウト設定も標準適用します。

🏠

社内完結型AI構成

データを社外に送信できない要件が生じた場合、AIの処理を社内サーバー上で完結させる構成で対応します。サーバーの調達課題とデータ保護を同時に解決できる弊社の強みです。

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音声データ保存・削除設計

保存期間・削除・匿名化・マスキング方針を個人情報保護法・利用規約と整合した設計で実施します。要配慮個人情報（健康状態等）の混入対策も組み込みます。

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セキュリティ診断・操作履歴の記録

第三者機関によるセキュリティ診断対応の実績を保有。ログイン認証・通信の暗号化・操作履歴の記録を設計の初期段階から組み込みます。

🔑

デバイス・アプリ間の通信保護

デバイスとアプリの間の通信を暗号化し、なりすまし対策を設計段階で組み込みます。

ハードウェアからクラウドまで、
5領域を一気通貫で支援します

現行構成・要件・優先順位をご共有いただき、一緒に進め方を決めましょう

お問い合わせ

関川 すず（営業コンサルティング部）
050-1780-3860