中堅SaaS企業(従業員120名)｜ 2024年10月〜2025年2月（5ヶ月）
会議後の業務を70%自動化するAIエージェントを構築
議事録生成からタスク抽出・アサイン・フォローアップまで、会議後業務の自動化パイプラインを構築
会議後業務時間
70%
削減
タスク完了率
95%
達成
月間削減工数
80
時間
ROI
180%
初年度
プロジェクト開始前の課題
会議後の手作業が膨大
週30件以上の社内外ミーティングがあり、議事録作成・タスク抽出・担当者アサイン・フォローアップメール送信に、毎週40時間以上の工数が費やされていた。
タスクの抜け漏れと遅延
手動でのタスク管理では、会議で決まったアクションアイテムの30%が期限内に完了しない状況。特に部門横断プロジェクトでの抜け漏れが深刻だった。
セキュリティとコンプライアンスの要件
顧客との会議内容を含むため、外部AIサービスへのデータ送信に厳格な制約があった。社内ポリシーに準拠したセキュリティ設計が必須条件だった。
CIALTEのアプローチ
要件定義・セキュリティ設計
情報セキュリティ部門と連携し、Secretless Architectureを採用。APIキーの直接管理を排除し、一時トークンベースの認証フローを設計。
Why this approach
セキュリティ要件を後付けにすると手戻りが大きい。設計段階からSecretless Architectureを採用することで、セキュリティと開発効率を両立。
AIエージェントパイプライン構築
音声文字起こし→要約→タスク抽出→プロジェクト管理ツール連携→フォローアップメール生成までの一連のパイプラインを構築。Human-in-the-Loopで、タスクアサイン前に担当者が確認・修正できるステップを組み込んだ。
Why this approach
完全自動化ではなく、重要な意思決定ポイントに人間のチェックを入れるHuman-in-the-Loop設計を採用。これにより、AIの誤認識リスクを最小化しつつ、自動化の恩恵を最大化。
AI運用監視基盤構築
OpenTelemetryベースのオブザーバビリティ基盤を構築し、AIエージェントの処理精度・レイテンシ・トークン消費をリアルタイム監視。異常検知時の自動アラートとフォールバック処理を実装。
Why this approach
AIは「動いているように見えて精度が劣化している」ケースがある。運用監視基盤による継続的監視で、品質劣化を早期検知し、プロアクティブに対応する体制を構築。
Technology Stack
プロジェクトの成果
| Metric | Before | After |
|---|---|---|
| 会議後業務時間 | 週40時間 | 週12時間 |
| タスク完了率（期限内） | 70% | 95% |
| 議事録作成時間 | 45分/件 | 自動（確認5分） |
| 月間トークンコスト | — | 月12万円 |
「会議が終わった瞬間にタスクが整理されている」と社内で好評
部門横断プロジェクトのコミュニケーションロスが大幅に減少
経営層が「全社展開したい」と追加投資を即決
"会議後の「あの件どうなった？」がなくなりました。AIが議事録を作り、タスクを抽出し、担当者にアサインしてくれる。しかもセキュリティ設計がしっかりしているので、顧客との会議でも安心して使えます。CIALTEのAI運用監視のおかげで、AIの精度が落ちた時もすぐに対応してもらえる。"
CTO
中堅SaaS企業