AIの議事録要約だけで提案書を書いてはいけない：提案を止めたのは、一度も名前の出なかった経理部だった

コンサルタントが、顧客との打ち合わせの文字起こしをAIで要約した。

要約には、要望と決定事項が三行で並んだ。

コンサルタントは、要約に沿って提案書を書いた。

提案は、経理部の承認の段階で止まった。

打ち合わせで経理部の名前が出た回数は、ゼロ。

なぜ三行の要約に、経理部の承認がなかったのか。

NotebookLMは、まとめる時間を75%縮めた

NotebookLMは、読み込ませた資料をもとに要約、分析、質問応答を行うGoogleのAIツールである。

2026年7月に、名前がGemini Notebookへ変わった。

コンサルタントは、提案書、競合分析、取材、知識の共有の四つの業務でNotebookLMを使う。

Mod Op社の事例では、数時間分の顧客インタビュー（取材）の文字起こしをNotebookLMにかけた。

事例の報告によると、作業時間は手作業より75%短くなった。

要約が速いほど、議事録の外は遠くなる

75%の短縮が示すのは、まとめる時間が縮んだことだ。聞き逃しに気づく時間は、75%という数字の外にある。

手作業でまとめていたころは、書き起こしを読み返す途中で気づく機会があった。

あの質問にだけ、答えが短かった。そんな気づきである。

きれいにまとまった要約は、書いてある内容が全部であるかのように読める。

冒頭のコンサルタントも、三行を全部と読んで提案書を書いた。提案を止めたのは、三行の外にいた経理部である。

経理部の正体は、議事録の外にあった前提だ

議事録は、会議で出た言葉の記録にすぎない。提案が通るかは、議事録の外にある前提で決まる場合がある。

相手が提案を選ぶかどうかを左右する事柄が、要望書や議事録の外に残る。本稿では、議事録の外の前提と呼ぶ。

例を三つ挙げる。

1. 以前の取引先とのあいだで起きた苦い経験
2. 決裁する人が、成否を何で見るか
3. どの部署の承認で、話が止まるか

ふだん前提と言えば、資料の冒頭に書いた条件を指す。ここでは、資料の外に残った事柄を指す。

AIで要約が速くなるほど、議事録の外の前提を読む仕事の比重が上がる。

何が話されるはずだったかは、人が先に渡す

AIは、議事録の外へ近づく道具にもなる。

条件は一つ。何が話されるはずだったかの物差しを、人が先に渡すことだ。

手順は三つ。

1. 打ち合わせの前に用意した論点の一覧を、AIに渡す
2. 触れた回数がゼロの論点を、AIに挙げさせる
3. 質問ごとに答えの長さと言い直しの数を比べさせ、話しづらそうな箇所を探させる

見つかった点は、推測のまま提案書に書かない。確かめる質問にして、相手に返す。

論点の一覧は、聞く側の前提である。何を問うかを先に決めてAIに渡す力が、聞く側の問う力だ。

次の文面のかっこの中を、自分の案件に書き換えて使えばよい。

添付の文字起こしを、次の論点の一覧と突き合わせてください。
論点の一覧：（例：予算の上限、決裁する人、承認に関わる部署、以前の取引先での経験）
お願い：
1. 論点ごとに、触れた箇所を引用してください。触れた回数がゼロの論点は、ゼロと書いてください。
2. 答えが極端に短い質問と、言い直しの多い箇所を挙げてください。

ゼロという回数は、警報になるはずだった

議事録は、会議で出た言葉の記録だ。要約の前に論点の一覧を作り、AIに渡す。

触れた回数がゼロの論点は、確かめる質問にして相手に返す。

論点の一覧に経理部の一行があれば、ゼロという回数そのものが警報になった。

拙著『GoogleのAI NotebookLM 意思決定の強化書』の6章3節「依頼書があれば暗黙の前提まで読み解ける」に、この記事の考え方を書きました。読むと、手元の資料を前にして、何が書かれていないのかを自分で問えるようになります。