はじめに
近年、情報漏洩やプラットフォーム規約違反が企業リスクとして急増しています。
特にオンライン会議（Zoom / Teams / Meet）では以下のような“ヒューマンミス”が起きがちです。
- うっかり顧客名を言ってしまう
- 開発中の機能を外外部に話してしまう
- 規約的に問題となる表現を口にしてしまう
- センシティブな話題に踏み込み炎上リスクが生じる
そこで本記事では、
「直近10分の会話内容を AI が常時モニタし、危険が近づくと“やんわり警告するシステム”」
を技術的にどう構築できるかをまとめます。
全体アーキテクチャ
技術コンポーネント詳細
1. 音声認識（STT：Speech-to-Text）
Whisper / WhisperX / Azure STT / GCP STT などのストリーミング音声認識を利用し、
数秒ごとのリアルタイム文字起こしを実行します。
2. 会話のコンテキスト保持（直近10分）
- スライディングウィンドウ方式の リングバッファ
- LLM に渡す「話題の流れ」「文脈」を保持
- ポリシー次第ではメモリのみ保持し、ログ保存しない運用も可能
3. リスク評価エンジン
(A) ルールベース検知
特定のキーワード・パターンに一致した場合にスコア加算：
- 顧客名
- 未発表プロダクト
- 契約情報
- 売上・利益などの数値
- 機密度の高い技術名称
(B) Safety Classifier（分類モデル）
HuggingFace 等の安全性分類モデル、
または自社データでファインチューニングしたモデルを併用します。
判定できる例：
- 性的・暴力的・差別的な内容
- ハラスメント傾向
- 自傷関連
- プラットフォームの規約違反につながる表現
(C) LLM による文脈理解＋“予兆検知”
LLMに対して以下のような指示を与え、
今後危険な方向へ進むかどうかを予測します。
あなたは会議用の安全監視AIです。
直近10分の会話ログを読み、次を評価してください：
- 機密情報に踏み込みそうか？
- センシティブ表現に近づいていないか？
- プラットフォーム規約に抵触しそうか？
- 今後数分以内に危険な話題が出る予兆はあるか？
risk_score（0〜100）、reason、safe_alternative を返してください。
LLM の強みは、「すでに言ってしまった内容」だけでなく、
“今の流れだと次に危険ワードが出る”
という文脈予測が可能な点です。
通知 UX の設計
通知例
- 緑：問題なし
-
黄：話題の行き先に注意
- 「この話題は概要レベルに留めるのを推奨します」
-
赤：危険
- 「固有名詞を扱う場合は注意してください」
通知方法
- 画面端のインジケータ（色表示）
- トースト通知
- スマートウォッチへの振動＋短文
注意点
- 同一内容で連続通知しない（アラート疲れを防止）
- 「個人を監視するシステム」にならないよう設計する
実装ステップ（PoC → 実用化）
Step 1：NGワード検知
最低限のルールベースでアラートを出せるようにする。
Step 2：10分バッファ＋LLMで予兆検知
文脈理解と未来予測を組み合わせる。
Step 3：センシティブ分類器・規約違反分類器追加
完全な横断的リスク評価を構築。
Step 4：会議ツールとの統合
Zoom / Teams などのプラグイン化。
Step 5：会社ごとにルールセットを学習
導入企業の特性に最適化。
まとめ
AI を用いた「リアルタイム会話リスク検知」は、以下の技術を組み合わせることで十分実現可能です。
- 音声認識
- コンテキスト保持
- 安全性分類器
- LLM による文脈理解と未来予測
- 柔らかい通知 UX
これにより、
- 情報漏洩の予防
- センシティブ発言の抑止
- SNS／プラットフォーム規約違反の未然防止
- 会議の心理的安全性向上
といったメリットが得られます。
興味のある方、PoC の相談などあればコメントください！
以下詳細版
リアルタイム会話リスク監視システム 技術詳細（未来予知ウインドウ可変版）
目的と範囲
- 会議音声をリアルタイムで文字起こしし、機密漏洩・センシティブ発言・規約違反を検知する。
- 10〜60秒（検証上限120秒）の可変ホライズンで「未来に危険が出る予兆」を推定し、揺れを抑えつつ早期警告する。
- クライアント（Zoom/Teams/Discord）の音声取得から、STT、コンテキスト保持、ルール・分類器・LLM融合、通知UX、評価までを記述。
全体アーキテクチャ
- 音声取得: Zoom/Teams SDK または Discord ボットで PCM/Opus を 2〜4 秒チャンク化。
- STT: Whisper/WhisperX/Azure/GCP などのストリーミング。partial/final を区別し、final のみ蓄積。
- コンテキスト保持: 直近 10 分リングバッファ。要約レーン＋生ログレーン。話者ID、開始/終了時刻、信頼度、PII マスク済みテキストを保持。
- リスク評価: ルールベース + 多ラベル分類器 + LLM 予兆検知（マルチホライズン）。スコア統合とヒステリシスでフラップ抑制。
- 通知UX: 緑/黄/赤、クールダウン、idempotent。トースト/画面端インジケータ/ウェアラブル振動。
- ログとセキュリティ: デフォルトはメモリのみ。保存する場合は暗号化・短TTL・監査ログ・PII マスク。
未来予知ホライズンの考え方
- 実用範囲: 10〜60 秒が現実的。上限 120 秒は検証対象。
- 初期デフォルト: 20 秒。話速やトピックドリフトが大きいと 10〜20 秒、安定なら 30〜60 秒に伸長。
- 可変ロジック: 「話速」「トピックドリフト」「兆候密度」で動的に horizon を決定。詳細はドリフト検出ロジック参照。
- マルチホライズン出力: 1 回の LLM 呼び出しで [10,30,60] 秒を同時推定し、近い将来優先で通知。
クライアント実装例
Zoom（Meeting SDK / Electron 例）
// PCM 16kHz mono を 3 秒チャンクで STT へ送信
const BUFFER_MS = 3000;
let buffer = [];
audioStream.on('data', (pcm) => {
buffer.push(pcm);
const durMs = buffer.reduce((acc, c) => acc + c.length, 0) / (16000 * 2) * 1000;
if (durMs >= BUFFER_MS) {
const chunk = Buffer.concat(buffer);
buffer = [];
sendToStt(chunk); // WebSocket ストリーミング
}
});
Teams（Bot + Graph Communications API / Java 例）
public void onAudioBytesReceived(AudioPayload payload) {
audioBuffer.write(payload.getAudioBuffer());
if (audioBuffer.durationMs() >= 3000) {
byte[] chunk = audioBuffer.drain();
sttClient.sendChunk(chunk); // 非同期で STT へ
}
}
Discord（discord.js v14 + @discordjs/voice 例）
connection.receiver.speaking.on('start', (userId) => {
const opus = connection.receiver.subscribe(userId, {
end: { behavior: EndBehaviorType.AfterSilence, duration: 1000 },
});
const pcm = opus.pipe(new OpusDecodingStream()); // 48kHz -> 16kHz downsample
chunkAndSend(pcm, 32000); // 16kHz mono, 2byte/sample => 32KB ≈ 1秒
});
LLM プロンプト例（マルチホライズン一括）
あなたは会議の安全監視AIです。
直近の要約と生ログを読み、今後の危険発言を予測してください。
入力:
- summary_10min: 直近10分の会話要約（時系列）
- logs_90s: 直近90秒の発話ログ（時系列、話者ID、PIIは [USER], [CUSTOMER] 等に置換）
- horizons_sec: [10, 30, 60]
タスク:
- 各 horizon 秒以内に「機密漏洩」「センシティブ発言」「規約違反」が出る確率を推定
- 文脈上、どのような単語/話題が危険かを予測
- 誤警告を避け、根拠を簡潔に示す
- 提案すべき安全な言い換えを1文で示す
出力(JSON):
[
{
"horizon_sec": 10,
"risk_score": 0-100,
"reason": "...",
"predicted_terms": ["..."],
"safe_alternative": "..."
},
...
]
モデル選定と GPU 要件（目安）
- STT Whisper small/int8（~240M）: RTX 3060/3070 でリアルタイム可。medium/int8（~750M）は 3080/3090/A4000 推奨。クラウド STT 利用なら GPU 不要。
- LLM: 7B（Q4/8bit）: 16〜24GB GPU で 1–2 秒推論（max token 512–1k）。13B（Q4/8bit）: 24–32GB GPU で 2–4 秒。マネージド（Azure OpenAI/GCP/Anthropic 等）なら GPU 不要だがコスト/SLA管理が必要。
- 分類器: Distil/DeBERTa small 100–300M パラメータは CPU で <300ms 推論。
- 目標レイテンシ: STT 1–2s + ルール/分類器 <0.3s + LLM 1–3s → 通知 3–6s。
トピックドリフト検出ロジック（擬似コード）
# recent_embeddings_60s: 直近60秒の発話 embedding 配列（時系列）
# cos_sim はコサイン類似度、値域 0〜1
def calc_drift_score(embeddings):
sims = []
for i in range(1, len(embeddings)):
sims.append(cos_sim(embeddings[i-1], embeddings[i]))
if not sims:
return 0.0
med = median(sims)
return 1.0 - med # 大きいほどドリフト
def decide_horizon(drift_score, base=20, min_h=10, max_h=60):
if drift_score > 0.35:
return min_h # 10–20秒
if drift_score > 0.20:
return base # 20–30秒
return max_h # 30–60秒
# 3–5 秒ごとに更新し、ヒステリシスで揺れを抑制する
drift = calc_drift_score(recent_embeddings_60s)
horizon = decide_horizon(drift)
スコア統合と通知ロジック
- ルールベース: 機密辞書（顧客名/未発表製品/契約ID/数値パターン等）＋正規表現。窓内頻度で加点。連続マッチは減衰。
- 分類器: 暴力/性/差別/ハラスメント/自傷/規約違反の多ラベル確率。
- LLM: マルチホライズン risk_score を返却。
- 統合例:
total = w_rule*rule + w_cls*cls + w_llm*llm。ヒステリシスで解除閾値を低めに設定し、フラッピングを防ぐ。 - 通知条件例: 近未来（10–20s）で total>=70 → 赤。中期（30–60s）で total>=70 かつ近未来スコア上昇中 → 黄。重複通知を cooldown（リスク種別×話者×話題キー）で抑制。
評価スクリプト案（オフライン再生）
# preds: [{time:秒, horizon:10|30|60, score:0-100}]
# refs: [{time:秒, label:"leak|harassment|tos"}]
def eval_window(preds, refs, horizon, thresh=70):
TP = FP = FN = 0
lead_times = []
for r in refs:
hits = [p for p in preds
if p["horizon"] == horizon
and p["score"] >= thresh
and 0 <= r["time"] - p["time"] <= horizon]
if hits:
TP += 1
lead = min(r["time"] - h["time"] for h in hits)
lead_times.append(max(0, lead))
else:
FN += 1
for p in [x for x in preds if x["horizon"] == horizon and x["score"] >= thresh]:
near = [r for r in refs if 0 <= r["time"] - p["time"] <= horizon]
if not near:
FP += 1
precision = TP / (TP + FP + 1e-6)
recall = TP / (TP + FN + 1e-6)
f1 = 2 * precision * recall / (precision + recall + 1e-6)
lead_mean = sum(lead_times)/len(lead_times) if lead_times else None
return {"precision": precision, "recall": recall, "f1": f1, "lead_mean": lead_mean}
for h in [10, 30, 60]:
print(h, eval_window(preds, refs, h))
- 指標: Precision/Recall/F1、平均リードタイム。A/B で固定ホライズン vs 可変ホライズン（ドリフト連動）を比較。
実装上のコツ
- STT: partial はUI向け、finalのみ解析で誤警告を減らす。3秒チャンク＋WebSocketで低遅延。
- コンテキスト: 生ログ（直近90秒）＋要約（10分）を分け、トークン節約。PII/顧客名は疑似トークン置換で LLM へ。
- 辞書: 社内 CMDB/顧客名簿から自動生成し日次更新。頻度重みと除外語を持つ。
- 通知: idempotent API、cooldown でアラート疲れ防止。文言は「流れに対する提案」に留め、個人監視感を排除。
- ログ: 保存時は暗号化・短TTL・監査ログ。デフォルトはメモリのみ運用モードを提供。
今後の拡張案
- 予兆補助モデル: 埋め込み＋軽量時系列分類器（発話間隔、話速、ドリフト、危険単語出現間隔）を LLM スコアにブレンド。
- モデル更新: 事後フィードバックでハードネガを収集し、分類器/プロンプト/辞書を継続改善。
- UI/UX: リスク説明を一文で提示し、ワンクリックで「安全な言い換え」を貼れるアクションを用意。