granola-migration-deep-dive
Granola への他のミーティングノートツールからの詳細な移行ガイド。Otter.ai、Fireflies、Fathom、その他のツールからの移行、データ移行の計画、または移行戦略の実行時に使用します。「granola に移行する」「granola に切り替える」「otter から granola へ」「fireflies から granola へ」「granola 移行」などのフレーズでトリガーされます。
description の原文を見る
Deep dive migration guide from other meeting note tools to Granola. Use when migrating from Otter.ai, Fireflies, Fathom, or other tools, planning data migration, or executing transition strategies. Trigger with phrases like "migrate to granola", "switch to granola", "granola from otter", "granola from fireflies", "granola migration".
SKILL.md 本文
Granola移行の詳細ガイド
概要
他の会議記録ツールからGranolaへの移行に関する包括的なガイドです。
移行元
サポートされているソースツール
| ツール | エクスポート形式 | 移行の複雑性 |
|---|---|---|
| Otter.ai | TXT, SRT, PDF | 中 |
| Fireflies.ai | TXT, JSON, PDF | 中 |
| Fathom | Markdown, CSV | 低 |
| Zoom ネイティブ | VTT, TXT | 低 |
| Google Meet | SRT, DOCX | 低 |
| Microsoft Teams | VTT, DOCX | 低 |
| 手動メモ | Markdown | 低 |
移行計画
評価チェックリスト
## 移行前評価
データ量:
- [ ] 移行する会議の総数: ___
- [ ] 日付範囲: ___ から ___
- [ ] 総ストレージサイズ: ___ GB
- [ ] ユーザー数: ___
コンテンツタイプ:
- [ ] トランスクリプト: ___
- [ ] AI要約: ___
- [ ] アクションアイテム: ___
- [ ] オーディオファイル: ___
統合:
- [ ] CRM接続: ___
- [ ] Slack/Teamsチャネル: ___
- [ ] ドキュメンテーションツール: ___
- [ ] ワークフロー自動化: ___
タイムライン:
- [ ] 目標カットオーバー日: ___
- [ ] 並行運用期間: ___ 週
- [ ] ユーザー研修日: ___
移行戦略のオプション
オプション1: クリーンスタート
## クリーンスタート(100会議未満の場合推奨)
アプローチ:
- Granolaで新規スタート
- 履歴データを外部でアーカイブ
- データインポートなし
メリット:
- 最もシンプルなアプローチ
- 移行の複雑性がない
- 白紙状態
デメリット:
- Granolaで履歴検索ができない
- 外部アーカイブアクセスが必要
適している場合:
- 小規模チーム
- 履歴ニーズが最小限
- 迅速なデプロイ
オプション2: 選別的な移行
## 選別的な移行(100~1000会議)
アプローチ:
- 主要な会議のみ移行
- その他を外部でアーカイブ
- 選別的なインポート
選択基準:
- クライアント会議(過去6ヶ月)
- 意思決定会議
- 定期的な重要会議
- 参照されるアクションアイテム
メリット:
- 重要データを保持
- 管理可能な範囲
- より早く完了
デメリット:
- 選択作業が必要
- 履歴が不完全
オプション3: 完全移行
## 完全移行(エンタープライズ)
アプローチ:
- すべての履歴データをエクスポート
- Granola形式に変換
- すべてをインポート
メリット:
- 完全な履歴
- 検索可能
- 外部アーカイブが不要
デメリット:
- 複雑で時間がかかる
- 専門サービスが必要な場合がある
- コストが高い
ソース別の移行方法
Otter.aiからの移行
エクスポートプロセス
## Otter.aiエクスポート
1. Otter.aiにログイン
2. 各会話に移動
3. ...メニュー > エクスポートをクリック
4. 形式を選択:
- トランスクリプト用にTXT
- フォーマットされたメモ用にPDF
- サブタイトル用にSRT
5. すべての会話で繰り返す
一括エクスポート(Pro/Business):
1. 設定 > マイアカウント
2. 「すべてをエクスポート」をクリック
3. メール受信を待つ
4. zipファイルをダウンロード
データマッピング
# Otter.ai → Granola マッピング
Otterフィールド: Granolaフィールド:
conversation_title → meeting_title
date → meeting_date
transcript → transcript
summary → summary
action_items → action_items
speakers → attendees (部分的)
keywords → (直接マッピングなし)
変換スクリプト
#!/usr/bin/env python3
"""Convert Otter.ai exports to Granola format"""
import json
import os
from datetime import datetime
def convert_otter_to_granola(otter_file, output_dir):
with open(otter_file, 'r') as f:
content = f.read()
# Parse Otter format (varies by export type)
# This is a simplified example
granola_note = f"""# Meeting Notes
**Imported from:** Otter.ai
**Original Date:** {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}
## Transcript
{content}
## Action Items
[Review and extract manually]
---
*Migrated to Granola on {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')}*
"""
output_file = os.path.join(output_dir, 'imported_note.md')
with open(output_file, 'w') as f:
f.write(granola_note)
return output_file
Fireflies.aiからの移行
エクスポートプロセス
## Firefilesエクスポート
1. Fireflies.aiにログイン
2. 会議に移動
3. 会議を選択(チェックボックス)
4. 「エクスポート」をクリック
5. 形式を選択: JSON(推奨)
6. ダウンロード
APIエクスポート(エンタープライズ):
```bash
curl -X GET "https://api.fireflies.ai/v1/transcripts" \
-H "Authorization: Bearer $FIREFLIES_API_KEY" \
-o fireflies_export.json
データマッピング
# Fireflies → Granola マッピング
Firefilesフィールド: Granolaフィールド:
title → meeting_title
date → meeting_date
transcript → transcript
summary → summary
action_items → action_items
participants → attendees
Fathomからの移行
エクスポートプロセス
## Fathomエクスポート
1. Fathomダッシュボードを開く
2. 通話を選択
3. 「ダウンロード」をクリック
4. 選択: MarkdownまたはCSV
5. すべての通話で繰り返す
バッチエクスポート:
- Fathomサポートに一括エクスポートを依頼
- 利用可能な場合はAPIアクセスをリクエスト
ネイティブ録画から(Zoom/Meet/Teams)
Zoomクラウド録画
## Zoomエクスポート
1. Zoom Webポータルに移動
2. 録画 > クラウド録画
3. ダウンロード:
- オーディオ/ビデオファイル
- VTTトランスクリプト
4. 必要に応じてオーディオを文字起こしサービスにアップロード
Google Meet
## Google Meetエクスポート
1. Google Driveを確認
2. 会議記録フォルダを検索
3. トランスクリプト(有効な場合)をダウンロード
4. SRT/VTTをテキストに変換
データ変換
変換パイプライン
ソースエクスポート
↓
元の形式を解析
↓
データ構造を正規化
↓
Granolaスキーマにマッピング
↓
整合性を検証
↓
Markdownファイルを生成
↓
Notion/Driveにアーカイブ
バッチ変換スクリプト
#!/usr/bin/env python3
"""Batch convert meeting notes to Granola format"""
import os
import json
from pathlib import Path
def batch_convert(source_dir, output_dir, source_type):
"""Convert all files from source format to Granola Markdown"""
Path(output_dir).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
converters = {
'otter': convert_otter,
'fireflies': convert_fireflies,
'zoom': convert_zoom_vtt,
}
converter = converters.get(source_type)
if not converter:
raise ValueError(f"Unknown source type: {source_type}")
converted = []
for file in Path(source_dir).glob('*'):
try:
output = converter(file, output_dir)
converted.append(output)
print(f"Converted: {file.name}")
except Exception as e:
print(f"Error converting {file.name}: {e}")
print(f"\nConverted {len(converted)} files")
return converted
if __name__ == "__main__":
import sys
batch_convert(sys.argv[1], sys.argv[2], sys.argv[3])
実行計画
第1週: 準備
## 第1週のタスク
1日目~2日目: 評価
- [ ] すべてのソースデータをインベントリ化
- [ ] 重要な会議を特定
- [ ] 統合を文書化
- [ ] 成功基準を定義
3日目~4日目: エクスポート
- [ ] ソースツールからエクスポート
- [ ] エクスポートの完全性を確認
- [ ] エクスポートをセキュアにバックアップ
- [ ] 欠けている部分を文書化
5日目: Granola設定
- [ ] Granolaワークスペースを設定
- [ ] 統合をセットアップ
- [ ] テンプレートを作成
- [ ] サンプル会議でテスト
第2週: 移行
## 第2週のタスク
1日目~2日目: 変換
- [ ] 変換スクリプトを実行
- [ ] 変換されたデータを検証
- [ ] エラーを修正
- [ ] インポートパッケージを作成
3日目~4日目: インポート
- [ ] 外部アーカイブ(Notion)にインポート
- [ ] 履歴として タグ付け
- [ ] アクセス可能性を確認
- [ ] 検索をセットアップ
5日目: 検証
- [ ] ランダムなサンプルをスポットチェック
- [ ] 重要な会議がアクセス可能か確認
- [ ] 検索機能をテスト
- [ ] 場所を文書化
第3週~4週: 並行運用
## 並行運用期間
両方のツールがアクティブ:
- Granolaで記録(プライマリ)
- ソースツールはバックアップ
- 品質を比較
- フィードバックを収集
毎日:
- [ ] 両方のツールを監視
- [ ] 問題を記録
- [ ] ユーザーフィードバックを収集
並行期間終了時:
- [ ] 比較をレビュー
- [ ] 問題に対処
- [ ] 承認を取得
- [ ] カットオーバーをスケジュール
第5週: カットオーバー
## カットオーバータスク
1日目: 最終エクスポート
- [ ] ソースから新規データをエクスポート
- [ ] 最終変換を実行
- [ ] インポートを完了
2日目: ソースを無効化
- [ ] ソースツール記録を オフ
- [ ] サブスクリプションをダウングレード/キャンセル
- [ ] 統合を削除
3日目~5日目: サポート
- [ ] 密接に監視
- [ ] 問題に即座に対処
- [ ] 教訓を文書化
- [ ] 完了を祝う!
ユーザーコミュニケーション
アナウンステンプレート
## 移行アナウンス
件名: 会議記録をGranolaに切り替え
チームの皆様へ
会議記録を[ソースツール]からGranolaに移行します。
**重要な日付:**
- 並行運用: [開始] ~ [終了]
- 完全カットオーバー: [日付]
**あなたがすること:**
1. Granolaをインストール: granola.ai/download
2. 企業SSO でサインイン
3. 研修に出席: [日付/リンク]
**Granola選択理由:**
- 会議ボットが不要
- プライバシーが向上
- 統合が改善
**過去のメモ:**
過去の会議メモは[Notion/Drive]で利用可能です。
ご不明な点は[サポートメール]までお問い合わせください。
よろしくお願いします。
[名前]
研修アジェンダ
## Granola研修(30分)
1. イントロダクション(5分)
- Granolaを選んだ理由
- [ソース]との主な違い
2. セットアップ(10分)
- アプリのインストール
- カレンダーを接続
- 権限を付与
3. 最初の会議(10分)
- 記録方法
- ライブメモの取得
- AI生成メモのレビュー
4. Q&A(5分)
- よくある質問
- ヘルプを受ける場所
ロールバック計画
移行が失敗した場合
## ロールバック手順
ロールバックのトリガー:
- 20%以上の会議がキャプチャされていない
- 重要な統合の障害
- ユーザー採用率が30%未満
- データ損失が検出される
ロールバック手順:
1. チームへの一時停止を通知
2. ソースツールを再度有効化
3. Granolaメモをエクスポート
4. 問題を調査
5. 対応策を計画
6. 移行を再度試みる
注: ロールバックは並行期間中のみ可能
リソース
移行後
成功指標
## 30日レビュー
採用:
- [ ] アクティブユーザー: ___% (総数比)
- [ ] キャプチャされた会議: ___/週
- [ ] 共有されたメモ: ___
品質:
- [ ] ユーザー満足度: ___/5
- [ ] トランスクリプション精度: ___%
- [ ] アクションアイテム検出: ___%
問題:
- [ ] 未解決チケット: ___
- [ ] 解決済み: ___
- [ ] エスカレーション: ___
教訓の学習
## 移行後レビュー
うまくいったこと:
-
改善できること:
-
推奨事項:
-
ドキュメンテーション更新:
-
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- Brmbobo
- リポジトリ
- Brmbobo/Web2podcast
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/1/26
Source: https://github.com/Brmbobo/Web2podcast / ライセンス: MIT
関連スキル
3-statement-model
3種類の財務諸表テンプレート(損益計算書、貸借対照表、キャッシュフロー計算書)を作成・記入・完成させることができます。モデルテンプレートの記入、既存のモデル枠組みの完成、財務モデルへのデータ入力、部分的に完成した損益/貸借/キャッシュフロー枠組みの完成、または既存テンプレート構造内での統合財務諸表の連携に対応しています。3種類の財務モデルテンプレートの記入、完成、またはデータ入力に関するご依頼で自動的に機能します。
strategic-decision
CEO・経営層向けの戦略的意思決定支援です。前提条件に異議を唱え、問題を診断し、確実な戦略を設計できます。4つのモード(AGGRESSIVE:大きな夢を見る、SELECTIVE:基盤を維持しつつ有望な拡張を厳選、DIAGNOSTIC:最大限の厳密性、VALIDATION:本質に絞る)を備えています。創業者、経営幹部、プロダクトリーダーが製品開発、成長戦略、市場戦略、技術選定、リソース配分に関する戦略的判断が必要な場面で活用できます。
value-realization
エンドユーザーが製品アイデアから明確な価値を感じるかどうかを分析します。以下の場面で活用できます:製品コンセプトの議論、機能の評価、製品改善の方向性提示、マーケティング戦略の企画、導入・継続率の問題分析、コピーが価値を伝えているかの検証、機能と利用シーンの対応付け、または製品方向性・ポジショニング・エンドユーザーの需要の有無が不確かな場合(例:「これは良いアイデアか」「この製品をどう思うか」「ユーザーは必要とするか」「この機能は何に役立つのか」「機能の価値をどう説明するか」「このコピーをどう思うか」「利用シーンを作成する手助けが欲しい」「ユーザーが継続利用しない理由は何か」「どうポジショニングすべきか」)。
creating-financial-models
このスキルは、投資判断に必要な高度な財務モデリング機能を提供します。DCF分析、感度分析、モンテカルロシミュレーション、シナリオプランニングなど、複数の分析手法を組み合わせることで、より正確で信頼性の高い財務予測が可能になります。
pestel-analysis
政治的、経済的、社会的、技術的、環境的、法的な外部要因を分析します。市場環境の変化が製品、ロードマップ、または戦略に大きな影響を与える可能性がある場合に活用できます。
chemical_safety_assessment
化学安全性評価 - 化学物質の安全性を評価します。PubChemの化合物情報、FDAの医薬品データ、ADMET予測、ChEMBLの構造警告を活用します。このスキルを使用することで、化合物名から一般情報を取得したり、医薬品名から警告および注意事項を取得したり、分子のADMETを予測したり、化合物の構造警告を検出したりできます。4つのSCPサーバーから4つのツールを統合しています。