議事録作成AIの比較表を作成！おすすめや選び方も解説

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音声認識技術により会議中の発言をリアルタイムで文字データ化し、議事録作成時間を大幅に短縮します。従来2時間の会議で1時間かかっていた議事録作成が、わずか10分程度で完了するようになります。参加者は議事録作成の負担から解放され、会議の内容に集中できるため、より質の高い議論が可能になります。また、会議終了後すぐに正確な記録を関係者に共有できるため、次のアクションまでのリードタイム（作業開始から完了までの時間）も短縮されます。

AIが会議参加者の発言時間や発言回数を自動で集計し、会議の参加状況を可視化します。例えば特定の人物だけが発言している偏った会議や、重要な決定事項が曖昧なまま終了した会議を客観的に把握できます。発言内容のキーワード分析により、議論のポイントや課題を自動抽出し、会議の質を数値で評価することも可能です。会議後の振り返りデータとして活用することで、より建設的で効率的な会議運営が実現できます。

人件費の削減効果が期待できます。月20回の会議を行う企業の場合、従来1回あたり1時間かかっていた議事録作成が自動化により10分に短縮されれば、月16時間以上の工数削減になります。年間では約200時間の削減となり、人件費換算で数十万円のコスト削減効果があります。また、外部の議事録作成サービスを利用していた企業では、月額数万円の費用削減も可能になります。削減された時間とコストは、より付加価値の高い業務に振り向けることができます。

人間による手作業では聞き漏らしや記録ミスが発生しやすいですが、AIによる自動記録でこれらのリスクを大幅に低減できます。重要な決定事項や数値情報の記録漏れを防ぎ、会議内容を正確に保存できます。音声データとテキストデータの両方を保管することで、後日内容を確認する際の信頼性も向上します。発言者の識別機能により、誰がどの発言をしたかも明確に記録され、責任の所在や合意内容の確認が容易になります。

ソフトウェア開発企業では、毎日実施するスタンドアップミーティング（進捗共有会議）や週次のスプリントレビュー（開発成果確認会議）で議事録作成AIを活用しています。開発チームの課題や解決策、次のアクションアイテムを自動で整理し、プロジェクト管理ツールとの連携により作業の漏れを防いでいます。複数のプロジェクトが並行して進行するIT企業では、各チームの議事録を一元管理することで、リソース配分の最適化や知見の横展開も実現できています。技術的な専門用語も正確に認識できるAIにより、開発現場特有の議論内容も適切に記録されます。

自動車部品メーカーでは品質改善会議や安全会議において、議事録作成AIで議論内容を正確に記録しています。製品の不具合報告や改善提案、安全対策の検討内容を詳細に文字化し、品質管理システムと連携させることで、過去の類似事例との比較分析も可能になっています。ISO認証（国際品質標準）で求められる会議記録の要件も満たしており、監査対応も効率化されています。工場の現場改善提案会議では、作業者の生の声を正確に記録し、改善活動の促進にも貢献しています。

銀行や証券会社では、融資審査会議や投資委員会などの重要な意思決定会議で議事録作成AIを導入しています。金融庁の検査対応や内部監査において、会議の透明性と記録の完全性が重要な要素となるため、AIによる客観的な記録が信頼性向上に寄与しています。リスク管理委員会では、市場変動や信用リスクに関する議論を漏れなく記録し、後日の検証や規制当局への報告書作成に活用されています。発言者の特定機能により、意思決定の責任の所在も明確になり、ガバナンス強化が実現されています。

総合病院では多職種カンファレンス（医師、看護師、薬剤師などによる症例検討会議）で議事録作成AIを活用しています。患者の治療方針や薬物療法の検討内容、各職種からの提案を正確に記録し、電子カルテシステムと連携させることで、患者情報の一元管理を実現しています。医療安全委員会では、インシデント（医療事故に至らなかった事例）の分析結果や再発防止策を詳細に記録し、病院全体の安全管理レベル向上に貢献しています。専門的な医学用語も高精度で認識できるため、医療現場特有の議論も適切に文字化されます。

月に20回以上の会議を開催する企業では、議事録作成にかかる工数削減効果が顕著に現れます。例えば従業員300人規模のIT企業では、週次の部門会議、月次の経営会議、プロジェクトの進捗会議など多数の会議が並行して開催されており、議事録作成だけで月間100時間以上の工数がかかっていました。AIを導入することで工数を80%削減でき、浮いた時間を戦略的な業務に振り向けることができます。複数部門での同時利用により、組織全体での標準化された議事録管理も実現できます。管理職の負担軽減により、よりマネジメント業務に集中できる環境が整います。

金融業、医療業、公共機関など規制の厳しい業界では、会議記録の完全性と透明性が法的に求められます。手作業による記録では記載漏れや主観的な要約が発生するリスクがありますが、AIによる客観的な記録により監査対応が強化されます。証券会社の投資委員会では、金融商品取引法に基づく記録要件を満たすため、発言内容を一言一句正確に記録する必要があり、議事録作成AIが重要な役割を果たしています。病院の医療安全委員会でも、医療法に基づく安全管理体制の証明として、議論の記録が不可欠になっています。

テレワークが定着した企業では、Web会議での議事録作成が課題となっています。画面共有や資料説明が多いオンライン会議では、参加者が議事録作成に集中することが困難です。議事録作成AIにより、会議参加者全員が議論に集中でき、会議の品質向上が期待できます。スタートアップ企業では、少数精鋭のチームで効率的な会議運営が必要であり、AIによる議事録自動化により限られたリソースを有効活用できます。時差のあるグローバルチームでも、正確な議事録により情報共有の精度が向上し、意思決定のスピードアップが実現されます。

法律事務所、会計事務所、コンサルティング会社など専門性の高い業界では、複雑な内容の議論を正確に記録する必要があります。法律用語、会計基準、技術仕様など専門用語が飛び交う会議では、一般的な議事録作成者では理解が困難な場合があります。専門用語に対応した議事録作成AIにより、業界特有の議論内容も適切に文字化され、記録の精度が格段に向上します。特許事務所では技術的な議論内容を正確に記録することで、特許出願書類の作成効率化にも貢献しています。研究開発部門では、実験結果や技術検討内容の記録により、知的財産の保護と活用が促進されます。

クラウド型は、インターネット経由で利用するサービス形態で、初期費用を抑えて短期間で導入できます。月額料金制が一般的で、利用規模に応じたスケーラブルな運用が可能です。一方、オンプレミス型は自社サーバーに設置するため、セキュリティ要件が厳しい企業に適しており、カスタマイズ性も高くなります。

リアルタイム処理型は、会議中に発言内容を即座に文字化し、参加者がリアルタイムで内容を確認できます。会議の進行に合わせて修正や補足も可能で、会議終了と同時に議事録が完成します。後処理型は、録音した音声データを会議後にAIで処理するため、より高精度な文字変換が期待できますが、議事録完成まで時間がかかります。

汎用型は幅広い業界で使用できる標準的な機能を持ち、導入コストを抑えられます。一方、業界特化型は医療、法務、技術分野など特定業界の専門用語に対応した高精度な認識機能を持ちます。医療用語や法律用語、技術仕様書の内容など、業界固有の議論を正確に記録する必要がある企業では、特化型の選択が重要です。

単機能型は議事録作成に特化したシンプルな機能を提供し、操作が簡単で導入しやすい特徴があります。統合型は議事録作成に加えて、スケジュール管理、タスク管理、プロジェクト管理などの機能を統合したオールインワンソリューションです。既存の業務システムとの連携を重視する企業には統合型が適しています。

会議中の発言を自動的に認識し、リアルタイムでテキストデータ化する基本機能です。マイクロフォンやWeb会議システムから音声を取得し、AIが発言内容を文字に変換します。使用時は事前に音声入力デバイスの設定を行い、会議開始時に録音ボタンをクリックするだけで自動記録が始まります。複数の話者が同時に発言した場合でも、それぞれの音声を識別して別々に記録することが可能です。方言や訛り、専門用語についても学習機能により認識精度が徐々に向上し、使い続けることでより正確な文字変換が実現されます。

会議参加者の声の特徴を学習し、誰がどの発言をしたかを自動で判別する機能です。初回利用時に各参加者の音声サンプルを登録することで、以降の会議では自動的に発言者を識別できます。設定方法は参加者名簿を事前にシステムに登録し、会議開始前に各人が自分の名前を発言することで音声パターンを学習させます。新しい参加者が会議に加わった場合は、その場で音声登録を行うことも可能です。発言者の特定により、後で議事録を確認する際に責任の所在や合意内容が明確になり、フォローアップ作業が効率化されます。

会議の議論から決定事項、課題、次回までのアクションアイテムを自動で抽出し、要約を作成する機能です。AIが「決定しました」「課題として」「次回までに」などのキーワードを認識し、重要な内容を自動でハイライト表示します。使用方法は会議のテンプレート設定で、どのような内容を重要情報として抽出するかをカスタマイズできます。会議終了後は自動生成された要約を確認し、必要に応じて手動で修正や補足を行うことで、完成度の高い議事録を短時間で作成できます。長時間の会議でも要点を見逃すことなく、効率的な記録管理が実現されます。

会議の種類に応じた標準的な議事録形式を自動で適用し、統一されたフォーマットで記録を作成する機能です。定例会議、プロジェクト会議、取締役会など、会議のタイプに応じてテンプレートを選択できます。設定時は会議の目的、参加者、議題構成などを定義し、毎回同じ形式で議事録が生成されるよう設定します。カスタムテンプレート作成により、組織固有の議事録形式にも対応可能です。自動フォーマット機能により、手動での体裁調整時間が削減され、議事録の品質も標準化されます。新入社員でも統一された高品質な議事録を作成できるようになります。

現在のAI技術では、雑音の多い環境や複数人が同時発言する状況で認識精度が低下する課題があります。例えば工事現場近くの会議室や、エアコンの音が大きい環境では正確な音声認識が困難になります。方言や訛りの強い発言者、早口や小声での発言も認識エラーの原因となりがちです。Web会議では通信状況による音質劣化により、対面会議よりも認識精度が下がる場合もあります。これらの課題に対処するには、静かな会議環境の整備、高品質なマイクロフォンの導入、事前の音声テストの実施が必要になります。完璧な自動化を期待せず、重要な会議では人手による確認作業も併用する運用設計が重要です。

業界特有の専門用語、企業の固有名詞、人名、地名などの認識精度に課題があります。医療現場での薬品名、IT企業でのシステム名称、法務関連の法令用語などは、一般的な辞書に登録されていないため誤認識が発生しやすくなります。新しい商品名やプロジェクト名も同様の問題を抱えています。英語やカタカナ表記が混在する発言では、正確な文字変換が特に困難になります。対策として、事前に頻出する専門用語や固有名詞を辞書登録し、AIの学習データに追加する作業が必要です。会議後の校正作業で、専門用語の誤認識を修正する運用ルールの確立も重要になります。

機密性の高い会議内容がAIシステムに記録されることによるセキュリティリスクが課題となります。クラウド型サービスでは、音声データや議事録がインターネット経由で外部サーバーに送信されるため、情報漏洩のリスクが存在します。特に個人情報や企業秘密、未公開の財務情報を扱う会議では、データの取り扱いに細心の注意が必要です。海外のサーバーにデータが保存される場合、各国のデータ保護法への対応も考慮しなければなりません。対策としては、オンプレミス型の導入検討、データ暗号化の徹底、利用規約の詳細確認、社内セキュリティポリシーとの整合性確保が重要です。定期的なセキュリティ監査と従業員教育も欠かせません。

AI システムに過度に依存することで、システム障害や通信トラブル時に会議記録業務が停止するリスクがあります。クラウドサービスの場合、サーバー障害やインターネット接続不良により、重要な会議の記録が取れなくなる可能性があります。AIの判断ミスや誤動作により、重要な発言が記録されない事態も考えられます。法的に議事録作成が義務付けられている会議では、システム障害による記録不備が法的問題に発展する恐れもあります。リスク軽減のため、バックアップ用の録音機器の準備、手動記録との併用体制、複数のサービスの冗長化、緊急時対応マニュアルの整備が必要です。システム依存度を段階的に高め、十分な検証期間を設けることが重要になります。

会議開始前の準備が議事録の品質を大きく左右するため、標準的な設定手順を確立することが重要です。会議室の音響環境を整備し、エアコンの風切り音や外部騒音を最小限に抑える配慮が必要です。マイクロフォンの配置は参加者から等距離になるよう調整し、Web会議では各参加者のマイク設定を事前に確認します。頻出する固有名詞や専門用語を事前にAIの辞書に登録し、認識精度を向上させる作業も効果的です。議事録テンプレートを会議の種類別に作成し、定例会議、プロジェクト会議、取締役会などで統一されたフォーマットを使用することで、記録の一貫性が保たれます。参加者名簿の事前登録により、話者識別機能の精度も向上します。

全社的な導入成功のためには、利用者向けの体系的な教育プログラムが不可欠です。システムの基本操作方法だけでなく、効果的な発言方法（明瞭な発音、適度な間の取り方）も含めたトレーニングを実施します。会議進行役は、重要な決定事項や次回アクションを明確に発言するよう意識し、AIが正確に記録できるよう配慮する必要があります。議事録の校正作業についても、チェックポイントと修正方法を標準化し、品質のばらつきを防ぎます。新入社員向けのマニュアル作成と定期的な勉強会開催により、組織全体での知識レベルを統一することが重要です。ベストプラクティスの共有により、部署間での活用度の差を解消できます。

議事録の品質を継続的に向上させるため、定期的な精度測定と改善活動を実施します。月次で認識精度のレポートを作成し、誤認識が多い用語や表現を特定して辞書の拡充を行います。利用者からのフィードバックを収集し、システムの問題点や改善要望を整理することで、より使いやすい環境を構築できます。重要会議の議事録については、複数名でのダブルチェック体制を確立し、記録漏れや誤解釈を防ぎます。AI の学習機能を活用し、組織固有の表現や言い回しを継続的に学習させることで、時間の経過とともに認識精度が向上します。四半期ごとの効果測定により、工数削減効果やコスト削減効果を定量的に評価し、投資対効果を確認することも重要です。

蓄積された議事録データを戦略的に活用し、組織の意思決定支援に役立てる仕組みを構築します。過去の会議での類似課題の解決方法を検索・参照できるよう、タグ付けやカテゴリー分類を体系的に行います。重要なプロジェクトの意思決定過程を時系列で追跡可能にし、成功要因や失敗要因の分析に活用します。ベテラン社員の退職前には、その人が参加した重要会議の記録を整理し、ナレッジの継承を図ります。新規事業検討や類似案件での参考資料として、過去の議事録を効率的に活用できる検索システムを整備することが重要です。定期的なデータクレンジング（不要データの削除、重複データの整理）により、検索性能と保存効率を最適化します。

音声認識の中核には、深層学習（ディープラーニング：人間の脳の仕組みを模倣した学習方法）が使用されています。音声波形を周波数成分に分解し、短時間フーリエ変換という数学的手法で音の特徴を数値化します。この数値データをリカレントニューラルネットワーク（時系列データの処理に特化した人工知能）で処理し、音韻（言葉の音の単位）を識別します。最新のTransformer（注意機構を活用した深層学習モデル）技術により、前後の文脈を考慮した高精度な音声認識を実現しています。学習データには数万時間の音声データが使用され、多様な話者の声質、方言、話し方のパターンを学習することで、実用的な認識精度を達成しています。エンドツーエンド学習（入力から出力までを一つのシステムで処理する手法）により、従来の複雑な前処理を不要にしています。

認識されたテキストから重要な情報を抽出するため、自然言語処理（NLP：人間の言葉をコンピューターが理解する技術）技術が活用されています。形態素解析（文章を単語に分割する処理）により、発言内容を品詞レベルで分析し、名詞、動詞、形容詞などの文法的役割を特定します。意味解析では、BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）などの事前学習済み言語モデルを使用し、単語の文脈的意味を理解します。決定事項、課題、アクションアイテムなどの重要情報は、機械学習により学習されたパターンマッチング（あらかじめ定義されたルールとの照合）で自動抽出されます。感情分析機能により、発言者の賛成・反対の意向や、議論の温度感も数値化できます。共参照解決（代名詞が何を指しているかを特定する処理）により、「それ」「あれ」などの指示語の内容も適切に補完されます。

複数の参加者を自動で識別するため、音響特徴量（声の高さ、速度、音色などの特徴）の分析技術が使用されています。各話者の声紋（声の特徴を数値化したパターン）をMFCC（メル周波数ケプストラム係数：人間の聴覚特性を考慮した音響特徴量）として抽出し、機械学習モデルで個人を識別します。ガウス混合モデル（統計的手法の一種）やサポートベクターマシン（パターン認識のアルゴリズム）により、少ない学習データでも高精度な話者識別を実現しています。リアルタイム処理では、短時間窓（数秒間の音声）での話者切り替え検出により、会話の流れに沿った正確な記録が可能です。背景雑音の除去には、スペクトル減算法やウィーナーフィルタ（雑音除去のアルゴリズム）が使用され、音声品質の向上が図られています。複数話者同時発言時の音声分離には、独立成分分析（ICA）やブラインド音源分離技術が活用されています。

会議中の即座な文字化を実現するため、ストリーミング音声処理（連続的なデータ処理）技術が採用されています。バッファリング（一時的なデータ蓄積）により、ネットワーク遅延や処理時間のばらつきを吸収し、安定したリアルタイム処理を提供します。エッジコンピューティング（処理をデータ発生場所の近くで行う手法）により、クラウドとの通信遅延を最小化し、レスポンス性能を向上させています。音声の区間検出（VAD：Voice Activity Detection）により、無音部分を除外し、効率的な処理を実現しています。適応的ビットレート制御により、ネットワーク状況に応じて音声品質を動的に調整し、安定した認識性能を維持します。WebRTC（Web RealTime Communication：ブラウザでのリアルタイム通信技術）プロトコルにより、Web会議システムとのシームレスな連携が可能になっています。

AIの認識精度を継続的に向上させるため、オンライン学習（使用しながら学習する手法）とバッチ学習（一定期間のデータをまとめて学習する手法）を組み合わせています。ユーザーによる修正データをフィードバック学習に活用し、組織固有の用語や表現パターンを段階的に学習します。転移学習（既存の学習済みモデルを新しいタスクに応用する手法）により、少ない学習データでも高精度なカスタマイズが可能です。モデルの過学習（特定のデータに偏りすぎる現象）を防ぐため、正則化（学習の制約を加える手法）やドロップアウト（一部の学習結果を無作為に除外する手法）などの技術が使用されています。A/Bテスト（異なるバージョンを同時に運用して比較する手法）により、モデル更新の効果を定量的に評価し、最適な学習パラメータを決定しています。連合学習（複数の組織でモデルを共同学習する手法）により、プライバシーを保護しながら学習データを拡充する技術も導入されています。

クラウド型サービスでは月額課金制が一般的で、利用者数や処理時間に応じた従量課金モデルが採用されています。エンタープライズライセンスでは、年額数百万円で無制限利用が可能な定額制プランも提供されており、大規模企業での全社導入に適しています。オンプレミス型では、初期ライセンス費用に加えて年間保守費用が発生し、総所有コスト（TCO）を慎重に評価する必要があります。利用規約では、商用利用の範囲、再配布の可否、第三者への提供制限などが明記されており、事業形態との整合性を確認することが重要です。サービスレベル合意（SLA）により、稼働率保証、応答時間保証、データ復旧時間などの性能基準が定められ、業務への影響を最小限に抑える仕組みが提供されています。

議事録に含まれる個人名、役職、連絡先などの個人情報は、個人情報保護法に基づく適切な管理が必要です。EU圏の関係者が参加する会議では、GDPR（EU一般データ保護規則）への対応も求められ、データの処理目的、保存期間、削除権利などを明確に定める必要があります。プライバシーバイデザイン（設計段階からプライバシー保護を考慮する概念）に基づき、最小限の個人情報のみを収集し、目的外利用を防ぐ技術的・組織的措置を実装します。匿名化処理（個人を特定できない状態にする処理）により、統計分析や品質改善に活用する際のプライバシーリスクを軽減できます。データ主体（個人情報の本人）からの開示請求、修正請求、削除請求に対応できる体制を整備し、法的義務を確実に履行することが求められます。

クラウドサービスでは、データセンターの所在地と適用される法律を確認することが重要です。日本国内のデータセンターを利用するサービスでは、日本の法律が適用されるため、法的リスクを軽減できます。海外のデータセンターを利用する場合は、各国のデータローカライゼーション法（データの国内保存を義務付ける法律）への対応が必要になる場合があります。データの暗号化、アクセスログの管理、定期的なセキュリティ監査により、第三者によるデータアクセスを防止します。バックアップデータの保存場所、復旧手順、保存期間についても契約で明確に定め、災害時やシステム障害時の事業継続性を確保します。ベンダーの従業員によるデータアクセス制御、秘密保持契約の締結により、内部からの情報漏洩リスクも管理します。

議事録の著作権は、一般的に会議の主催者（企業）に帰属しますが、AI処理により生成されたテキストデータの権利関係を契約で明確にする必要があります。会議で議論された技術的なアイデア、ビジネスモデル、営業戦略などの知的財産は、適切な管理により企業の競争優位性を保護します。AIシステムがユーザーの音声データを学習に使用する場合の権利関係、学習済みモデルの所有権についても契約条項で確認が必要です。第三者の著作物（引用された論文、書籍、特許など）が議事録に含まれる場合の取扱い方針を定め、著作権侵害リスクを回避します。競合他社への議事録データの提供禁止、機密情報の適切な表示により、企業秘密の保護を徹底します。特許出願や商標登録に関連する議論については、特に慎重な管理体制を構築することが重要です。

個人向けプランの料金相場は、月額1,000円から2,000円程度となっています。 個人事業主やフリーランスの方が気軽に導入できる価格帯で、基本的な文字起こし機能とAIによる要約機能を利用できます。 月間の文字起こし時間は3時間から30時間程度が一般的で、超過した場合は従量課金が発生する仕組みです。 たとえば、月額980円で3時間の文字起こしができるプランや、月額1,500円で100分の高精度音声認識が利用できるプランなどがあります。 初めて議事録作成AIを導入する方は、無料プランやトライアル期間を活用して使い勝手を確認することをおすすめします。

小規模チーム向けプランの料金相場は、月額5,000円から30,000円程度となっています。 5人から10人程度の小規模なチームでの利用を想定しており、個人向けプランよりも文字起こし時間や機能が充実しています。 月間の文字起こし時間は30時間から100時間程度で、複数メンバーでの共有機能やチーム管理機能が付いています。 具体的には、月額19,800円で6,000分の文字起こしと120回のAI要約が利用できるプランや、月額28,000円で30時間の文字起こしと人数無制限の利用ができるプランなどがあります。 少人数のプロジェクトチームや部署単位での導入に適した価格帯です。

中堅企業向けプランの料金相場は、月額50,000円から100,000円程度となっています。 部署全体や複数チームでの利用を前提としており、月間の文字起こし時間は60時間から130時間程度となります。 セキュリティ機能やユーザー管理機能、利用状況のレポート機能など、企業での利用に必要な管理機能が充実しています。 一例として、月額54,000円で18,000分の文字起こしと360回のAI要約が利用できるプランや、月額95,000円で130時間の文字起こしができるプランなどがあります。 年間契約を選択することで月額料金が割安になるケースが多いため、長期利用を検討している場合は年間契約をおすすめします。

大企業向けプランの料金相場は、月額150,000円から300,000円以上となっています。 全社規模での利用を想定しており、月間の文字起こし時間は無制限または1,000時間を超える大容量となります。 SAML SSO（組織全体で1つのログイン情報を管理する仕組み）やIP制限、操作ログの記録など、企業の情報セキュリティ要件に対応した機能が標準で提供されます。 実際には、月額162,000円で60,000分の文字起こしと1,200回のAI要約が利用できるプランや、月額200,000円で10,000分の高精度音声認識と100名分のライセンスが含まれるプランなどがあります。 多くの製品では要問い合わせとなっており、企業の利用規模や要件に応じたカスタマイズが可能です。

買い切り型の料金相場は、9,900円から59,900円程度となっています。 専用のハードウェア端末を購入し、文字起こし機能を利用するタイプの製品で、月額料金が発生しないのが特徴です。 オフラインでの文字起こしに対応している製品もあり、インターネット環境がない場所や機密性の高い会議でも利用できます。 具体例としては、9,900円のスマートフォン連携型の小型端末から、59,900円の8マイク搭載の高性能端末まで幅広いラインナップがあります。 買い切り型の場合でも、クラウド機能やAI要約機能を利用する際は別途月額料金や年額料金が必要になるケースがある点に注意が必要です。

従量課金型の料金相場は、文字起こし時間1分あたり2円から22円程度となっています。 定額プランの文字起こし時間を超過した場合に追加料金が発生する仕組みで、利用頻度が不定期な場合に適しています。 AI要約機能の従量課金は1回あたり200円から500円程度、または10回セットで1,980円などのパッケージ販売もあります。 たとえば、文字起こし時間の超過料金が1分あたり22円のプランや、1時間あたり880円のプランなどがあります。 繁忙期と閑散期で利用時間に差がある企業や、スポット的に大量の文字起こしが必要になる場合に便利な料金体系です。

議事録作成AIの料金は企業規模によって大きく異なります。 以下の表は、企業規模別の代表的な料金相場をまとめたものです。

年間契約を選択することで、月額換算の料金が10パーセントから20パーセント程度割安になる場合が多くあります。 月額1,600円のプランが年額契約では月額1,440円になるケースや、月額22,000円のプランが年額契約では月額19,800円になるケースなどがあります。 年間契約の場合、支払いは契約時の一括前払いとなる製品が多く、初期費用として年額の全額が必要になります。 長期的に利用する予定がある場合は、年間契約を選択することで年間20,000円から50,000円程度のコスト削減が可能です。 ただし、途中解約の場合の返金条件や契約更新の自動更新設定については、契約前に必ず確認することをおすすめします。

無料プランは月額0円で基本的な文字起こし機能を試すことができます。 無料プランの文字起こし時間は月間1時間から5時間程度、AI要約機能は月10回まで利用できるケースが一般的です。 無料トライアルは1週間から2週間程度の期間限定で、有料プランの全機能を試すことができます。 一部の製品では、無料プランの利用期間中に作成したデータの保存期間が7日間や1年間に制限されている場合があります。 本格的な導入前に無料プランやトライアルを活用することで、自社の業務に適した製品かどうかを判断できます。