「駑馬十駕」を信念に IT系情報を中心に調べた事をコツコツ綴っています。

オンライン会議が日常化した今、議事録作成の負担を感じている方は多いのではないでしょうか。
特に TeamsZoom の会議では、聞き漏れを防ぎつつ正確に内容を残すのは大変です。

そんな課題を解決できるのが Whisper
OpenAIが公開している音声認識AIで、会議を録音しておけば高精度に自動文字起こしを行い、議事録作成の手間を大幅に削減できます。


Whisperとは?

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:日本語を含む100以上の言語

  • 高精度:雑音や訛りのある会話でも認識可能

  • 無料利用可:MITライセンスで公開されており、誰でも利用可能

  • 活用範囲広い:会議録音、字幕生成、翻訳まで対応

GitHubで公開されており、自分のPCやサーバーにインストールして利用できます。


Whisperを導入するメリット

1. 議事録作成を自動化

録音データをWhisperにかけるだけで自動的にテキスト化。
会議後に一から議事録を書く必要がなくなります。

2. 無料で使える

クラウドの有料サービスと異なり、自前環境で動かすなら完全無料
長時間の会議もコストを気にせず文字起こしできます。

3. 高精度な日本語認識

専門用語や会話のニュアンスも正確に変換。ビジネス用途でも実用的です。

4. セキュリティも安心

自分のPCや社内サーバーで処理するため、外部サービスに会議データをアップロードする必要がありません。


Whisperのライセンスと利用形態

Whisperは MITライセンス で提供されています。

  • 個人利用:無料

  • 企業利用:無料

  • 商用サービスへの組み込みも可能

※注意点として、処理速度は環境に依存します。GPUを使うと高速化できます。


Whisperのインストール手順

1. 必要環境

  • Python 3.8以上

  • pip(Pythonパッケージ管理ツール)

  • ffmpeg(音声・動画ファイル変換用ツール)

ffmpegインストール例

  • macOS

  • Ubuntu/Debian

  • Windows
    公式サイト からzipをDLしてPATHに設定


2. Whisperのインストール


3. 基本的な使い方

会議録音ファイル(例:meeting.mp3)を文字起こしする場合:

  • --model で精度を選択(tiny, base, small, medium, large)

  • 出力結果は同じフォルダに保存されます

    • .txt(議事録テキスト)

    • .srt(字幕ファイル)

    • .vtt(Web字幕ファイル)


4. Pythonでの利用例

 

5. モデルサイズの選び方(目安)

モデル 特徴 用途
tiny 超高速・低精度 テスト用
base 軽量・標準精度 短時間会議
small 精度と速度のバランス良 日本語会議向け
medium 高精度・やや重い ビジネス用途
large 最高精度・重い 長時間会議・高精度重視

活用例

ケース1:社内定例会議

Teamsの定例会議を録音し、Whisperで自動文字起こし。
→ 会議終了直後に議事録のドラフトを全員で共有可能。

ケース2:クライアント打ち合わせ

Zoomでの商談内容をWhisperで記録。
→ 提案内容の確認や認識のずれ防止に役立つ。

ケース3:セミナーや研修

講演を録音し、Whisperで全文テキスト化。
→ 後日レポートや資料作成に再利用できる。


まとめ

Whisperを使えば、TeamsやZoomの会議議事録をAIに任せることが可能です。

  • 無料で使える(オープンソース)

  • 高精度で多言語対応

  • セキュリティ面も安心

これまで手間のかかっていた議事録作成を大幅に効率化し、会議の生産性を高められるでしょう。

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