Miichisoftの「Secure Meet AI+」、2025年ベトナムAIアワード第2ラウンドへ進出

2025年7月、Miichisoftが開発した会議向けAIソリューション「Secure Meet AI+」が、ベトナムAIアワード（AI Awards 2025）の一次審査を通過し、第2ラウンドへ進出いたしました。実際の業務課題に応える生成AIソリューションとして、Miichisoftの技術力と現場目線の開発姿勢が高く評価された成果です。「Secure Meet AI+」の詳細と投票は、こちらからご覧いただけます。ベトナムAI業界を牽引する信頼できるアワード 2022年より毎年開催されてるAI Awardsは、ベトナムの科学技術省の指導のもと、VnExpressが主催するAI分野のコンテストです。革新的なAIプロジェクトやスタートアップを表彰するこの賞は、単なるコンペティションではなく、AI活用を加速させるエコシステム構築の場でもあります。今年度は「ベトナムAIソリューション」「ベトナムAI人材」「優秀なAI企業」「優秀なAI機器」の4部門が設けられました。Miichisoftは「ベトナムAIソリューション部門」においてSecure Meet AI+で第2ラウンドに進出しました。 AI Awardsは、優れたAIソリューションを表彰する場であると同時に、AIの持続的な発展に尽力する人々が出会い、つながる大切な機会でもあります。 Secure Meet AI+：企業向け高セキュリティAIミーティングアシスタント今年注目のソリューションのひとつとして、Secure Meet AI+は、特に高度なセキュリティと精度が求められる企業環境において、実用性の高さで強い印象を残しています。本ソリューションは、音声認識による議事録の自動作成、重要ポイントの抽出、次のアクションの提案などの機能を搭載した社内会議に特化したAIアシスタントです。一般的なツールと異なり、Secure Meet AI+は各業界特有の文脈や専門用語を理解することが可能です。これは、企業の内部データに基づいてチューニングが行われ、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術が統合されているためです。さらに、プライベートクラウドやオンプレミスなど、企業専用インフラ上で運用されることで、データが社外に漏れることなく、セキュリティリスクや第三者サービスへの依存を完全に排除します。また、外部APIやトークン使用による追加費用が発生しないため、運用コストの最適化にも貢献します。CRM・ERP・DMSなど既存システムとのスムーズな連携も可能であり、UI、言語、機能面でも各企業の業務文化に合わせた柔軟なカスタマイズが行えます。 Miichisoftの技術力とビジョンを象徴する一歩 Secure Meet AI+がAI Awards 2025の一次審査を通過し、第2ラウンドへ進出したことは、単なる一つのプロダクトの評価にとどまりません。これは、Miichisoftが持つ研究開発力、そして持続可能な技術志向に対する確かな証とも言えます。当社は、ITアウトソーシング企業から技術ソリューション・サービスを提供するパートナーへの転換を図り、柔軟性・セキュリティ・業務統合性に優れた生成AIアプリケーションの開発に注力しています。単なるプロダクト提供にとどまらず、課題の特定、アーキテクチャ設計、導入、運用最適化に至るまで、企業のAI活用を一貫して支援しています。この場を借りて、お客様、パートナー、そして技術コミュニティの皆様のご支援に心より感謝申し上げます。今後もAI Awards 2025の進捗を随時ご報告するとともに、Secure Meet AI+がベトナム発の代表的なAIソリューションとして、安全かつ持続可能な企業DXの実現に貢献できることを目指してまいります。

AIミーティングアシスタント・自動議事録作成からスマートな会議内容分析へ

現代のビジネス環境において、会議は意思決定や業務調整における重要な役割を担っています。しかし、ノースカロライナ大学の調査によると、71%の回答者が「会議は非効率的である」と評価しています。これは個人の問題ではなく、会議後の情報整理や管理方法に課題があることを示しています。こうした背景の中、AIミーティングアシスタントの登場は、企業の会議運営のあり方に革新をもたらしています。自動議事録作成だけでなく、会議内容の高度な分析やインサイト抽出を通じて、意思決定やマネジメントの質を飛躍的に高めるソリューションとして注目されています。 I. AIミーティングアシスタントとは AIミーティングアシスタントとは、人工知能を活用して会議のプロセスを自動化するツールのことです。議事録の作成、会議内容の分析、次のアクションの提案などを支援し、企業の業務効率化と時間短縮を実現します。 Data Bridge Market Researchによると、世界のAIミーティングアシスタント市場は、2023年に19億5,000万ドルと評価され、2031年には118億8,000万ドルに達する見込みで、年平均成長率（CAGR）は25.60%に達すると予測されています。このデータは、AIミーティングアシスタントが業務プロセスの最適化や会議の生産性向上において、今後も飛躍的な成長が期待できる分野であることを示しています。出典：Data Bridge Market Research 参考記事：企業が毎月数千時間のムダを防ぐには？AIを業務プロセスに導入する3ステップ II. AIミーティングアシスタントの主な機能 AIミーティングアシスタントは、会議プロセスを包括的に支援することで、企業の業務効率化に貢献しています。以下は、現代企業のニーズに応えるための代表的な機能です。 1. 自動議事録作成 AIミーティングアシスタントは、音声を99%の精度でリアルタイムにテキスト化する機能を備えており、会議の内容を正確かつ網羅的に記録できます。さらに、最新の音声認識技術により、発言者を区別して書き起こすことができ、読みやすく整理された議事録を生成します。 2. スマートな会議要約会議終了後、AIが重要なポイント、意思決定事項、タスクを自動で抽出・要約します。これにより、全ての議事録を読むことなく、必要な情報を素早く把握でき、会議後の情報整理や意思決定のスピード向上を支援します。 3. 分析と次のアクション提案要約だけでなく、AIは会議内容を分析し、次に取るべきアクションや、次回会議の議題案を提示します。これにより、継続的な業務計画やフォローアップを効率的にサポートします。 4. データ管理と同期すべての録音データや議事録はクラウド上に安全に保存され、柔軟なアクセスや簡単な共有が可能です。さらに、CRMやプロジェクト管理ツールとの連携により、会議内容を自動で更新し、ワークフローの最適化を実現します。 5. マルチプラットフォーム連携 Slack、Notion、Jira、Google Calendar など、主要な業務プラットフォームとの連携が可能です。会議終了後、自動的にメール送信やタスク作成を行い、業務ツール間でシームレスな連携を維持します。 6. 多言語対応 AIミーティングアシスタントは多言語対応機能を備えており、グローバルなビジネス環境でも活用できます。トランスクリプトをバイリンガルで表示・翻訳できるため、チームメンバーが会議内容をより容易に理解し、フォローアップがスムーズに行えます。 III. AIミーティングアシスタントを支える基盤技術 AIミーティングアシスタントが高い精度で機能するためには、最新の技術基盤が不可欠です。機械学習や自然言語処理（NLP）を組み合わせることで、より高度な会議支援を実現しています。では、AIミーティングアシスタントの中核となる技術は何でしょうか。 1. 音声認識技術（ASR：Automatic Speech Recognition）最新のASR技術は、ディープラーニングやトランスフォーマーモデルを活用し、雑音の多い環境や複数人が同時に発言する状況でも高精度な音声認識を実現しています。さらに、モデルアーキテクチャや音声信号処理の進化により、リアルタイムでの多言語認識も可能になり、処理速度も飛躍的に向上しています。 2. 大規模言語モデル（LLM）および生成AI（GenAI） GPTやBERTに代表される大規模言語モデルは、会議内容の文脈を深く理解し、適切な提案や補足情報を生成する役割を担います。さらに、企業固有のドメインに合わせたファインチューニングや、RAG（Retrieval Augmented Generation）の活用により、社内データとの照合精度を高め、より信頼性の高い情報提供が可能になります。 3. 自然言語処理（NLP：Natural Language Processing）自然言語処理技術は、会議中の発言内容からキーワード、トピック、日時、場所などの情報を抽出し、意味や文脈を正確に解析します。また、NLPは抽出的要約（Extractive […]

企業が毎月数千時間の無駄を防ぐには？業務プロセスへのAI導入・3つのステップ

あなたの企業は、AIを効果的に活用できていないことで、年間数百億円に相当する数千時間の労働時間を無駄にしているかもしれません。本記事では、そのような「見えない無駄」の実態を明らかにし、業務プロセスへのAI導入ための3つのシンプルな方法をご紹介します。時間を節約し、生産性を飛躍的に向上させるチャンスを逃さないために、競争優位性を保つためにも、今すぐ記事をご確認ください！企業の40%の業務時間がムダに Automation Anywhereが11か国・1万人以上の従業員を対象に実施した調査によると、企業は業務時間の40%以上を、手作業や繰り返しの多いルーチンワークに費やしていることが明らかになりました。これらの業務は、組織全体の目標に直接貢献しないにもかかわらず、多くのリソースを消費しています。これは、生産性が企業の命運を分ける現代において非常に深刻な課題と言えるでしょう。この問題は特に日本で顕著です。Sansan社の調査によれば、日本の従業員の82.5%が経理・財務部門に所属していないにもかかわらず、請求書の紙処理のために出社を余儀なくされています。請求書処理は「受け取り」「開封」「分類」「確認」「承認」「保管」など複数のステップが必要で、1件あたり平均52分もかかるというデータもあります。1人あたり月に約96.1件の請求書を処理していることから、企業は繰り返しの紙業務に何千時間もの労働時間を無駄にしている状況です。ムダな時間は紙業務だけにとどまりません。社内会議の非効率さも、企業の生産性を静かに蝕んでいます。PRTimesの調査によると、88.8%の従業員が「社内会議は無駄が多い」と感じており、その主な理由は「会議時間が長すぎること」と「課題が不明瞭」にあります。出所：ハイブリットワーク時代の社内会議の実態調査「社内会議白書2023 by MeetingBase」さらに、総務省の報告では、多くの日本企業が依然として分断された業務プロセスで運用されていることが指摘されています。部門間でのデータ共有が不十分なため、社員は同じ作業を何度も繰り返す必要があり、業務の重複が発生しています。こうした非効率な業務体制は、時間の浪費にとどまらず、企業のデジタルトランスフォーメーション（DX）を阻む大きな障壁にもなっています。このような課題が積み重なることで、年間で何百日分もの労働時間が失われ、運用コストの増大やイノベーションの遅れといった深刻な影響をもたらしています。では、AIはどのように「ムダな労働時間」を削減するのか？業務効率の向上が求められる中、多くの企業はいまだに煩雑な業務フロー、非効率な会議、部門間の連携不足に頭を悩ませています。しかし、業務プロセスへのAI導入によって、最大で40%のムダな業務時間を削減し、「時間」を企業の実質的な価値へと転換できるようになります。 1. 会議の生産性を向上させるAIミーティングアシスタント AIミーティングアシスタントは、会議の内容をA4一枚に要約できるAIツールであり、迅速かつ正確に、そして多言語で対応可能です。主な機能として：・多言語対応の自動議事録作成：音声をリアルタイムでテキスト化し、言語の壁を軽減・要点の自動分類とタスク抽出：会議の中で重要なポイントや次のアクションを明確化・プロジェクトや部門目標に沿った提案の自動生成：会議内容を分析し、最適なアクションを提案 LLM（大規模言語モデル）を活用したAIミーティングアシスタントの研究によると、OpenAIのWhisperを用いた音声認識では、リアルタイムで95%の精度でテキスト化が可能となりました。従来の手法では文字起こしの精度は約70%で、会議後に数時間をかけて修正が必要でしたが、AI導入により大幅な時間短縮と精度向上が実現しています。 2. 繰り返し作業を自動化する「ローコード／ノーコードAI」ローコード／ノーコードAIとは、専門的なプログラミングスキルがなくてもアプリケーションを開発できるAI活用手法です。これにより、各部門の担当者が自ら繰り返し業務の自動化ツールを構築したり、テキストから画像への変換といったアイデアを数分で実現できるようになります。業務プロセスにAIを導入する際には、さまざまな業務フローに応用可能です。たとえば：　・社内データと連携したAIチャットボットを構築し、1日に数百件の問い合わせに自動対応　・ランディングページを5分で自動生成し、マーケティング部門のキャンペーン立ち上げを加速　・プロンプトからアプリを自動生成し、営業チームが顧客ニーズに合わせて即座にプロトタイプを提示可能 Unilever（ユニリーバ）は、ローコードAIを活用して成功した代表的な企業の一つです。同社は、世界90カ国にわたりセルフサービス型のポータルサイトを構築し、世界中のサプライヤーが自ら登録、書類準備、法的手続きを迅速かつ簡単に完了できる仕組みを整えました。その結果、従来5週間かかっていた手続きが数日に短縮され、人的リソースとコストの大幅削減に成功しています。 3. 分断された業務プロセスを統合する「AIワークフロー」 AIワークフローとは、構造化された一連のステップであり、その中に人工知能（AI）が組み込まれて、自動化を実現します。これにより、企業は業務フローの最適化、ミスの最小化、そして運用効率の向上を図ることができます。　・分散されたデータを統合し、スマートに活用現在、多くの企業が直面している最大の課題のひとつは、「データの断片化」です。データはCRM、営業管理システム、カスタマーサポートチャネルなど、複数のシステムに分散されて保管されています。しかし、AIワークフローを導入することで、これらのデータを自動で収集・統合・同期し、単一の中央システムへ集約することが可能になります。こういう業務プロセスにAIを導入することにより、各部門が正確かつ完全な情報にアクセスできるようになり、データの重複や不一致といった課題も大幅に削減されます。さらにAIは、蓄積されたデータを自動的に分析し、潜在的なトレンドを発見したり、ユーザー行動を予測したり、最適な戦略を提案することもできます。たとえば、Microsoft Azure Machine Learning や Google Cloud AI などのプラットフォームは、企業が生データを有益な知見に変換し、市場理解を深めることを支援しています。　・業務全体をリアルタイムで最適化 AIワークフローは、単なる自動化ツールではありません。それは、企業全体の運用エコシステムにおける「中枢」として機能します。データの取得、処理、分析、タスクの割り当て、成果の測定といった一連のプロセスが、リアルタイムで接続され、最適化されるのです。従来のように部門ごとに独立して運用するのではなく、営業、マーケティング、経理、カスタマーサポートなど、部門横断的なワークフローを構築できます。これにより、情報の一貫性が保たれるだけでなく、進捗の追跡や各工程の最適化が可能となります。実際に、米国の大手銀行 JPMorgan Chase では、複雑で時間のかかる融資申請にAIを導入しました。その結果、審査時間は19時間から数秒に短縮。顧客に迅速でシームレスな体験を提供し、銀行の運用効率も大幅に向上しました。今日から始めるための、業務プロセスへのAI導入・3ステップロードマップ企業がAIの導入を始めるにあたって、専門的な技術チームや高度なITインフラを保有している必要はありません。明確なロードマップに従えば、会議の効率向上や業務プロセスの最適化、時間の節約といった形で、AIを効果的に活用することが可能です。ここでは、AI導入をスムーズにスタートさせるための3つの基本ステップをご紹介します。ステップ1：業務プロセスの「ボトルネック」を特定する AIを活用する前に、まずは自社の業務プロセスにおけるパフォーマンスを低下させているボトルネックを正確に特定する必要があります。すべての部署に一斉にAIを導入しても、即効性のある効果が得られるとは限りません。むしろ、必要な場所に、適切なタイミングでAIを導入することが、社内の抵抗感を抑えながら投資効果を最大化する鍵となります。ボトルネックを明らかにするために、以下のような問いを検討する必要があります。 […]