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AI が“話題の危険度”を先読みし、やんわり警告してくれる世界
AI が“話題の危険度”を先読みし、やんわり警告してくれる世界
会議の事故を未然に防止する仕組みを考えてみた
はじめに
オンライン会議が日常になり、情報漏洩・コンプライアンス違反・センシティブ発言など、
「うっかり」が大きな事故につながる時代 になりました。
- 顧客名を言いそうになった
- 未発表機能の話に踏み込みそう
- 規約的に危ない表現が出そう
- センシティブな話題が流れ始めている
もし AI がそっと肩を叩いて合図してくれたら？
そんな仕組みを“実装可能レベル”で考えてみます。
目指す姿：AI が 10 分間だけ会話を“記憶”し、危険を予兆する
このシステムが行うことはシンプルです。
- 直近 10 分の会話内容をリアルタイムでテキスト化
- 話題の流れから「次に出そうな内容」を予測
- 機密・規約・センシティブに近づいたらやんわり警告
通知は「固有名詞なし」「抽象的」「邪魔しない」という UX にすることで、
監視感ではなく“お守り”のように人を支える存在を目指します。
どんな技術で作るのか？
1. Whisper などの高速・高精度 STT
数秒遅延のリアルタイム文字起こし。
2. 直近 10 分バッファ
スライド形式で会話ログを保持（保存はしない構成も可能）。
3. 機密リスク・センシティブリスク・規約違反リスクの多層評価
- NG ワード辞書（顧客名、機密情報など）
- Safety Classifier（性・暴力・差別・炎上系）
- プラットフォーム規約（Zoom/Teams/SNS）を学習させたモデル
- LLM による 「文脈の未来予測」
LLM が得意なのは「今後の流れの予測」
「この話題、次の 30 秒で踏み込むと危険かも」
といった“文脈の兆候”を掴めるのが非常に強い。
仕組みの全体像
通知 UX は「やんわり」が大事
緑：問題なし
黄：流れが危険っぽい
「この話題は概要レベルに留めるのがおすすめです」
赤：危険（踏み込みそう）
「固有名詞の扱いに気をつけましょう」
なぜやんわりなのか？
- 強制的に止めると会議が破綻する
- 誤検知があった時の不快感が大きい
- “人を助けるアシスト”であるべきだから
実装ロードマップ（現実的なステップ）
Step 1：NG ワードの検知
まず最低限のルールベースを実装。
Step 2：10 分バッファ＋ LLM の予兆検知
「未来予測」機能を追加。
Step 3：センシティブ・規約違反を拡張
分類器・独自ルールを統合。
Step 4：会議ツール統合
Zoom / Teams のプラグイン化。
Step 5：企業ごとにチューニング
機密カテゴリや禁止キーワードを最適化。
これは監視ではなく“お守り”である
AI が行うのは「人の自由を奪う」ことではありません。
- ログを保存しない（10分のスライドのみ）
- 個人評価に使わない
- 抽象的な案内だけを出す
という設計方針にすれば、
人間が安心して会議に集中できる“心理的安全性”の向上 に役立ちます。
おわりに
技術的にはすべて実現可能で、
音声認識 × 文脈保持 × 多層リスク評価 × LLM の未来予測
を組み合わせることで、
- 情報漏洩の未然防止
- 規約違反の予防
- センシティブ発言の抑止
- 炎上リスクの低減
- 会議の質の向上
といった大きなメリットが得られます。
PoC版・設計図の作成など興味があれば、ぜひ相談してください！
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