数字は正しいのに、要約は「発注確定」。文字起こし・音声AIの選び方

台本と出力は比較方法を示す作例です。日本語の会議や聞き取りを試す際は、録音とAI入力の許可を得た素材を使います。

正しい15台を、発注確定の15台へ変えない

台本では、U02の「50台……失礼、15台」を直せても、U03・U06の未決定を落とすと、仕事の結論が変わります。発言ごとの文字起こしを採点した後、担当者へ引き継ぐ一件の記録も確かめます。

引き継ぐ項目	台本へ戻って確かめる内容
数量	U02で15台に訂正。50台を現在の数量に残さない
次の担当と期限	U04・U05で、佐伯が9月24日15時までに改訂見積書を送る
発注状態	U03・U06で、今日は決めず、見積書を見て判断する
費用の未確認	U04・U05で、保守費と保守を含む総額は未確認
10月3日の意味	U01・U06で試用開始。契約開始日へ置き換えない

この表は配布台本から作った正解確認用の記録で、音声認識サービスの実測ではありません。候補を試す際は、文字起こしと要約を保存し、どの段階で「発注確定」が混ざったかを追えるようにします。文字起こしに未決定が残っていて要約だけが断定したなら、音声認識の聞き取り点とは分けて要約側を直します。

話者が不明な区間は、担当者の約束として確定しません。該当する音声を再生し、聞き直しにかかった時間も試用票へ記録します。録音の許可、保存、閲覧は、以下の利用条件を確認した範囲で行います。

数字が正しくても、「発注確定」とは言っていない

この台本では、佐伯が「50台……失礼、15台」と訂正し、綾部は「今日は発注を決めない」と発言します。α・βのどこに違いがあるかを見比べてください。

見る点	αの問題	βの問題
数字・固有名詞	選んだ8項目は一致	「青凪プラン」を「青波プラン」と表記
誰が話したか	改訂見積書を依頼した高瀬を、綾部と取り違えた	6発言の話者は一致
何が決まったか	要約に「発注は確定しました」と追加し、総額未確認も省いた	発注は未決定、保守費を含む総額は未確認と残した

要約の下書きとして追加試用するならβを候補にします。ただし、企画名の正確な転記が必須ならβも直す必要があります。αは数字の点数が高くても、そのまま発注記録には使えません。

用途に合う方式を選ぶ

まず、会議中に文字を読む必要があるのか、終了後に読めればよいのかを決めます。次に、スマートフォンで録音するのか、PC上の会議音声を扱うのか、外部送信なしが必須かを整理します。リアルタイム表示の速さと、終了後に確定した文章の正しさは別に記録してください。

必要なことから方式を絞る判断表

必要なこと	候補と見る点
会議中の表示	リアルタイム対応を候補にし、遅れ・訂正・話者表示を実機で試す。
録音後の確認	ファイル取込型を候補にし、原音参照・長さや容量制限・出力形式を調べる。
外部送信なし	ローカル処理を候補にし、認識だけでなく要約・保存・同期の通信も調べる。
既存システムへ接続	API等を候補にし、認識以外の要約・保管・権限・画面を誰が用意するか決める。

Teams・Meetを使っている会社は、まず今の契約で文字起こしや原音の確認、要約を使えるか調べます（Microsoft 365とWorkspaceのAIを比べる）。録音ファイルを後から読むなら取込型のアプリ、社内画面へ組み込むならAPIを候補にします。

たとえば外部送信を禁止する条件に変われば、品質がよかったクラウド方式でも候補から外れます。ローカル保存という表示だけでは、認識や要約もオフラインで動くと決めつけられません。端末仕様、ネットワーク要件、同期設定を確認してから試してください。

音声から結果ができる流れ

音声認識は、発言を文字にする機能です。話者区分は、その発言を誰の、どの区間のものとして扱うかを示します。要約は、その内容を短く整理する工程です。聞き取りの誤りが要約へ持ち越される場合と、書き起こしは正しいのに要約で意味が変わる場合を分けて考えます。外国語の会議を訳す場合も、聞き取りの誤りと訳の誤りを分けて見ます（AI翻訳の選び方と確かめ方）。

たとえばOpenAIのFile transcriptionでは、対応する話者区分用モデルと出力形式を使うと、話者ラベル、開始時刻、終了時刻を含む区間情報を取得できます。実際の聞き取りや話者の正確さは、録音ごとに確かめます（出典：OpenAI「File transcription」）。

図1　聞き取りと要約を分けて照合する。録音管理は全体に関わります。

製品によって処理の順序は異なります。「話者分離」という表示についても、発言へのラベル付けなのか、重なった声を別の音声へ分ける機能なのかを読み分けます。話者A・Bの区分と実名の対応付けも別です。

選んだ候補へ同じ試用データを渡す

比較対象には、録音から要約まで使えるアプリ、会議サービス内の機能、組み込んで使う音声認識APIなどがあります。APIは完成アプリの部品にもなるため、同列のランキングにはしません。最初に、完成品を選びたいのか、既存システムへ組み込みたいのかを決めます。音声に限らず、PDFや画像、動画をAIがどう読むかは、マルチモーダルAIの得意と苦手で扱っています。

試用案は、同じ内容を「静かな会話」「雑音あり」「重なり発話あり」で分ける方法です。OpenAIの評価資料でも、用途に合う目的・データ・指標の設定と、人の判断を組み合わせた比較が説明されています。以下の条件数や配点は、その原則を踏まえた比較用に設けた独自の設計です（出典：OpenAI「Evaluation best practices」）。

言い直しと「未決定」を入れた台本

「澄野製作所・青凪プラン」の台本を用意しました。音声は未収録で、正解文は台本どおりに発話した場合の基準です。実際に録音したら、人が原音を聞いて正解文を確定します。

台本の要点（全文・読み方・収録同意の記録欄は下の台本資料にあります）

発言	話者	台本の要点
U01	高瀬	澄野製作所の青凪プラン。TR-204の試用開始は10月3日。
U02	佐伯	「50台……失礼、15台」。概算は税抜き42万円。
U03	綾部	予算上限は税抜き45万円。今日は発注を決めない。
U04	高瀬	佐伯に9月24日15時までの改訂見積書送付を依頼。保守費は別途確認。
U05	佐伯	その期限までに送る。保守費を含む総額は未確認。
U06	綾部	見積書を確認して判断。10月3日は契約開始日ではない。

ZIPには台本と正解文のテキスト、条件別の録音手順、空欄の採点票をまとめています。収録と正解文の点検には、台本・正解文・録音手順・空欄採点票（ZIP）を使えます。

正解の表記ルールも先に決めます。「十五台」と「15台」は同じとしてよい一方、税抜きと税込み、概算と上限、試用開始と契約開始は区別します。音だけでは一意に決まらない人名の漢字は、表記資料を共通に与えたときだけ厳密に採点し、それ以外は読みの一致を見ます。この例の書き起こしでは、台数の言い直しを残す方針です。

自分で試用音声を収録する場合の3条件

自作音声の収録条件案。すべて未収録です。

条件	変える点	そろえる点
C1：静かな会話	3人が順番に発言	台本、話者、機器、言語設定
C2：雑音あり	C1に自作の紙をめくる音などを加える	発言内容と録音を共通化。雑音の作り方も記録
C3：重なりあり	U04の末尾とU05の冒頭を約2秒重ねる配置案	台本と話者。実際の重なりは録音後に確定

各候補に、条件ごとに同一の音声ファイルを渡します。マイクと話者の距離、人数、言語、ファイル形式、長さ、端末・OS、サービス名・プラン・モデル・設定、確認日を残します。辞書や用語のヒントを使う試験は、使わない試験と別に記録してください。

聞き取りと要約を別々に採点する

採点欄Aは「固有名詞・数字」と「話者」の2表、採点欄Bは「要約忠実性」の1表に分けます。先ほどのα・βに点数を付けます。1項目を満たせば1点、誤り・欠落は0点。未確認は空欄のままにし、評価済みの0点と区別します。

比較結果は、判断表・採点票（Excel）に記入できます。

採点欄A：書き起こしの脱落・混同を採点する

数字・固有名詞は8項目、話者は6発言を別に採点します。αは8点と5点、βは7点と6点です。全文の正答率ではありません。台本の発言が抜けたり、話していない文が加わったりしていないかも確認します。

数字・固有名詞の採点例（8項目、各1点）

αは8点、βは7点です。βは「青凪プラン」を「青波プラン」とした設定です。

話者の採点例（6発言、各1点）　時刻はC3の配置案です。

正解話者と予定区間	αの話者	βの話者
U01 高瀬／00:00–00:12	高瀬：1点	高瀬：1点
U02 佐伯／00:12–00:21	佐伯：1点	佐伯：1点
U03 綾部／00:21–00:30	綾部：1点	綾部：1点
U04 高瀬／00:30–00:41	綾部：0点	高瀬：1点
U05 佐伯／00:39–00:49	佐伯：1点	佐伯：1点
U06 綾部／00:49–01:00	綾部：1点	綾部：1点

話者はαが5点、βが6点です。同じ人の発言が一貫して区分されるかを見ます。既知の話者へ対応付ける参照音声の機能もありますが、本人確認は別途必要です（出典：OpenAI「File transcription」）。

発言者が合っていても、表示時刻がずれて原音へ戻れなければ照らし合わせにくくなります。U04・U05の重なりを含め、開始・終了時刻、クリックした際の再生位置、前後を聞ける操作を別欄に記録します。本例の時刻・再生操作は未測定です。話者点に混ぜて「確認済み」とはしません。

採点欄B：要約の欠落と、根拠のない追加を見る

要約の正解は、残すべき事項で定めます。説明例のαは試用条件、概算と上限、見積書の担当・期限を残した一方、総額未確認を省き、「発注は確定しました」と付け足した設定です。βは次の5事項をすべて残し、発注未決定も維持した設定です。

要約の必須5項目と、根拠のない追加を採点する

要約の採点例（必須5項目、各1点）。1行の条件をすべて満たした場合だけ1点。

必須事項	α	β
TR-204を15台、10月3日に試用する予定	1	1
概算は税抜き42万円、上限は税抜き45万円	1	1
佐伯が9月24日15時までに改訂見積書を送る	1	1
保守費を含む総額は未確認	0	1
発注は未決定。10月3日を契約開始日としない	0	1

必須事項はαが3点、βが5点です。それとは別に、根拠のない追加はαが1件、βが0件です。αの「発注確定」は、未決定を確定へ変えた重大な意味変更として扱います。欠落の少なさと追加の少なさは別の軸なので、足し合わせた総合点で相殺しません。

追加は、要約を事実の主張ごとに分け、各主張に原音・正解文の根拠があるかを見て数えます。同じ誤った主張の繰り返しは1件とし、異なる追加は別件にします。AIの自己採点だけで確定せず、人が該当発言と照合します。数値と人の判断を併用し、合否条件も持つという考え方は評価資料でも示されています（出典：OpenAI「Evaluation best practices」）。

この採点からβを追加試用の候補にできます。次は原音への戻りやすさと保存条件を調べ、その結果も含めて採用を判断します。

原因を切り分けるには、録音から要約までの一連の結果に加え、人が確定した正解文字起こしだけを渡す要約試験を行います。正解文でも誤るなら要約側、書き起こしを直すと改善するなら入力側を検討できます。テキストだけを入力できない製品は、一連の結果は比べられても、この切り分けは未確認と記録します。

保存・共有・録音条件を調べる

試用前には、録音する人・される人へ、目的、AIへの投入先、閲覧者、保存期間を説明します。試用には録音とAI入力の許可を得た素材だけを使います。録音への同意を、そのまま外部AIへの入力や公開への同意と扱わないでください。

個人情報保護委員会の2023年の注意喚起では、個人情報を含む入力が利用目的の達成に必要な範囲かを確認すること、本人の同意なく入力した個人データが応答以外に使われる場合のリスクに注意し、機械学習への利用等を確認することが示されています（出典：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（PDF））。

個人情報のうち、検索できる名簿などのデータベースを構成するものが個人データです。法的な区分や外部提供の判断に迷う場合は、利用目的と契約・処理経路を整理し、社内の個人情報管理担当者などに確認してください（出典：個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」）。

「学習に使わない」と「保存しない」も別です。OpenAI APIの公式資料でも、明示的な同意による共有を除く学習不使用の説明と、ログ・アプリケーション状態の保存の説明は分かれています。別のアプリへ同じ条件を当てはめず、実際に契約するサービスの規約と設定を確認します（出典：OpenAI「Data controls in the OpenAI platform」）。

契約・管理画面で埋める項目　分からない欄は「不明」のまま採用を保留します。

対象	調べる内容
利用・同意	録音、AI入力、試用、公開それぞれの許可範囲
保管	原音・書き起こし・要約ごとの保存先、地域、保持期間
閲覧・外部送信	閲覧者、管理者、提供元・委託先、共有リンクの初期設定
削除	通常保存、バックアップ、ログ、連携先、退会後の扱い
出力・原音参照	必要な形式、話者・時刻の保持、原音の保存と再生の可否

製品ページだけで分からなければ、データ取扱規約、法人向けの契約資料、管理者向けヘルプ、提供元の窓口に問い合わせます。同意や入力許可がない過去の顧客音声は、比較に流用しません。医療・人事など取扱条件の厳しい録音も、この架空台本での試用結果だけでは採用判断できません。

候補を絞ったら、出力と保存まで試す

最後に、必要な成果物を一度取り出します。文章だけでよいのか、話者と時刻を含むCSV・JSON、字幕用SRTなどが必要なのかを決め、実際の出力で試します。必要な形式に加え、訂正履歴や原音への参照が残るかも用途次第で確認します。

次にすることは、必要な方式と禁止条件を決め、許可のある同一素材を用意し、採点欄A・Bと保存条件を埋めることです。短い台本で候補を絞れたら、許可を得た実業務相当の長さ・人数・環境でも確かめます。静かな一人音声の結果を、雑音や重なりのある会議全体へ一般化しないことが、選び間違いを防ぐ基準になります。

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生成AI全般の使い方や、出力の間違いとの付き合い方を整理したい方は、生成AIの現在・仕組み・未来ガイドも参照してください。

文字起こしを選んだ後は、議事録から担当と期限を確定して業務へ渡す流れも決めます（AI議事録から担当・期限を決める会議後の進め方）。

会議記録と業務システムの連携について相談

参考出典

• OpenAI「File transcription」｜話者区分と発言区間
• OpenAI「Evaluation best practices」｜用途別の評価と人による照合
• 個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」｜入力時の注意（PDF）
• OpenAI「Data controls in the OpenAI platform」｜学習利用と保存
• 個人情報保護委員会「通則編」｜個人情報・個人データの定義

資料確認日：2026年9月15日。