> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.maiagent.ai/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/work/km/meeting.md).
# 会議要件の管理
会議要件管理のアプリケーション例：会議記録をナレッジベースに統合し、Agent が過去の決定事項、要件変更、会議の結論に回答できるようにして、プロジェクトの進捗管理を支援します。
企業の従業員として頻繁に会議に参加すると、会議記録が分散して一元管理されていないために、過去の決定事項や要件変更をすばやく探して追跡できないという問題によく直面します。MaiAgent を活用すれば、自社専用の AI 会議管理を社内に構築し、業務をより効果的に前進させることができます。
## 活用シナリオ：ソフトウェア会社の AI 会議管理アシスタントを構築する
あなたがソフトウェア会社のプロジェクトマネージャーだとします。社内外の要件が頻繁に変わるため、顧客や上司などのステークホルダーとのコミュニケーションで合意をすばやく得られなかったり、重要な意思決定者が以前の決定を何度も覆したりして、決定の根拠をすぐに確認できない状況に陥ることがあるでしょう。
たとえば、御社がダイキン株式会社から、カスタマイズ型の見積管理システムの開発を受託したとします。顧客の営業部門の担当者が最初に出した要件に基づいて、バージョン管理機能の開発はすでに完了しています。ところが、その後の会議で顧客の営業部長がこの機能の簡素化を希望し、直近の会議では顧客の営業課長が同じ機能についてさらに複雑な機能要件を出してきました。
これまでは、このように繰り返され、しかも互いに矛盾する要件変更に対応するために、パソコン内に分散した会議記録ファイルを手作業で大量に調べて決定の根拠を示す必要があり、時間も手間もかかっていました。
今では、MaiAgent で社内の会議管理アシスタントを構築すれば、会議の経緯に関する完全で最新の情報をすばやく入手でき、情報の透明性とコミュニケーションの効率が高まり、プロジェクトを効果的に推進できます。
## 活用の流れ
### 1. AI 会議管理アシスタントを作成する
Agent 名を入力します
RAG と言語モデルを選択します
回答モードを選択する際、特別な要件がなければ「RAG 問答」を選択すると、このシナリオに適合します。ロール指示の参考例は次のとおりです。
```
# ロール
あなたは社内の会議管理アシスタントです
# 出力形式
以下の例の形式を使用して、最も関連性の高い会議決定事項を 3 件回答してください。
ご質問は、次の会議決定事項に関連しています：
1. <日付><提案者> 提案内容の原文
2. <日付><提案者> 提案内容の原文
3. <日付><提案者> 提案内容の原文
# 出力の制限
- 繁体字中国語で回答してください
- ナレッジベースの範囲外の情報には回答しないでください
- ナレッジベースの資料に基づいて回答し、回答できない場合は下の 内の文言で回答してください
申し訳ありません。現在のナレッジベースには、お尋ねの資料が含まれていません
```
### 2. ナレッジベースをアップロードする
過去の会議記録ファイルをアップロードします（以下のファイルは、このシナリオ用に作成したサンプルです）
### 3. Agent を稼働させて活用する
これで、Agent の問答画面から直接質問して、見積システムのバージョン管理機能に関する要件の変更の経緯や各要件の提案者をすばやく確認でき、参照元の資料ファイルも提示されるため、さらに確認する際に便利です。
また、Agent の問答画面から直接質問すれば、見積システムのバージョン管理機能に関する要件の変更の経緯や、各要件の提案者をすばやく把握できます。あわせて参照元のファイルも提示されるため、さらに確認することも可能です。
これにより、資料を探す時間を大幅に節約でき、その後のステークホルダー管理や調整に集中して、プロジェクトを効果的に前進させられます。
---
# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters:
```
GET https://docs.maiagent.ai/maiagent-user-guide/ja/work/km/meeting.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.
