The Problem
「よく喋る人＝貢献」の錯覚を、解く。
会議は声のバイアスが最も強く働く場。発言の量ではなく、議論を前に進めたか・合意形成に寄与したかで会議貢献を捉え直す。
The Signals
発言の量ではなく、前進を読む。
Meet の字幕から、発言が議論をどう動かしたかを読み取る。発言統計は AI に量バイアスを取らせないための補正材料で、単独の加点には使わない。
- 論点の前進 — 発言が議論を前に進めたか、停滞を解いたか。
- 合意形成への寄与 — 意思決定・合意に繋がった発言か。
- 引き出し — 他者の発言を引き出し、議論を広げたか。
- 発言統計 — 発言量・回数は補正材料としてのみ使う。
What we surface
静かな下支えを、拾う。
発言は少なくても、論点整理・合意形成・他者の発言を引き出す下支え（縁の下型）を評価に乗せる。
The Guard
喋っただけの発言を、割り引く。
地味な貢献者が相対的に損をしないよう、量だけの発言を是正する。
- #1 発言量インフレ型 — よく喋るが合意・行動に繋がらない発言を、論点前進で割る（主担当）。
- #7 会議増殖型 — 情報共有に終始し意思決定を生まない会議の兆候（カレンダー分析と結合で強化）。
番号は是正 11 類型の通し番号。単発では減点せず、パターンとして現れたときに評価へ反映する。
Output
会議が終わった瞬間に、講評を。
AI 講評（コメント・サマリー、ja/en 切替）と推定会議タイプ。ポップアップに発言ログ（匿名コードに固定色）と評価結果を並べる。
Sample OutputMEETING № 042
会議講評レポート
論点の前進78
合意形成への寄与84
発言の引き出し71
発言量インフレ補正#1−9
AI Comment
発言数は最少だが、論点整理で停滞を二度解いた。縁の下の貢献が評価の中心。
Data & Privacy
話者は読取直後に匿名化し、識別可能な参加者名は background へ送る前に剥がす。ログは chrome.storage.local に本人のブラウザ内で保持し、外部への識別子送信はしない。