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AI用語

文字起こし

Speech-to-Text

解説

音声データを解析し、文字データに変換する技術。会議の議事録作成や、介護現場でのリアルタイムな記録作成に利用されます。AIの進化により、周囲の雑音がある環境や、特定の業界用語が含まれる会話でも高い精度でテキスト化することが可能になりました。

さらに詳しく解説

文字起こし(Speech-to-Text)とは

文字起こし(Speech-to-Text, STT)は、音声データをテキストに変換するサービス・機能です。会議録作成、インタビュー記録、動画字幕生成などに活用されます。

主要サービス

サービス特徴料金
Whisper高精度、99言語対応$0.006/分
Nottaリアルタイム、日本語特化月額1,200円〜
Otter.ai英語特化、会議対応無料〜
CLOVA Note話者分離、無料無料
toruno高精度日本語月額1,650円〜

機能比較

文字起こしサービスの機能:
├── リアルタイム変換
│   └── 発話と同時にテキスト化
├── 話者分離
│   └── 誰が話したか識別
├── タイムスタンプ
│   └── 発話時間の記録
├── 自動要約
│   └── 内容の要約生成
└── 翻訳連携
    └── 多言語翻訳

活用シーン

シーン用途
会議議事録作成
インタビュー記事作成の素材
講演・セミナー記録・振り返り
動画制作字幕生成
医療カルテ入力支援

ツール選定のポイント

ポイント確認事項
精度日本語対応、専門用語
機能話者分離、要約の有無
連携既存ツールとの統合
価格利用量と費用
セキュリティデータの取扱い

利用の流れ

文字起こしの流れ:
1. 音声・動画ファイル準備
   └── 録音、録画データ
   ↓
2. サービスにアップロード
   └── またはリアルタイム入力
   ↓
3. AI処理
   └── 音声認識、テキスト化
   ↓
4. 編集・修正
   └── 誤認識の訂正
   ↓
5. 出力
   └── テキスト、SRT等

精度向上のコツ

精度を上げるポイント:
├── 録音品質
│   ├── 良いマイクを使用
│   └── 静かな環境で録音
├── 話し方
│   ├── はっきり発音
│   └── 適度な速度
└── 後処理
    ├── 辞書登録
    └── 学習機能の活用

Whisperのローカル実行

bash
# Whisperのインストール
pip install openai-whisper

# 文字起こし実行
whisper audio.mp3 --language ja --model large

注意点

  • プライバシー: 機密情報の取扱い注意
  • 精度限界: 完璧ではない、確認必要
  • 話者分離: 複数人の識別精度に差
  • ファイル形式: 対応形式の確認
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