AIで文字起こししたら、そのまま使って大丈夫？意外と残る「聞き間違い」と「読みにくさ」

AIを使った文字起こしが、かなり身近になりました。

会議やインタビュー、講義などの音声を入れると、短時間で文章にしてくれる。

以前のように、音声を止めて、入力して、また再生して……を繰り返すことを考えると、本当に便利だと思います。

私自身、まずAIで文字起こしをすること自体は十分ありだと思っています。

ただ、そこで一つ気をつけたいことがあります。

「文字になった」＝「そのまま使える」ではありません。

今回は、AIで文字起こしをした後に確認しておきたいポイントについてお話しします。

AIの文字起こしはかなり便利になっています

最近のAIによる文字起こしは、以前と比べてもかなり精度が高くなっています。

録音状態が良く、

一人ずつはっきり話していて、

一般的な内容であれば、

かなり自然に文章化されることもあります。

そのため、

「文字起こしだけならAIで十分では？」

と思う方もいるかもしれません。

実際、それで十分な場面もあると思います。

ただし、問題になるのは、

文字起こししたものを何に使うのか

です。

専門用語や固有名詞は間違うことがあります

AIが苦手とするものの一つが、

専門用語や固有名詞です。

例えば医療・看護分野では、

薬剤名、

疾患名、

処置名、

医療機器、

人名や施設名など、

日常会話ではあまり使わない言葉がたくさん出てきます。

前後の文章は合っているのに、

重要な専門用語だけ別の言葉になっている。

そんなこともあります。

しかも文章として自然に見えると、

間違っていることに気づきにくい

場合があります。

そのため、重要な音声ほど元の音声との確認が必要になります。

話者が複数いると分かりにくくなることもあります

会議やインタビューでは、

一人だけが話すとは限りません。

Aさんが話して、

Bさんが答えて、

途中でCさんが補足する。

人間が聞いていれば分かる会話でも、

文字起こしすると、

「これは誰の発言？」

となることがあります。

特に、

発言が重なったとき、

短い相づちが入ったとき、

複数人の声が似ているときなどは、

話者の区別を確認した方がよいことがあります。

会議録や研究インタビューでは、誰の発言なのかが重要になることもあります。

音声では自然でも、文章にすると読みにくい

私たちは普段、

文章を書くようには話していません。

例えば、

「えーっと」

「あの」

「まあ」

「なんていうか」

といった言葉が入ったり、

途中で言い直したり、

話が前後したりします。

音声として聞いていると、それほど気になりません。

ところが、

そのまま文字にすると、

かなり読みにくくなることがあります。

つまり、

正確に文字起こしできていても、読みやすい文章とは限らない

ということです。

「正確に残す」のか「読みやすくする」のか

ここは、文字起こしをするときに意外と大切なポイントです。

例えば研究インタビューでは、

話し方そのものを残す必要がある場合があります。

その場合、

勝手に文章をきれいにしすぎてしまうと、

元の発言と意味が変わってしまう可能性があります。

一方、

会議の議事録を作りたいのであれば、

「えー」「あのー」まで全部残す必要はないでしょう。

むしろ、

誰が何を話し、何が決まったのか

が分かるように整理した方が使いやすくなります。

同じ音声でも、

目的によって整え方は変わります。

文字起こしと議事録は同じではありません

ここも混同されやすいところです。

文字起こしは基本的に、

「話した内容を文字にすること」

です。

一方、議事録では、

何について話したのか、

どんな意見が出たのか、

何が決まったのか、

誰が何を担当するのか、

といった情報を整理する必要があります。

つまり、

音声を文字にしただけでは、

議事録としては完成していないことがあります。

文字起こしはゴールではなく、素材になる場合もある

ということです。

要約するときにも注意が必要です

長い会議や講義では、

全文を読むより、

要点だけ確認したいこともあります。

そこで便利なのがAIによる要約です。

ただし、

要約は情報を減らす作業でもあります。

そのため、

何を残して、

何を省くのかによって、

伝わる内容が変わります。

重要な決定事項が抜けていないか。

発言の意味が変わっていないか。

数字や固有名詞が正しいか。

こうした確認は必要です。

研究インタビューでは特に扱い方に注意

研究目的でインタビューを行った場合は、

一般的な会議の文字起こしとは少し扱いが変わります。

例えば、

発言をどこまでそのまま残すのか。

「あの」「えー」といった言葉をどう扱うのか。

個人が特定される情報をどうするのか。

分析しやすい形にどう整理するのか。

などを考える必要があります。

読みやすくしようとして文章を大きく書き換えてしまうと、

研究データとしての意味まで変えてしまう可能性があります。

そのため、

「きれいな文章にすること」より、

研究目的に合った形でデータを整えること

が大切になります。

AIを使わない方がよい、という話ではありません

ここまで読むと、

「ではAIで文字起こししない方がいいの？」

と思うかもしれません。

そうではありません。

AIはとても便利です。

むしろ、

最初からすべて手入力するより、

AIを上手に使って作業時間を減らす

という考え方はよいと思います。

ただ、

AIが作った文章を完成品として扱うのではなく、

AIで文字起こし

↓

音声と照合

↓

誤変換などを修正

↓

用途に合わせて整理

という流れで考えると、より使いやすくなります。

「文字にした後」を考える

音声データがあると、

つい、

「まず文字起こしをしなければ」

と考えます。

もちろん、それも必要です。

でも、本当に必要なのはその先かもしれません。

会議なら、

議事録にする。

講義や研修なら、

要点を整理する。

インタビューなら、

発言を適切に残す。

研究なら、

分析しやすいデータとして整理する。

文字起こしは、そのための最初の工程です。

まとめ

AIによる文字起こしは、かなり便利になりました。

だからこそ、

全部を人の手で一から入力する必要はないと思います。

一方で、

「AIが文字にしてくれたから完成」

とも限りません。

専門用語の誤変換、

話者の区別、

文章の読みにくさ、

要約による情報の抜け、

用途に合った整え方。

こうした部分を確認することで、

文字起こししたデータは、より使いやすいものになります。

大切なのは、

文字起こしをすること自体ではなく、その文字を何に使うのか。

AIに任せられるところは任せる。

そして、人が確認した方がよいところは確認する。

そんな使い分けが、これからますます大切になるのではないかと思います。

音声データはあるけれど、

「文字起こしする時間がない」

「AIで文字にしたけれど、読みづらくて整理できない」

「文字起こしだけでなく、要約や議事録まで作ってほしい」

「研究インタビューを整理したい」

といった場合には、

音声から文字起こし・校正・整理・要約・議事録・研究用データ整理まで対応しています。

用途に合わせて必要なところまでお手伝いします。