議事録作成システムの開発会社は、音声認識の技術と会議業務の両方を理解し、要点の整理や共有まで設計できるかどうかで比べるのが基本です。
ここでは6社の特徴と実績を紹介し、音声認識・AI活用・運用支援の観点から比べます。
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・議事録作成システム開発の完全ガイド
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議事録作成システム開発パートナー選びの重要性
議事録作成システムは、会議内容を記録し、共有や検索、活用までを支える仕組みです。文字起こしだけのツールとは、役割の範囲がかなり違います。
複雑な要件を実現するには、技術力に加えて業務を理解できる開発パートナーを選ぶことが、成否の鍵になります。
適切なパートナー選定が成否を分ける理由
議事録作成システムの開発において、パートナー選定が成否を左右する最大の理由は「要件定義の精度」にあります。
- 要件定義の精度：業務を深く理解したうえで、要件を詰められるか
- 会議の種類と承認フロー：会議ごとの承認の流れまで整理できるか
議事録作成の業務フローは企業ごとに異なります。参加者の役割や保管ルールも絡み合うため、要件は複雑になりがちです。
技術力が高くても、業務の本質を理解していない会社に発注すると、使い勝手の悪いシステムになるおそれがあります。
実際に、開発後に「想定していた機能と違う」「現場で使われない」という失敗事例は、要件定義の段階で認識がずれていたことが原因であることがほとんどです。
議事録作成システムは、AI音声認識や自然言語処理、クラウドなどを組み合わせて作ります。そのため、これらを一つにまとめて設計できるパートナーを選ぶことが大切です。
開発後の運用で継続的な改善サポートを受けられるかどうかも、長期的な成功を大きく左右します。
発注前に確認すべきポイント
発注の前に、現状の課題を書き出し、利用者や会議形式、保管ルールを発注条件に反映させておきます。
- 現状課題と必要な機能：現場の課題と、議事録に求める機能を整理しておく
- 利用者・会議形式・保管ルール：発注条件として、開発会社に具体的に伝える
「文字起こしに時間がかかる」「情報共有が属人的」といった課題を具体的に書き出しておくと、開発会社への説明が正確になり、提案も受けやすくなります。
次に、必要な機能に優先順位をつけておくことも大切です。文字起こしや話者識別、要約などを一度に実装すると、予算が膨らみます。承認や既存システム連携まで加えると、開発期間にも影響します。
そこで、MVP（最小限の製品）として必要な機能と、将来追加したい機能を分けて整理しておくと、開発会社との協議がスムーズに進みます。また、予算感と開発期間の目安を持っておくと、複数社から提案を受けたときの比較がしやすくなります。
スクラッチ開発の費用は、規模や機能によって変わります。シンプルな構成では300万円〜500万円、AI音声認識などを備えると1,000万円以上になることがあります。
株式会社ripla｜コンサルから開発まで一気通貫で支援
riplaは、コンサルティングから開発まで一気通貫で支援します。社内DXの経験を活かして、成果の創出とシステムの定着を支えます。
営業・顧客・生産・販売管理など、幅広い基幹システムの構築・導入実績があり、企業の業務要件に合わせて柔軟に対応できる体制が整っています。
riplaは、議事録作成システムを文字起こしだけのツールとは捉えず、会議情報を蓄積・共有・活用するための基盤と捉えています。そのうえで、課題の解決を支援します。
特徴と強み
riplaの最大の特徴は、コンサルティングと開発を一体化した支援体制にあります。
- コンサルと開発の一体体制：コンサルと開発を同じ会社で一体に進める体制があるか
- 支援範囲：業務フローから導入後の定着まで、支援が及ぶか
多くのシステム開発会社では、コンサルティングと開発が別々の工程に分かれています。その結果、要件定義での認識のずれが、後工程で大きな問題になりがちです。
riplaでは、業務分析から要件定義、設計、開発までを同じチームが担当し、運用改善にも続けて関わります。そのため、手戻りを抑えて、高品質なシステムを構築できます。
riplaは、IT事業会社として自社でシステムを使ってきた実務経験があるため、「実際に使える仕組み」を設計する視点が強みです。
議事録作成システムでは、会議業務フローの整理から始め、音声認識APIとの連携設計や、要約・検索機能の実装、他システムとの統合まで幅広く対応できます。
得意領域・実績
riplaは、営業支援・顧客管理・生産管理・販売管理といった基幹業務システムの構築実績が豊富です。
- 基幹業務システムの構築：営業支援や顧客管理、生産管理、販売管理の分野で実績がある
- データ設計と業務フロー分析：これまでの開発で培ってきた力
riplaは、この経験を議事録作成システムの開発にも活かしています。
既存のCRM・SFA・グループウェアとの連携設計を得意としています。会議のタスクや顧客情報を自動で連携する統合システムにも対応できます。
中小企業から大企業まで、幅広い規模の企業への導入実績があります。また、業種・業態に応じたカスタマイズにも柔軟に応じています。
開発後の定着支援と運用改善も一貫して提供しています。導入後も、ビジネス成果を高めながら長期的に関われます。
株式会社アドバンスト・メディア｜音声認識技術20年超の国内トップ企業
株式会社アドバンスト・メディアは、日本語音声認識技術の最大手企業のひとつです。
独自開発の音声認識エンジン「AmiVoice」は国内シェアトップクラスを誇り、医療・コールセンター・議会録作成など多様な業界で導入実績があります。
音声認識の精度と日本語への最適化では、国内の競合他社と比べて頭一つ抜けた技術力を持っています。
特定の専門用語・業界用語・社名・固有名詞などの認識精度を高めるカスタマイズにも対応しています。企業固有の言葉を正確に記録したい場合に、強みを発揮します。
特徴と強み
アドバンスト・メディアの最大の強みは、20年以上にわたる音声認識研究開発の蓄積と、国内最高水準の日本語認識精度です。
- 音声認識の蓄積：20年以上の研究開発を背景に、日本語の認識精度が高い
- 高精度が求められる現場：医療現場や議会、官公庁などでの実績が豊富
AmiVoiceの信頼性は、業界内で広く認知されています。
話者分離技術（複数の発言者を識別する技術）でも高い精度を持っており、会議参加者それぞれの発言を分けて記録できます。
リアルタイム音声認識とバッチ処理に対応しています。会議中の即時文字起こしにも、録音データの事後変換にも使えます。
APIとして提供しているため、カスタム開発したシステムにも組み込みやすく、柔軟な統合が実現できます。
また、業界特有の語彙を追加学習させるカスタム辞書機能も充実しています。医療・法律・金融・製造業など専門用語が多い業種でも、高精度な文字起こしを実現できます。
得意領域・実績
アドバンスト・メディアの導入実績は、次の2点にまとめられます。
- 公的・業務システム：官公庁や自治体を中心とした導入先
- 用途の近い事例：電子カルテ音声入力や議会の議事録自動作成など
コールセンターでも採用されており、大手企業を中心に、数百以上の導入事例があります。
音声認識精度のカスタマイズによって、業界特有の専門用語や略語、社内用語にも対応できます。特に法律・医療・金融などの専門業種で、高く評価されています。
音声認識システムを核に、AIによる要約・分類機能も開発します。議事録作成の自動化を高めたい企業に向いています。
長期にわたる保守実績と、安定したエンジンアップデートの提供があるため、長く運用するシステムでも信頼性が高く評価されています。
株式会社LIG｜生成AI活用とDX支援に強みを持つ総合開発会社
株式会社LIG（リグ）は、Webシステム開発・DX支援・生成AIコンサルティングを手がける総合デジタル支援企業です。
フィリピンやベトナムなどのグローバル拠点を生かして、コスト効率の高い開発体制を組んでいます。国内エンジニアの品質管理と組み合わせた開発スタイルも特徴です。
生成AIを活用した業務効率化の支援に近年特に力を入れており、議事録作成業務を1時間から5分以下に短縮した事例を含む、多数のAI活用プロジェクトを手がけています。
Webシステムから業務システムまで幅広い開発実績を持ちながら、最新のAI技術を積極的に採用している点が特徴です。
2023年以降、生成AIコンサルティング事業を本格的に始め、AIを活用した事業創出や業務改善支援のニーズに応えています。
特徴と強み
LIGの強みは、生成AI技術の活用実績と、それを業務改善に結びつけるコンサルティング能力の高さです。
- 生成AIの活用と業務改善：大規模言語モデルを使い、業務改善に結びつける力
- 要約・分類・アクション抽出：文字起こしデータを対象とした実装範囲
ChatGPTやClaude・Geminiなどの大規模言語モデルを活用した実績があります。
グローバルチームを生かしたコスト競争力もあります。国内大手の開発会社と比べて、リーズナブルな予算でシステムを開発しやすいのが特徴です。
プロジェクト管理では、アジャイル開発手法を取り入れています。そのため、要件変更にも柔軟に対応できます。
LIGでは、生成AIコンサルタントやAIエンジニアの採用・育成を積極的に進めており、新しいAI技術を素早く取り入れられる点も評価されています。
セキュリティ設計や社内データの取り扱い方針の策定など、AI導入に伴う情報セキュリティ面のコンサルティングも提供しています。
得意領域・実績
LIGは、生成AIによる業務効率化の実証事例も豊富です。
- Web・業務・AIツールの開発：Webシステムから業務システム、AIツールまで幅広い
- 議事録自動化の事例：作業時間を大幅に削減し、社内外で高く評価されている
外部企業向けに同様のシステムを構築する受託開発にも対応しています。
大企業向けのエンタープライズシステムから、スタートアップ向けのMVP開発まで対応しています。企業規模や開発予算の大小によらず、柔軟な提案が可能です。
特に、コストパフォーマンスの高い開発を求める中堅・中小企業からの支持を集めています。グローバルリソースを生かしながら、高品質な成果を届ける体制も整っています。
株式会社モンスターラボ｜グローバルリソースを活用したDXコンサルティング
株式会社モンスターラボは、世界20か国以上に拠点を持つグローバルデジタルコンサルティング企業です。
「DX支援」を核事業として、大企業・中堅企業のデジタルトランスフォーメーションを戦略立案から実行まで一貫して支援しています。
国内外のエンジニア、デザイナー、コンサルタントが連携しています。こうした体制で、複雑な業務システムやAIプロダクトでも高品質な成果を届けます。
2025年には電通総研と連携し、レガシーシステム刷新ソリューションを強化しました。既存システムと連携する開発にも対応しています。
AIを活用した業務効率化やプロダクト開発で豊富な実績を持ち、大企業向けのエンタープライズDXでは特に高い評価を受けています。
特徴と強み
モンスターラボの特徴は、デジタル戦略の策定からシステム開発・運用まで、一気通貫で対応できる範囲の広さにあります。
- 対応範囲：戦略・デザイン・開発・運用まで一貫して扱える
- 提案力：業務課題の整理から提案まで対応できる
単なる受託開発にとどまらず、ビジネス課題の本質から掘り起こして、最適なデジタルソリューションを設計するアプローチを取ります。
議事録作成でも、効率化の目的と会議情報の活用方法を上流から検討します。そのため、機能を作るだけでなく、目的に合ったシステムを構築できます。
グローバルチームを生かして、大規模言語モデルや自然言語処理などの最新AI技術を、いち早くシステムに取り入れています。技術面の強みにもつながっています。
アジャイル・スクラム開発を組み込み、クライアントと密に連携して進めます。要件の変化にも対応しやすい開発スタイルです。
得意領域・実績
モンスターラボは、次の2つの領域で豊富な実績を持っています。
- 大企業のDX：データ活用を含むDXプロジェクトの実績が豊富
- 業務プロセスとレガシー刷新：複雑な業務のデジタル化やレガシーシステムの刷新の経験
実績のある業種には、大手製造業・金融機関・通信キャリアなどが含まれます。
グローバル企業向けの多言語対応システムにも実績があります。外資系企業や海外拠点を持つ企業向けに、翻訳機能付きの議事録にも対応しています。
AIを活用したプロジェクト管理ツールや議事録自動化ツールの導入支援でも、実績を積み重ねてきました。AI技術を業務に組み込むノウハウも豊富です。
中長期のデジタル戦略パートナーとして継続的に関わる大企業の顧客が多いことも、信頼性の高さを示しています。
Hmcomm株式会社｜音声・言語技術に特化した専門システム開発
Hmcomm株式会社は、音声認識・自然言語処理・機械翻訳などの音声・言語処理技術に特化したシステム開発会社です。
自動議事録と翻訳のサービスを中核事業として展開しています。社内会議や商談、セミナーの音声をテキストにし、整理や要約まで行います。
独自の音声言語処理技術を核に持つため、精度のカスタマイズや特殊な要件にも柔軟に対応できます。
業界用語や会社固有の略語、外来語の認識精度を高める調整に対応します。議事録のリアルタイム多言語翻訳も実装できます。
また、音声認識の精度を継続的に改善する機械学習パイプラインの構築も得意としています。使い続けるほど精度が上がるシステムを実現できます。
特徴と強み
Hmcommの強みは、自社で持つ技術の組み合わせと、その調整の深さにあります。
- 音声認識・自然言語処理・翻訳：3つの技術を自社内で統合して開発できる
- 独自技術による精度調整：独自技術を核に、特殊要件へ深く対応できる
多くの開発会社は、音声認識APIを調達して組み込みます。
音声やテキストのデータを自社サーバーで処理する、オンプレミス型にも対応しています。機密情報を外部クラウドに送りたくない企業にも向いています。
グローバル対応の観点では、多言語の音声認識と機械翻訳を組み合わせることで、海外拠点との合同会議や外国語話者が参加する会議にも、議事録作成で対応できます。
専門用語を学習させるための継続的なモデル更新も行っています。そのため、長く運用するほど品質向上が期待できます。
得意領域・実績
Hmcommは、社内会議や商談の議事録作成を効率化してきました。
- 自動議事録と翻訳の導入実績：自動議事録・翻訳システムを主力サービスとして展開
- 話者分離や多言語翻訳を組み合わせた事例：リアルタイムの文字起こしから要点整理、多言語翻訳まで
外資系企業やグローバル企業で導入事例があります。
金融機関・医療機関といったセキュリティ要件の厳しい業界向けに、オンプレミス型の議事録作成システムを構築した実績もあります。
音声言語処理の研究にも継続して投資しています。深層学習ベースの音声認識や、大規模言語モデルによる要約を取り入れています。
機密性の高い会議情報を扱う企業にとって、特に信頼性の高いパートナー候補のひとつです。
株式会社ACES｜AIによる会議分析・議事録自動化の先駆け企業
株式会社ACESは、AI技術を活用した会議・商談の自動分析・議事録作成サービス「ACES Meet」を開発・提供するAIスタートアップです。
東京大学松尾研究室出身の研究者・エンジニアが創業した企業で、最先端のAI研究に基づいたプロダクト開発が特徴です。
文字起こしに加えて、会議・商談の自動要約やアクション抽出、センチメント分析まで実装しています。営業力の強化や人材育成、意思決定の支援につなげられます。
導入実績は大手メーカー・IT企業・金融機関など多岐にわたります。営業チームの生産性向上や受注率改善、新人育成の効率化に貢献した事例が報告されています。
特徴と強み
ACESの最大の強みは、会議・商談データをAIが深く分析し、単なる議事録を超えた「インテリジェントな会議情報活用」を実現する技術力です。
- 会議データの分析：AIで分析し、活用の方法を広げる
- 要約と発言抽出：要約から重要発言の抽出、アクション化まで
自動文字起こしに加え、要約、重要発言抽出、話題のタグ付けに対応します。アクションのリスト化や話者別の分析も可能です。
会議データを活用すれば、議事録作成の効率化だけでなく、営業トレーニングやマネジメント改善、顧客理解の深化といったビジネス価値の創出につながります。
AIスタートアップとして技術の最前線を走っており、大規模言語モデル（LLM）の最新成果を素早くプロダクトに取り入れる速さも評価されています。
SalesforceなどのCRMシステムとの連携機能も持ち、商談内容を自動でCRMに記録・更新するワークフロー自動化にも対応しています。
得意領域・実績
ACESは、「ACES Meet」を通じて、主に営業・商談の分野で議事録自動化や会議分析の実績を積み上げています。
- 営業・商談向けの会議分析：「ACES Meet」を軸に、営業分野での実績が中心
- カスタム開発：自社プロダクトで培った技術を土台に、受託開発として対応
CRM・SFA・グループウェアとの連携設計に専門的な知見があります。独自AIモデルの学習・改善にも対応し、既存システムと統合できます。
ACESは、企業ごとの業務要件に合わせたカスタムシステムの構築にも対応しています。
会議情報をビジネスに生かしたい企業に向いています。最先端のAIを活用して、具体的な成果を出すまで伴走します。
AI活用を社内に浸透させる支援や研修プログラムも提供しています。技術の導入後、定着するまでのサポート体制も整っています。
議事録作成システム開発パートナー選びのポイント
開発会社は数多くありますが、自社の課題や規模、予算、技術要件に最も合う会社を選ぶことが大切です。
ここでは、実績、技術力、プロジェクト管理の3つの面から、開発パートナーを選ぶポイントを説明します。複数社を比べて、自社に合うパートナーを見つける材料になります。
実績と経験の確認方法
開発会社の実績は、業種や業務内容、システムの複雑さの面から、自社案件に近い事例を探して確認します。
- 類似案件の実績：自社に近い業種・業務・規模の事例があるか
- 説明の具体性：課題と解決策を、具体的な言葉で説明できるか
開発経験の有無だけでなく、企業規模や解決した課題も確かめます。どのような成果が出たかまで聞くと、実力を見極めやすくなります。
会社のWebサイトや提案資料に載っている事例を見るだけでなく、可能であれば導入企業の担当者へのインタビューや、参考先への問い合わせを依頼するのも有効です。
音声認識API（AmiVoice・Google Speech-to-Text・Azure Cognitive Servicesなど）の活用実績を確認します。AI要約機能の実装事例も判断材料になります。
開発実績の豊富さに加えて、類似した規模や業種での具体的な成功事例を示せる会社を、優先して検討することをお勧めします。
発注側は、実績の件数だけでなく、直近2〜3年の案件の内容も確認すると、その会社の現在の技術力や専門性の傾向をより正確に把握できます。
技術力と専門性の評価
議事録作成システムの開発には、音声認識・自然言語処理・クラウドインフラ・セキュリティ設計など、複数の技術領域にまたがる知識が必要です。
- 音声・自然言語・クラウド・セキュリティ：各技術の知識を組み合わせて設計できるか
- 既存システムとの連携とデータ保護：グループウェアやCRMなどとの連携方式と、データ保護の考え方を説明できるか
提案の段階で、これらの技術要素についてどんな設計方針を取るのかを、具体的に説明できるかを確かめることが大切です。また、既存システム（グループウェア、CRM、クラウドストレージなど）との連携設計の経験も、技術を評価する軸のひとつです。
音声認識エンジンの選定理由（AmiVoiceやGoogle APIなど）を説明できるかを確かめます。各方式のメリットとデメリットも比べます。
AI要約では、OpenAIやAnthropicなどのLLM APIを使う際の設計を確かめます。送信するデータや個人情報・機密情報の扱いを説明できるかも見ます。
提案の内容が曖昧な会社では、開発後に「想定外の問題が起きた」となるリスクが高まります。
エンジニアの技術レベルを確かめるには、UIや技術的な詳細について担当エンジニアと直接話す機会を設けるのも有効な手段です。
プロジェクト管理体制の確認
技術力に加えて、プロジェクトを進行管理できる体制があるかどうかも、選定の大切な基準です。
- 進行管理と導入後サポート：各工程の進捗を管理し、導入後の支援まで体制があるか
- 報告と障害対応：報告の頻度と、障害時の連絡先や保守の窓口
開発では、要件定義からユーザートレーニングまで多くの工程が続きます。そのため、各工程の進捗を管理し、クライアントと情報を共有できる体制が必要です。
提案の段階で、PMを専任で置けるかを確かめます。定例会や報告フォーマット、課題管理ツールなどの運営方針も聞いておきます。
開発途中で要件が変わったときの対応方針も確かめます。追加費用の算定ルールや、スケジュール調整の進め方を明確にしておく必要があります。
開発完了後の保守・運用フェーズについても、障害対応の連絡先や対応時間、月次メンテナンスの内容まで確認しておくことが欠かせません。
過去のプロジェクトでスケジュールが遅れたケースと、その対処方法を具体的に説明できる会社は、リスク管理の力が高いと判断できます。
まとめ
今回紹介した6社は、それぞれ異なる強みと専門性を持っています。
riplaはコンサルから開発まで一気通貫です。アドバンスト・メディアは音声認識技術20年超の国内トップです。
LIGは生成AI活用、モンスターラボはグローバルDXコンサルに強みがあります。Hmcommは音声・言語処理、ACESはAI会議分析が得意です。
どの会社が合うかは、自社の課題や予算規模、技術要件によって異なります。
議事録作成システムで重要な観点は5つあり、中心は音声認識の精度とAI要約の実装力です。既存システムとの連携、要件定義、運用支援も確認します。
5つの観点で複数社を比べ、実績や提案内容、担当者との相性を総合的に見て、パートナーを選んでください。
開発の成功の可能性を高めるには、1社に絞る前に複数社から提案を受けて比べることを、強くお勧めします。
まずはripla（コンサルから開発まで一気通貫）に相談し、自社に合う議事録作成システムの構築に向けて、第一歩を踏み出してみてください。
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会社紹介
株式会社riplaでは、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを、構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルによる高い要件定義力・システム設計力を活かし、事業成果の最大化に伴走します。
また、当社独自の開発テンプレート「Boxシリーズ」による標準機能の高速開発と、AI駆動開発の独自フレームワーク「GoDD」による独自機能のAI実装を組み合わせることで、低コスト・短期間で開発を実現いたします。
もし、システム開発やプロダクト開発に関するご要望がございましたら、お気軽にお問い合わせください。
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株式会社ripla 代表取締役CEOとして、システムパッケージ活用、システム開発、データ分析、生成AI活用、SaaS開発、アプリ開発、EC構築など、幅広い領域で企業のDX推進と事業成長を支援している。事業会社でIT・DXを経験したプロフェッショナルが集う株式会社riplaにおいて、お客様の事業・ユーザー・業務に最適化したオーダーメイド型システムを構想策定・要件定義から開発・改善まで一気通貫で支援し、単なるシステム納品にとどまらず、クライアントと同じ目線で事業成果の最大化に向けた伴走支援を行う。早稲田大学卒業後、ラクスル株式会社、LINEヤフー株式会社にて事業開発やDX推進などに従事した後、株式会社riplaを創業。