会議音声の文字起こしと議事録の要約生成

音声認識(Whisper等)とLLMの要約を組み合わせることで、議事録作成時間を大幅に短縮できます。ただし、同音異義語の誤変換や発言主の取り違え、数値の誤記が起きる可能性があるため、目視による事実確認は省略できません。 ア:誤りです。音声認識には環境音による誤認識やノイズ、複数人の重なり発言の聞き逃しがあるため、人間の確認が必須です。 イ:誤りです。専門用語や社内用語、人名などは誤変換されやすいため、用語辞書の登録や人間の補正が必要です。 ウ:正解です。フィラー除去や決定事項・ToDoの抽出という要約のメリットと、人間による目視検証の必要性を正確に述べています。 エ:誤りです。適切なセキュリティ環境で利用していれば、要約プロンプトによって学習データが流出することはありません。

会議の録音データから文字起こしおよび議事録の要約を生成AIで効率化する実務プロセスに関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。

出典生成AIパスポートオリジナル模擬試験
ア
会議の録音音声を生成AIに入力すれば、発言者の口調や息遣いを含めて1文字の漏れもなく完全無欠に文字起こしされるため、作成された議事録を人間が後から確認・修正する必要は一切ない。
イ
音声認識AIによる文字起こしテキストは、業界特有の専門用語や社内用語の略称であっても、未学習の状態で100%確実に正確な漢字に変換されるため、用語集の事前準備などは不要である。
ウ
音声認識モデルによる文字起こし結果に対し、LLMを用いて「不要な言い淀み(フィラー)の除去」「決定事項と次回アクション(ToDo・担当者・期日)の整理・箇条書き化」「論点別の要約」などを効率化できるが、発言内容の取り違えや数字の誤謬がないか人間の目視確認が必要である。
エ
議事録作成において、会議の決定事項や次回タスクの要約を行わせるプロンプトを入力すると、モデルの学習データが外部に流出する重大なセキュリティ脆弱性がシステム的に必ず発動する。