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。