這是《AI 工具實戰 30 天：從提示詞到 Agent，每天一個工具改變你的工作方式》系列第 15 篇，共 30 篇。會議是職場時間的最大黑洞之一，而手動記錄會議更是雙重浪費——你既無法專心討論，事後整理又耗費大量精力。今天我們要對比兩款主流 AI 會議助理：Otter.ai 與 Fireflies.ai，並建立一套從錄音到行動項目追蹤的完整自動化流程。

This is Part 15 of 30 in the series “30 Days of AI Tools in Action: From Prompts to Agents, One Tool Every Day to Transform How You Work.” Meetings are one of the biggest time sinks in any workplace, and manually taking notes makes it doubly wasteful — you can’t focus on the discussion, and you spend even more time organizing notes afterward. Today we compare two leading AI meeting assistants — Otter.ai and Fireflies.ai — and build a complete automation pipeline from recording to action item tracking.

これは「AI ツール実践 30 日間：プロンプトから Agent まで、毎日一つのツールで仕事のやり方を変える」シリーズの第 15 篇（全 30 篇）です。会議は職場における最大の時間の無駄の一つであり、手動で議事録を取ることはさらに二重の無駄です。議論に集中できないうえ、後から整理するのにも多大な労力がかかります。今日は主要な AI 会議アシスタントである Otter.ai と Fireflies.ai を比較し、録音からアクション項目追跡までの完全な自動化フローを構築します。

Otter.ai vs Fireflies：核心功能對比Otter.ai vs Fireflies: Core Feature ComparisonOtter.ai vs Fireflies：主要機能の比較

Otter.ai 的強項在於即時轉錄與說話者識別。它能在 Zoom、Google Meet、Teams 會議中自動加入，實時顯示逐字稿，並標記每位發言者。免費版每月提供 300 分鐘轉錄，付費版則解鎖摘要生成與關鍵詞提取。中文轉錄精度在混合語言環境下略遜，但純英文場景表現優秀。Fireflies.ai 則更側重工作流整合。它同樣支援自動加入會議，但額外提供「智能搜尋」功能——你可以用自然語言查詢過去所有會議的內容，例如「上個月討論過的預算決策」。Fireflies 的摘要結構更清晰，會自動分類為：概述、決策點、行動項目三個區塊，直接可用於後續追蹤。轉錄精度方面，兩者在英文環境下都達到 90% 以上準確率，但 Fireflies 在多人同時發言時的分離效果略優。

Otter.ai excels at real-time transcription and speaker identification. It auto-joins Zoom, Google Meet, and Teams calls, displays a live transcript, and labels each speaker. The free tier gives you 300 minutes per month; paid plans unlock summary generation and keyword extraction. Transcription accuracy dips slightly in mixed-language environments but is excellent for pure English. Fireflies.ai leans harder into workflow integration. It also auto-joins meetings but adds a standout “smart search” feature — you can query all past meetings in natural language, like “budget decisions discussed last month.” Fireflies summaries are more structured, automatically split into three blocks: overview, decisions, and action items, making them immediately usable for follow-up. On accuracy, both exceed 90% in English; Fireflies edges ahead when multiple people speak simultaneously.

Otter.ai はリアルタイム文字起こしと話者識別が強みです。Zoom、Google Meet、Teams の会議に自動参加し、リアルタイムで逐語録を表示し、各発言者にラベルを付けます。無料プランは月 300 分、有料プランでは要約生成とキーワード抽出が使えます。混合言語環境では精度がやや落ちますが、英語のみの場面では優秀です。Fireflies.ai はワークフロー統合に重点を置いています。同様に会議への自動参加をサポートしつつ、「スマート検索」機能が際立っています。「先月議論した予算の決定事項」のように自然言語で過去の全会議を検索できます。Fireflies の要約は構造が明確で、概要・決定事項・アクション項目の 3 ブロックに自動分類され、そのまま追跡に活用できます。精度面では両者とも英語環境で 90% 以上を達成しており、複数人が同時に話す場面では Fireflies がわずかに優れています。

建立從會議到行動項目的自動化流程Building the Automation Pipeline: From Meeting to Action Items会議からアクション項目までの自動化フローを構築する

以下是一套可立即落地的完整流程，以 Fireflies + Make（Integromat）+ Notion 為例：第一步，Fireflies 自動加入你的 Google Calendar 排程會議，會議結束後 15 分鐘內生成結構化摘要，並透過 Webhook 推送到 Make。第二步，Make 接收 Webhook 資料後，解析 JSON 中的「action_items」欄位，將每個行動項目自動建立為 Notion 資料庫中的一筆任務，包含負責人、截止日期（若會議中有提及）、來源會議連結。第三步，Make 同時發送 Slack 通知給相關成員，附上摘要連結與個人待辦事項清單。整個流程從會議結束到任務建立，全程零人工介入，平均節省每次會議後 20-30 分鐘的整理時間。若你的場景以中文會議為主，建議搭配 Whisper API 做二次轉錄修正，再餵給 GPT-4 生成結構化摘要，精度可大幅提升。

Here’s a ready-to-deploy pipeline using Fireflies + Make + Notion. Step one: Fireflies auto-joins meetings from your Google Calendar. Within 15 minutes of the meeting ending, it generates a structured summary and pushes it to Make via Webhook. Step two: Make parses the incoming JSON, extracts the “action_items” field, and creates a Notion database entry for each item — including assignee, due date (if mentioned in the meeting), and a link back to the source recording. Step three: Make simultaneously sends a Slack notification to relevant team members with a summary link and their personal to-do list. The entire flow runs zero-touch from meeting end to task creation, saving 20–30 minutes of post-meeting cleanup per session. If your meetings are primarily in Chinese or Japanese, consider routing the audio through the Whisper API for a second-pass transcription, then feeding the result to GPT-4 for structured summary generation — accuracy improves significantly.

Fireflies + Make + Notion を使ったすぐに導入できるフローを紹介します。ステップ 1：Fireflies が Google Calendar のスケジュールから会議に自動参加し、終了後 15 分以内に構造化された要約を生成して Webhook 経由で Make に送信します。ステップ 2：Make は受信した JSON を解析し、「action_items」フィールドを抽出して、各項目を Notion データベースのタスクとして自動作成します。担当者、期限（会議内で言及された場合）、元の録音へのリンクも含まれます。ステップ 3：Make は同時に関連メンバーへ Slack 通知を送り、要約リンクと個人のタスクリストを共有します。会議終了からタスク作成まで、全プロセスが完全自動で動作し、毎回の会議後の整理時間を 20〜30 分節約できます。日本語や中国語の会議が中心の場合は、音声を Whisper API で再文字起こしし、その結果を GPT-4 に渡して構造化要約を生成する方法を検討してください。精度が大幅に向上します。

選哪一款？決策框架Which One Should You Pick? A Decision Frameworkどちらを選ぶべきか？意思決定フレームワーク

如果你的需求是即時轉錄、會議中同步查看逐字稿，選 Otter.ai。如果你更在意會議後的工作流整合、跨會議搜尋與結構化行動項目輸出，選 Fireflies.ai。兩者都提供免費試用，建議用同一場真實會議同時測試，比較摘要品質後再決定。無論選哪款，核心原則不變：AI 會議工具的價值不在於轉錄本身，而在於它能否把會議內容無縫轉化為可執行的工作任務。下一篇我們將進入系列的重要轉折點——什麼是 AI Agent？從工具使用者到工作委派者的思維轉變，敬請期待。

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If you need real-time transcription and the ability to follow along with a live transcript during the meeting, go with Otter.ai. If post-meeting workflow integration, cross-meeting search, and structured action item output matter more, Fireflies.ai is the better fit. Both offer free trials — run the same real meeting through both simultaneously and compare the summaries before committing. Whichever you choose, the core principle stays the same: the value of an AI meeting tool isn’t the transcript itself, it’s whether it can seamlessly convert meeting content into actionable work tasks. Next up, we hit a major turning point in this series — what exactly is an AI Agent, and what does it mean to shift from being a tool user to a work delegator? Stay tuned.

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会議中にリアルタイムで文字起こしを確認したい場合は Otter.ai を選んでください。会議後のワークフロー統合、過去会議の横断検索、構造化されたアクション項目の出力を重視するなら Fireflies.ai が適しています。両者とも無料トライアルがあるので、同じ実際の会議を両方で同時にテストし、要約の品質を比較してから決めることをお勧めします。どちらを選んでも、核心原則は変わりません。AI 会議ツールの価値は文字起こし自体にあるのではなく、会議の内容を実行可能な業務タスクにシームレスに変換できるかどうかにあります。次回はシリーズの重要な転換点として、AI Agent とは何か、ツール使用者から業務委任者への思考転換について掘り下げます。お楽しみに。

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峰値 PEAK / 阿峰

全端开发者 · 套利交易员 · 在日创业者

Full-Stack Dev · Arb Trader · Japan-based Founder

フルスタック開発者 · アービトラージトレーダー · 在日起業家

在大阪构建系统、做套利交易、探索 AI Agent。相信系统的力量大于意志力。

Building systems, trading arb, exploring AI agents from Osaka. Systems over willpower.

大阪でシステムを構築し、アービトラージ取引を行い、AIエージェントを探求。システムは意志力を超える。

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