OpenAI Whisperの文字起こし精度と業務活用ガイド

1. OpenAI Whisperとは

OpenAI Whisperは、OpenAIが開発したオープンソースの音声認識モデルです。

• 多言語対応：99言語に対応、日本語も含む
• オープンソース：自社環境でも実行可能
• 高精度：多くのベンチマークで高い精度を達成
• API提供：OpenAI APIから簡単に利用可能
• 翻訳機能：音声を英語テキストに翻訳も可能

2. Whisperの日本語精度

Whisperの日本語認識精度について解説します。

• 一般会話：高い精度で認識可能
• 専門用語：辞書登録なしでは精度が落ちる
• 話者識別：標準では話者識別機能なし
• 句読点：自動で句読点を付与
• ノイズ耐性：ある程度のノイズには強い

ビジネス利用では、専門用語への対応が課題となります。

3. API利用のポイント

OpenAI API経由でWhisperを利用する際のポイントです。

• ファイル形式：mp3, mp4, wav, m4a等に対応
• ファイルサイズ：最大25MB
• 料金：$0.006/分（2024年時点）
• レスポンス形式：JSON, text, srt, vtt等
• タイムスタンプ：単語レベルのタイムスタンプも取得可能

4. 業務活用のユースケース

Whisperを業務で活用する具体的なユースケースです。

• 会議の文字起こし：議事録作成の自動化
• インタビュー記録：ユーザーインタビューの書き起こし
• 動画字幕作成：社内研修動画への字幕付与
• コールセンター分析：通話記録のテキスト化
• 音声コンテンツのアーカイブ：ポッドキャスト等の検索可能化

5. Whisperの限界と対策

Whisperの限界と、それを補う方法を解説します。

• 専門用語の誤認識：後処理での辞書置換
• 話者識別なし：別のモデルとの組み合わせ
• リアルタイム処理：標準ではバッチ処理のみ
• 長時間音声：分割処理が必要
• 方言・訛り：標準語以外は精度低下の可能性

6. コルクコネクトの音声認識

コルクコネクトは、Whisperを含む最新の音声認識技術を活用しています。

• 高精度認識：最新モデルを活用した高精度な認識
• 辞書登録：専門用語の登録で精度向上
• 話者識別：誰が何を言ったかを自動識別
• リアルタイム処理：会議中にリアルタイムで表示
• 日本語最適化：日本語に特化したチューニング