1. イントロダクション —— 「議事録AI」が「理解AI」に変わる瞬間

オンライン商談が当たり前になった今、営業現場では「議事録AI」という言葉を耳にする機会が増えました。
Google MeetやZoomなどでは、自動要約やリアルタイム文字起こしが標準機能として搭載され、会話内容を瞬時に記録できるようになっています。

しかし、要約は「理解」ではありません。

多くの議事録AIは、まだ「何が話されたか」をまとめる段階にとどまっています。
本当に営業活動を支えるためには、「なぜそう話したのか」「相手が何を考えているのか」といった意図や感情の構造まで把握する必要があります。
つまり、AIが「記録」から一歩進んで「理解」に踏み込むことで、初めて商談メモは再利用できる知識へと進化するのです。

ここで注目すべきが、Googleの生成AI「Gemini」です。
Geminiは、Meetの文字起こしデータをそのまま読み取り、要約だけでなく「決定事項」「宿題」「顧客の反応」といった形で会話の構造を自動的に整理できます。
従来のように人がメモを整形したり、抜け漏れを探したりする作業は、もはや不要になりつつあります。

議事録の主役が「人」から「AI」に変わるということは、メモを「残す」作業から、「考えを整理する」作業へと発想が変わるということ。

AIが理解した内容を、次の提案・次の資料づくり・次のアクションにつなげる。
そんな「会話から知識へ」の転換が、すでにGoogle Workspace環境の中で実現し始めています。

本稿では、Geminiを中心に「議事録を理解させる」ための整形プロセスを具体的に紹介します。
Meetでの録音データから始まり、Geminiによる要約・構造化、NotebookLMによる文脈保持、そしてChatGPTやClaudeを使った共有文書化まで。
AIが「聞きながら整理する」時代の到来を、あなたの現場でどのように活かせるかを見ていきましょう。

2. Geminiによる商談メモ整形の基本プロセス —— 「会議が終わるころには、議事録と次の一手が届いている」

Google Meetの会議が終わると、参加者のドライブにはGeminiが自動生成した議事録ドキュメントが届きます。
タイトルはGoogleカレンダーの名称に紐づく形で「販売戦略会議 – 2025_10_22 10_59 JST – Geminiによるメモ」といった形式で、中身は3つの固定ブロックで構成されていることが多いようです。

現時点ではこの構成が固定であり、ユーザーが変更することはできません。
Geminiが行っているのは、いわば「議事録テンプレートの自動整形」です。
つまり「AIが理解している」ことは確かでもその理解を自由に操るUIはまだ提供されていないというのが現在の実態です。

🧩 Step 1：Geminiが裏で聞いている状態を理解する

Google MeetのGeminiは、参加者に直接話しかけるアシスタントではなく、バックグラウンドで音声・文字情報を解析する非対話型AIとして動作しています。
会議中に「要約して」などの指示を出すUIは存在せず、すべての処理は会議終了後に自動で行われます。

💡 つまり今の段階では、Geminiは「聞きながら理解」しているが、「返す」のは会議が終わったあと。
これは理解AIの前段階として極めて重要な進化です。

🧩 Step 2：会議後に生成される「3ブロック構成」のメモ

会議終了後、Geminiは自動的にGoogleドキュメントを生成します。
このメモには、会話内容が要約され、さらに「推奨される次のステップ」まで整理されています。

📘 出力例

まとめ：
今回の販売戦略会議では、新規顧客向け提案資料の改訂方針が決定された。
...
詳細：
[00:02:15] 渡辺：既存資料の見直しが必要。
[00:03:05] 加藤：ターゲット層の再設定を提案。
...
推奨される次のステップ：
- 提案資料の新バージョンを10月末までに提出
- 広告部門とのすり合わせミーティングを設定

この段階でGeminiが行っているのは、会議のトピックを自動的にグループ化し、行動に変換可能な形で整えること。
商談メモを手動でまとめる必要はなくなりつつあります。

またメモの「推奨される次のステップ」からはタスク振り分けが可能であり、Workspace環境内の「ToDoリスト」に紐づけることも可能になっています。
※2025年10月時点ではGmailUI上のサイドバーGeminiから直接ToDoに追加することは難しいようです。
これはサイドバーのGeminiは今開いているドキュメントに対しての校正サポートに特化しているためで、Gemini本体のUIからはWorkspace内を横断的に検索できるため操作可能となっています。

🧩 Step 3：フォーマットのカスタマイズは不可。ただし再整形は可能

Geminiが生成するこの「メモ」は固定構造であり、現状は「決定事項だけ」「懸念点だけ」といった抽出を事前設定することはできません。

ただし、後処理での再整形は可能です。
例えば、会議後にGemini Web版やChatGPTに以下のように指示することで、CRM登録やレポート転記に適した構造へ変換できます。

以下のGeminiメモを基に、会議内容を次の構造で整理してください。

1. 決定事項（Decision）
　- 明確に合意された項目
　- 実施期限や責任者が言及されている内容

2. 検討・宿題事項（Pending / Homework）
　- 検討継続中・再確認が必要な論点
　- 次回会議で取り上げるべきテーマ

3. 顧客反応・感情（Customer Reactions）
　- 肯定／否定／懸念など、顧客発言や温度感に関する情報
　- 発言トーンをもとに分類（Positive / Neutral / Concern）

4. 次のステップ（Next Steps）
　- 行動に移すべき具体的アクション
　- 宿題・決定事項と連動するものを優先

出力形式は以下のJSONテンプレートで整形してください。

{
  "decision": [],
  "pending": [],
  "customer_reactions": {
    "positive": [],
    "neutral": [],
    "concerns": []
  },
  "next_steps": []
}

それぞれの要素に、Geminiメモ中の対応箇所（文頭3〜5語程度）をコメントとして添えてください。

ロジカルシンキング＋要約フレームを活用した上記のようなプロンプトを活用し、Geminiが出力した要約を「素材」として扱い、後段のAI（ChatGPT／Claude）がそれを使える形に整える。
これが現時点の最適アプローチと言えるかもしれません。

🧩 Step 4：Ask Geminiによるリアルタイム理解が今後の転換点に

Googleは2025年9月に「Ask Gemini in Google Meet」を発表しました。
これは会議中の右サイドパネルからGeminiに直接質問できる機能で、「これまでの議論をまとめて」「今の決定事項は？」といった指示に即座に応答します。
現時点では英語中心の段階リリースですが、リアルタイムでAIが会議内容を要約・整理できる時代が始まりつつあります。

🧩 補足：Gemini議事録機能の利用条件と料金体系

Google Meetの「Geminiでメモをとる」機能は、現在ではGoogle Workspaceの各プランに標準統合されていますが、プランのグレードによって利用できるAI機能の範囲が異なります。

※ 公式情報（2025年10月時点）に基づく編集部調査：Google Workspace 料金プラン一覧（日本）

💡 運用の実感値

• Business Standard以上であれば、GeminiがMeet内に常駐し、会議終了後に「まとめ／詳細／推奨される次のステップ」構成のメモを自動生成。
• 営業現場での検証では、30分会議の議事録作成時間が平均25分→5分未満に短縮。メンバー単位で月1時間以上の削減効果があり、ROI観点でも十分な投資対効果が得られます。

🧩 実測レビュー：Gemini議事録の精度を検証する

実際にGoogle Meetで生成されたGeminiメモを確認すると、その精度は「会議の目的」によって印象が大きく変わります。
以下は、実際の社内ミーティングログ（販売戦略会議）をもとにした定量的レビューです。

💡 所感
Geminiの「理解」はまだ文脈よりも構造寄りです。
つまり「何が決まったか」は正確でも、「なぜ決まったか」までは追いきれません。
そのため、先述した再整形プロンプト（Decision／Pending／Reactions／Next Steps分類）で再度問い直すことで、意図と感情を補う二段構成にするのが現実的な運用です。

🧭 今後の流れ（想定）

• 会議中：Ask Geminiがリアルタイム要約・決定事項の確認を担当
• 会議後：Take notes for me が正式議事録を自動生成
• その後：ChatGPT／Claudeが再整形、NotebookLMが文脈連携

つまり、近い将来には「AIが会議中に理解し、会議後に文書を完成させる」統合設計が実現します。
今はその狭間の過渡期にあるのです。

🧭 まとめ —— 議事録の自動化は理解の前哨戦

Geminiはまだ「議事録を取るAI」にすぎないかもしれません。
しかし、そこにはすでに理解の萌芽が見えています。
会話の中で意図を捉え、行動に変換し、次の提案の設計図にまで落とし込む。
その第一歩が、この「自動メモ整形」です。

AIが聞き、人が考える。
いま営業現場で起きているのは、その役割交代の静かな始まりです。

3. Gemini＋NotebookLMで文脈を保持する —— メモが「使える知識」に変わる瞬間

会議が終わり、Geminiが自動生成した「まとめ／詳細／推奨される次のステップ」メモがドライブに保存されます。
ここから次に行うべきは、「そのメモをどう再利用するか」です。
単なる記録で終わらせず、次の提案や共有のための思考の素材として使う。
その役割を担うのが、Googleのもう1つのAIツールNotebookLMです。

🧩 Step 1：NotebookLMに商談メモを読み込む

NotebookLMは、Geminiと同じくGoogle Workspace環境で動作しますが、性格はまったく異なります。
Geminiが「生成・整形」に強いAIだとすれば、NotebookLMは与えられた情報をベースに「読んで理解する」AIです。

Geminiが出力したメモをドライブからNotebookLMにインポートすると、NotebookLMはドキュメント全体を分析し、文脈を維持したまま対話できるようになります。

💡 例：NotebookLMへの読み込み構成（実務例）

/Sales_AILog/
├─ 03_Summary_Gemini/
│   └─ 2025_10_22_販売戦略会議_summary.json
├─ 04_Actions/
│   └─ tasks_list.csv
└─ 05_Share_To_Team/
    └─ formatted_minutes.md

NotebookLMでは、複数ファイルを一度に読み込めるため、「商談メモ」と「提案資料」を同一文脈として扱うことが可能になります。

🧩 Step 2：「読む」から「聞く」へ —— NotebookLMの活用スタイル

NotebookLMの本質は「AIに読み込ませた文書に質問できる」ことにあります。
これは、議事録や資料を「AIに説明してもらう」感覚に近い体験です。

📘 実際の質問例

この議事録の中で、顧客が懸念していたポイントを3つ挙げてください。

提案資料内で「ROI」に触れている箇所と、議事録の中でROIが話題に上がった部分をまとめてください。

NotebookLMは、単なる検索ではなく、両者の文脈関係を理解した上で回答します。
これにより、「議事録を読んで要約する」作業が、「AIに再質問して再構成する」作業へと変わります。

🧩 Step 3：「商談履歴」と「資料」を結びつける

営業の提案は、会議単体では終わりません。
NotebookLMを使えば、1件の商談メモに過去の提案資料や補足リサーチを紐づけることができます。

💬 プロンプト例

この議事録（2025/10/22）と「提案書_v2」をもとに、顧客の要望に対して次回説明すべきポイントを3つまとめてください。

NotebookLMは議事録内の発言と資料内の内容を突き合わせ、「どの要望にどの資料ページが対応しているか」を示してくれます。

こうして、メモが単なる記録から行動に転用できる知識に変わります。
再提案時にはこのNotebookを再読み込みするだけで、過去の議論・懸念・対応策をワンストップで把握できるようになります。

🧩 Step 4：AI間連携で「次の提案準備」までつなげる

NotebookLMが文脈を整理した後は、その情報をChatGPTやClaudeに再投入して整形すれば、次の提案資料や報告書のたたき台が即座に生成できます。

📘 例：ChatGPTでの再整形プロンプト

あなたは営業チームのAIアシスタントです。
以下のNotebookLM出力（会議議事録＋提案資料の要約）をもとに、営業報告書を次の構成で整理してください。
目的は「上司や関係部署が一読で現状と次のアクションを把握できる」ことです。

---

## 1. 要約（Summary）
- 会議全体の概要と顧客の主要トピックを200文字前後でまとめる
- 会議の目的・結論・印象的な発言を簡潔に要約

## 2. 課題（Issues）
- 顧客側・自社側それぞれの課題を明示
- NotebookLM出力内の「懸念」「問題」「再検討」に該当する文を抽出し、要素ごとに箇条書きで整理
- フレームワーク：「5Why」または「3C（Customer／Company／Competitor）」を補助的に適用してもよい

## 3. 提案方針（Proposal Direction）
- 会議で合意・示唆された方向性を整理
- 各方針に「目的」「根拠」「期待効果」を1行ずつ添える
- 構造化形式：
  - タイトル（方針名）
  - Goal：
  - Reason：
  - Expected Effect：

## 4. 次のアクション（Next Actions）
- 実行タスクをSMART原則（Specific／Measurable／Achievable／Relevant／Time-bound）に基づいて整理
- 各項目に担当者と期限を含める
- 出力形式（JSON推奨）：
{
  "action_items": [
    {
      "task": "",
      "owner": "",
      "deadline": "",
      "related_issue": "",
      "expected_outcome": ""
    }
  ]
}

---

最終出力はMarkdown形式で提示し、文末に「全体の示唆（Insight）」を1行でまとめてください。
Insightは今回の議論から読み取れる営業戦略上の教訓または行動指針です。

これにより、

• Gemini：音声理解と整形
• NotebookLM：文脈保持と検索・要約
• ChatGPT／Claude：共有・報告ドキュメント化

という役割分担の三層構造が成立します。

🧭 まとめ —— メモが知識の入口になる

Geminiによる自動整形で、議事録はすでに「読むもの」から「使うもの」へと変化しています。
NotebookLMを組み合わせることで、さらに一歩進んで質問できる知識になります。

次回の会議や提案づくりの際、「前回の顧客発言から次に説明すべきことを出して」とAIに聞けば、すぐに議論の続きから再開できる。

AIが記録を理解し、人がそこに考えを積み上げる。
その循環が回りはじめた時、営業活動は本当の意味でナレッジベース化していくのです。

4. ChatGPT／Claudeによる文章整形と共有設計 —— AIがまとめ、人が伝える。議事録は共有される思考になる。

GeminiとNotebookLMによって、会話はすでに構造化され、再利用できる知識へと変わりました。
しかし、そのままではまだAI同士の会話の域を出ません。
ここから必要になるのは、人間の言葉として読みやすく、組織内で共有しやすい形へと整える工程です。
その最終段を担うのがChatGPTとClaudeです。

🧩 Step 1：ChatGPTで「構造を壊さずに整える」

ChatGPTの強みは、構造を保ったまま可読化（リライト）とフォーマット統一を行えることにあります。
NotebookLMで抽出されたテキストはロジック的に整理されていますが、読み手にとっては「報告書」としてのリズムがまだ不足していることが多いためです。

ChatGPTでは次のようなプロンプトを用いると、構造を維持したまま自然なレポート文に変換できます。

📘 整形プロンプト例（構造保持リライト）

以下の営業報告書構造を維持したまま、文章を自然で読みやすい日本語に整形してください。

文体は「社内共有レポート」想定で、箇条書きの前後に1〜2行の文脈説明を追加してください。

数字・期間・担当者などのファクトは書き換えず、接続詞と文尾を整えることに注力してください。

このプロンプトは 構造保持指示＋文体整形指示 の両立型であり、営業報告や議事録を「読みやすくするが中身を変えない」という社内共有要件に最適です。

🧩 Step 2：Claudeでトーンと伝わり方を最終調整

ChatGPTが文の骨格を整えたら、次はClaudeの出番です。
Claudeは自然言語処理のなかでもトーン・感情・ニュアンス調整に長けており、いわば「読み手が心地よく受け取れる温度に仕上げる」役割を担います。

📘 トーン調整プロンプト例

以下の文章を、社内報告として信頼感と前向きさが伝わるトーンに整えてください。

文の硬さを和らげつつ、主語と目的語を明確化し、曖昧な表現を具体的に言い換えてください。

語尾は「〜です／〜します」調で統一し、箇条書きには簡潔な見出しを追加してください。

💡 補足

ChatGPTが「構造と文法」を、Claudeが「温度と読みやすさ」を担う。
この二段整形により、議事録は共有ドキュメントとしての完成度に到達します。

🧩 Step 3：共有設計 —— Docs／Chat／メールへ展開する

整形が完了したドキュメントは、Google Workspace内での共有運用を想定します。
以下のようなフローで社内共有を自動化すると、再現性が高くなります。

📘 共有テンプレート例（Chat向け）

🧾 *会議要約（10/22 販売戦略会議）*

- 新規提案資料の改訂方針を決定
- 広告部門とのすり合わせミーティングを10月末に設定
- ROI改善案の再検討を継続

📅 *Next Action*

- 提案書v2作成：渡辺（〜10/30）
- 次回顧客ヒアリング：加藤（〜11/05）

このように、AIが整形した文をDocs／Chat／Gmailで流すだけで、チーム全体の理解が揃い、記録から行動へ自然に移行できます。

🧩 Step 4：構造テンプレートとして保存する

一度ChatGPT＋Claudeで完成させた報告書は、「AI議事録テンプレート」としてDocsやNotionに保存しておくと良いでしょう。
次回以降の商談メモ整形では、Gemini→NotebookLM→ChatGPTのパイプラインにこのテンプレートを読み込ませるだけで、同一構成・同一トーンでのレポートが自動生成されます。

💡 テンプレートには次のメタ情報を含めておくと運用が安定します。

• 作成日・担当AI・整形手順
• 参照プロンプト（構造／トーン）
• 出力バージョン（v1.0など）

これにより「AIが作る議事録」の品質が属人化せず、再現性と一貫性を保てます。

🧭 まとめ —— AIがまとめ、人が伝える時代へ

ChatGPTとClaudeの整形フェーズは、単なる「言い回しの修正」ではありません。
ここで行われているのは、構造化された思考を人に伝わる表現へ翻訳する工程です。

Geminiが「理解」、NotebookLMが「保持」、ChatGPTとClaudeが「共有」を担う。
この四層構造が確立したとき、AI議事録は単なる記録を超え、組織の知識資産として機能し始めます。

AIが理解し、人が語る。
その瞬間、議事録は過去の記録ではなく、未来の指針に変わるのです。

5. まとめ —— 「話すたびに知識が育つ」営業チームへ

Geminiが会話を理解し、NotebookLMがその文脈を保持し、ChatGPTとClaudeが人に伝わる形へ整える。
この流れが一度確立すれば、営業現場の情報はもはや「記録」ではなく成長する知識になります。

AIが発言の裏にある意図を捉え、次の提案に繋げ、そしてチーム全体で共有される。
つまり、営業の仕事が「話す→考える→共有する」から、「話す＝考えが残る」状態へと変化していくのです。

AIが聞き、人が語る。
その連携が自然に日常化したとき、営業チームは毎日の商談を通じて学び続ける知識循環型組織へと進化します。

💬 最終チェック

以下のチェックリストを、あなたの営業環境で一度確認してみてください。

• ☐ Google Meetでの商談に、Geminiを同席させて要約・メモ機能を試したか？
• ☐ Gmail・カレンダーの行動ログから、顧客接点を時系列で把握できる状態を作ったか？
• ☐ ドライブ内の提案書・議事録をNotebookLMに読み込ませ、会話の要点と照合したか？
• ☐ ChatGPTで過去商談の内容を構造化し、次回提案の下地として再利用できるようにしたか？
• ☐ Claudeで会話メモや議事録のトーンを整え、チームで共有・改善の習慣を作ったか？

これらが揃えば、あなたの組織はすでに「話すたびに知識が育つ営業チーム」へと進化しています。

🧩 3秒まとめ