はじめに

会議の議事録って、書くのも、共有するのも、海外メンバー向けに英訳するのも、毎回地味にしんどくないですか。私はずっとこれが面倒で、「録音を放り込んだら全部終わる」状態にしたかった。

2026年3月に公開された Zoom AI Services（Scribe / Summarizer / Translator の各API）を使えばできそうだったので、実際に営業定例の録音1本から要約・アクションアイテム抽出・英訳・Slack通知までを自動で流すパイプラインを作りました。本記事はその記録です。
完成形はこれ。録音を渡すと、Slackにこういう1通が届きます。

対象読者

議事録の作成・共有・英訳がだるいと思っている人

Zoom AI Services の実用例を、コードで具体的に知りたい人

Python が少し読める人（コードは全部で数十行です）

先に結論だけ言うと、コア部分は本当に短く書けました。ただし途中で Invalid Access token という一文字に半日溶かしたので、その顛末も正直に書きます（同じ轍を踏む人が絶対いるはず）。

つくったもの（全体像）

やっていることはシンプルで、こういう流れです。

使うのは Zoom AI Services の Summarizer と Translator。文字起こしは今回はZoomの純正機能で用意しました（このあたりの判断は後述します）。実装は Python で、HTTPは httpx、JWT生成に PyJWT、環境変数に python-dotenv、パッケージ管理は uv を使っています。

準備：Build PlatformでキーをとってJWTを作る

Zoom AI Services のAPIは、xoxb- のようなトークンではなく、API key と API secret から自分でJWT（HS256）を署名して Authorization: Bearer <JWT> で叩く方式です。

キーは Zoom の Build Platform から取ります。

Webポータル（https://zoom.us/profile）にログイン
ADMIN → Plans and Billing → Plan Management
Universal Credit の Manage → Build App
「API keys」セクションの API Key / API Secret をコピー（同じ場所に View JWT Token もあります）

JWTの生成はこれだけ。iss にAPI key、iat、exp（1時間以内が推奨）を入れてHMAC-SHA256で署名します。

src/zoom_ai.py

import os, time
import httpx, jwt
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
API_KEY = os.environ["ZOOM_API_KEY"]
API_SECRET = os.environ["ZOOM_API_SECRET"]
BASE_URL = "https://api.zoom.us/v2/aiservices"

def generate_jwt() -> str:
    now = int(time.time())
    payload = {"iss": API_KEY, "iat": now - 30, "exp": now + 3600}
    return jwt.encode(payload, API_SECRET, algorithm="HS256")

API key / secret は .env に置いて、絶対にGitにコミットしないでください（私は .gitignore に .env を入れています）。記事に載せるスクショでもマスク必須です。

文字起こしは「Zoom純正」で用意した（Scribe APIとの違い）

今回の文字起こしは、Scribe APIではなくZoomの会議のネイティブ文字起こし（AI Companion）をエクスポートして使いました。2人で実際に喋った会議なので、発言者（佐藤 / 田中）が最初から分かれているのが良いところです。

Scribe APIとの役割の違いはこう整理できます。

Scribe API … 音声ファイルを投げて文字起こし。diarization: true を付けると speaker_1 speaker_2 … と声で話者を分離してくれる
Zoom純正 … 会議の参加者ごとに最初から分離済み。エクスポートすればテキストがすぐ手に入る

「とりあえず議事録テキストが欲しい」なら純正が速い。一方で精度を比べたくなる場面が後で出てきます（最終章で触れます）。

ちなみに、この純正文字起こしがわりと盛大に誤変換していて、それが逆に面白い検証材料になりました。たとえば「営業定例」が「営業手入れ」になっていたり。これは後半の精度の話で詳しく見ます。私の滑舌の問題もあるかもしれませんが

Summarizerで要約とアクションアイテムを抜く

ここからが本番。Summarizer APIに文字起こしを渡すと要約してくれます。日本語は language に ja-jp、会議なら summary_type は conversation。task を変えると出力が変わります。

src/zoom_ai.py

def summarize(text: str, task: str = "summary", language: str = "ja-jp") -> dict:
    return _post("/summarizer/summarize", {
        "input": {"text": text},
        "config": {"task": task, "language": language, "summary_type": "conversation"},
    })

task は recap / action_items / summary / full_summary から選べます。私は「要約」と「アクションアイテム」が欲しかったので、summary と action_items の2回叩きました。

ここで1つ引っかかったのが、summary の結果が summary_text の中に複数バージョン（概要から詳細まで、実行ごとに3〜4本）まとめて返ってくること。全部Slackに流すとうるさいので、## で分割して一番詳しい1本だけ採用しました。

src/run.py

import re

def pick_one_summary(text: str) -> str:
    secs = [s.strip() for s in re.split(r"(?m)^##\s+", text) if s.strip()]
    return "## " + max(secs, key=len) if secs else text.strip()

実際の出力（アクションアイテム）はこんな感じ。担当ごとに、期限つきできれいに割れてくれました。

**佐藤**
- A社案件の15%値引きについて、部長に承認を確認する（明日まで）。
- 来月の予算配分を見直し、6月19日までに共有する（新規リード対策も含む）。

**田中**
- A社案件の構成を見直し、再提出する（6月27日（水）まで）。
- B社の競合敗戦理由をヘアリングし、次への活用策をまとめる（今週中）。
- C社のクロージングに集中し、今月の目標達成に努める。

Translatorで英訳して海外メンバーにも渡す

要約ができたら、Translatorで英訳します。日本語から英語は source_language が ja-JP、target_languages が ["en-US"]。

src/zoom_ai.py

def translate(text: str, source="ja-JP", target="en-US") -> dict:
    return _post("/translator/translate", {
        "text": text[:4000],
        "config": {"source_language": source, "target_languages": [target]},
    })

Translatorは1回につき1言語・最大4000文字です。なので「文字起こし全文」ではなく「要約」を訳すのが正解。さらにSummarizerのsummaryは複数バージョンをまとめて返すので、当初は全部訳していました。1本に絞ってから訳すようにして、英訳の入力を280文字まで抑えました（下の実測表を参照）。

Slackに1通でまとめて自動通知

最後に、要約・アクションアイテム・英訳を1通にまとめてSlackへ。Incoming Webhook に {"text": ...} をPOSTするだけです。

src/slack_notify.py

import os, httpx
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()

def post_to_slack(summary: str, action_items: str, english: str) -> None:
    url = os.environ["SLACK_WEBHOOK_URL"]
    text = (
        "*:memo: 会議要約*\n" + summary + "\n\n"
        "*:white_check_mark: アクションアイテム*\n" + action_items + "\n\n"
        "*:globe_with_meridians: English summary*\n" + english
    )
    httpx.post(url, json={"text": text}, timeout=30).raise_for_status()

実は最初、SlackのユーザートークンをもらってWeb APIで送ろうとしたのですが、そのトークンが xoxe.xoxp- 形式で12時間で失効するローテーション付きでした。記事の再現性も考えると、チャンネルが内包されていてスコープ設定もいらないIncoming Webhookのほうが圧倒的に楽です。

Webhook URL は「知っていれば誰でもそのチャンネルに投稿できる」実質シークレットです。.env 管理＋スクショではマスクを。

全部つなぐ：録音から通知までを1コマンドで

あとはオーケストレーション。文字起こしテキストを渡すと、要約 → アクション → 英訳 → Slack を順に実行して output/ に保存します。

uv run python src/run.py meeting.md --slack

[1/4] transcript: 1036 文字
[2/4] 要約 完了 (9.4s)
[3/4] アクションアイテム 完了
[4/4] 英訳 完了
Slackへ投稿しました ✓

ここまでで「録音を渡すと議事録がSlackに流れる」が完成しました。コア部分は本当に短い。…なんですが、ここに辿り着くまでが一番しんどかったので、その話をします。

ハマった話：「Invalid Access token」の犯人は l と I だった

最初に summarize を叩いたとき、返ってきたのはこれでした。

{"code": 124, "message": "Invalid Access token"}

キーは画面からコピー（したつもり）。JWTもローカルでちゃんと生成できている。なのに弾かれる。ここから切り分けが始まりました。

.env から読んだキーを repr() で確認 → 不可視文字や空白なし、長さもOK
マシンの時計 → 正常（iat / exp がおかしいわけではない）
署名方式を疑い、公式が使う jsrsasign（Node）と PyJWT で同じ秘密鍵・同じメッセージのHMACを計算して突合 → 1バイトも違わず一致。つまり自分のコードは無罪

ここまでで「キーも時計も署名も正しい」。じゃあ何が、と詰まったので、最後の手として Build Platform の「View JWT Token」（Zoom自身が発行する出来合いトークン）をデコードして、iss（＝API key）を自分の .env と1文字ずつ比べました。

（キーは例示用のダミー値。実際は20文字超のランダム文字列です）
Zoom発行 : Kb3Qz7lTfeRR4ph_91vC   ← 7文字目は 小文字のエル (l)
自分の.env: Kb3Qz7ITfeRR4ph_91vC   ← 7文字目は 大文字のアイ (I)

犯人は小文字のエル（l）を大文字のアイ（I）と読み違えていたこと。スクショから目で写したときにやられました。1文字直したら、何事もなかったように通りました。

ランダム文字列のAPIキーは、目で写さず必ず「Copy」ボタンで。l と I と 1、O と 0 は本当に見分けがつきません。怪しいときは、サービス側が発行する正規トークンをデコードして突き合わせるのが一番速い切り分けでした。

正直、署名まで疑い始めたあたりが一番つらかった。でも「自分のコードは正しい」と数字で確定させてから外側を疑えたので、遠回りに見えて結局これが近道でした。

どこまで正確？純正ASRの誤変換を要約AIは直せるのか

ここが個人的に一番おもしろかったところ。検証用に台本へ正解（ground truth）を仕込んでおき、純正文字起こし → 要約の流れで、どこまで正しく残るかを見ました。

まず、純正の文字起こしがなかなかカオスでした。

本来	純正ASRの結果
営業定例	営業手入れ
確定が980万	確定ガス9,800,000
フォーキャスト	方。キャスト
ナーチャリング	ネアンチャリング
失注したB社	出張したB社
C社	支持者 / ししゃゆ
6月17日	6月27日

ところが、Summarizerに通すと文脈で勝手に直してくれたものが結構ありました。

「確定ガス9,800,000」→ 要約では「確定が9,800,000」
「支持者」「ししゃゆ」→ ちゃんと「C社」
「終戦を出します」→ アクションでは「再提出する」

LLMベースの要約は、多少の音声認識ミスならノイズとして吸収してくれる。これは素直にすごい。

一方で、直せなかったものもはっきりありました。

日付「6月17日」→ ASRが「6月27日」と誤認 → 要約・アクションでもそのまま「6月27日」
「ヒアリング」→「ヘアリング」も残存

正解と突き合わせると、アクションアイテムは正解4件中3件が完全一致、外したのは唯一この日付（ASR起因）でした。

ここから言えるのは、要約AIは意味の通る誤りは救えるが、固有の数字や日付みたいな「文脈から推測できないハードな情報」は救えないということ。つまり最終品質は文字起こしの精度で決まる。だからこそ、次はScribe APIと精度を比べたくなりました（後述）。

実測：1会議でどれだけ処理したか（usageで見える）

Zoom AI Services はレスポンスの usage に処理文字数（input_units / output_units）が入るので、何文字処理したかをそのまま実測できます。この営業定例（文字起こし1036文字）1本での内訳がこれです。

呼び出し	入力（文字）	出力（文字）
要約（summary）	1,036	1,008
アクション（action_items）	1,036	189
英訳（translate）	280	781
合計	2,352	1,978

処理量がAPIから数値で返るので、「どの呼び出しが重いか」がそのまま見えます。前述のとおり、要約は複数バージョンが返るのを1本に絞ってから英訳したので、英訳の入力（280文字）は小さく抑えられています。料金体系は変動するため本記事では触れませんが、この usage を見れば処理量ベースで見積もりや最適化の判断ができます。

まとめと、次にやりたいこと

録音1本から、要約・アクションアイテム・英訳・Slack通知までを数十行で自動化できました。やってみて効いたのは2つ。usage で処理量を文字単位で実測できること、そしてLLM要約が音声認識のノイズをかなり吸収してくれること。逆に、日付のようなハードな情報は文字起こし精度がそのまま効くので、入力の質がボトルネックだと分かりました。

なので次は、文字起こしを Zoom純正 vs Scribe API（diarization: true）で精度の両面で比べてみたい。同じ会議音声で取ったら、また追記します。

あなたのチームの議事録、まだ手で書いていませんか。もし試したら、どのくらい楽になったか教えてもらえると嬉しいです。コード一式はリポジトリに置いておきます。

参考リンク