会議の最中に、
論点を構造化する。
Issue-Axis は「会議前の論点設計」「会議中のリアルタイム支援」「会議後の構造化」 を 1 つのワークフローで提供する AI 戦略パートナーです。 現在ご利用いただける 8 機能を、 フェーズ別にご紹介します。
会議前
アジェンダから論点設計までを 1 セットで生成。 会議が始まる前に、 論点と必要データを整える。
会議前の論点設計
アジェンダ・業種・立場（聞く側 / 答える側） から、 Issue Tree・想定質問・必要データ・添付資料の解析までを 1 セットで自動生成する。
- 01アジェンダから MECE な Issue Tree（中心論点 → サブ論点） を構造化
- 02立場（聞く側 / 答える側） に応じて想定質問を出し分け
- 03必要データ・準備項目を優先度（高 / 中 / 低）+ 入手先ヒント付きで提示
- 04添付資料（PDF / Word / PPT） を Vision + テキスト抽出で context に注入
- 05生成結果は画面上で編集可能（Issue Tree / 質問 / データ）
新規事業 A の市場参入において、 競争優位性と必要リソースをどう整合させ、 来期の意思決定の前提となる判断材料を揃えるか
会議中
会議の最中、 戦略コンサル思考フレームを内蔵した AI が、 発言案と論点整理をリアルタイムで提示する。
リアルタイム発言案カード
会議の発話を逐次解析し、 発言すべき具体的な問い・反論・補足を、 瞬間的に発言できる形でカードとして提示する。
- 01発話単位（is_final） で発言案を SSE で逐次生成、 待ち時間最小
- 026 種のカード（発言 / 質問 / 論点抽出 / 抜け漏れ / 次の予測 / 参考質問） を自動分類
- 03Speaker フィルタで「自分の発言には反応せず、 相手の発言にだけ反応」 等の制御が可能
- 04MECE / Issue Tree / So What・Why So の戦略コンサル思考フレームを内蔵
構造的な参入障壁か、 時間で薄まる先行者優位か
その優位性は、 競合に複製困難な構造的なものか、 先行者優位として時間とともに薄まるものか。 参入障壁の構築方針もあわせて伺いたい。
ブランド / 顧客基盤の二項を、 第三軸で再点検
同業 3 社の顧客基盤シェア推移（過去 5Q）
論点整理キュー
会議中の議論を MECE / Issue Tree でリアルタイム構造化し、 抜けている論点と根拠ギャップを指摘する。
- 01全カード種を 1 リストに集約した unified view、 pin したカードはトップ固定
- 02論点の網羅性（MECE） と根拠の十分性（So What / Why So） を常時チェック
- 03「○○の判断基準が未定義」 「第 3 軸の検討漏れ」 等を発話単位で指摘
- 04Speaker フィルタで対象話者を絞れる（自分・相手の発言を選別）
「様子見」 の判断基準が未定義
「撤退・拡大・様子見」 の 3 区分で整理されているが、 様子見の判断基準（KPI / 期間） が未定義。
第 3 軸の検討漏れ（解約防止）
新規顧客獲得とアップセルに加え、 解約防止を第 3 軸として検討。
3 年 ROI 達成の根拠が不足
比較データの追加収集（次回まで）
音声認識 + 英日翻訳
会議の発話をリアルタイムで文字起こしし、 英語発話は自然な日本語に逐次翻訳する。 バイリンガル会議でも論点を見失わない。
- 01Deepgram の英日ハイブリッドモードで自動言語切替
- 02業種別キーワード辞書（金融 / SaaS / 製造 等） で固有名詞・専門用語の認識精度を最適化
- 03英語発話は utterance 単位で日本語に翻訳、 transcript と併記表示
- 04マイク + 画面共有音声を mixer で統合、 自分と相手の発言を区別して記録
AI チャット（浮動パネル）
会議画面の右下に AI チャットパネルを常駐。 会議中に思いついた疑問や追加で深掘りしたい論点を、 直接 AI に相談できる。
- 01直近の発話 + 上位カードを context として送信、 会議の流れを踏まえた回答
- 02「この論点をもう一段掘りたい」 「相手の発言の前提を整理して」 等を即座に依頼
- 03Haiku モデルで低レイテンシ + 低コスト、 会議中の試行回数に制約なし
直前の発言（「市場は年 14% 成長」） に対する切り返しとして、 以下の方向性が考えられます。
- 前提シナリオの確認 — Base / Bull / Bear のどの想定か、 根拠データソースは何か
- セグメント分解 — 全体ではなく自社が狙う領域の成長率はどう動いているか
- 持続性の検証 — 構造要因か、 一時的な需要サイクルか
会議後
transcript と発言案カードを統合し、 決定事項・アクション・未解決論点を構造化された議事録として残す。
構造化議事録
会議終了後、 transcript と発言案カードを統合して構造化された議事録を生成する。 決定事項・アクション・リスク・課題が一目で分かる形式で出力。
- 01決定事項 / ネクストアクション（担当者推定込み）/ リスク・課題 を自動抽出
- 02詳細議事録は Markdown 章立て、 後日参照や引継にそのまま使える
- 03Word（.docx）/ Markdown（.md） の 2 形式でダウンロード可能
- 04過去 20 件の生成結果を自動保存、 1 クリックで再ロード
- 05Sonnet / Haiku 両モデル対応、 重要会議は Sonnet で精度優先
会議サマリ
横串
全フェーズを通じて働く土台。 過去会議の context と業種別最適化が、 すべての出力の精度を底上げする。
過去会議の RAG 参照
過去の会議サマリ・transcript を埋め込みベクトル化し、 同プロジェクト内の関連会議を類似度検索で自動参照。 会議前準備と会議後議事録の context を強化する。
- 01Bedrock Titan v2 embedding + cosine 類似度で関連会議を抽出
- 02プロジェクト単位で分離（複数案件並走時の context 混濁を防止）
- 03会議前: 過去会議の論点・宿題を Issue Tree 生成時に自動注入
- 04会議後: 「前回からの継承論点」 を構造化議事録に反映
事前準備の Issue Tree 生成時に、 同じプロジェクト内の過去会議サマリを context として自動注入。
業種別最適化
業種（金融 / SaaS / 製造 / コンサル / 等） を選択すると、 音声認識の固有名詞辞書と LLM プロンプトが業種に合わせて最適化される。
- 01業種別キーワード辞書を Deepgram の keyterm に注入、 専門用語の聞き取り精度を向上
- 02LLM プロンプトに業種文脈を埋め込み、 発言案・論点整理の関連性を強化
- 03業種は会議ごとに切替可能、 同一プロジェクト内で異なる業種会議も対応
※左図の業種辞書プレビュー UI（キーワードリスト閲覧 / ユーザー追加 / LLM プロンプト文脈のカスタマイズ） は現在開発中です。 業種別キーワード辞書 + LLM プロンプト最適化の本体機能はご利用いただけます。
機能一覧
会議前の論点設計
アジェンダ・業種・立場（聞く側 / 答える側） から、 Issue Tree・想定質問・必要データ・添付資料の解析までを 1 セットで自動生成する。
JUMP →リアルタイム発言案カード
会議の発話を逐次解析し、 発言すべき具体的な問い・反論・補足を、 瞬間的に発言できる形でカードとして提示する。
JUMP →論点整理キュー
会議中の議論を MECE / Issue Tree でリアルタイム構造化し、 抜けている論点と根拠ギャップを指摘する。
JUMP →音声認識 + 英日翻訳
会議の発話をリアルタイムで文字起こしし、 英語発話は自然な日本語に逐次翻訳する。 バイリンガル会議でも論点を見失わない。
JUMP →AI チャット（浮動パネル）
会議画面の右下に AI チャットパネルを常駐。 会議中に思いついた疑問や追加で深掘りしたい論点を、 直接 AI に相談できる。
JUMP →構造化議事録
会議終了後、 transcript と発言案カードを統合して構造化された議事録を生成する。 決定事項・アクション・リスク・課題が一目で分かる形式で出力。
JUMP →過去会議の RAG 参照
過去の会議サマリ・transcript を埋め込みベクトル化し、 同プロジェクト内の関連会議を類似度検索で自動参照。 会議前準備と会議後議事録の context を強化する。
JUMP →業種別最適化
業種（金融 / SaaS / 製造 / コンサル / 等） を選択すると、 音声認識の固有名詞辞書と LLM プロンプトが業種に合わせて最適化される。
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