議事録の要点整理を自動化！ サーバレス Bot 構築術

ServerlessDays Tokyo 2025

Date: 2025/9/20
url: https://tokyo.serverlessdays.io

Transcript

1. 1 議事録の要点整理を自動化！ 
 サーバレス Bot 構築術 ~ 2025年9月20日 Serverless Days Tokyo 2025 ~
2. 1.池上 寛登 ⾃⼰紹介 2. GMOペパボ株式会社 Web Engineer 3. 「minne」開発担当 4. モットー: 楽をするために苦労する
3. アジェンダ 1. 会議運営の課題 2. Gemini による議事録⾃動作成機能 3. 議事録分析 Bot の開発 4. 成果と今後の展望
4. フィードバックや感想お待ちしています！ 4 ソースコード公開中
5. 会議の課題 5
6. 6 • 議事録の保存場所が散財 • フォーマットがバラバラ • 確認に時間がかかる 会議の課題1: 議事録の運⽤
7. 7 • 担当者‧期限‧優先順位が不明確 • タスクの実⾏漏れ • タスクの進捗が可視化されていない 会議の課題2: タスク管理
8. 8 • 会議進⾏の固定化 • ファシリテーションスキルの属⼈化 • 振り返り機会の損失 会議の課題3: 会議進⾏
9. 9 • 議事録テンプレート統⼀ • タスク管理ツール導⼊ • 会議の振り返り時間の確保... 取り組んだこと
10. 10 いずれも継続せず...
11. Gemini の 議事録作成機能 11
12. 12 • 会議中の発⾔を⽂字起こし • 構造化された議事録を作成 • GWS Standard 以上で利⽤可 Gemini による議事録作成 引⽤: Google Meet の⾃動メモ⽣成 https://support.google.com/meet/answer/14754931
13. 13 Gemini が作成する議事録
14. 14 • 発⾔傾向の分析 • 会議の傾向をつかむ • 会議で発⽣したタスクの抽出 Geminiが切り開いた可能性
15. 15 Geminiの議事録をさらに活⽤すべく 「議事録分析Bot」の開発を決意！
16. 議事録分析 Bot の開発 16
17. • 会議で決まったアクションの⾃動タスク化 • 議事録の⼀元管理 • 会議の質を⾼める仕組みの提供 17 実現したいこと
18. 18 • 素早くプロトタイプを作りたい • 効果が⾒込めない場合にすぐに中⽌にできる • 機能開発に集中したい アーキテクチャの検討
19. 19 • サーバー管理が不要 • コストは使った分だけ • 運⽤‧監視がほぼ必要ない サーバーレスなら全て解決！
20. 20 サーバレス = 個⼈開発に理想的な環境
21. 21 アーキテクチャ 議事録取得 議事録分析
22. 22 アーキテクチャ - 議事録取得
23. 23 アーキテクチャ - 議事録分析
24. 24 • カスタムコマンドで Bot を起動 • モーダル表⽰ • Drive API によるファイル選択 • 議事録分析 Lambda 実⾏ プロダクト概要 - SlackBot
25. 25 • 議事録ファイルの検索 • プロンプト、構造化スキーマの取得 • 議事録の多段階分析 • 分析結果の保存 • 完了通知 プロダクト概要 - 議事録分析処理
26. 26 Gemini 2.5 Flashを採⽤ • 最⼤級のコンテキストサイズ（最⼤100万トークン） • コストパフォーマンス（$0.30/$2.50 ⼊⼒/出⼒ 1M tokens） • ⾼い⽇本語理解⼒ プロダクト概要 - LLM
27. 27 • 構造化された出⼒スキーマ • コンテキストキャッシュの活⽤ プロダクト概要 - プロンプト設計 { "decisions": [...], // 決定事項 "actions": [...], // アクション項目 "health_assessment": {...}, // 会議健全性評価 "improvement_suggestions": [...] // 改善提案 }
28. 議事録データベース • ⽇時‧参加者情報 • 決定事項‧雰囲気‧改善提案 タスクデータベース • アクション項⽬ • 担当者‧優先度‧期限 28 プロダクト概要 - Notion 連携
29. 29 Notion 連携 - 議事録データベース
30. 30 Notion 連携 - 議事録データベース
31. 31 Notion 連携 - タスクデータベース
32. 32 • 会議の基本情報 • 決定事項 • アクション項⽬ • 会議の雰囲気 • 改善提案 プロダクト概要 - Slack 連携
33. 33 Slack 連携 - 会議の基本情報
34. 34 Slack 連携 - 決定事項、アクション
35. 35 Slack 連携 - 雰囲気分析、改善提案
36. 1時間の会議（20,000字）を 100回分析した場合: 385円 (1 USD ≒ 150 JPY) 36 プロダクト概要 - コスト
37. 実現できたこと 37
38. • Notionによる ⼀元管理 • 組織の共通課題の発⾒ 38 議事録管理の改善
39. • タスクの⾃動抽出 • リマインダーによる実施漏れを防⽌ 39 タスク抽出の⾃動化
40. • 会議改善のための具体的アドバイス • 会議の雰囲気レビュー 40 会議の改善フィードバック
41. 取り組みで⾒えてきた課題 41
42. • ⻑時間会議の場合、分析結果にバラつきが⽣じやすい 42 分析結果のばらつき
43. • タスクの割り当てが正確に⾏えない • 「会議室名」が担当者として登録されてしまう 43 会議室参加者の識別問題
44. さらなる価値向上に向けて 44
45. • ⾼精度な議事録分析を実現 • 感情分析機能（声のトーンや抑揚を分析） 45 ⾳声‧録画データ対応
46. • Googleカレンダーとの連携 • タスクの期⽇を⾃動でカレンダー登録 • タスクの⾒落としや遅延のリスクを低減 46 システム統合の強化
47. まとめ 47
48. 議事録を 「記録」から 「活⽤できる資産」へと 進化させることに成功！ 48
49. • AIコード⽣成 × サーバーレスデプロイ • アイデアを形にしていこう！ 49 作りたいものはすぐ作れる時代...！
50. ご静聴ありがとうございました 50 登壇資料は X に掲載予定です！