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ChatGPTの文字起こし・要約はどこまで使える?ブラウザ拡張機能と比較してみた
「録画データはあるけれど、見返して議事録にまとめる時間がもったいない」と感じたことはありませんか?
特に、少人数のチームでバックオフィスやマーケティングを担当されている場合、60分の会議動画を文字に起こし、さらに要約してチームに共有する作業だけで、1時間半以上を費やしてしまうことも珍しくありません。これが月に何本もあると、本来注力すべき業務に手が回らなくなってしまいます。
そこでこの記事では、ChatGPTを活用して「文字起こしから要約まで」を効率化する方法を解説します。本記事の手順で設定を完了すれば、これまで手作業で行っていた「再生・停止を繰り返す文字起こし」や「長文の要約」を自動化でき、あなたの業務時間を削減できる可能性があります。
ChatGPTは、OpenAI社が提供する生成AIサービスです。テキストの生成や要約だけでなく、Whisperと呼ばれる高精度な音声認識モデルを搭載しており、多言語のデータをテキスト化できるのが特徴です。
外部ツールとの連携も容易になり、単なるチャットボットとしてだけでなく、業務自動化の「頭脳」としても活用が進んでいます。
※2025年12月現在
ChatGPTの文字起こし機能については、「できること」と「できないこと」があります。
また、要約においてChatGPTが活躍するのは、音声データが「すでに文字起こしされている」場合であるケースが多いです。
ChatGPTを活用した文字起こしと要約の主な活用メリットは以下の4点です。
最大の特徴はスピードです。60分の会議音声であっても、AI(Whisper)を利用すれば数分〜十数分程度でテキスト化が完了します。さらに、ChatGPTに要約させることで、決定事項やネクストアクションが整理された議事録を素早く作成できます。
ChatGPTは多言語処理に強みを持っています。英語や中国語で行われた会議の内容を、日本語に翻訳・要約することが可能です。グローバルなビジネスシーンでの情報共有スピードが上がります。
ウェビナーやYouTube用の動画コンテンツからテキストを抽出し、ブログ記事やSNS投稿用に再構成することができます。一度の収録データを多角的に活用できるため、マーケティング担当者のコンテンツ制作工数を削減できます。
※ChatGPT単体での動画再生からの自動処理機能はないため、まず音声をファイル化する必要があります。
人間が議事録を作成すると主観や感情が入りがちですが、ChatGPTは音声データに基づき中立的に文字起こしを行います。ハルシネーション(誤情報)のリスクはゼロではありませんが、原文(文字起こしログ)と要約をセットで保存することで、言った言わないのトラブルを防ぐ客観的な記録となります。
スムーズに設定を進めるために、以下の準備をしておくと便利です。
YouTube動画(【Yoom】初めての方向け🧑🤝🧑フローボットの作成方法を紹介します!)を例に、以下の条件でChatGPTの文字起こし&要約機能を比較検証します。
手法:ChatGPT Plus 公式チャット画面にテキストファイルを添付して入力
モデル:ChatGPT 5.2 Thinking
狙い:独自のプロンプトを用いて、社内ナレッジとして密度の高い要約を生成する
⚠️文字起こしについて
使用例①では、YouTube動画を文字起こしするにあたってVrewを使用しています。使い方の手順を知りたい方はVrew × Geminiで業務効率化!インタビュー音声の文字起こしと解説動画作成のワークフローを徹底検証をあわせてご覧ください。
手法:Chrome拡張機能「YouTube Summary with ChatGPT & Claude」を使用
モデル:ChatGPT 5.2 Thinking(無料プラン)
狙い:手間を最小限に抑え、動画のポイントを即座に把握するスピード感を検証する
使用例①【精度重視】ChatGPT公式チャット×独自プロンプト
1. ChatGPTにログインし、モデルを選択
3. 出力された内容を確認し、修正が必要か判断する
使用例②【速さ重視】ブラウザ拡張機能×ワンクリック要約
1. YouTube Summary with ChatGPT & Claudeをダウンロード
2. YouTubeを開いて、ChatGPTのアイコンをクリックし、「モデル」「言語」「プロンプト」を設定
3. YouTubeに戻り、画面右上のアイコン(ChatGPT)をクリック
4. ChatGPTのチャット画面に自動遷移後、出力された内容を確認し、修正が必要か判断する
使用例①②それぞれの検証結果を「評価できる点」「修正が必要な点」の2つに分けてお伝えします。
YouTube動画の文字起こしファイルから、要点だけを抽出して社内ナレッジ用の学習レポートを作成します。検証ポイントは「冗長な話し言葉の整理」「情報の密度」「読者が即座に理解できる構成力」の3点です。
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【プロンプト】
役割
あなたはプロのナレッジマネージャーです。添付された「文字起こしテキスト」を精読し、社内共有用の「学習レポート」を作成してください。
検証項目と指示
出力形式
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結論からお伝えすると、ChatGPTによる検証結果は、実務レベルでそのまま活用できる要約精度を示しました。特に、冗長な口語をビジネス文書へ変換する翻訳能力と、情報の優先順位付けにおいて、タイムパフォーマンスを十分に満たす結果となっています。
1. 評価できる点
4,800文字(約15分の発話量)という情報を、1/10程度に凝縮できています。さらに、「月の後半」という曖昧な表現を「月末の勤怠確認」という実務的な言葉へ変換している点は見事です 。話し言葉に含まれる「行間」を読み取り、ビジネス文書として最適な言葉を選べています。
また、「トリガー」「アクション」「アウトプット」といった、Yoomというツールを理解する上で不可欠な専門用語を漏らさず、かつ適切な文脈で使用できています。
2. 修正が必要な点
今回の結果は優等生な文章ですが、記事のターゲットが初心者(ITに詳しくないバックオフィス担当者)の場合、少し専門用語が並びすぎていると感じるかもしれません。専門用語に()で簡単な説明を添えるか、より平易な言葉を選ぶ指示を追加する必要があります。
加えて、要約テキストは見やすく階層化されていますが、要約の各項目に対応する実際の操作画面のスクリーンショットを入れると、より「学習レポート」としての精度が高まります。
拡張機能「YouTube Summary with ChatGPT & Claude」を使って、社内ナレッジ用の学習レポートを作成します。検証ポイントは使用例①と同様に、「冗長な話し言葉の整理」「情報の密度」「読者が即座に理解できる構成力」の3点です。
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【プロンプト】
役割
あなたはプロのナレッジマネージャーです。以下の「書き起こしテキスト」を精読し、社内共有用の「学習レポート」を作成してください。
検証項目と指示
冗長性の排除:書き起こし特有のフィラー、言い直し、冗長な挨拶、比喩の繰り返しを完全にカットし、「書き言葉」として洗練された表現に変換してください。
出力形式 タイトル:{{タイトル}} エグゼクティブサマリー:(3行で概要を説明) 重要トピック(3〜5点):(各項目に見出しを付け、簡潔に解説。箇条書きを活用すること) ネクストアクション / 実践的Tips:(明日から使える具体的な行動)
書き起こしデータ "{{書き起こし}}"
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結論、拡張機能を介しても指示の再現性は高く、実用性があります。ただし、元データの誤字をそのまま反映してしまうという弱点も見えました。実務で活用する際は、最後に人間が固有名詞の最終確認などを行う運用をおすすめします。
1. 評価できる点
「2つほどご紹介します」「そんなイメージとなります」といった動画特有の冗長な言い回しが、「紹介します」「作成」といった簡潔な書き言葉に変換されています。
また、重要トピックが5つのセクションに整理され、それぞれに簡潔な見出しが付与されています。最後に「Learn more on Glasp」のリンクが付与され、要約の根拠(元動画)に戻れる点は、ブラウザ拡張機能ならではのメリットです。
2. 修正が必要な点
サービス名である「Yoom」が「UM」と誤認識されたまま出力されています。これは文字起こしの段階での誤りですが、要約のプロンプトで固有名詞の修正を指示に含めるなどの対策が必要です。
また、「Myproj」という表記は、本来「マイプロジェクト」と記すべき箇所です。文字起こし時の誤りが、要約結果にも残っています。「スラック」というカタカナ表記についても、ビジネス文書やナレッジベースとしては「Slack」と英語表記に統一したほうが、より専門的で洗練された印象を与えます。
今回の検証の結果、「質の高いドキュメント化」を求めるなら公式チャット、「情報の即時把握」を優先するなら拡張機能が最適という結論に至りました。
検証①:【精度重視】公式チャット
検証②:【速さ重視】拡張機能
なお、ハイパーオートメーションツール「Yoom」では、ChatGPTのAPIと連携するシステムをノーコードで作成することが可能です。AI処理などを組みあわせることで、日々の繰り返し作業を自動化できます。気になる方はぜひチェックしてみてください。