なぜ我々は完全オフライン・エアギャップ保証のAI議事録を作ったのか？

世の中には数多くの優れたAI文字起こしサービス（Notta、CLOVA Note、Otter.aiなど）が存在します。しかし、我々が日々接する弁護士、公認会計士、上場企業の経営企画、医療機関の現場からは、共通して次のような切実な声が寄せられていました。

「クライアントの極秘相談や未公開決算、患者の診察音声をクラウドにアップロードすることは、コンプライアンス規程および職業倫理上、絶対に許されない。」

多くの企業では、大手クラウドSaaSの利用がセキュリティポリシーで厳しく禁止されており、結果として担当者が**「手動で何時間もかけてテープ起こしと議事録作成を行う」**という前時代的な苦行を強いられていました。

この問題を根本から解決するために開発されたのが、Transform_MovieToText です。

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1. 最大の核心: セットアップ後は「回線を抜いても動く」完全自律性

多くの「ローカルAI」を謳うソフトウェアの落とし穴は、起動時や処理中にライセンス認証やテレメトリ（利用状況送信）のために裏で通信を行っている点にあります。

Transform_MovieToText の設計思想は、徹底的な**「減算と完全隔離（Air-gapped）」**です。

• 初回のモデルセットアップが完了した後は、Wi-Fiや有線LANを物理的に切断しても100%すべての機能が動作します。
• 飛行機内、新幹線、電波の届かない地下会議室、あるいはインターネットから完全に隔離された自治体・官公庁・病院の閉域網端末でも、録音ファイルを放り込むだけでその場で議事録が完成します。
• 送信されるデータ量は、文字通り0バイトです。

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2. 妥協のない技術構成: 話者分離 ＆ Non-Embedding RAG

A. ローカルでの高精度な話者分離 (sherpa-onnx + CAM++)

「誰が何を言ったか」の分離処理は、通常クラウドサーバーで重いGPUクラスタを回して行われます。これを軽量な ONNX ランタイムと最新の CAM++ 音響モデルに落とし込み、ローカルマシンのCPU/GPUで軽快に動作するように最適化しました。

B. なぜ我々はEmbeddingを捨てたのか？（Non-Embedding RAG）

ZoomやTeamsでオンライン会議をしながらAIを同時稼働させる場合、1MBでも多くのVRAMとメモリを空けておく必要があります。 巨大なEmbedding（ベクトル変換）モデルを常駐させるのではなく、「LLMによるクエリ拡張 ＋ SQLite FTS5 (trigram高速全文検索)」 を採用。 メモリ消費を極小化しながら、曖昧な日本語キーワードでも過去の全会議ログから一瞬で目的の発言をピンポイント検索できるアーキテクチャを実現しました。

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3. まとめ: 安全なAIは「ローカル完結」から始まる

AIがどれほど進化しても、企業の最も重要な意思決定、法的な機密、医療のプライバシーはクラウドに出すべきではありません。

• 自社PCのスペックを活かして、従量課金ゼロ・定額で使い倒したい方
• 閉域網や機密環境で安全にAI議事録を導入したい組織

ぜひ、Transform_MovieToText の詳細と無料版ダウンロード をお試しください。