ナレッジ化 ステップバイステップガイド
まずはローカル上に保存するところから段階的にステップアップし、最終的にRAGを構築する流れです
全体の流れ
ローカル上にデータを集約させる
録画・議事録データを自分のパソコンに集める
Claude CodeにGoogle Drive MCPを接続する
Claude CodeからGoogleサービス（Drive, Calendar等）にアクセスできる状態にする設定を行います
Meetの録画がGoogle Driveに自動保存されていることを確認
Google Meetの録画は自動でGoogle Drive内の「Meet Recordings」フォルダに保存されます
MCP経由でDriveから録画・文字起こしデータを取得
Claude Codeに「Meetの録画をダウンロードして」と指示するだけでローカルに取得できます
Zoomの設定で「ローカルレコーディング」をONにする
設定 > レコーディング > ローカルレコーディング を有効化
ミーティング中に「レコーディング」ボタンを押す
録画データは自動的にパソコンの指定フォルダに保存されます（デフォルト: ドキュメント/Zoom）
クラウドレコーディングの場合はZoom管理画面からダウンロード
有料プランの場合、Zoomクラウドに保存された録画をローカルにダウンロードすることも可能です
Loomダッシュボードから録画をダウンロード
録画の「...」メニュー > Download でMP4ファイルとしてローカルに保存できます
完了時の状態
Meet / Zoom / Loom の録画ファイルがすべて自分のパソコン上にダウンロードされている
集約させたデータを整理する
ルールを決めてフォルダに分類する
ナレッジ/
01_打ち合わせ/
2026-03-31_〇〇様MTG.mp4
2026-03-31_〇〇様MTG_議事録.txt
02_勉強会/
2026-03-28_第10回勉強会.mp4
03_お客様共有/
2026-03-30_操作説明_Loom.mp4
日付を先頭に
YYYY-MM-DD形式で時系列順に並ぶ
種類で分ける
打ち合わせ・勉強会・共有で分類
テキスト化する
動画から文字起こしも一緒に保存
完了時の状態
録画と文字起こしが種類別・日付順に整理されたフォルダ構成ができている
集約させたデータを活用する
Claude Codeからフォルダを読み込んで業務に活かす
「先月の〇〇様との打ち合わせで決まったことをまとめて」
Claude Codeが該当フォルダの議事録を読み、要点をまとめてくれる
「過去の勉強会で〇〇について話した内容を教えて」
勉強会フォルダの文字起こしから関連する内容を探して要約してくれる
「〇〇様への提案書を、過去の打ち合わせ内容を踏まえて作って」
過去のやりとりを参照しながら、文脈に沿った提案書を生成してくれる
ポイント
Claude Codeは同じフォルダ内のファイルを自動で読めるため、整理されたフォルダをプロジェクトとして開くだけで、すぐにデータを活用できます。特別な設定は不要です。
完了時の状態
Claude Codeに質問するだけで、過去の打ち合わせ・勉強会の内容をすぐに引き出せる
応用編 - RAGで独自ナレッジを構築
ステップ1〜3が完了したら、さらに高度な活用へ
蓄積したデータをAIが高速に検索できる形（ベクトルデータベース）に変換する技術です。
大量のデータがあっても、必要な情報を瞬時に見つけ出してAIが回答してくれるようになります。
Step 3まで（フォルダ読み込み）
ファイルを1つずつ読むので、データが多いと時間がかかる
RAG化後
数百件のデータでも一瞬で関連情報を見つけ出せる
文字起こしデータを用意する
ステップ2で整理済みのテキストデータがそのまま使えます
データをベクトルDBに登録する
Claude Codeに指示するだけで、テキストを検索可能な形に変換・登録できます
MCPサーバーとして接続する
構築したRAGをClaude Codeの拡張機能として接続し、いつでも検索できる状態にします
RAG化するメリット
大量データでも高速検索
関連度の高い情報を正確に抽出
自社データだけの安全なAI活用
データが増えるほど賢くなる
使用ツール一覧
Google Meet
打ち合わせ録画
Zoom
勉強会・文字起こし
Loom
お客様共有