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Google MeetとSlackを連携し、会議の録画・文字起こしを自動共有・検索可能にしたシステム構築の全貌

※本記事の要約および解説はAIが自動生成しており、誤りが含まれる可能性があります。事実確認は元ニュースをご参照ください。

本記事は、会議で失われがちな「コンテキスト（文脈）」を情報化し、会議の価値を最大化するためのシステム構築事例を詳細に解説している。課題として、対面会議は情報密度が高いものの、会議終了後には議事録の作成や情報検索が困難になり、貴重な情報が活用されない「コンテキストの喪失」が指摘されている。

この課題を解決するため、筆者は以下の機能を自動化するシステムを構築した。具体的には、Google CalendarからワンクリックでGoogle Meetの会議を作成する際、Chrome拡張機能を利用し、録画・文字起こし・議事録の生成をデフォルトでONに設定する。会議終了時には、指定したSlackチャンネルに自動通知が届き、数分後には録画・文字起こしのリンクが共有される。さらに、最も重要な機能として、Slack BotがRAG（Retrieval-Augmented Generation）検索を可能にし、「先週の定例で話したリリース日程は？」といった自然言語の質問に対し、過去の会議内容から関連部分を要約して回答する仕組みを実現した。

システムは、Chrome Extension、Cloud Run、Slack Botなど複数のコンポーネントで構成され、技術的な工夫が凝らされている。特に、Meet Spaceの作成遅延を解消するため、LIFO（後入れ先出し）方式を用いたキャッシュプールを導入し、レイテンシを100ms以下に抑えている。また、ファイルオーナーシップの問題を解決するため、Domain-Wide Delegation (DWD) を利用し、共通のサービスアカウントを介してすべてのMeetファイルへのアクセス権を確保している。さらに、Meetのライフサイクルイベントをリアルタイムで取得するため、Google Workspace Events APIを利用し、7日間の有効期限という制約に対し、Cloud Schedulerによる日次バッチでのSubscription自動更新機構を実装している。これにより、定期的な会議や未来の予定でも、イベントの確実な受信が可能となっている。

背景

本ニュースは、企業における「会議」という非構造化データをいかに効率的に管理し、活用するかという、現代の働き方における普遍的な課題（コンテキストの喪失）を技術的に解決した事例である。AIとSaaS連携の高度化が求められる背景がある。

重要用語解説

RAG (Retrieval-Augmented Generation): 検索拡張生成。外部のデータベースやドキュメントから関連情報を検索（Retrieval）し、その情報を基に大規模言語モデル（LLM）が回答を生成（Generation）する技術。
Domain-Wide Delegation (DWD): Google Workspaceの管理者が、サービスアカウントに対して、組織内の任意のユーザーの権限を委任する仕組み。ファイルアクセス権の集約に不可欠。
LIFO (Last-In, First-Out): データ構造の一つで、後から入れたものが最初に取り出される方式。ここではMeet Spaceのキャッシュ管理に利用され、最新の情報を優先的に利用する。

今後の影響

会議の記録・情報検索プロセスを自動化することで、従業員の情報探索にかかる時間（検索コスト）を劇的に削減する。これにより、組織全体の生産性が向上し、会議の「議事録作成」という属人的な作業から解放されることが期待される。今後の企業DXの標準的なワークフローとなる可能性が高い。

Information Sources:

https://zenn.dev/aircloset/articles/573c63268bad30