マネージャーのための議事録AI活用術：NotionAIでナレッジを蓄積する

議事録が死蔵される課題に直面していませんか？
AIで議事録をナレッジベースに変える
具体的な実装方法
管理者視点での価値
実践：導入の3ステップ
まとめ

議事録が死蔵される課題に直面していませんか？

チームを率いる中で、こんな状況に遭遇したことはありませんか？

週に何本も会議をこなし、議事録もしっかり取っている。でも、後から「あの件、どう決まったんだっけ？」と探すと見つからない。結局、同じ議論を繰り返してしまう。

実務でこんな場面がありました。あるプロジェクトで3ヶ月前に議論した設計方針について、新しいメンバーから質問を受けました。議事録を探しても埋もれていて見つからず、結局記憶を頼りに説明することに。「あのとき、ちゃんと記録したはずなのに…」

マネージャーとして、この課題は看過できません。議事録が活用されないということは、チームの知見が蓄積されず、意思決定のプロセスも不透明になるということです。

AIで議事録をナレッジベースに変える

この課題に対する解決策が、AIを活用した議事録のナレッジ化です。

具体的には以下の手順で進めます：

議事録をAIで要約・構造化
決定事項とアクションを自動抽出
タグ付けして検索可能なナレッジベースに

これにより、「あの決定事項、どこだっけ？」という問いに数秒で答えられる環境が構築できます。

具体的な実装方法

NotionAIでの議事録要約・構造化

議事録の作成方法に応じて、2つのパターンがあります。

パターン1：既存議事録をAIで要約

手書きやテキスト化済みの議事録を後から構造化する場合：

議事録のテキストを選択
「AIに依頼」→「要約」を選択
生成された要約を確認・調整

より実用的な構造化プロンプト：

この議事録から以下を抽出してください：
- 決定事項（3つまで）
- アクションアイテム（担当者と期限）
- 議論の論点
- 次回までの宿題

パターン2：AIミーティングノートで自動生成

会議中にリアルタイムで議事録を生成する場合：

会議ページで「議事録を取る」ボタンをクリック
音声録音を開始
会議終了後、自動で文字起こしと要約が生成される
生成された内容を確認・追記

AIミーティングノートのメリット

議事録作成の手間がゼロ
会議に集中できる
音声データも保存され、後から確認可能
決定事項とアクションが自動抽出される

どちらのパターンも、後から検索しやすい形式で情報が整理されます

定期的なナレッジ抽出

週次・月次でAIに以下を依頼します：

「今週の決定事項を抽出して」
「プロジェクトXに関する議論を時系列でまとめて」

データベース設計のポイント

議事録を蓄積するデータベースは以下の構成が推奨です：

プロパティ名	プロパティ種類	用途
会議名	タイトル	議事録のタイトル
日付	日付	会議実施日
参加者	ユーザー	参加メンバーを選択
プロジェクト	セレクト	所属プロジェクト（単一選択）
ステータス	ステータス	未レビュー/レビュー済み/ナレッジ化済み
決定事項要約	テキスト	AIが抽出した決定事項
アクション	リレーション	タスクDBと連携
タグ	マルチセレクト	トピック分類（複数選択可）

このDB構造により、「プロジェクトXの決定事項」や「先月の重要な議論」といった検索が可能になります

管理者視点での価値

チーム横断での知見共有

複数チームを持つ場合、各チームの議事録から横断的な知見を抽出できます。

具体例：プロジェクト間のナレッジ共有

プロジェクトAで「APIレスポンス速度改善」の議論があった場合：

タグ検索で「API」「パフォーマンス」を抽出
プロジェクトB、Cでも同様の課題があったことを発見
AIに「プロジェクトA、B、CのAPIパフォーマンス議論をまとめて」と依頼
共通ベストプラクティスを横展開

これにより、各チームが個別に試行错誤するコストを削減できます。

決定プロセスの透明化

「なぜそう決まったのか」の経緯が追えるため、後任への引継ぎもスムーズです。

具体例：引継ぎ時の活用

リーダー交代や新メンバーのオンボーディング時に：

「プロジェクトXの主要決定を時系列でまとめて」とAIに依頼
生成されたタイムラインを確認
各決定の背景と議論内容を元の議事録で確認
引継ぎ資料として活用

効果

引継ぎ時間が50%短縮（約4週間→2週間）
「なぜこの仕様？」という質問にすぐに答えられる
意思決定の背景も伝わり、同じ議論の繰り返しを防げる

リスク管理と監査対応

セキュリティやコンプライアンスの観点からも有効です。

具体例：監査対応

「個人情報の取り扱いについて、いつどのように決定したか」を追跡可能に。

タグで「セキュリティ」「個人情報」を設定
関連会議を一括検索
決定プロセスと参加者を提示できる

実践：導入の3ステップ

実際に試してみた結果、以下のステップで進めるのが効果的でした。

Step1：DBを作成して1会議で試す（1週間）

最初からDB化することで、「検索できる」価値を即実感できます。

議事録DBを作成（シンプルな構成でOK）
- 必須：会議名、日付、決定事項要約
- オプション：参加者、プロジェクト、タグ
週次定例1回分の議事録をAI要約してDBに登録
- AIミーティングノートを使う場合：音声録音で議事録が自動生成されるため、要約の手間が省けます。生成された内容を確認するだけでOK。
チームから「探しやすい」というフィードバック収集

Step2：本格運用と蓄積（2〜4週間）

効果が実感できたら、全体に展開します（私の場合は、部署内で展開しました）。

全定例会議にAI議事録を展開
- AIミーティングノートを使う場合：会議中に音声録音を開始するだけで、議事録の本文が自動生成されます。ただしプロパティ（タグ、ステータスなど）は別途設定が必要です。
過去1ヶ月分の議事録を投入（可能な範囲で）
プロパティとタグルールを洗練
- 例：タグに「アーキテクチャ」「セキュリティ」「API」を追加

プロパティ設定の効率化

プロパティの設定をAIが支援できます。

方法1：AI自動入力（テキストプロパティのみ）
- データベース設定で「AI自動入力」を有効化
- 利用例：「決定事項要約」プロパティで要約を自動生成
- 制限：テキストプロパティのみ対応
方法2：Notion AIに直接依頼（すべてのプロパティタイプ）
- Notion AIに会話で依頼すれば、タグ、ステータス、セレクトなどを一括設定
- 例：「この議事録ページに、内容から適切なタグを3つ追加して」
- 利用例：複数ページのプロパティを一括更新、新規ページ作成時に自動設定
- 制限：なし（すべてのプロパティタイプに対応）

Step3：ナレッジ抽出を定例化（1ヶ月〜）

蓄積された議事録から、横断的なナレッジを抽出します。

月次ナレッジ抽出の実践例

毎月末に15分かけて、以下を実施：

議事録DBを開き、今月分をフィルター
Notion AIに依頼： このデータベースの今月分議事録から、以下を抽出してまとめて： 1. 重要決定事項（5つまで） 2. プロジェクトごとのトピック一覧 3. 次月に持ち越す課題
生成された内容を「月次レポート」ページに保存
チーム共有会で報告

四半期振り返りの実践例

四半期末に30分かけて、以下を実施：

議事録DBを開き、今四半期分をフィルター
Notion AIに依頼： このQ2の議事録から、以下を時系列でまとめて： 1. プロジェクトXの主要マイルストーン 2. 技術的意思決定の背景 3. チームで学んだこと
生成された内容を「Q2振り返り」ページに保存
経営層や他部門への報告資料として活用

具体的な成果例

実際にこの運用で得られた成果：

「先月、API設計でどんな議論をした？」→ 5秒で回答
「セキュリティの決定経緯を知りたい」→ 議事録を時系列で提示
新メンバーのオンボーディングが2週間短縮

他チームへの展開

効果が実証されたら、他チームにも展開します。

運用定着のコツ

1. 負荷をかけすぎない

最初から完璧を目指す必要はありません。

最初の1ヶ月：要約だけをAIで生成（AIミーティングノートを使う場合はさらに楽）
2ヶ月目：タグ付けを開始
3ヶ月目：月次レポートを開始

段階的に機能を追加することで、チームの負荷を抑えつつ習慣化できます。

補足：AIミーティングノートを使う際の注意点

AIミーティングノートで議事録の本文は自動生成されますが、以下は別途対応が必要です：

プロパティ設定：タグ、ステータス、プロジェクトなどは手動またはNotion AIに依頼して設定
内容の確認・追記：自動生成された内容に不足があれば補足
決定事項の確認：AIが抽出した決定事項が正確かチェック

2. テンプレート化で効率化

よく使うプロンプトをテンプレート化します。

実践例：議事録テンプレートにプロンプト集を配置

議事録テンプレートの最後に、トグルでプロンプト集を配置します。

▶ AIプロンプト集（コピーして使ってください）
　　基本要約
　　この議事録から決定事項、3つまで抽出して
　　
　　アクション抽出
　　アクションアイテムを担当者と期限付きでリスト化して
　　
　　月次まとめ
　　今月の重要決定事項を5つまとめて
　　
　　プロジェクト検索
　　プロジェクトXの議論を時系列でまとめて

メリット