Teamsのトランスクリプトを議事録にする方法【2026】— .vttから決定事項・ToDoまで
Teamsのトランスクリプト(文字起こし)はもう手元にある。Copilotの要約も出した。それでも——「発言は全部残っているけれど、決定事項とToDoだけをきれいにまとめ直すのが結局手間」と感じたことはないでしょうか。
この記事は、その会議のあとの工程——取得済みのトランスクリプトを「誰が・何を・いつまでに」まで整理したTeams議事録に仕上げる4つの方法に絞って整理します。すぐ使える整形プロンプトと、.vttをそのまま取り込む手順も載せています。
そもそもTeamsの文字起こしが日本語でどこまで使えるのか、録音・録画ファイルは扱えるのか——というツール側の対応範囲をお探しの場合は、Teams標準の文字起こしとKaigi AIの比較(対応言語・精度の考え方・料金・データ保管をMicrosoft公式情報と突き合わせて整理)をご覧ください。
Teamsのトランスクリプト・Copilot要約でできること/もうひと手間かかること
まず、Teams単体でどこまでできるかを整理します。
できること
- トランスクリプト(文字起こし)の取得 — 会議中の発言を時系列でテキスト化し、会議後にダウンロードできます(利用可否・手順はライセンスや組織設定、時期により異なります。Microsoft公式ヘルプをご確認ください)。
- Copilotによる要約 — Microsoft 365 Copilotを利用できる環境なら、会議の要約やアクションの抽出もその場で行えます(2026年7月時点・対象ライセンス要確認)。
もうひと手間かかること
- 要点の「抜き出し」 — トランスクリプトは逐語的な記録なので、そこから決定事項・担当者・期限だけを拾って議事録の形に整えるのは、人の作業として残りがちです。
- 話者の区別 — 同時に複数人が話す場面では、どのツールでも誰の発言かの区別が難しくなることがあります。
- フォーマットの自由度 — 議事録の型(決定事項・宿題・5W1Hなど)を会社の様式に合わせたい場合、要約をさらに整形する必要があります。
つまり Teams は「記録を取る」までは強い一方、「記録を、使える議事録に仕上げる」ところにひと手間が残るというのが実態です。ここから先が、この記事の本題です。
Teamsのトランスクリプトを議事録に仕上げる4つの方法
方法1:手動でまとめる
トランスクリプトを見ながら、決定事項・担当者・期限を自分で書き出す方法です。確実ですが、会議が長いほど時間がかかります。短い定例など、要点が少ない会議向きです。
方法2:ChatGPTなどで整形する
取得したトランスクリプトを生成AIに貼り付けて、議事録の形に整えてもらう方法です。以下のようなプロンプトが使えます。
以下は会議の文字起こしです。次の形式で議事録にまとめてください。
【会議概要】1〜2行
【決定事項】箇条書き
【アクションアイテム】担当者・内容・期限を「誰が / 何を / いつまでに」で
【保留・次回への持ち越し】箇条書き
--- 文字起こしここから ---
(トランスクリプトを貼り付け)
要約は得意な一方、長い会議では貼り付ける文字数の制限や、トランスクリプトを手元にコピーしてくる手間が残ります。ChatGPTでの議事録づくりの得意・不得意は、ChatGPT・NotebookLMで議事録は作れる?で詳しく整理しています。
方法3:録画をアップロードして一括で議事録にする
会議の**録画(または音声)**が手元にあるなら、それを議事録に特化したAIツールにアップロードして、文字起こしから要点抽出までを一続きで行う方法です。トランスクリプトを自分でコピー&ペーストしたり、要点を目視で拾ったりする往復作業がなくなるため、「抜き出す手間」を減らせます。
Kaigi AIの場合は、Teamsの会議録画をアップロードすると、Whisper(OpenAI)による文字起こし、話者の識別、**決定事項・アクションアイテム(担当者・期限つき)**の抽出までをまとめて行います。議事録の型は標準・議事録・稟議・5W1Hから選べ、社内用語を登録しておけば専門用語も認識されやすくなります。
方法4:Teamsのトランスクリプトをそのまま取り込んで議事録にする
録画がない/録画は共有できないが、トランスクリプト(.vtt)は手元にある——というケースはよくあります。この場合は、文字起こしをやり直さずに、取得済みのトランスクリプトをそのまま議事録に格上げするのが最短です。
Kaigi AIには取り込み画面があり、Teams・Zoom・Google Meetの文字起こしを次のいずれかで渡せます。
- .vtt / .srt / .txt ファイルを読み込む
- テキストをそのまま貼り付ける
取り込むと、タイムスタンプと話者名(VTTの話者タグや「名前:」形式)を自動で読み取り、**会議概要・決定事項・アクションアイテム**を生成します。音声を再度文字起こしするわけではないので、Teams側の文字起こし結果をそのまま活かせます。生成後は話者ラベル・決定事項を画面上で編集でき、TXT・Word・PDF・字幕(SRT)でエクスポートできます。
補足:取り込みも月間の文字起こし枠に計上されます。1回あたりの文字数には上限があるため、極端に長い会議は分割してお試しください。
Kaigi AIでの手順(Teams録画から議事録へ)
- Teamsの会議録画をダウンロードする(トランスクリプトではなく録画・音声を使います)。
- Kaigi AIにログインし、アップロード画面にファイルをドラッグ&ドロップする。
- 数分後、文字起こし・話者ラベル・議事録(会議概要・決定事項・アクションアイテム)が生成されます。
- 話者名や決定事項は画面上で編集でき、TXT・Word・PDF・字幕(SRT)でエクスポートできます。
自動の推定を、人の確認で仕上げる——という分担です。データの保管はAWS東京リージョン(国内)に限定し、アップロードした録画・音声は文字起こし後すみやかに削除します。
録画がなくトランスクリプトだけがある場合は、手順1〜2の代わりに取り込み画面で.vttファイルを読み込む(または本文を貼り付ける)だけで、手順3以降は同じです。
まずは試したい方へ — Kaigi AIは無料60分・クレジットカード不要で始められます。短い音声で仕上がりだけ先に見たい場合は、登録不要の無料文字起こしツール(3分まで)もご利用いただけます。
手元のトランスクリプトに誤変換が多いとき — 議事録に仕上げる前にできる3つの手
「トランスクリプトは取れたけれど、誤変換が多くて結局直す時間がかかる」——整形の前に、元のテキストの質を上げておくと後工程がまるごと楽になります。原因ごとに、打てる手を整理します(ツールとしての対応範囲の比較はTeams標準の文字起こしとKaigi AIの比較にまとめています)。
1. 収音環境を整える(どのツールにも効く基本)
認識精度を最も大きく左右するのは、AIの性能より先にマイクに届く音の質です。
- 同時発言を避ける — 複数人の声がかぶった箇所は、どのツールでも話者の区別と文字の両方が乱れやすくなります。司会が発言順を整理するだけで仕上がりが変わります。
- 会議室の集音マイク1本より、各自ヘッドセット — 距離のある集音は残響・雑音を拾いやすく、誤変換の主因になります。
- 冒頭に名乗る — 「◯◯部の△△です」と一言入れておくと、話者の識別も後からの確認も楽になります。
2. 固有名詞の誤変換は「用語辞書」で先回りする
社名・製品名・人名・業界用語は、どの音声認識エンジンも辞書にない語を苦手とします。毎回同じ語を直しているなら、用語辞書に事前登録できるツールで先回りするのが確実です。Kaigi AIでは設定画面から用語辞書に登録でき、文字起こしの際にその語を優先して認識します。
3. 録画から文字起こしをやり直す(精度の上限そのものを変える)
出てきた文字起こしを手で直し続けるより、会議の録画・音声から高精度エンジンでやり直すほうが早いことがあります。Kaigi AIはWhisper(OpenAI)による日本語音声認識を採用しており、Teamsの録画ファイルをアップロードするだけで、文字起こしから議事録(決定事項・アクションアイテム)までを一続きで生成します。話者ラベルは後から手動で編集・一括変更できるため、自動の推定を人の確認で仕上げられます。
なお、営業の商談など会議を自動で記録したい場合は、会議URLを貼るとボットが参加して録音・議事録化する方法もあります。詳しくはTeams議事録の自動作成をご覧ください。
まとめ
- Teamsはトランスクリプトの取得・Copilotの要約まで対応(対象ライセンス・時期は公式要確認)。
- 一方で、要点の抜き出し・話者の区別・様式合わせにはひと手間が残りがち。
- 議事録に仕上げる方法は、①手動 ②ChatGPT等で整形 ③録画をアップロードして一括生成 ④トランスクリプト(.vtt)をそのまま取り込んで格上げの4つ。長い会議ほど③④が手間を減らせます。録画が手元にないなら④が最短です。
- 会議ボットを入れられない・入れたくない会議でも、録画さえあればあとから議事録にできます。ボットの是非については会議ボットを使わない議事録という選択もご覧ください。
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録音から自動で埋めたい方は、Kaigi AIを月60分まで無料でお試しください。クレジットカード不要・30秒で登録完了。
データの保管はAWS東京リージョン。文字起こしはOpenAI、AI処理はAnthropic(いずれも米国)が担当します。
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Kaigi AI編集部
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