職種別AI仕事術

営業の文字起こしをAIで整形する方法

Meliorra編集部
営業の文字起こしをAIで整形する方法

この記事の要点

商談録音の文字起こしをAIで整形すると、話者分離・要約・ネクストアクション抽出が10分以内に完了する。Whisper+ChatGPTを使った具体的な手順とプロンプトを解説。

結論

商談後に手動で議事録を書いている時間は、AIで8割削減できる。録音ファイルをWhisperに通すと話者付きの生テキストが得られ、そこにChatGPTで整形プロンプトを当てると「誰が何を言ったか」「課題は何か」「次のアクションは何か」が整理されたドキュメントが10分以内に出来上がる。営業担当が本来使うべき時間は商談後のメモ作成ではなく、次の提案準備や顧客フォローだ。

使うAIツール

整形フローに必要なツールは2種類に絞られる。

文字起こし

  • Whisper（OpenAI製、無料・高精度）: APIまたはローカル実行
  • Notta・Otter.ai・Fathom: ブラウザやアプリで完結、初心者向け
  • Google Meet・Zoom組み込み文字起こし: 会議中にリアルタイム生成

整形・要約

  • ChatGPT（GPT-4o）: プロンプト次第で高精度な構造化
  • Claude 3.5 Sonnet: 長文テキストの要約・分析に強い
  • Gemini 1.5 Pro: Googleドキュメントとの連携がスムーズ

一番手軽なのはNottaやFathomで録音→自動文字起こし→AIサマリーまで一括処理する方法だ。ただしカスタマイズ性は低い。精度と柔軟性を求めるなら「Whisper文字起こし→ChatGPTで整形」の二段構えが現時点では最も実用的だ。

手順（ステップ別）

ステップ1: 録音ファイルを用意する

スマートフォンのボイスメモ、Zoomのローカル録画、Googleミートの録音機能など、手元にある手段で録音してよい。ファイル形式はmp3・m4a・wavどれでも問題ない。30分の商談なら容量は50MB前後が目安だ。

対面商談の場合はICレコーダーを机に置くか、スマートフォンのボイスメモを起動したまま商談に入る。顧客に「後で議事録を送るために録音させてください」と一言断るのが礼儀だ。

ステップ2: Whisperで文字起こしする

ローカルPCで実行する場合は以下の手順で動く。

pip install openai-whisper
whisper meeting.mp3 --language ja --output_format txt

APIを使う場合はOpenAIのDashboardでAPIキーを取得し、以下のPythonスクリプトを実行する。

import openai

client = openai.OpenAI()
with open("meeting.mp3", "rb") as f:
    result = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-1",
        file=f,
        language="ja"
    )
print(result.text)

出力されるテキストは話者ラベルなしの連続テキストだ。「えーと」「あのー」などのフィラーも含まれるため、次のステップで整形する。

ステップ3: ChatGPTで整形する

以下のプロンプトをそのまま使える。文字起こしテキストを[ここに文字起こしテキストを貼る]の部分に置き換えて実行する。

あなたは営業支援AIです。以下は商談の文字起こしテキストです。
次の4つの形式に整形してください。

1. 話者別の発言まとめ（話者A=営業、話者B=顧客として分類）
2. 顧客の課題・懸念点（箇条書き3〜5点）
3. 合意事項・決定事項（箇条書き）
4. ネクストアクション（担当者名・期日付きで箇条書き）

出力は日本語で、フィラー（えーと、あのーなど）は除去してください。
固有名詞や数字は変更しないでください。

---文字起こしテキスト---
[ここに文字起こしテキストを貼る]

GPT-4oに30分分のテキスト（約5,000〜8,000字）を送っても処理できる。出力は2〜3分で返ってくる。

ステップ4: 出力を確認・修正する

AIの出力は必ず確認が必要だ。特にチェックすべき箇所は3つある。

  • 話者の分類ミス（顧客の発言が営業に割り当てられているケース）
  • 数字の誤読（「3社」が「3者」になるなど）
  • ネクストアクションの期日が曖昧なまま出力されているケース

確認後、CRMの活動メモやSlackのチャンネルに貼り付ける。整形済みテキストをそのまま顧客への議事録メールにも転用できる。

ステップ5: テンプレートを固定してルーティン化する

一度うまくいったプロンプトはChatGPTの「マイGPT」機能やチームの共有ドキュメントに保存しておく。商談後のワークフローを「録音→Whisper→ChatGPTにプロンプト貼り付け→CRM登録」の4ステップに標準化すると、新人営業でも同じ品質のメモが作れるようになる。

営業固有の具体例

事例1: 初回訪問後の議事録作成

SaaS企業の営業担当が、製造業の中堅企業に初回訪問した。45分の商談録音をWhisperに通すと約7,000字の生テキストが出た。整形プロンプトを当てた結果、顧客課題として「在庫管理のExcel管理に限界を感じている」「現場とのリアルタイム連携が取れていない」が抽出され、ネクストアクションとして「2週間後にデモ実施、担当者はIT部門の田中部長に同席いただく」が明示された。商談後のメモ作成が手書き30分→AI整形5分に短縮された。

事例2: 複数商談のサマリーを週次レポートに転用

担当者が1週間で8件の商談を行った。各商談の整形済みテキストをまとめてChatGPTに送り、「各商談のステータスと主要課題を表形式でまとめてください」と指示した。マネージャー向け週次レポートの下書きが30分かかっていたところ、5分で完成するようになった。商談の多い月末はとくに効果が出やすい。

うまくいかない場合のポイント

文字起こし精度が低い場合 専門用語や社名が多い商談は誤変換が増える。Whisperの--initial_promptオプションに頻出する固有名詞を事前に渡すと精度が改善する。

whisper meeting.mp3 --language ja --initial_prompt "会社名: 株式会社○○、製品名: ○○システム"

AIの要約が表面的すぎる場合 プロンプトに「顧客が感情的に強調していた点」「繰り返し出てきたキーワード」を明示的に抽出するよう指示を加える。プロンプトを具体的にするほど出力の質は上がる。

出力が長すぎてCRMに収まらない場合 整形プロンプトの末尾に「全体を500字以内にまとめてください」と追加する。または箇条書きの数を「それぞれ最大3点」と制限する。

話者が3名以上いる場合 Nottaなど話者識別に対応したツールで文字起こしすると話者ラベルが付く。整形プロンプトに「話者はA（営業）・B（顧客側技術担当）・C（顧客側意思決定者）の3名」と明示することで分類精度が上がる。

関連記事

#営業#文字起こし整形#AI

よくある質問

文字起こしツールとAI整形ツールは別々に使う必要がありますか？

必ずしも別々でなくても構いません。Notta・Fathomのように録音→文字起こし→要約を一体化したツールもあります。ただし精度を上げたい場合はWhisperで文字起こし後にChatGPTで整形する二段構えが有効です。

話者が3人以上いる商談でも整形できますか？

できます。話者ラベルを付けられるツール（Whisper APIのdiarization、Notta等）を使い、整形プロンプトに『話者はA・B・Cの3名』と明示すると精度が上がります。

機密情報が含まれる商談録音をAIに送っても大丈夫ですか？

ChatGPT等のクラウドサービスに機密情報を送る場合は、社内規定とツールの利用規約を確認してください。ローカルで動くWhisper+ローカルLLMを組み合わせる構成なら外部送信を回避できます。

整形後のテキストをCRMに自動登録できますか？

SalesforceやHubSpotはAPI・Zapier連携に対応しており、整形済みテキストを活動メモとして自動登録するフローを組めます。まずは手動コピーで効果を確認してから自動化に移行するのが現実的です。

関連記事

職種別AI仕事術

人事の文字起こしをAIで整形する方法

面接・研修・採用会議の録音をAIで整形すると、修正作業が30分から5分に縮まる。ChatGPTやClaudeへの貼り付けとプロンプト設計の手順を人事担当者向けに解説。

職種別AI仕事術

経営企画の文字起こしをAIで整形する方法

AIを使えば会議の文字起こしを議事録に整形する作業が数分で終わる。経営企画特有の役員発言・数値表現の扱い方と具体的なプロンプト手順を解説する。