会議議事録から ToDo と決定事項を抽出する Claude プロンプト設計

会議が終わったあと、議事録は溜まる一方なのに、ToDo が抜け落ち、決定事項が再議論される――会議の生産性を下げる典型パターンです。Claude を使って議事録から要素を構造化抽出すれば、運用負荷を下げつつ会議体の質を上げられます。

議事録 AI の落とし穴

「議事録をそのまま AI に投げて要約」する素朴な使い方には、次のような落とし穴があります。

• ToDo と決定事項が混ざる: 「次回までに〇〇する」「〇〇に決まった」が同列に並んで判別不能
• 論点・保留事項が消える: 「結論」だけ拾うと、宿題になった項目が漏れる
• 担当者・期限が曖昧: 「誰が」「いつまでに」が抽出されない

これを防ぐには、抽出カテゴリを明示してプロンプトを組みます。

抽出すべき 4 カテゴリ

カテゴリ	内容
決定事項	会議で結論が出た事柄。誰が決めたかも記録
ToDo	次回までに誰かがやるべきタスク。担当 + 期限必須
論点	議論されたが結論未了。次回再議論
保留	議論しないことを決めた事柄。一旦寝かせる

特に「論点」と「保留」を区別することで、次回会議のアジェンダ作成が楽になります。

プロンプト構造とサンプル

あなたは熟練の議事録アナリストです。以下の議事録を 4 カテゴリで構造化抽出してください。

# 抽出カテゴリ
- decisions: 決定事項
- todos: ToDo（owner + due 必須、不明なら "未確定"）
- discussions: 論点（結論未了）
- parking_lot: 保留（一旦寝かせる）

# ルール
- 議事録に明示されている内容のみを根拠とする（推測禁止）
- 各項目は 100 字以内で要約
- 重複は統合する
- 数値・期限・固有名詞は省略しない

# 議事録
{{minutes_text}}

# 出力（JSON）
{
  "decisions": [{"item": "", "decided_by": ""}],
  "todos": [{"owner": "", "due": "", "task": ""}],
  "discussions": [{"topic": "", "open_questions": []}],
  "parking_lot": [{"item": "", "reason": ""}]
}

このフォーマットで蓄積していくと、案件・プロジェクトごとに「何が決まり、何が宿題で、何が保留中か」が時系列で追えます。

Claude を選ぶ理由

このタスクは Claude が特に得意な領域です。

• 長文への対応: 1 時間会議の議事録（数千字）でも安定
• 構造化抽出の精度: JSON 出力の遵守度が高い
• 推測抑制: 「推測禁止」の指示が効きやすい

ChatGPT でも動きますが、「明示されてないけどおそらくこういう ToDo がある」と推測補完しがちなので、注意が必要です。

議事録テンプレを揃える効用

抽出精度をさらに上げるには、議事録自体のテンプレートを揃える ことが効果的です。

# 会議名
日時 / 参加者 / 議題

## 議論
- 発言者: 発言内容

## 決定事項
- ...

## 次回までの ToDo
- 担当者 / 期限 / タスク

このテンプレで議事録を書いてもらえば、AI 抽出の精度がさらに上がります。書く側にもメリットがあるので、組織全体で揃えやすいです。

実運用のワークフロー

1. 会議中: メモアプリで議事録テンプレに書き込む
2. 会議直後: AI に投げて 4 カテゴリ抽出
3. 抽出結果: ToDo は タスク管理ツール（Notion / Asana 等）に流し込み
4. 次回会議: 論点リストをアジェンダの叩き台に

このワークフローを 1 ヶ月続けると、「やったはずなのに進んでないタスク」が激減します。

PrompTune で運用する

PrompTune の テンプレート集 には議事録抽出を含む業務プロンプト 120 本以上を収録しています。Pro プラン（¥980/月）で AI 実行機能を使えば、議事録を貼り付けるだけで構造化抽出までワンクリックで完結します。