会議が終わったあとの議事録作成に、毎回1〜2時間かかっていませんか。1時間の会議をきちんと議事録にまとめようとすると、録音を聞き直して、要点を拾って、ToDoを整理して、社内フォーマットに落とし込んで……という工程で、慣れた事務担当者でも会議と同じくらいの時間が消えていきます。
ここに生成AIを使えば、議事録作成の時間は大幅に圧縮できます。「議事録 AI」で検索すると、出てくるのはほぼすべて ChatGPT の解説記事です。
ただ、実際に同じ会議音源を Notta・ChatGPT・Claude・Gemini の4つで議事録化して比較してみた結果、結論はシンプルでした。議事録という用途に限って言えば、文字起こしツールである Notta の要約機能だけで完結します。
この記事では、その検証結果と、「それでも ChatGPT・Claude・Gemini を使う意味がある例外的なケース」をお伝えします。中小企業の事務担当者・経営者の方が、自社の議事録作成をどう仕組み化するかを判断する材料としてお読みください。
結論：議事録なら Notta で完結する
検証結果の詳細は記事の後半で紹介します。ここでは先に結論からお伝えします。
議事録の自動生成という用途に限れば、Notta だけで完結します。 理由は3つあります。
つまり、「2026年現在、指定フォーマットへの追従はどのAIでもできる」からこそ、文字起こしと一体化していて他サービスとの連携も持つNottaが、議事録作成の用途では最も合理的な選択肢になります。
| ツール | 議事録用途での位置づけ |
|---|---|
| Notta | 議事録用途では最も優れている。 文字起こし〜要約〜連携まで一気通貫で完結 |
| ChatGPT | 議事録単体なら出番は少ない。他の業務と兼用するなら選択肢 |
| Claude | 表組みが綺麗で整ったビジネス文書になる。文書の体裁を重視するなら |
| Gemini | 出力がすっきりしている。Google Workspace 環境なら連携の利点あり |
| Microsoft Teams | Teams で会議をしているなら、標準の議事録機能で完結する場合もある |
ただし、AIエージェントを使って他のアプリケーションとシームレスに連携させたい場合は、ChatGPT・Claude・Gemini を使う意味が出てきます。これについては、記事の後半で詳しく説明します。
検証の前提：文字起こしの精度は音源の質で決まる
具体的な比較に入る前に、どのツールを使うかより先に重要なことをお伝えしておきます。
議事録AIの精度は、元の音源の品質に大きく左右されます。文字起こしの段階で情報が欠落すれば、その後どんなに優秀なAIで要約しても、欠けた情報は戻りません。今回の検証でも、参加者7名の会議音源を文字起こしすると、こんな問題が起きました。
これは特殊な悪条件ではなく、専用マイクを使わずノートPCやカメラのマイクで録音している会社では当たり前に起きることです。議事録AIを導入する前に「録音環境を整えること」の方が優先度が高い場合があります。
会議室の中央や全員から等距離の位置に録音機材を置く、数千円の卓上集音マイクを用意する、といった対策が効きます。オンライン会議なら各自のマイクから直接音声を取得できるため、対面会議より音声の精度は高くなります。
比較実験の設計
では、検証実験の前提条件について説明させてください。
検証音源について
検証用の音源として、YouTubeで公開されている自治体の会議動画を使用しました。これらの動画は議題ごとの質疑応答形式で、中小企業の経営会議と構造が近く検証に適しています。
音源は各自治体の利用規約に基づき引用範囲を遵守して使用し、スクリーンショット内の固有名詞（自治体名・議員名・地名など）はモザイク処理または「○○市」等への置換を行っています。
比較対象
- Notta：文字起こしをメイン機能とするクラウド型ソフトウェア
- ChatGPT：無料版（GPT-5・回数制限内）
- Claude：無料版（Claude Sonnet 4.5・回数制限内）
- Gemini：無料版（Gemini 2.5 Flash・制限内では Pro モデルも使用）
4ツールとも無料版で検証しました。無料版を使うことにより、多くの読者と同じ環境でテストできると考えたのがおもな理由です。
共通プロンプト
文字起こししたテキストの要約には以下のプロンプトを使用しています。
以下の会議の文字起こしを、議事録としてまとめてください。 # 出力フォーマット 【会議名】 【日時】 【出席者】 【議題ごとの要点】 - 議題1：論点／決定事項／保留事項 - 議題2：（以下同様） 【決定事項一覧】 【ToDo（担当者・期限つき）】 【次回までの宿題】 # 注意事項 – 話し言葉は文語に変換してください – フィラー（「えー」「あのー」など）は除去してください – 個人を特定できる情報（電話番号・住所）が含まれる場合はマスクしてください
検証パターン
| パターン | 想定シーン | 尺の長さ | 内容 |
|---|---|---|---|
| A | 手書きメモを清書 | × | 手書きメモを撮影した画像を清書 |
| B | 議題集中型の会議 | 15分 | 公開議会音源（7名の幹事会）を文字起こし |
| C | 長尺の複数議題会議 | 80分 | 公開議会音源（30名以上・約80分の有識者会議）を文字起こし |
パターンAは音源ではなく手書きメモの画像を使い、4ツールすべてで清書させました。パターンBは音質の悪い会議（PCやカメラのマイク録音）、パターンCは音質の良い会議（全員がマイク使用）で、BとCの対比から録音環境の影響も見えてきます。
パターンA：手書きメモを清書
まずは、文字起こしではなく手書きの会議メモを清書するケースから見ていきます。会議のたびに録音するわけではなく、走り書きのメモから議事録を起こす——中小企業ではむしろこちらの方が多いかもしれません。
検証では、観光DX推進プロジェクトのキックオフ会議を想定した手書きメモを用意しました。
「決まったこと」「宿題」など見出しが整理される一方で、不完全な部分もある現実によくあるようなメモです。これを紙に手書きし、スマートフォンで撮影した画像を4ツールに読み込ませて清書させました。
NottaにはNotta Brainという汎用的なAIが付属しており、画像やテキストを渡して処理させることもできます。今回はこれを ChatGPT などと同じ「汎用AI」として使い、4ツールを同じ土俵で比較しました。
清書の質そのものには、大きな差は出なかった
結論から言うと、4ツールとも、手書きメモをそれなりのクオリティで清書してくれました。議題の数や見出しの立て方に多少の違いはあるものの、特定のツールが偏った傾向を見せることはなく、清書の質そのものでは大きな差がつきませんでした。
差が出たのは、手書き文字の判読と曖昧な記述の解釈の2点で、これについては追って説明します。
各ツールの出力は次の通りです。最初の検証なので、4ツールすべての出力画面を掲載します。
違い①：手書き文字の判読精度
メモの最初のほうに出てくる「われわれ」という手書き文字の読み取りで、4ツールの結果が分かれました。
| ツール | 「われわれ」の判読結果 |
|---|---|
| Notta | 空白（読み取れず、出力に反映されなかった） |
| ChatGPT | 「ゆんれんれん」と誤読 |
| Claude | 正しく「われわれ」と判読 |
| Gemini | 正しく「われわれ」と判読 |
同じ画像を渡しても、Claude と Gemini は正読、ChatGPT は誤読、Notta は読み取りを諦めて空白にしました。
手書き文字のOCR精度には、現状はっきりした差があります。Notta が空白にしたのは、見方によっては誠実な挙動です。読めないものを推測で埋めなければ、清書した人が「ここは確認しよう」と気づけます。一方 ChatGPT の「ゆんれんれん」のような誤読は、議事録に残ると意味不明な記述になり、混乱を招きます。
違い②：曖昧な記述の解釈
もう1つ差が出たのが、メモ前半の「商工課 山田さん（委託コンサル1名同席）」という記述の解釈です。メモ全体を読めば、山田さんは商工課の職員で、委託コンサルは別人物だと分かります。しかし、この一文だけを切り取ると、山田さん＝委託コンサルとも読めてしまいます。
| ツール | 解釈 | 出力 |
|---|---|---|
| Notta | 山田さんを委託コンサルと解釈（誤り） | 「商工課 山田氏（委託コンサル）」 |
| ChatGPT | 山田さんを委託コンサルと解釈（誤り） | 「山田氏（途中参加：コンサル担当）」 |
| Claude | 別人物と正しく解釈 | 「外部コンサル：1名」 |
| Gemini | 別人物と正しく解釈 | 「委託コンサル（1名）」 |
Claude と Gemini は、メモ全体の文脈から「山田さんと委託コンサルは別人物」と正しく判断しました。
一方、Notta と ChatGPT は両者を混同しました。さらに ChatGPT は「途中参加」という、メモのどこにも書かれていない情報を付け足しています。なぜ「途中参加」としたのかは不明です。後のパターンCでも見られますが、これは ChatGPT が書かれていない情報を補完してくる傾向の表れと言えそうです。
パターンAの結論
手書きメモの清書では、清書の質そのものに大きな差はありませんでした。差が出たのは「読み取れない文字」「曖昧な記述」の扱いでした。文脈を踏まえた解釈の正確さでは Claude と Gemini に分がありましたが、どのツールも判読・解釈を完璧にはこなせない以上、出力された議事録を元メモと照らし合わせて確認する工程は欠かせません。
パターンB：議題集中型の会議
次に、音声会議の議事録化を見ていきます。公開されている議会動画（参加者7名の幹事会）を Notta で文字起こしし、4つのツールで議事録化しました。
この動画は録音環境が良くなく、文字起こしの段階で誤変換や抜け落ちが発生しています。その「不完全な文字起こし」を各ツールがどう議事録に仕上げるかも、あわせて見ていきます。
4ツールの出力
検証パターンBに対する各ツールの出力を見てみます。
Notta
文字起こしと同じ画面上で登録済みの議事録テンプレートを選んで要約を実行しました。指定したフォーマットに沿って議題ごとの要点・決定事項・ToDo がきちんと整理され、決定事項の一覧は表形式で出力されました。要約時の思考過程も表示されます。文字起こしから議事録の完成まで画面を移動せずに完結しました。
ChatGPT
指定フォーマットを正確に守り、決定事項とToDoも担当者・期限つきで抽出。話し言葉を文語に変換する精度も高く、完成度は十分です。
Claude
4つの中でビジネス文書としての見栄えが最も良いという印象でした。表組みを効果的に使い、整然としたレイアウトに仕上げます。そのまま社内に配布できる体裁で、「議事録の見た目の整い方」を重視するなら Claude が頭ひとつ抜けています。
Gemini
出力がすっきりしているのが特徴です。余計な装飾が少なく要点が簡潔にまとまり、情報を素早く把握したい場合に読みやすい形式です。要約精度自体は他のツールと大きな差はありませんでした。
パターンBの結論
4つのツールとも、議事録としての要約精度・フォーマット追従性に大きな差はありませんでした。 2026年現在、「文字起こしを意味のある議事録に整理する」能力は、どのAIでも一定水準に達しています。
差がついたのは手間です。ChatGPT・Claude・Gemini はいずれも「別ツールで起こした文字起こしをコピペして投入する」工程が必要なのに対し、Notta は画面移動なしで完結します。
仕上がりの個性（Claude は見栄えがよく、Gemini はすっきり、Notta は決定事項を表形式で、ChatGPT はバランス型）に違いはありましたが、これは好みの範囲の差です。
つまり、議事録という用途なら、わざわざ ChatGPT・Claude・Gemini を経由する理由は薄い、というのがパターンBの結論です。
パターンC：長尺の複数議題会議
最後に、長尺の会議で各ツールがどう振る舞うかを検証しました。
使用したのは、参加者30名以上・約80分の有識者会議の公開録画です。テレビ電話を通した遠隔参加者も含まれますが、全員がマイクを通して発言している点がパターンBの幹事会と大きく異なります。
文字起こしの精度はマイク環境に依存する
まず特筆すべき点は、文字起こしの精度が一気に向上したことです。パターンB（PCやカメラのマイクで録音）で頻発した誤変換・抜け落ち・小声の欠落が、ほとんど起きませんでした。
この会議では全員がマイクを通して発言しているため、音声が明瞭に収録されています。「ツール選びより録音環境が重要」という前述の指摘が、ここで裏付けられた形です。
ただし課題もありました。同じ人が話し続けているのに、途中から別の話者として識別される場面が数回ありました。発言者名を議事録に正確に反映させたい場合は、文字起こし後に発言者ラベルを人の目で確認・修正する作業が必要です。
要約の方針に、ツールごとの個性がはっきり出た
長尺会議では、要約の精度と方針に、これまでより明確な違いが出ました。
ただし、この違いはプロンプトの書き方による違い方かもしれません。今回は4ツールに同条件のフォーマット指定を与えていますが、それぞれのAIで適するプロンプトの書き方は違うかもしれません。
最も分かりやすく差が出たのが「決定事項一覧」のセクションです。同じ会議の同じ文字起こしから、各ツールが拾い上げた決定事項はこれだけ異なりました（団体名・個人名・地域名は伏せています）。
Notta が出力した決定事項一覧（3項目）
- 本日いただいた委員意見を、来年度予算における【団体名】実行プラン関連施策のバージョンアップ並びに実行プランの改定作業に反映させる
- DXは手段であることを認識し、実現目的の明確化と段階的実施が必要であることを共通認識とする
- 基本的なデジタル化（オンライン予約、キャッシュレス決済等）を優先的に推進することを確認
ChatGPT が出力した決定事項一覧（5項目）
- デジタル技術を活用した【団体名】施策を継続・強化する。
- 観光行動データを分析し、観光事業者のマーケティング支援へ活用する。
- 観光DXを旅行者体験全体の改善として推進する。
- 顧客視点に基づく旅前・旅中・旅後を通じたDX設計の必要性を共有した。
- 中小観光事業者への支援強化の方向性を確認した。
Claude が出力した決定事項一覧（1項目）
本日の委員意見を、翌年度予算に関する「【団体名】実行プラン」関連施策のバージョンアップ、および同プランの改定作業に反映させること（【個人名】座長より【個人名】へ依頼）。
Gemini が出力した決定事項一覧（2項目）
- デジタルマップ等の施策で得られたデータを分析し、観光事業者のマーケティングに活用できるよう可視化を目指す。
- 【地域名】等での観光型MaaSの推進や、次世代型MICEのガイドライン作成、助成を実施する。
同じ会議の同じ文字起こしから出力されたものですが、これだけ違いが出ます。それぞれの方針を分析してみます。
Notta
重要なポイントを簡潔にまとめました。詳細度は ChatGPT より控えめ、Claude より簡潔という中間で、数字に固執せず読みやすさを重視しています。要約を主目的とするツールだからか、議題の核心をうまく捉えていて、議事録としては一番いい感じの出力でした。
ChatGPT
ChatGPTはパターンBに続きバランス型の出力をしました。決定事項をもっとも多く抽出し、網羅性を重視しています。ChatGPTは「漏れなく拾っておいてほしい」という用途に向くかもしれません。
Claude
情報が最も詳細で具体的でした。決定事項は1項目ですが、それを「誰が誰に依頼したか」まで含めて細かく記述。数字を拾いたがる傾向が強く、「具体的に書けるなら最大限に、書けないなら削る」という方針に見えます。まるで、学者のようなClaudeの設計思想が見て取れる結果でした。
Gemini
情報量が圧倒的に少なかったです。この議題の分け方も他ツールより粗く、全体に要約が浅い印象でした。プロンプト調整で詳細度を上げられる可能性はありますが、今回の条件では明らかな情報不足で、無料版には処理能力に制限がかかっているという可能性も考えられます。
注意点：Notta 以外は「会議の外の情報」を拾ってきた
長尺会議の検証で、もうひとつ重要な発見がありました。
ChatGPT・Claude・Gemini の3つは、ネット上から会議の情報を入手し、参加者の実名を表示しました。Claudeにいたっては文字起こしのテキストには無い欠席委員の名前まで出力しました。
これはメリットにもリスクにもなります。聞き取れなかった固有名詞や役職をAIが補ってくれるのは便利ですが、社内の非公開会議では、この挙動は起きてほしくありません。AIが推測で埋めた事実でない内容が議事録に紛れ込むおそれがあるからです。
パターンAの検証（手書きメモ）で ChatGPT が「途中参加」という情報を勝手に付け足したのと同様の傾向です。
パターンCの結論
長尺会議でも、文字起こしの精度はマイク環境さえ整っていれば99%以上に達します。
要約については、長尺になるほどツールごとの方針の違いがはっきり出ました。
ChatGPT ⇒ 網羅型
Claude ⇒ 詳細・具体型
Gemini ⇒ 簡潔だが今回は情報不足
Notta ⇒ 核心を押さえた中間型
議事録として「ちょうどいい」のは Notta という印象でしたが、これはプロンプト次第で変わる部分も大きく、絶対的な優劣ではありません。
ただし運用面で言えば、ここでもNottaの優位は変わりません。文字起こしから要約まで画面移動なしで完結し、外部情報を勝手に補完しないため、議事録という用途ではNottaが確実に優れています。
それでも外部AIを使う場面
ここまで「議事録なら Notta で完結する」とお伝えしてきましたが、ChatGPT・Claude・Gemini を使う意味がある場面もあります。
① 議事録を起点に、他の業務へつなげたいとき
議事録を作るだけでなく、「報告メールを下書きする」「ToDo をタスク管理ツールに登録する」「決定事項を Slack に投稿する」「次回会議をカレンダーに設定する」といった後続の作業まで一気に流したい場合は、汎用AIの方が柔軟です。
ChatGPT・Claude・Gemini は、AIエージェントとして外部アプリと連携する仕組みが急速に発達しており、複数アプリをまたいだ業務フロー全体の自動化は Notta 単体では完結しません。議事録をあくまで業務フローの一部と捉えるなら、汎用AIとそのエージェント機能を中核に据える設計になります。
② 議事録以外の業務でもAIを使っていて、ツールを統一したいとき
ChatGPT や Claude を契約していて議事録もそのついでに処理したい、という場合は、わざわざ Notta の要約機能を別途使う必要はないかもしれません。「議事録のために最適なツールを足す」より「すでにあるツールで済ませる」方が運用がシンプル、という判断は十分あり得ます。
その場合はChatGPTやClaudeからNattoを外部の文字起こしツールとして呼び出す設計になります。（この点については可能かどうか検証をしていません。）
まとめ：議事録は Notta、業務連携は汎用AI
今回の検証で分かったことを整理します。
議事録の自動生成という用途に限れば、Notta で完結します。
2026年現在、指定フォーマットへの追従はどのAIでもできるようになりました。だからこそ、文字起こしと要約が一体で、テンプレートを自作でき、ドキュメントツールとの連携も持つ Notta が、議事録用途では最も手間が少なく合理的です。
ChatGPT・Claude・Gemini も議事録の質自体は十分高いのですが、「別ツールの文字起こしをコピペして投入する」ひと手間が、毎回の運用では地味に効いてきます。
検証を通して見えた注意点も2つあります。
① ツール選びの前に録音環境を整える
マイクを通さない会議では文字起こしの精度が大きく落ち、その段階で欠けた情報はどんなAIでも取り戻せません。
② 生成された議事録は最終的に人の目で確認
話者の取り違え、外部情報の勝手な補完、手書き文字の誤読といった「AIならではのミス」は、どのツールでも一定の割合で起きました。議事録AIは「AIに任せきりで完成」ではなく「AIが下書きし、人が仕上げる」前提で使うのが現実的です。
当社では、中小企業向けに以下のような伴走型のAI活用支援を行っています。
- 議事録自動化を含む業務フローの設計・構築
- AIエージェントによる複数アプリ連携の実装
- 自社環境で完結する機密情報対応のAIワークフロー構築
- 既存のSaaS（Notta・Microsoft 365・Google Workspace・Notion など）との連携設計
- 導入後の社内浸透支援・運用ルール整備
「議事録は自動化できたが、その先の業務もつなげたい」「複数のツールを使っているが連携できていない」「機密情報を扱う会議でも安全にAIを使いたい」といったご相談は、お気軽にお問い合わせください。
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