【2025年最新】LLM文字起こしの精度を上げる方法とおすすめツール15選

「会議の議事録作成に時間がかかりすぎる」

「インタビュー音声をテキスト化するのが大変」――。そんな悩みを抱えるビジネスパーソンは少なくありません。文字起こしは、時間と手間がかかる一方、正確性が求められる重要な業務です。この課題を解決する技術として、LLM（大規模言語モデル）を活用した文字起こしが急速に普及しています。

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本記事では、LLMによる文字起こしの精度を最大限に引き出す具体的な方法から、2025年最新のおすすめツールまでを網羅的に解説します。記事を読めば、自社の業務に最適なツールを選び、明日からでも生産性を飛躍的に向上させるヒントが得られるでしょう。AI導入による業務効率化に関心のある方は、AX CAMPが提供する

「AI導入支援サービス」の資料もぜひ参考にしてください。

LLMによる文字起こしとは？従来のAIとの違い

LLM（大規模言語モデル）を活用した文字起こしは、音声データをテキスト化する技術の精度と利便性を大きく向上させます。これは、音声からテキストへの一次変換を担うASR（自動音声認識）技術に、LLMの高度な文脈理解能力を組み合わせることで実現されます。従来のASR単体では難しかった同音異義語の判別や専門用語の認識精度が改善され、単なる文字起こしに留まらない要約や分析といった後処理まで可能になります。

この進化は、ビジネスにおける情報活用のあり方を根本から変えるほどの可能性を秘めており、多くの企業で導入が進んでいます。次のセクションでは、その具体的な仕組みを掘り下げていきます。

LLMが文字起こし精度を向上させる仕組み

LLMが文字起こしの精度向上に貢献する理由は、その卓越した文脈理解能力にあります。従来のASRが、音響的な特徴から単語を一つずつ認識しようとするのに対し、LLMは膨大なテキストデータから学習した言語のパターンや知識を活用します。

ASRが出力したテキストの候補に対し、LLMが文脈を補正することで、同音異義語の判別や専門用語、話し言葉特有の曖昧な表現の精度が向上します。例えば、「いしゃ」という音声を、文脈に応じて「医者」「意思」「慰謝」と正しく書き分ける精度が高まるのです。ただし、多くの状況で精度は向上しますが、誤認識や文脈の誤解も起こり得るため、重要部分は人の確認が必要です。

従来の音声認識AI（ASR）との決定的な違い

LLMを活用した文字起こしと、従来のASR（Automatic Speech Recognition）単体との最も大きな違いは、「文脈を理解する能力」と「後処理の柔軟性」です。ASRは主に音声をテキスト化することに特化していますが、LLMはそのテキストを理解し、要約、翻訳、感情分析といった多様なタスクを実行できます。

以下の表は、両者の主な違いをまとめたものです。

項目	LLMを活用した文字起こし	従来の音声認識AI（ASR）
精度	非常に高い（文脈補正により同音異義語や専門用語にも強い）	比較的高いが、文脈に依存する単語の誤認識が多い
主な機能	文字起こし、要約、翻訳、感情分析、質問応答など多機能	音声のテキスト化がメイン
文脈理解	得意	苦手
柔軟性	プロンプト次第で出力形式を柔軟に変更可能	出力形式は固定的
活用例	議事録の自動作成、顧客応対の分析、動画字幕の生成	単純な音声入力、コマンド認識

このように、ASRが「耳」の役割を担い、LLMが「頭脳」として後処理を担うことで、文字起こし業務の価値は大きく高まります。従来より文脈理解が向上し誤認識が減る可能性はありますが、効果には個別差がある点も理解しておくべきでしょう。

主要な文字起こし関連モデル（Whisper, Geminiなど）

現在、文字起こしに活用される主要なAIモデルとしては、OpenAI社の「Whisper」やGoogle社の「Gemini」が挙げられます。これらのモデルは、文字起こし専用ツールだけでなく、APIを通じて様々なサービスに組み込まれています。

Whisperは、OpenAIによって開発された高精度な多言語対応の音声認識モデルです。68万時間に及ぶ多様な音声データで学習しており、専門用語や固有名詞、さらには背景ノイズがある環境でも高い認識精度を誇ります。（出典：WEEL – Whisperとは？）オープンソースとしても公開されており、多くの開発者に利用されています。（出典：窓の杜 – Whisper）

一方、Geminiは、Googleが開発した最新のマルチモーダルAIで、音声認識機能も非常に高性能です。特に、話者を識別しながら文字起こしを行う能力に長けており、会議の議事録作成などに強みを発揮します。（出典：Google Cloud – Audio Diarization with Gemini）また、文字起こし後のテキストをそのまま要約・分析できる点も大きな特長です。

これらの先進的なモデルを組み合わせることで、日本語の文字起こし精度は飛躍的に向上し、ビジネスシーンでの実用性が一気に高まりました。

LLMで文字起こしを行うメリット

LLMを活用した文字起こしは、単に作業時間を短縮するだけでなく、業務の質そのものを向上させる多くのメリットをもたらします。高精度化による手戻りの削減から、多言語対応によるビジネス領域の拡大まで、その効果は多岐にわたります。ここでは、LLMがもたらす主要な2つのメリットを解説します。

圧倒的な高精度と業務の自動化

LLMを組み合わせることによる最大のメリットは、その精度の高さです。文脈理解能力により、従来のツールでは頻発していた誤変換や専門用語の認識ミスが大幅に減少します。これにより、文字起こし後の修正作業にかかる時間が劇的に削減され、担当者はより付加価値の高い業務に集中できます。

実際に、AX CAMPの導入企業であるエムスタイルジャパン様では、LLMやその他のAIツールを活用し、コールセンターの履歴確認といった手作業を自動化。結果として、全社で月100時間以上の業務時間削減に成功しています。（出典：月100時間以上の”ムダ業務”をカット！エムスタイルジャパン社が築いた「AIは当たり前文化」の軌跡）

このように、高精度な文字起こしは、単なるテキスト化に留まらず、議事録作成やレポート作成といった後続の業務全体の自動化へと繋がるのです。

多言語対応とシステム連携の柔軟性

多くのLLMは、日本語だけでなく英語や中国語をはじめとする多数の言語に対応しています。これにより、グローバルな会議や海外の動画コンテンツの文字起こし・翻訳もスムーズに行え、ビジネスチャンスの拡大に貢献します。例えば、海外の最新セミナー動画に日本語字幕を付けて社内共有するといった活用も容易です。

さらに、WhisperやGeminiなどはAPI（Application Programming Interface）が提供されており、既存の社内システムやアプリケーションと容易に連携できる点も大きなメリットです。例えば、顧客管理システム（CRM）と連携させ、商談の音声を自動で文字起こしして記録・分析するといった、業務フローに組み込んだ活用が可能です。

LLM文字起こしの主な活用シーン

LLMによる高精度な文字起こしは、様々なビジネスシーンで業務効率を飛躍的に向上させます。会議の議事録作成はもちろんのこと、顧客との対話記録の分析や、動画コンテンツの活用まで、その応用範囲は広がり続けています。ここでは、代表的な3つの活用シーンと、それぞれの具体的なメリットを紹介します。

会議やインタビューのテキスト化と効率化

最も一般的な活用シーンは、会議やインタビューの音声のテキスト化です。従来、数時間の音声を人の手で文字起こしするには、その何倍もの時間が必要でした。LLMを活用したツールを使えば、この作業をわずか数分で完了させることができます。

さらに、文字起こしされたテキストデータをLLMに与え、要約や決定事項、ToDoリストの抽出を指示することで、議事録作成プロセス全体を自動化できます。これにより、会議参加者はメモを取る作業から解放され、議論そのものに集中できるようになります。

AX CAMPを導入したWISDOM合同会社様では、AI活用によって業務を自動化し、採用予定だった2名分の業務負荷をAIで代替することに成功しました。（出典：AI導入事例 – WISDOM合同会社様）文字起こしのような時間のかかる作業をAIに任せることが、いかに大きなインパクトを持つかを示す好例です。

顧客応対の記録・分析と動画コンテンツへの応用

コールセンターや営業の現場でも、LLM文字起こしは大きな価値を発揮します。顧客との通話内容をすべてテキスト化し、応対品質の分析やVOC（顧客の声）の収集に活用できます。特定のキーワードや感情表現を抽出することで、顧客満足度の向上やサービスの改善に繋がるインサイトを得ることが可能です。

また、研修動画やセミナー、YouTube動画などの動画コンテンツに字幕を付ける作業も効率化できます。字幕を付けることで、視聴者の理解度が向上するだけでなく、音声が出せない環境でも内容を伝えられるようになります。さらに、文字起こししたテキストは、動画内容の検索性を高めたり、ブログ記事などの別コンテンツに再利用したりすることも可能です。

Web広告運用代行を手掛けるInmark様は、AX CAMPで学んだAIスキルを活かし、従来毎日1時間以上かかっていた広告チェック業務を完全に自動化しました。（出典：毎日1時間以上の広告チェックが2週間でゼロに！Inmark社が実現した「成長の好循環」を生むAI活用術）これは、テキストデータだけでなく、様々な形式のデータをAIで処理する応用例の一つと言えるでしょう。

【2025年】LLM搭載の高精度文字起こしツール・サービスおすすめ14選

LLM技術の進化に伴い、高精度な文字起こしツールやサービスが数多く登場しています。ここでは、2025年時点でおすすめの14ツールを、それぞれの特徴や料金体系とともに紹介します。自社の目的や用途に合わせて最適なツールを選ぶ際の参考にしてください。（※料金や対応言語数は変更される可能性があるため、公式サイトで最新情報をご確認ください。）

サービス名	特徴	料金（目安）	対応形式
Notta	104言語対応、リアルタイム文字起こし、話者分離機能が強力	無料プランあり、有料プランは月額1,317円〜（出典：Notta公式サイト）	リアルタイム、ファイル
Rimo Voice	日本語に特化した高精度エンジン、議事録の自動要約機能が充実	従量課金制（1分33円〜）、法人向けプランあり	ファイル
CLOVA Note	LINE開発。スマホアプリで手軽に利用可能、話者分離も可能	無料（月600分まで）	リアルタイム、ファイル
toruno	オンライン会議に特化。画面キャプチャと文字起こしを同時に記録	無料（初回3時間）、月額プランあり	リアルタイム（PCアプリ）
スマート書記	議事録作成に特化。特許技術で専門用語の認識精度を向上	要問い合わせ	リアルタイム、ファイル
Texter	スマホアプリ。会員登録不要で手軽に利用可能	無料（1分以内）、有料プランは月額1,500円〜	リアルタイム、ファイル
文字起こしさん	シンプルさが魅力。音声・動画・画像から文字起こし	無料（1分まで）、従量課金制（1分11円〜）	ファイル
Amazon Transcribe	AWSのサービス。高いカスタマイズ性と多言語対応が特徴	従量課金制	ファイル、ストリーミング
Google AI Studio (Gemini)	最新モデルGeminiを利用可能。話者分離や要約も可能	無料（一定の制限あり）	ファイル
AmiVoice	国内シェアNo.1の音声認識エンジン。医療や金融など専門分野に強い	要問い合わせ	リアルタイム、ファイル
AI議事録取れる君	AIによる自動要約機能で、小見出しと箇条書きの要約を自動作成	月額プランあり	リアルタイム、ファイル
Plaud Note	専用ボイスレコーダーと連携。通話録音と対面録音に対応	デバイス購入＋月額プラン	専用デバイス
MyEdit	ブラウザ上で完結するオンラインツール。インストール不要	無料プランあり、従量課金制	ファイル
Voioi	93言語に対応。録音・文字起こしデータの共有機能	要問い合わせ	リアルタイム、ファイル

これらのツールは無料プランやトライアル期間を設けていることが多いので、まずはいくつかのサービスを実際に試してみて、操作性や精度を比較検討することをおすすめします。

LLM文字起こしツールの選び方

数多くのLLM文字起こしツールの中から自社に最適なものを選ぶためには、明確な基準を持つことが重要です。ツールの選定は、「目的と機能」、そして「運用とコスト」という2つの大きな軸で考えると失敗が少なくなります。それぞれの軸で具体的にどのような点を確認すべきかを解説します。

目的と機能で選ぶ（精度・言語・リアルタイム性）

まず、文字起こしを何のために利用するのか、目的を明確にしましょう。目的に応じて、必要となる機能は大きく異なります。

• 文字起こしの精度：専門用語や業界特有の言葉をどれだけ正確に認識できるか。
• 対応言語の種類：日本語以外に、英語や中国語など、業務で必要な言語に対応しているか。
• リアルタイム性：会議をしながらリアルタイムで文字起こしが必要か、後からファイルでアップロードできれば良いか。
• 話者分離機能：複数人が参加する会議で、誰の発言かを自動で識別できるか。
• 専門用語への対応：辞書登録機能などで、特定の単語の認識精度を高められるか。

例えば、医療カンファレンスの記録が目的であれば、専門用語に強く、話者分離機能を持つツールが必須です。グローバルなWeb会議の内容をすぐに共有したい場合は、多言語対応でリアルタイム文字起こしが可能なツールが適しています。まずは自社のユースケースを洗い出し、譲れない機能をリストアップすることが選定の第一歩です。

運用とコストで選ぶ（セキュリティ・料金・連携性）

次に、実際の運用面とコスト面を考慮してツールを絞り込みます。特に法人利用の場合は、機能面だけでなく、以下の点も重要な判断基準となります。

• セキュリティ対策：通信の暗号化やデータの保管場所、国際的な認証（ISO27001など）の取得状況。
• 料金体系：月額固定制か、利用時間に応じた従量課金制か。自社の利用頻度に合ったプランはどれか。
• システム連携性：API連携により、既存の社内システム（CRMやSFAなど）と連携できるか。
• 操作のしやすさ：ITに詳しくない従業員でも直感的に使えるインターフェースか。

機密情報を含む会議音声を扱う場合、ISO認証の取得など強固なセキュリティ体制を持つサービスを選ぶ必要があります。料金体系は様々ですので、利用頻度や時間を予測し、最もコストパフォーマンスの高いプランを選びましょう。また、API連携が可能かどうかも、将来的な業務自動化の拡張性を考えると重要なポイントです。

LLMで文字起こしの精度を最大限に高めるコツ

最新のLLM文字起こしツールは非常に高精度ですが、その性能を最大限に引き出すためにはいくつかのコツがあります。AI任せにするだけでなく、利用者が少し工夫するだけで、文字起こしの品質はさらに向上します。ここでは、「環境」「事前準備」「事後処理」の3つの観点から、精度を高めるための具体的なテクニックを紹介します。

高音質なマイク・録音環境を整える

文字起こしの精度は、元となる音声データの品質に大きく左右されます。AIにとって聞き取りやすいクリアな音声を録音することが、精度向上の最も基本的かつ重要なポイントです。

具体的には、以下の点を心がけましょう。

• 外部マイクの使用：PCやスマートフォンの内蔵マイクではなく、指向性のある外部マイクを使う。
• マイクと口元の距離：理想は1m以内。話者との距離を一定に保つ。
• 静かな環境の確保：エアコンの送風音や外部の騒音が少ない部屋を選ぶ。
• 明瞭な発話：参加者全員が、少しゆっくり、はっきりと話すことを意識する。

特にオンライン会議では、参加者それぞれが高品質なマイク付きイヤホンを使用するだけで、音声の明瞭度は格段に向上します。この小さな準備が、後の修正作業を大幅に削減することに繋がります。

プロンプトで専門用語や固有名詞を事前登録する

多くの文字起こしツールには、特定の単語をAIに学習させる「辞書登録機能」が備わっています。業界特有の専門用語、社内用語、取引先名、人名といった固有名詞を事前に登録しておくことで、誤変換を大幅に減らすことができます。

辞書登録機能がないツールでも、LLMのプロンプトを活用する方法があります。例えば、Geminiなどで文字起こしと要約を同時に行う場合、プロンプト内に「以下の用語を参考にしてください：【用語リスト】」といった形で専門用語を列挙しておくと、AIがそれを考慮して処理を行ってくれます。この一手間が、後工程での修正作業を大きく削減します。

文字起こし後のLLMによる校正・編集テクニック

一度文字起こししたテキストも、再度LLMを使ってブラッシュアップすることで、より完成度の高い文章に仕上げることができます。これは、「AIによるセルフ校正」とも言えるテクニックです。

具体的には、文字起こしされたテキスト（一次出力）をコピーし、ChatGPTやClaude Sonnet 4.5などの対話型AIに貼り付け、以下のようなプロンプトで指示を出します。（出典：GIGAZINE – Claude Sonnet 4.5）

「以下の会議の文字起こしテキストを、誤字脱字を修正し、句読点を整え、話し言葉（『えーと』『あのー』など）を削除して、書き言葉として自然な文章に校正してください。」

このプロセスを経ることで、句読点が不自然だったり、不要なフィラー（つなぎ言葉）が含まれていたりするテキストを、人間が読むのに最適な、洗練された文章へと自動で変換できます。議事録や記事原稿として利用する場合に非常に有効なテクニックです。

LLM文字起こしを導入する際の注意点と課題

LLM文字起こしは業務効率化の強力なツールですが、導入にあたってはいくつかの注意点と課題を理解しておく必要があります。特に、セキュリティリスク、情報の正確性、そしてコストの3点は、事前に十分な検討と対策が不可欠です。これらの課題を軽視すると、思わぬトラブルにつながる可能性があります。

情報漏洩リスクとセキュリティ対策の重要性

オンラインの文字起こしサービスを利用する場合、音声データを外部のサーバーにアップロードすることになります。その音声データに顧客情報や未公開の経営情報などの機密情報が含まれている場合、情報漏洩のリスクを考慮しなければなりません。

サービス選定時には、以下の点を確認することが重要です。

• 通信の暗号化：データ送受信時にSSL/TLSなどの暗号化技術が使われているか。
• データの保管場所：データセンターは国内にあるか、国外か。
• AI学習への利用：アップロードしたデータがAIの再学習に利用されないか。
• 国際的な認証取得：ISO27001（ISMS）など、第三者機関によるセキュリティ認証を取得しているか。

法人利用の場合は、当該サービスの利用規約・プライバシーポリシーで学習利用に関する条項を確認し、必要であれば事前にデータ処理契約（DPA）や機密保持契約（NDA）を締結してください。これが実務的なリスク管理の第一歩となります。

100%正確ではない！事実確認（ファクトチェック）の必要性

LLMを活用した文字起こしの精度は非常に高いですが、決して100%正確ではありません。特に、数値や固有名詞、専門用語などは誤って認識される可能性があります。また、LLM特有の「ハルシネーション（幻覚）」により、実際には発言されていない内容が生成されてしまうリスクもゼロではありません。

そのため、生成されたテキストは必ず人間の目で最終確認し、重要な部分については元の音声と照らし合わせて事実確認（ファクトチェック）を行うプロセスが不可欠です。特に、議事録の決定事項や契約に関する内容など、誤りが許されない情報については、この確認作業を徹底する必要があります。

大容量データの処理コストと時間

長時間の会議や大量の音声ファイルを処理する場合、コストと処理時間が課題となることがあります。多くのクラウドサービスは、処理時間やデータ量に応じた従量課金制を採用しているため、利用量が増えればコストも増加します。

また、OpenAIのWhisper APIには一度にアップロードできるファイルサイズに25MBの上限があるなど、技術的な制約も存在します。（出典：Audio API FAQ – OpenAI） 長時間の音声ファイルを扱う場合は、ファイルを分割するなどの前処理が必要になることもあります。導入前には、想定されるデータ量とそれにかかるコストを試算し、予算内で運用可能かを確認することが重要です。

【実践】WhisperとChatGPTで議事録を自動作成する手順

ここでは、高精度な音声認識モデル「Whisper」と対話型AI「ChatGPT」を組み合わせて、音声ファイルから議事録を自動作成する具体的な手順を解説します。この方法を使えば、プログラミングの知識がなくても、高精度な議事録作成を手軽に試せます。導入ハードルは低いですが、事前準備（録音品質向上や辞書登録等）や事後の確認が必要です。特に機密事項はアップロード前に除去・曖昧化する等の注意を払いましょう。

1. 音声ファイルを準備する
   まず、議事録を作成したい会議の音声ファイル（MP3, WAV, M4Aなど）を用意します。スマートフォンのボイスメモ機能やICレコーダー、オンライン会議ツールの録音機能などを活用して、会議を録音しておきましょう。前述の通り、クリアな音質で録音することが後の精度に大きく影響します。
2. Whisper搭載ツールで文字起こしする
   次に、Whisperを搭載した文字起こしツールを使って、音声ファイルをテキストに変換します。様々なツールがありますが、無料で手軽に試せる「文字起こしさん」や、Google AI StudioのGemini機能などが選択肢になります。ツールに音声ファイルをアップロードすると、数分でテキスト化された結果が出力されます。
3. ChatGPTに議事録作成を指示する
   文字起こしされたテキスト全体をコピーします。そして、ChatGPTの入力画面に貼り付け、そのテキストの前に以下のようなプロンプト（指示文）を追加します。
   
   # 命令書
あなたは優秀なビジネスアシスタントです。以下の制約条件と入力文をもとに、最高の議事録を作成してください。

# 制約条件
・議事録は「会議のサマリー」「決定事項」「ToDoリスト」の3つの項目で構成してください。
・サマリーは300字程度で簡潔にまとめてください。
・決定事項とToDoリストは箇条書きで分かりやすく記載してください。
・ToDoリストには担当者を明記してください。

# 入力文
（ここにWhisperで文字起こししたテキストを貼り付ける）
4. 生成された議事録を確認・修正する
   プロンプトを送信すると、ChatGPTが文字起こしテキストの内容を解析し、指示通りのフォーマットで議事録を生成します。生成された内容を確認し、事実と異なる点やニュアンスが違う部分があれば、手動で修正して完成です。

この手順を踏むことで、従来数時間かかっていた議事録作成作業を、わずか10〜15分程度に短縮することも期待できます。（出典：AI Agent Navi – AI議事録作成ツールおすすめ15選）

LLM文字起こしの今後の展望【2025年以降】

LLMによる文字起こし技術は、現在も急速に進化を続けており、2025年以降、さらに高度で便利な機能が実現されると予測されます。単なるテキスト化ツールから、ビジネスにおけるコミュニケーションハブへとその役割を拡大していくでしょう。ここでは、今後の技術的な進化と、それがもたらす未来の活用シーンについて展望します。

技術的な進化の方向性として、主に以下の3点が挙げられます。

• リアルタイム翻訳・通訳の高精度化：オンライン会議中に発言がリアルタイムで文字起こしされ、同時に参加者それぞれの母国語へ自動翻訳されるのが当たり前になる。
• 感情や非言語情報の解析：声のトーンや話す速度、間の取り方などから、発言者の感情や納得度をAIが解析し、会議の雰囲気や議論の温度感を可視化する。
• マルチモーダルAIとの完全統合：音声だけでなく、会議中の映像や共有された資料も統合的に理解し、「3ページ目のグラフについて〇〇さんが指摘した懸念点は？」といった質問に的確に回答する。

将来的には、言語の壁を意識することなく、グローバルなコラボレーションがさらに加速するでしょう。また、AIが議論の温度感を可視化することで、ファシリテーターはより円滑な議事進行が可能になります。

さらに、音声（文字起こし）だけでなく、会議中の映像や共有された資料（画像、テキスト）も統合的に理解するマルチモーダルAIの進化が鍵となります。次世代のAIモデルは、議事録と資料を横断的に検索し、的確な答えを提示してくれる、そんな未来がすぐそこまで来ています。

LLMの活用スキルを実践的に学ぶならAX CAMP

LLMによる文字起こしは、業務効率化の入り口に過ぎません。その真価は、LLMを様々な業務プロセスに組み込み、組織全体の生産性を向上させることにあります。しかし、「具体的にどう活用すれば良いかわからない」「自社に合ったツールが選べない」といった課題を抱える企業は少なくありません。

もし、LLMや生成AIの活用を本格的に推進し、具体的な成果に繋げたいとお考えなら、AX CAMPの法人向けAI研修・伴走支援サービスが最適です。AX CAMPは、単なるツールの使い方を教える研修ではありません。貴社の具体的な業務課題をヒアリングし、それに直結するAI活用術を実践的なカリキュラムで提供します。

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• 豊富な成功事例：月100時間以上の業務削減（エムスタイルジャパン様）や、採用2名分の業務負荷代替（WISDOM様）など、数々の企業のDXを成功に導いた実績があります。

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まとめ：LLM文字起こしで業務を自動化し、生産性を飛躍させよう

本記事では、LLMを活用した文字起こしの仕組みから、メリット、具体的な活用シーン、精度を上げるコツ、そしておすすめのツールまでを網羅的に解説しました。LLMを活用した文字起こしは、もはや単なる音声のテキスト化ツールではありません。

この記事の要点をまとめます。

• LLMをASR（自動音声認識）と組み合わせることで、文脈理解能力が向上し、従来の技術より高精度な文字起こしが期待できます。
• 主な活用シーンは議事録作成の自動化、顧客応対分析、動画コンテンツへの字幕付けなど多岐にわたります。
• 精度を最大限に高めるには、クリアな録音環境、専門用語の事前登録、LLMによる事後校正が有効です。
• ツール選定では、機能面に加え、セキュリティとコスト、システム連携性を考慮することが重要です。

LLM文字起こしを導入し、議事録作成のような定型業務を自動化することは、生産性向上の重要なステップです。多くの企業で生産性向上の可能性が報告されていますが、その効果は利用環境や運用方法によって異なります。従業員がより創造的で付加価値の高い仕事に集中できる環境を整えることで、組織全体の成長を加速させられるでしょう。

AX CAMPでは、LLMをはじめとするAI技術をビジネスに実装し、具体的な成果を出すための実践的な研修と伴走支援を提供しています。専門家のサポートを受けながら、自社の業務に最適なAI活用の仕組みを構築したいとお考えの担当者様は、ぜひ一度お気軽にご相談ください。