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文字起こしの精度チェック。AIツールの文字誤り率を無料で比べる
同じ録音を人が直した参照文と、各ツールの文字起こし結果を貼り付けると、文字誤り率（CER）と、数字・人名などの取り違えを並べて表示します。最大3つのツールを同じ条件で比べられ、計算はブラウザーの中だけで行います。
更新日：執筆・運営：Klang AI AB
文字起こしの精度を比べる
最初は架空の会議の例が入っています。そのまま「精度を計算する」を押すと、結果の読み方を確かめられます。
同じ録音の同じ区間を、人が原音と照合して直した「参照文」と、各ツールの文字起こしを貼り付けます。1ツールあたり1,500字程度（2〜3分の会話）までが目安です。計算はすべてブラウザーの中で行い、入力した文章はどこにも送信しません。最初は架空の会議の例が入っています。
2ツールの結果（参照文 70文字）
| ツール | 文字誤り率 | 置換・脱落・挿入 | 数字の不一致 | 重要語の抜け |
|---|---|---|---|---|
| ツールB | 1.43% | 1・0・0 | 128（参照の4個中） | なし |
| ツールA | 7.14% | 2・3・0 | 14（参照の4個中） | 山中精機 |
ツールAの違い（赤＝抜けた文字、青＝余分な文字、黄＝置き換わった文字）
佐藤えー来週の定例は10月30日の14時からです見積もりは128万円で山中精機→正規さんに今週中に送ります鈴木了解です資料は私が金曜までに作ります
ツールBの違い（赤＝抜けた文字、青＝余分な文字、黄＝置き換わった文字）
佐藤えー来週の定例は10月30日の14時からです見積もりは128→0万円で山中精機さんに今週中に送ります鈴木了解です資料は私が金曜までに作ります
例の読み方：文字誤り率が低いほうが、良いツールとは限らない
架空の例では、ツールBのCERは1.43%、ツールAは7.14%です（初期設定：全角・半角、句読点、空白を無視）。数字だけを見ればツールBの圧勝です。
ツールAは「えー」を書かず、「14時」を「4時」に、「山中精機」を「山中正規」にしました。フィラーの省略は議事録では問題になりませんが、時刻と社名の誤りは、そのまま共有すると実害が出ます。
ツールBは発言をほぼそのまま書き取りましたが、見積もりの「128万円」を「120万円」にしました。誤りは1文字だけでも、金額の誤りは議事録で最も避けたい誤りです。
どちらのツールにも、確認が必要な誤りがあります。精度を比べるときはCERの順位で決めず、重要語と数字の抜けがどのくらい出るか、それを見つけて直すのに何分かかるかで判断してください。
CERとWERは、何が違う？
日本語は単語の区切りを書かないため、文字単位の誤り率（CER）で比べます。英語の評価でよく見る単語誤り率（WER）は、日本語では単語の切り方しだいで数字が変わります。
| 指標 | 計算 | 向いている場面 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| 文字誤り率（CER） | 置換＋脱落＋挿入の文字数 ÷ 参照の文字数 | 日本語・中国語など、単語の区切りを書かない言語 | 1文字の誤りも、決定的な誤り（金額・否定）も同じ1と数える |
| 単語誤り率（WER） | 置換＋脱落＋挿入の単語数 ÷ 参照の単語数 | 英語など、空白で単語を区切る言語 | 日本語では単語の切り方（形態素解析）で数字が変わる |
| 重要語・数字の一致 | 参照にある人名・社名・数字が結果に残っているか | 議事録・取材・商談など、内容を後で使う記録 | 件数が少ないので、何十分もの録音で比べる必要がある |
挿入（参照にない文字が入る）が多いと、CERは100%を超えることがあります。そのため「100−CER」を正確さとして表示するのは誤りです。このツールは誤りの内訳（置換・脱落・挿入）を別々に表示します。
「精度99%」の数字は、なぜ自社の会議で再現しない？
公表されている精度は、測った条件が違えば比べられません。よくある違いは、測った音声・数えた単位・整形の有無の3つです。
| 条件 | 高い数字が出やすい測り方 | 実際の会議 |
|---|---|---|
| 測った音声 | 1人がマイクの前で読み上げた原稿 | 会議室の4人の会話、空調の音、発言の重なり |
| 数えた単位 | 単語の正解率（英語のWERなど） | 日本語の文字誤り率 |
| 比べる前の整形 | 句読点・表記の揺れ・フィラーを除いて数えた | 句読点や「えー」も残したまま数えた |
| 「100−誤り率」の扱い | 「精度99%」と表示 | 挿入が多いと誤り率は100%を超えうるため、正確さとは言えない |
ツールを選ぶときは、公表値を比べるより、自社の典型的な会議を2〜3分切り出し、全ツールに同じファイルを入れて同じ条件で測るほうが確実です。
ツールの精度を比較テストする5つの手順
比べたいのは録音の内容の書き取りなので、録音・区間・整形の条件をすべてのツールでそろえます。
- 自社の典型的な会議（人数・部屋・専門用語）から、2〜3分の区間を選ぶ。
- 人が原音を聞いて一字ずつ直し、参照文を作る。AIの出力を少し直しただけの文章は使わない。
- 同じ録音ファイルを各ツールに入れ、結果をテキストで書き出す。話者名と時刻は消してそろえる。
- このページのツールに貼り付け、重要語（人名・社名・製品名）を入れて計算する。
- CERに加えて、数字・重要語の抜けと、直すのにかかった時間を記録して比べる。
Klangを試す場合は、録音ファイルをフリープラン（月額¥0・文字起こし無制限）にアップロードし、テキストで書き出して貼り付けます。対応形式と手順は音声ファイルの文字起こしのページにあります。話者の自動識別はプロプランの機能です。
無料でKlangの精度を試す精度が下がる録音の条件と、誤りの出方
誤りの内訳を見ると、録音の何が原因かがわかります。脱落が多ければマイクとの距離、置換が多ければ雑音や専門用語を疑います。
| 条件 | 誤りの出方 | 対策 |
|---|---|---|
| 発言の重なり | 同時に話した部分が抜ける、別の話者の発言に混ざる | 司会が1人ずつ指名する。重なった箇所は原音で確かめる |
| マイクとの距離 | 遠い席の発言が脱落する（脱落が多い） | スマホを話者の中央に置く。オンラインは会議ボットか録画で取り込む |
| 雑音・反響 | 似た音の語に置換される | 空調や換気扇から離す。反響の強い部屋を避ける |
| 専門用語・固有名詞 | 社名や製品名が一般的な語に置換される（精機→正規） | 重要語の欄に入れて、抜けを必ず確かめる |
| 数字 | 桁の脱落（14時→4時）、似た数への置換（128→120） | 金額・日付・期限は原音で必ず照合する |
録音と確認の手順は文字起こしの精度を改善する方法、議事録で起きやすい誤りの型はAI議事録の精度と確認手順、2つの版の違いを行単位で見たいときはテキスト比較ツールが使えます。
このツールの計算方法
参照文と結果を、見た目の1文字（書記素）ごとに並べ、最小の置換・脱落・挿入の数を数えます（編集距離）。全角・半角を無視する設定ではUnicodeのNFKC正規化をかけ、ＡＢＣ１２３とABC123、半角カナと全角カナを同じ文字として扱います。
句読点・かっこを無視する設定では、「、。・：！？」やかぎかっこ・丸かっこなど文の区切りの記号だけを除きます。%・¥・＋・−・～のように意味を変える記号は文字として数え、数字の間の小数点と桁区切りのカンマも残すため、「3.5」と「35」の違いは誤りになります。長音符「ー」も文字として残します。フィラーを無視する設定では、「えー」「えっと」「あのー」「うーん」など伸ばす形だけを除き、「あの件」の「あの」や「あった」の「あっ」のように内容になる語は残します。
数字の不一致は、参照文にある数字（全角を半角にそろえ、1,280の桁区切りは1280と同じとみなす）が結果に同じ回数あるかを調べます。「十四時」のような漢数字は対象外です。重要語は、全角・半角と空白の設定を本文と同じにそろえたうえで、入力した文字列が結果に含まれるかを調べます。
長い文章は計算量が大きいため、1ツールあたり1,500字程度（2〜3分の会話）を目安に区間を分けてください。上限を超えたツールは、名前つきでエラーを表示します。
正規化の仕様はUnicode Normalization Forms（UAX #15）を参照（2026年10月23日確認）。例の会議・社名・数字はすべて架空です。
よくある質問
文字起こしの精度はどうやって測りますか？
同じ録音の同じ区間について、人が原音を聞いて直した参照文を用意し、各ツールの結果との違いを数えます。日本語では文字誤り率（CER）＝（置換＋脱落＋挿入の文字数）÷参照の文字数がよく使われます。このページのツールに貼り付けると、最大3つのツールのCERと、数字・重要語の抜けを同じ条件で並べられます。
「精度99%」と書かれたツールは、本当に99%正確ですか？
自社の録音でも99%になるとは限りません。どんな音声で測ったか、句読点やフィラーを除いて数えたか、単語と文字のどちらで数えたかで数字は大きく変わります。条件の違う数字同士は比べられないため、自社の会議の録音で同じ条件で測るのが確実です。
CERは何%なら合格ですか？
一律の合格ラインはありません。録音の音質と、何に使うかで決まります。全文を引用する逐語録なら誤りの少なさそのものが大切ですが、議事録なら、CERが多少高くても人名・金額・期限を正しく拾えるツールのほうが手直しは短く済みます。CERと重要語の抜けをあわせて判断してください。
参照文は、どう作ればよいですか？
2〜3分程度の区間を選び、人が原音を聞きながら一字ずつ直します。AIの出力を少し直しただけの文章は、そのAIに有利な参照文になるので避けてください。比べたいのは録音の内容なので、話者名や時刻は参照文にも結果にも入れないか、どちらにも入れるかをそろえます。
入力した文章はサーバーに送られますか？
送られません。計算はすべてお使いのブラウザーの中で行い、入力した参照文や文字起こしの結果は保存も送信もしません。
Klangの精度を試すには、どうすればよいですか？
比べたい録音ファイルを、Klangのフリープラン（月額¥0・文字起こし無制限・クレジットカード不要）にアップロードし、文字起こしをテキストで書き出してこのツールに貼り付けてください。話者の自動識別はプロプランの機能で、7日間の無料トライアルで試せます。