概要
https://qiita.com/tyPhoon/items/ea9b73ebacb1bf7356c
詳細内容
## 安価なAIモデルで議事録作成：OpenAI gpt-4.1-nano vs Gemini 2種を比較してみた🐱
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安価なAIモデルを用いて議事録作成の効率化を目指し、OpenAI gpt-4.1-nanoとGeminiの2種類のモデルを、コストと出力品質の観点から徹底比較する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[LLM比較, 議事録作成, コスト効率, マークダウン整形, API活用]]
定例会議の議事録作成は多くのエンジニアにとって手間のかかる作業ですが、本記事は安価なLLMを活用したその自動化・効率化に焦点を当て、具体的なモデルの比較を通じて実用的な知見を提供します。筆者はOpenAI gpt-4.1-nanoとGoogle Gemini 2.5-flash-lite、Gemini 2.0-flashという同価格帯のモデルを選定し、実際の文字起こしデータとモックデータを用いて、議事録の要約能力、レスポンス速度、そして特に重要となるマークダウン整形品質を詳細に検証しています。
この検証で明らかになったのは、モデル選びが議事録作成ワークフローに与える影響の大きさです。OpenAI gpt-4.1-nanoはレスポンス速度とトークン消費量で劣るものの、指定されたマークダウン形式（例: Obsidian）への準拠性、特に表形式や箇条書きの整形が非常に安定している点が大きな強みです。これは、生成された議事録をそのまま他のツールで利用したいウェブアプリケーションエンジニアにとって、後工程の手間を削減できる点で非常に重要です。
一方、Gemini 2.5-flash-liteは最速のレスポンス速度と長い出力トークン数を提供し、長時間の会議の議事録作成に適しています。しかし、マークダウンの整形に不安定さが見られ、余分なスペースが入ったり箇条書きの記号が不規則になったりする傾向があります。このため、速度を優先するか、後処理の容易さを優先するかでモデル選択の判断が分かれることを示唆しています。
総じて、本記事は単なる機能比較に留まらず、コストと品質のバランス、特に開発者が重視する出力フォーマットの安定性という視点から、LLM選定の具体的な指針を与えています。エンジニアは自身のプロジェクト要件（速度、コスト、後処理の要否）に応じて、最適なモデルを選択するための明確な基準を得られるでしょう。