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最終更新日：2025/03/08

現代のビジネス環境において、会議は組織のコミュニケーションの要となっています。しかし、増加の一途をたどる会議の数は、働く人々に大きな負担を強いています。

最も顕著な問題は、複数の会議が同じ時間帯に重なってしまう「ダブルブッキング」です。また、会議の一部の議題にしか関係のない参加者までもが、長時間拘束されるという非効率な状況も日常的に発生しています。

今回北京大学やMicrosoftなどの研究者らは、LLMを活用したアプローチで解決を図っています。参加者の代わりにLLMが会議に出席し、適切なタイミングで必要な発言を行うシステムについて考察しています。

このような取り組みは、会議による時間的拘束から人々を解放し、より効率的な働き方を実現する可能性を秘めています。本記事では、この新しい技術について詳しく見ていきます。

背景

私たちの働き方は、ここ数年で大きく変化してきました。その中でも、会議のあり方は重要な検討課題となっています。

現代のビジネスシーンでは、意見交換やチーム内の連携を深めるため、会議が不可欠な存在となっています。ところが、1日のスケジュール上で複数のミーティングが重なることも珍しくなく、必ずしも全ての議題に関与する必要がない参加者までもが、長時間拘束されるケースが目立ってきました。

そのような状況下で注目を集めているのが、めざましい進化を遂げているLLMの自然言語生成能力です。LLMは複雑な会話の文脈を理解しながら、適切な発言を行うことができます。

会議進行を支援するファシリテーターとしてLLMを活用する研究事例は見られるものの、個々の参加者の代役としてLLMを機能させる方法については、まだ十分な検証がなされていません。

そこで、Northeastern University、北京大学、Microsoftの研究者たちは、LLMを会議の参加者として活用し、人々の負担を軽減できる可能性を探る取り組みを行いました。

以下で詳しく紹介します。

LLMによる会議参加代行システム

研究者たちはLLMを活用した会議代行の仕組みを考案しました。参加者は会議に直接出席せずとも必要な発言や質問を事前に用意しておくことで、LLMが適切なタイミングで代理発言を行うといったアイデアです。

たとえば会議前に「報告内容」や「確認したい事項」をシステムに登録しておけば、LLMが会議の流れを読み取りながら、タイミングよく発言を音声化してくれます。専門知識がなくても、会議前の情報入力さえ済ませれば、あとは半自動的に会議への参加が実現されます。

どうやって実現するのか

このシステムの根幹となるのが、会議前の情報登録機能です。

ユーザーは「関心のあるトピック」や「共有可能な情報」を入力しておき、それらはLLMが発言する際の情報源として保存されます。さらに、会議中はリアルタイムで音声がテキストに変換され、その議事録をLLMが常に参照しています。

そして「発言の必要性」や「応答の内容」を瞬時に判断します。自分の名前が呼ばれたり、事前に登録したトピックが話題に上がったりした際には、LLMが適切な発言内容を生成し、それが音声化されてオンライン会議の場で再生される仕組みです。

例えば、ボブが「音声機能の進捗について質問したい」という意図を持っていたとします。この意図に関する記述と、関連する技術情報をあらかじめLLMに登録します。

すると会議中に誰かが「音声機能の現状」に言及した瞬間を捉えて、LLMが自動的に質問やコメントを行い、それが音声として出力されます。

なお大幅な遅延を防ぐため、即座の応答が必要な場合でも、文章生成と音声化が同時並行で進められます。

ベンチマークの必要性

会議代行システムの実用性を評価するにあたり、限られた事例での検証だけでは不十分です。なぜなら、多様な会議シーンにおける発言のタイミングや内容の適切性を十分に把握することができないためです。

残念ながら、このような検証に適した既存のデータセットは見当たりません。そのため、新たなベンチマーク用データの構築が不可欠となりました。

研究チームは、LLMが発言機会を適切に捉え、かつ文脈に沿った内容を保てるかどうかを重要な評価基準としています。そして、数多くの会話事例を収集することで、LLMがどの程度の応答品質を実現できるのかを明らかにしようとしています。

データセットの構築方法

現実の会議での対話を忠実に反映させるため、研究チームはELITR Minuting Corpusに収録された英語のミーティング記録を基礎資料として採用しました。このデータを活用し、複数の参加者による実践的な議論の場面を再現しています。

LLMへの入力データとしては、発言者たちの継続的な会話を「スナップショット」として切り取り、それぞれに対する理想的な応答例を用意しました。実際の発言内容をこの応答例と比較することで、LLMが適切なタイミングで、ふさわしい情報を提供できているかどうかを検証しやすくなっています。

具体的な作業では、GPT-4を活用して会議の文脈を区分けし、各参加者の発言意図や機密情報となりうるデータを分析しました。その上で、議論の自然な流れに沿った応答パターンを抽出しています。

また、テストケースの多様性を確保するため、様々なシナリオが用意されました。たとえば、あらかじめ回答が決まっているケースや、むしろ発言を控えるべき場面なども含まれています。

研究チームは、このように構築されたデータセットを用いて、より現実に近い会話環境でのLLMの性能評価を行い、改善が必要な点を特定する取り組みを進めています。

評価指標

研究チームは、LLMの会議参加能力を客観的に評価するため、二つの側面から指標を設定しました。

「発言タイミング」の側面

まず、応答のタイミングを測る指標として「Response Rate（応答率）」と「Silence Rate（沈黙率）」が導入されました。

Response Rateは、返答が必要な状況でLLMが適切に発言できたかどうかを示します。

一方、Silence Rateは、発言を控えるべき場面で適切に沈黙を保てたかどうかを表します。

たとえば、質問を投げかけられているのに応答しない場合や、不必要な発言をしてしまう場合は、失敗として記録されます。

「発言内容」の側面

発言の質を測るため、「Recall（再現率）」と「Attribution（根拠分類）」という二つの指標が採用されました。

Recallは、LLMが生成した返答に、理想的な発言の要点がどれだけ含まれているかを評価します。評価基準には二種類が設けられ、要点が一つでも含まれていれば合格とする緩やかな基準（loose）と、すべての要点に対する再現率を厳密に測る基準（strict）が使用されました。

Attributionは、LLMの発言がどのような根拠に基づいているかを分類するために設けられました。正解の発言と一致する部分なのか、単に前の発言の繰り返しなのか、あるいは根拠が不明な内容なのかを区別することで、現実味のない発言が混じっていないかを確認できます。

評価の実施方法

評価では、Recall、Attributionの分析にはLLMが活用されます。無作為に選ばれた一部のケースでは人間による確認も行われ、LLMによる自己評価が90%を超える精度を持つことが確認されました。

「発言すべきかどうかの判断」と「発言内容の適切さ」という二つの観点を組み合わせることで、このシステムの実用性を測る総合的な評価基準が確立されています。

データセットの統計的特徴

研究チームは、61件の会議記録から846件のテストケースを収集しました。これらは発言のきっかけによって三つのカテゴリーに分類されています。

名前を呼ばれるなど直接的な発言要求がある「Explicit Cue（明示的な合図）」、会話の流れから自然に返答が求められる「Implicit Cue（暗示的な合図）」、そして自ら進んで発言する「Chime In（自発的な発言）」です。分布を見ると、Implicit Cueが半数以上を占め、Explicit Cueが約30%、Chime Inが約10%となっています。

また、誤った名前で呼びかけられた際の対応を確認するための「Mismatched Dataset」が294件、音声認識の誤りを想定した「Noisy Name Dataset」が122件含まれています。

データセットの現実味を高めるため、4名を超える参加者による会議や、50回以上の発言がある会議が過半数を占めています。さらに、一つのテストケースに複数の重要な発言ポイントが含まれるシーンも多く見られます。

このように多彩な会話パターンを収録することで、LLMが様々な状況下でどのように反応を調整し、適切な情報を伝達できるかを詳細に評価できる基盤が整いました。会議の複雑さや参加者の多様性を十分に反映させることで、より実践的な検証が可能になっています。

ただし、本記事の作成時点（2025/2/18）では、ただし、本記事の作成時点（2025/2/18）では、”We plan to release the benchmark dataset with the paper.” （私たちは、この論文とともにベンチマークデータセットを公開する予定である。）と記されており、まだ実際には公開されてはいない状況です。

実験による性能評価

検証対象と実験設計

研究チームは、複数の主要なLLMを対象に比較検証を実施しました。GPTシリーズ（GPT-3.5-Turbo、GPT-4、GPT-4o）、Geminiシリーズ（Gemini 1.5 Flash、Gemini 1.5 Pro）、そしてLlamaシリーズ（Llama3-8B、Llama3-70B）が評価対象となりました。

実験の再現性を高めるため、温度パラメータは0に固定され、その他の設定はデフォルトのまま維持されました。ただし、各モデルの文脈ウィンドウサイズが異なるため、一部のテストケースは除外せざるを得ませんでした。

そのため、すべてのモデルで処理可能な「Intersection Subset（共通部分集合）」を別途設定し、公平な比較を可能にしています。

発言タイミングの分析結果

発言の適切性は、二つの側面から評価されました。一つは、発言すべき場面での応答率（Matched Dataset）、もう一つは、発言を控えるべき場面での沈黙率（Mismatched Dataset）です。

分析の結果、GPT-4とGPT-4oは高い応答率と沈黙率をバランスよく実現しました。一方、Gemini 1.5 Proは発言を控えめにする傾向が強く、Gemini 1.5 FlashとLlamaシリーズは必要以上に発言を重ねる傾向が見られました。

また、誤った発言タイミングの詳細な分析も行われ、不要な自発的発言や、重要な発言機会の見逃しなどが分類されました。高性能なモデルでさえ、会議特有の文脈理解には改善の余地があることが明らかになっています。

発言内容の正確性評価

発言内容の評価では、正解となる要点をどれだけ含められているかを示すRecall（再現率）が測定されました。性能の高いモデル群は、全体の約60%のケースで、少なくとも一つの重要な要点を含む発言ができていました。

GPT-4oは安定して高いRecall値を示し、GPT-4がそれに続く結果となりました。Geminiシリーズは、直接的な呼びかけ（Explicit Cue）には強みを見せましたが、自発的な発言（Chime In）では苦戦する場面が見られました。興味深いことに、Llamaシリーズは自発的な発言を得意とするケースもあり、モデルごとの特性の違いが浮き彫りになりました。

発言内容の根拠分析

Attribution（根拠分類）分析では、生成された発言の出所が詳しく調査されました。複数のモデルにおいて、発言内容の約40%が正解の発言と一致し、約30%が会議の文脈に基づいていました。また、10〜30%程度は前の発話の単なる繰り返しであり、約5%は根拠が不明な内容でした。

概して、性能の高いモデルほど根拠不明な発言が少なく、汎用的な能力の高さが会議代行の場面でも活かされていることが示されました。

会議の複雑さと性能の関係

発言数や参加者数の多い会議での性能変化を調べる相関分析も実施されました。

特筆すべきは、GPT-4oが長い議事録を含むテストケースでも大きな性能低下を見せなかった点です。これは、会議の複雑さが必ずしもモデルの応答品質に直結しないことを示唆しています。

ただし、文脈ウィンドウの制約により、一部の長い議事録は分析から除外せざるを得なかったため、この結果の解釈には慎重さが求められます。

環境要因の影響分析

音声認識の誤りを想定したNoisy Name Datasetでは、多くのモデルで応答率が大幅に低下しました。

たとえば、GPT-4oでさえ応答率が70%程度まで落ち込むケースが確認されました。これは、音声認識の精度がシステム全体の性能を左右する重要な要因であることを示しています。

一方で、興味深い発見もありました。発話生成に必要な背景情報から「Context」に関するキーワードを省いた実験では、予想以上に性能が維持されました。

つまり、伝えるべき内容さえ明確であれば、ある程度の質を保った発言が可能だということです。

結論として、会議特有の環境ノイズや音声認識の誤りが、システム全体の性能を制限する主要な要因として特定されました。これは今後の改善に向けた重要な示唆となっています。

実用化に向けた課題

LLMを会議参加者として活用する際には、実務的な観点から多くの課題が浮かび上がってきます。たとえば、発言に対する責任と権限の所在、参加者のプライバシー保護、そしてユーザーによる制御の度合いなどが重要な論点となっています。

研究チームは、これらの課題に段階的にアプローチすることを提案しています。さらに、実際の導入事例を通じて、LLMベースのシステムの実用性を検証し、リアルタイムでの応答性やプライバシー設定の改善に取り組んでいます。

段階的な導入アプローチ

研究チームが提案する導入プロセスは、以下の三段階で構成されています：

第一段階では、ユーザーが明確に許可した範囲内での発言に限定し、LLMの自律性を最小限に抑えます。この段階では、与えられた情報のみを必要に応じて発言する、安全性重視のアプローチが取られます。

第二段階では、LLMがある程度のコンテキストを理解し、それに基づいて発言内容や共有情報を調整できるようになります。

第三段階では、事前に設定された目標や選好に基づいて、LLMが自律的に情報を収集し、最適なタイミングで発言を行います。ただし、学習済みモデルによる外部データへのアクセスは適切に制限され、透明性のある監査の仕組みが必要とされています。

実証実験からの知見

研究チームは、実際の会議システムと連携するプロトタイプを開発し、短時間のデモンストレーションを通じて動作検証を行いました。このプロトタイプでは、LLMが複数の参加者の音声入力をリアルタイムで処理し、適切なタイミングで発言を生成することに成功しています。

しかしながら、いくつかの課題も明らかになりました。発言内容の重複や応答の遅延は、まだ完全には解決されていません。これらの問題に対して、より高性能なモデルの採用や、効率的な会議記録の要約技術の統合が解決策として提案されています。

実証実験を通じて、システムの有用性は確認されましたが、LLM特有の課題も残されています。特に、リアルタイムでの口頭応答とプライバシー保護の両立が、今後の重要な研究課題として位置づけられています。

研究チームは、これらの知見を踏まえ、会議参加者の負担軽減をより多角的に評価し、最適な介入タイミングを設計する手法の開発に注力しています。実用化に向けては、技術的な改善と並行して、実務環境での運用指針の確立も重要な課題となっています。

まとめ

本記事では、LLMを活用した会議代行システムの研究について紹介しました。従来のファシリテーター支援とは異なり、個々の参加者の代役としてLLMを機能させる新しいアプローチが試みられています。

多様なLLMを用いた詳細な検証により、システムはある程度の正確性を持って会議に参加できることが示されました。しかしながら、音声認識の誤りや発言の重複など、いくつかの技術的な課題も浮き彫りになっています。

実用化に向けては、リアルタイムでの応答性の向上や、参加者のプライバシー保護など、重要な改善点が残されています。研究チームは、これらの課題に段階的にアプローチしながら、システムの完成度を高めていく方針を示しています。

将来的には、最適なタイミングでの発言と高い安全性を両立した、より洗練された会議代行システムの実現が期待されます。このような技術の発展が、増加の一途をたどる会議による負担を軽減し、より効率的な働き方を可能にするかもしれません。

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