業務のAI活用はまず現場の声から。

課題

既存のAI議事録ツールでは、重機音や周囲の声など現場ノイズの影響で発言を拾いづらく、誰が何を言ったかも曖昧になりがち。 協力会社名や工法名の表記揺れに加え、工程会議議事録・安全衛生協議会議事録・KY活動記録など、既存の議事録形式へAIの出力を合わせる手間が発生

解決

モコボイスは建設現場に合わせたノイズ耐性と高性能なボイスレコーダーの貸出で発言を拾いやすくし、修正に応じて自動改善される建設用語辞書で協力会社名・工法名の表記揺れを抑えます。 発言ごとに話者分離・話者名推定を行うため、誰が何を言ったかを確認しやすく、写真/PDFからの既存雛形取り込みで施工打合せ記録や安全衛生協議会の形式に合わせて解決

課題

疾患名・薬剤名・診療科名が崩れると確認に時間がかかり、多職種会議や看護師の申し送りでは誰が何を言ったかも重要。 専門用語に加え、SOAP形式・看護記録・院内会議録・退院カンファレンス記録など記録形式の種類が多く、字数指定や業務形式にAIが合わない状態

解決

モコボイスなら、広島大学病院と共同開発した医療モデルと、修正に応じて自動改善される専門用語辞書で疾患名・薬剤名・診療科名の崩れを抑えます。 発言ごとに話者分離・話者名推定を行うため、多職種会議や申し送りでも誰が何を言ったかを追いやすく、SOAP形式・看護記録・インシデント報告書・字数指定までAI出力を業務形式に合わせて解決

課題

人手不足の中で、生活音や周囲の声など施設内ノイズもあり、申し送り・ケア会議・事故報告・家族連絡など、職種間で正確に共有したい記録が日々多い状態。 介護記録・サービス担当者会議録・ヒヤリハット報告書などを抜け漏れなく残す負担が大きい状態

解決

モコボイスは福祉現場に合わせた利用者名・施設内用語辞書と専門用語の自動登録で、生活音や施設内ノイズのある現場でも使いやすく、記録の表記揺れを抑えます。 話者分離・話者名推定で発言を整理し、申し送り記録・ケア会議録・事故報告書などを既存様式に合わせて解決

課題

型番・部品名・工程名の表記が揺れると、品質会議・改善会議で原因整理が進みにくい。海外拠点との多言語会議やグローバル共有では、作業日報・品質不具合報告書・是正処置報告書の字数指定や報告フォーマットにAI出力が合わない負担も発生

解決

モコボイスは製造現場に合わせた型番・工程名・品質用語辞書で、品質会議や改善会議の専門語を残しやすくします。 話者分離・話者名推定、多言語会議の記録化を活用し、原因・対応・担当・期限を作業日報や品質不具合報告書の既存フォーマットに合わせて自動整理し解決

課題

幹線道路・倉庫・荷捌き場の近くで車両音や作業音のノイズが入りやすく、SKUやロケーションを含む拠点間申し送り、事故共有、荷主対応が口頭で分散しがち。配送日報・点呼記録・事故報告書の字数指定や様式に合わせる手間もあり、後から過去対応を探しにくい状態

解決

モコボイスは物流現場に合わせたSKU・ロケーション・拠点名辞書で、車両音や作業音のノイズ下でも拠点間申し送りを残しやすくします。 話者分離・話者名推定を活用し、配送日報・点呼記録・事故報告書の様式に合わせた記録化と拠点横断RAG検索で解決

課題

長時間MTGや商談・問い合わせが担当者ごとのメモに閉じると、誰が何を話したかの話者分離が難しく、時系列での振り返りも不足。商談メモ・問い合わせ対応履歴・営業週報に勝ちパターンや暗黙知を残しづらい状態

解決

モコボイスは営業・CS現場に合わせた話者分離・話者名推定で、担当者・顧客・同席者の発言確認をしやすくします。 長時間MTGの記録を横断分析し、商談メモ・対応履歴・営業週報から時系列フィードバック作成とハイパフォーマーの暗黙知のマニュアル化で解決。 24時間を超える録音も書き起こし可能です。

※時間に上限はありませんが、ファイルサイズに制限があります。