1. イントロダクション —— 「聞きっぱなしの録音」を使えるデータに変える

オンライン商談では、Google MeetやZoomなどが自動で議事録を生成してくれます。
しかし、電話や対面の商談といったオフラインになると、多くの営業がいまだに「録って終わり」になってしまうのが現状です。
ボイスレコーダーやスマートフォンに音声を残してはいるものの、聞き返すこともなく、フォルダの奥に眠っていく。
それはまるで、貴重な一次情報を宝のまま埋めているようなものです。

けれど、営業現場の録音データには、議事録以上の価値が眠っています。
そこには顧客のため息や、声のトーン、言葉の「間」など、テキストでは表現しきれない本音や温度が残っている。
この「非構造的な情報」をAIが理解できる形に整えることができれば、営業知識は一段階深いレベルへと進化します。

AIを活用するということは、「録音を残す」から「録音を理解させる」へと発想を切り替えることです。
重要なのは、どんな高価な録音環境を持っているかではなく、「音声をどう構造化し、知識化するか」という設計そのもの。

たとえGoogle Meetの自動要約が使えなくても、スマートフォンやGoogleドキュメントの音声入力といった身近なツールだけで、営業の会話をAIに理解させることは十分に可能です。
本記事では、その最小構成で実現できる実践ステップを順に解説していきます。

2. ステップ 1：録音 —— 最小限の環境で確実に聞き取る

AIで音声を活用する第一歩は、当然ながら「録ること」から始まります。
とはいえ、録音そのものを目的にしてしまうと、結局は聞き返さないデータが増えるだけ。
大切なのは、「AIが後で理解しやすい音声を残す」という発想です。
つまり、音質や機材よりも「扱いやすさ」と「すぐに構造化できる形」を優先しましょう。

🟦 オフライン商談（対面打ち合わせ/ノートPC）

ノートPCを開ける環境であれば、もっとも手軽で効果的なのがGoogleドキュメントの音声入力機能です。

1. Googleドキュメントを開き、「ツール→音声入力」をクリック
2. マイクをオンにして、商談をそのまま進行（Wi-Fi環境が望ましい）
3. 文字起こしがリアルタイムで進むため、メモを取る必要がほとんどない

商談後、そのままドキュメントをGeminiに投げて「要約」「アクション整理」を依頼すれば、議事録化まで一気通貫で完了します。
音声ファイルを残すよりも、即時にテキスト化される構造を優先することで、聞き返し不要のデータフローが生まれます。

🟩 オフライン商談（外出・軽装営業／スマートフォン）

外出先や軽装営業の場合は、スマートフォンだけで完結させましょう。

iPhoneの場合：標準アプリ「ボイスメモ」で録音。
→録音後、ファイルをGeminiまたはChatGPTに直接アップロードして要約可能。

Pixelの場合：Google純正アプリ「Recorder」で録音。
→録音＋自動文字起こし＋検索まで完結し、録音直後に「Geminiで開く」を選択すれば、その場で議事録化できます。

他のAndroid機種でも、録音した音声をGoogleドライブ経由でGeminiに送れば同様の処理が可能です。
「録音→アップロード→要約」の3ステップさえ定着すれば、外出先でも十分にAI議事録化が実現できます。

🟨 スマートフォン通話

オンライン会議ほど一般的ではありませんが、スマートフォンの通話録音機能も、条件付きでAI活用の入口になります。
iOSや一部Androidデバイスでは、通話内容をそのまま記録し、あとからAIに要約させることが可能です。

iOSの場合：通話中にその他ボタンをタップしてから、「通話録音」をタップ。
通話が録音されることが、オーディオ通知で両方の通話者に知らされます。
→録音後、メモアプリのファイルをGeminiまたはChatGPTに直接アップロードして要約可能。

参照：iPhoneで通話を録音して文字に起こす

一部Androidの場合：基本的な操作はiOSと変わりません。
通話を録音するには通話アシスト、次に通話の録音をタップします。
→録音後は、共有アイコンをタップし、要約を進めます。

参照：電話アプリを使用して通話を録音する

🟥 固定電話通話

固定電話は、いまだAI未踏の地といえるかもしれません。
録音機能付きのPBXやIP電話であれば、音声をWAV形式で出力し、GeminiやWhisperに読み込ませることで自動文字起こしが可能です。

しかし、アナログ回線では録音のハードルが高く、専用ツールも高額なものが多いため、「スピーカーフォン＋PC／スマホ録音」という手段が現実的な選択かもしれません。

また、通話録音自体は日本では違法ではありませんが、録音内容の第三者提供や不正利用に関しては、プライバシーや通信の秘密に抵触する可能性があります。

固定電話の場合は無理に録音はせず、通話終了後5分以内に、要点をメモしてAIに渡すことから始めてみましょう。

📘 推奨メモ構造（ChatGPTやGemini入力用）

通話メモ（2025/10/26 〇〇商事）
- 顧客課題：
- 提案内容：
- 検討中の論点：
- 次回対応：

たとえ音声がなくても、このように構造化したメモを残しておけば、AIはそれを議事録の疑似構造として理解し、再現性ある知識に変えてくれます。

💡 ポイントまとめ

• 録音環境が整っていなくても、「構造的に残す」習慣があればAI理解フローに乗せられる。
• AI活用の本質は、「録音の有無」ではなく、「構造化の習慣」にある。

録音は「証拠」ではなく「理解の素材」。
AIと共有できる音声データを持つことが、これからの営業ナレッジ構築の第一歩です。

3. ステップ 2：文字起こし —— Geminiで音声を理解させる

録音データをAIに理解させるには、まず「AIが読める形に変える」必要があります。
とはいえ、単に文字起こしをするだけでは不十分です。
AIにとって重要なのは、文字の並びではなく、意味と構造の関係性です。
つまり、「誤字が少ない」よりも、「論点が整理されている」方が、AIは圧倒的に理解しやすい。

ここでは、音声データをAIが考えられる素材に変えるための手順と、Geminiを使った分析フレームを紹介します。

🧠 Geminiで音声を扱う3つのルート

Geminiで音声ファイルを取り扱う場合は、利用環境によって方法が異なります。
ChatGPTのようにドラッグ＆ドロップで音声を直接送るケースもあれば、Googleのシステム経由で処理するケースもあります。
代表的なルートは次の3つです。

1. Googleドライブ経由（PC作業向け）

• 録音データをGoogleドライブにアップロードし、Gemini（特にWorkspace連携版）を開きます。
• チャット欄で「@ドライブ」と入力して音声ファイルを指定し、「以下の音声を分析・要約してください」と指示します。
• ドライブ連携により、アクセス権限の管理も自動で行われます。

1. Pixel Recorder経由（最速ルート）

• 一部のPixelスマートフォンでは「レコーダー」アプリを使うと、録音と同時に自動文字起こしが行われます。
• 録音後に「Geminiで開く」または「概要（Summarize）」を選択すれば、そのまま要約・分析に進めます。
• 録音→理解→要約の流れがスマホ1台で完結する最短経路です。

1. 文字起こしデータをコピペ（他ツール併用）

• WhisperやNottaなどで先に文字起こしを行い、そのテキスト全体をGeminiに貼り付けて分析させる方法です。
• 文字化さえできていれば、Geminiはどのツール由来のデータでも問題なく理解します。

🧩 商談分析に使える「強化版プロンプト」 —— AIを書記ではなく商談アナリストとして動かす

通常、「要約して」や「分類して」という指示でも一定の整理はできます。
しかし、商談データを本当の意味で資産化するには、AIに思考のフレームワークを与え、戦略的に分析させることが不可欠です。

以下は、営業現場でよく使われるBANTCH分析を組み込んだプロンプト例です。
（GeminiでもChatGPTでも再現可能）

📘 商談分析プロンプト例（BANTCHフレームワーク）

# 役割:
あなたはトップセールスパーソン向けの優秀な商談アナリストです。

# 目的:
以下の商談文字起こしを分析し、セールスプロセスの改善と次のアクション特定に役立つインサイトを抽出してください。

# 分析フレームワークと出力形式:
以下の項目に基づき、商談内容を詳細に分類・分析し、Markdown形式で出力してください。

1. **商談サマリー（3行）**
   商談の結論と全体的な温度感を簡潔にまとめてください。

2. **主要トピックと顧客の反応**
   * [トピックA]: （例：価格提示。顧客はやや難色を示したが、競合比較の余地あり）
   * [トピックB]: （例：機能デモ。特にXX機能への関心が高い）

3. **BANTCH分析**
   * **Budget（予算）**：予算やコスト感の発言内容
   * **Authority（決裁権）**：決裁者・影響者に関する情報
   * **Needs（ニーズ）**：顧客が抱える課題・要望
   * **Timing（導入時期）**：検討スケジュールや導入時期
   * **Competitor（競合）**：他社比較や名前の言及
   * **Human resources（体制）**：導入後の担当者・チーム構成など

4. **決定事項と懸念点**
   * 決定事項：（例：次回、決裁者B氏を含めたミーティングを実施）
   * 懸念点：（例：既存システムAとの連携方法が未クリア）

5. **ネクストアクション（Must/Want）**
   * **Must（自社）**：例）導入事例Cを送付
   * **Must（顧客）**：例）次回日程の調整
   * **Want（自社）**：例）成功事例資料で関係構築を強化

6. **担当営業へのコーチング**
   * 良かった点（例：顧客課題の深掘り）
   * 改善点（例：決裁権者の確認不足）

この「型」を与えることで、AIは文の意味を解釈しながら情報を再構成し、単なる議事録ではなく思考の再現ログを生成します。

🧩 「AIが意味を理解できる形」とは？

ここでいうAIが理解できるとは、単に音声が文字化されることではなく、AIが自ら分析を行える構造に整えることです。

多くの人が「文字起こし精度」を重視しますが、AI時代に本当に大事なのは「どういうお題を与えるか」です。
「要約して」ではなく、「BANTCHで分析して」「懸念点を3つ抽出して」といった具体的なフレームを指定することが、AIの理解精度を決定づけます。

録音データをAIの思考素材として扱う。
これが、音声データを「使える営業ナレッジ」に変える最短ルートです。

💡 ポイントまとめ

• Geminiは「録音→文字起こし→要約」を最短で完結できる
• BANTCHなどのフレームを与えると、AIが商談アナリストとして働き出す
• 「技術的精度」ではなく「構造的理解」を重視するのがポイント

録音データの価値は音の明瞭さではなく、AIが再現できる思考構造で決まる。

4. ステップ 3：再検証 —— ChatGPTで「アクションと前提」を磨き上げる

Geminiによる商談分析は非常に優秀です。
音声を理解し、論点をBANTCH構造で整理することで、会話の全体像を掴むには申し分ないレベルに到達しています。

しかし、Geminiの出力は結論ではなくあくまで仮説です。
それをどう検証し、行動に落とし込むために確度を高めるか。
ここで活躍するのが、ChatGPTやClaudeといった他のLLMを並行で活用する手法です。

🧠 Geminiの分析を反証する —— 検証AIとしてのChatGPT

AIの分析結果は常に「AIの視点」で構成されています。
営業の現場で本当に使える知識に変えるには、それを別の視点、つまり「再評価するAI」に通す工程が必要です。

ChatGPTを使う際は、Geminiの分析ログをそのまま貼り付けて、以下のようなプロンプトを投げてみましょう。

📘 再検証プロンプト例

以下はGeminiが作成した商談分析レポートです。
内容を確認し、次の観点で再検証を行ってください。

1. 矛盾・抜け漏れ・過剰な推測があれば指摘してください。
2. 「決定事項」と「懸念点」が対応しているかを確認し、関係を表にまとめてください。
3. 顧客心理・温度感の読み取りが不足している箇所があれば補足してください。
4. 営業側の行動提案（Next Action）が実現可能か、優先順位を再整理してください。

ChatGPTは、他AIの出力を第三者監査のように精査することも得意です。
特に「決定事項と懸念点の対応関係」や「顧客心理の抜け漏れ」は、現場判断に直結するポイントです。

Geminiが生み出した構造的な理解を、ChatGPTで実践的な行動知へ磨く。
これがAI協働の醍醐味といえます。

🧩 アクション再定義 —— Must / Want を整理して行動に変える

Geminiが出力したネクストアクションは、そのままでは優先順位が曖昧なことがあります。
ChatGPTに再分類を依頼し、Impact × Urgency（重要度×緊急度）のマトリクスで整理すると、すぐに動けるアクションプランに変わります。

📘 アクション整理プロンプト例

以下は商談後に抽出されたアクション項目です。
各項目をImpact（影響度）とUrgency（緊急度）の2軸で評価し、以下の表形式で出力してください。

| 優先度 | 内容 | 担当者 | 期限 | 補足コメント |
|---------|------|--------|------|---------------|
| High | （例）導入事例Cを送付 | 営業担当A | 10/28 | 顧客が競合比較を検討中のため優先 |
| Medium | （例）次回ミーティング調整 | マネージャー | 10/30 | 決裁者B氏の同席が条件 |
| Low | （例）FAQ資料の更新 | 営業支援チーム | 11/05 | 今回の商談では直接影響なし |

これにより、単なる「ToDoリスト」ではなく、営業活動の優先度設計表としてCRMやチーム共有に転用できます。

📁 NotebookLMへ格納する前の「再検証メモ」テンプレート

ChatGPTで磨き上げた内容は、NotebookLMに格納しやすい構造で残しておきましょう。
以下のテンプレートは、NotebookLMが「検索・比較」しやすい形式に最適化されています。

# 商談再検証メモ（2025/10/26 〇〇商事）

## 決定事項と懸念点（再検証後）
- 決定事項：
- 懸念点：
- 対応関係チェック：

## アクション再定義（Must / Want）
| 優先度 | 内容 | 担当 | 期限 |
|---------|------|------|------|
| High | 導入事例C送付 | 営業担当A | 10/28 |
| Medium | 顧客B氏との次回調整 | マネージャー | 10/30 |

## コメント（ClaudeまたはChatGPTによる補足洞察）
- Gemini分析で見落とされていた論点：
- 顧客心理の追加読解：
- 改善すべき提案姿勢やフォロー観点：

この形でNotebookLMに読み込ませると、「顧客ごとの懸念点比較」や「決定事項の時系列トレース」が容易になります。
Geminiが理解した情報を、ChatGPTが再設計し、NotebookLMが記憶する。
この流れが完成すれば、営業ナレッジが連続的に進化する状態になります。

🤝 Claudeの補助的役割 —— 表現の整え役として使う

ChatGPTが再検証した内容を、共有や報告に使う場合は、Claudeを使って自然なビジネス文へ整えるのがおすすめです。
報告書・フォローメール・会議共有文のような「伝わる言葉」に変換してくれます。

📘 Claudeへの指示例

# 役割
あなたは営業マネージャー向けのライティングアシスタントです。
AI整形された商談メモを、社内共有用の報告文に整えてください。

# トーン・スタイル
- 読み手：営業チーム・上司
- 文体：丁寧だが事務的すぎず、自然な会話調
- 分量：500〜800文字
- 目的：判断に必要なポイントを簡潔に伝える

# 出力形式
- 導入（商談概要と目的）
- 本文（決定事項・懸念点・対応策）
- 締め（次回に向けたアクションと一言コメント）

# 追記条件
可能であれば、顧客心理や背景意図に対して1文だけ補足を加えてください。

このようにClaudeを「文章変換ツール」ではなく、意図を読み取る編集者として指示するのがポイントです。
ChatGPTが論理の骨格を整え、Claudeが言葉の温度を整える。
この分業によって、AI生成物が一気に人間の書いた文章に近づきます。

💡 ポイントまとめ

• Geminiの分析結果は起点であり、結論とはしない
• ChatGPTで再検証し、行動の整合性・優先度を再構築する
• Claudeは、共有・報告に適した伝える整形を担う
• NotebookLMは、その知識を記録し、呼び戻すためのハブとする

複数のAIが互いを再読し、確かめ合うプロセスの中で、営業知識は「再現可能な学び」へと育っていきます。

5. ステップ 4：活用 —— NotebookLMで「過去の会話を次に活かす」

録音、文字起こし、整形、検証。
ここまでの工程で生まれたデータは、単なる議事録ではなく、AIが理解した思考のログです。
しかし、それを一度きりの商談で終わらせてしまっては、宝の持ち腐れです。

次に大切なのは、「記憶させる仕組み」をつくること。
NotebookLMはその中核を担います。

🧠 NotebookLMの役割 —— 営業チームのもうひとりの記憶

NotebookLMはGoogleの生成AIノートブックで、ドキュメントやメモ、PDFなどをアップロードしておくと、AIがそれらを理解し、「聞けば答える社内知識ベース」として機能します。

営業現場でNotebookLMを活用する場合、目的は明確です。

過去の会話を、次の提案や判断に即座に活かせるようにする。

ChatGPTやGeminiのように会話を生成するのではなく、NotebookLMは「AIによる再検索・再文脈化」を得意とします。

🧩 登録する情報の粒度と構造

NotebookLMに入れるデータは、長文の要約よりも、意味のある構造がもっとも重要です。
前セクションでChatGPTが整えた以下のような構造が理想的です。

# 商談再検証メモ（2025/10/26 山田商事）

## 決定事項と懸念点（再検証後）
- 決定事項：
- 懸念点：
- 対応関係チェック：

## アクション再定義（Must / Want）
| 優先度 | 内容 | 担当 | 期限 |
|---------|------|------|------|
| High | 導入事例C送付 | 営業担当A | 10/28 |
| Medium | 顧客B氏との次回調整 | マネージャー | 10/30 |

## コメント（Claudeによる補足洞察）
- 顧客心理の変化：
- チーム対応への示唆：

NotebookLMはこのようなMarkdown構造を読み取り、「顧客別／論点別の記憶索引」を内部に形成します。

🔍 活用の具体例 —— 「次の商談」で呼び出す

次回の提案前、NotebookLMを開いて以下のように質問してみてください。

前回の山田商事との商談で、懸念点に「システム連携の不安」が挙がっていたと記録があります。
どの部分で議論されていたか、要約してください。

NotebookLMは該当部分を特定し、Geminiの分析内容とChatGPTの再検証コメントを統合した形で返してくれます。
つまり、「前回どんな話をしたか」ではなく、「どんな課題を持っていたか」を瞬時に再現できるのです。

さらに、過去の複数商談メモをまとめて読み込ませておけば：

「導入時の不安」や「費用感」に関する発言が多かった顧客をリストアップして。

といった横断的な知識検索も可能になります。
営業チーム全体で蓄積すれば、「属人化の逆転」が起こります。
知識が人からAIに預けられ、AIが再びチームに返す。
この循環がNotebookLMの本質です。

🧩 NotebookLM × 他LLMとの連携

NotebookLM単体でも十分強力ですが、他AIとの組み合わせでさらに価値が高まります。

これにより、「分析」「検証」「行動」「記憶」という営業知識のライフサイクルが完成します。

💡 NotebookLM活用時のプロンプト例

🧾 過去商談の要点抽出

このノートの中で、〇〇商事との商談に関する「決定事項」だけを一覧化してください。

🧭 顧客別の比較

A社とB社の商談で共通して出てきた懸念点は何ですか？

🪄 提案前のリマインド

次回の〇〇商事商談前に、前回の未解決事項を3行で要約してください。

NotebookLMは、こうした短い自然文の質問に驚くほど的確に反応します。
「検索する」のではなく、「尋ねる」。
まさにAI時代のナレッジマネジメントそのものです。

💬 ポイントまとめ

• NotebookLMは、AIがチームの記憶として働く仕組み
• ChatGPTの構造化メモを格納することで、次回商談や他顧客との比較に活用可能
• 「検索」ではなく「問いかけ」で呼び出すのがコツ
• 複数AIを役割ごとに連携させることで、営業知識の循環が完成する

NotebookLMに蓄積された思考の記録は、次の提案を速くし、次の対話を深くします。

6. まとめ —— 「録音できない現場」もAIでつながる

商談や通話の音声を「録って終わり」にしない。
AIの力を借りれば、その話した瞬間をそのまま営業知識の素材に変えられます。

Geminiが音声を理解し、ChatGPTがアクションに落とし込み、Claudeが伝わる言葉に整える。
NotebookLMは、それらを記憶し、次の商談に呼び戻す。

録音環境の有無に関わらず「構造化して残す」という習慣さえあれば、AIはあなたの代わりに会話を学び、繋ぎ、活かしてくれます。

💬 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。

• ☐ 商談や通話をスマートフォンまたはGoogleドキュメントで録音・音声入力してみたか？
• ☐ Geminiに音声ファイルを渡し、BANTCH分析プロンプトで商談構造を理解させたか？
• ☐ ChatGPTでGeminiの分析結果を再検証し、決定事項や懸念点を精査・優先順位づけしたか？
• ☐ Claudeでその内容を自然なビジネストーンに整え、報告書やフォローメールとして共有したか？
• ☐ NotebookLMに整形メモを格納し、過去商談を検索・参照・比較できる状態をつくったか？

これらが揃えば、あなたのチームはすでに「話すたびに知識が循環する営業組織」へと進化しています。

🧩 3秒まとめ