結論

AI文字起こしツールを比較するときは、**文字起こし精度だけを見るより、「どこまで整えてほしいか」「誰が話したかを残したいか」「会議後にどう共有したいか」を言葉で切り分けておく方が失敗しにくい**です。このページでは、Kaigi Lab の比較記事でよく出る用語を、実務で迷いやすい順にまとめます。

このページが向いている読者

  • AI文字起こしツール比較を読む前に、用語の違いをまとめて理解したい
  • transcript と summary の違いがまだ曖昧
  • speaker identification が重要かどうかを判断したい
  • 素起こし、ケバ取り、整文の違いをチーム内で揃えたい

まず押さえたい 5 つの言葉

1. 素起こし

  • えー、あの、言い直しなどを含めて、発話をできるだけそのまま残す考え方
  • インタビューや証跡重視の場面で向きやすい

2. ケバ取り

  • フィラーや言い淀みを落として、意味は変えずに読みやすくする考え方
  • 会議メモや社内共有で最も使いやすい場面が多い

3. 整文

  • 文法や言い回しまで整えて、読み物として使いやすくする考え方
  • 議事録そのものより、記事化や公開メモに近い処理

4. 話者分離

  • 誰かまでは確定しなくても、発話者を Speaker 1 / Speaker 2 のように分けること
  • transcript の読みやすさを大きく左右する

5. 話者識別 / Speaker Identification

  • 分離した speaker に、実際の人名や役割をひもづけて扱うこと
  • 1on1、面接、顧客インタビュー、action item 抽出で重要になる

どこで重要になるか

AI文字起こしツール比較

  • 素起こし寄りでよいのか、summary や後処理まで必要なのかを切り分けるために使います

標準文字起こし vs AI議事録

  • Zoom / Google Meet / Teams の transcript で足りるか、専用ツールが必要かを考えるときに使います

1on1 や商談テンプレート

  • 話者識別や action item の粒度をどこまで残すかを決めるときに使います

迷ったときの見分け方

  • まず証跡重視なら素起こし寄り
  • 社内共有ならケバ取り寄り
  • 外に見せる文章化まで欲しいなら整文寄り
  • 誰が言ったかが重要なら、話者分離ではなく話者識別まで確認する
  • 用語が曖昧なまま比較するより、会議の用途から逆算した方が判断しやすい

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