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ChatGPTで文字起こしする方法!実際の手順やコツを徹底解説

この記事のポイント

  • ChatGPTとWhisperを組み合わせた文字起こし方法について具体的に解説しています。
  • ChatGPTを活用することで、音声データを素早く正確なテキストに変換し、文法修正や要約の作成が可能です。
  • また、市場には様々な文字起こしツールがあり、それぞれ特色があるため適切な選択が重要です。
  • 議事録の作成にも活用できます。

監修者プロフィール

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

音声データをテキスト化する「文字起こし」は、会議記録の作成やインタビュー内容の整理など、多くの場面で活用されています。

本記事では、そんなAI技術の中でも、特にChatGPTを活用した文字起こしの方法を解説します。
ChatGPTを活用することで、素早く正確なテキストへの変換が可能になるほか、文法の修正や自然な表現への編集もスムーズに行うことができます。

また、、「音声認識ソフトウェア:Whisper」との組み合わせによる使用方法も紹介し、効率的な情報管理とアクセスを実現するための手順を具体的にご説明します。

さまざまなシーンでの言語処理を改善したい方や、作業の効率化を図りたい方にとって、有益な情報が満載です。ぜひ最後までお読みください。

最新モデル、OpenAI o1(o1-preview)について詳しく知りたい方は、こちらの記事もご覧ください⬇️
OpenAI o1(ChatGPT o1)とは?その特徴や使い方、料金体系を徹底解説!

ChatGPTを活用した文字起こしとは

ChatGPTを活用した文字起こしは、会議や講演、インタビューなどの音声データをテキスト化する際に非常に有用です。

このプロセスでは、まず音声データを音声認識ソフトウェア(例えばOpenAIのWhisper)でテキストに変換します。その後、生成されたテキストをChatGPTに入力し、文法の誤りを修正したり、より自然な表現に編集したりすることが可能です。

さらに、ChatGPTは要約の作成や、特定の情報の強調、Q&A形式での内容整理など、テキストの最適化にも利用できます。この方法を用いることで、時間を節約しつつ、高品質なテキストドキュメントを作成することができます。

ChatGPTのこのような活用は、効率的な情報管理とアクセスを実現し、ビジネスや学習、研究など、幅広い分野での業務効率化に寄与します。


ChatGPTで実際に文字起こしをする方法

ChatGPTとWhisperを使って、会議の文字起こしを行う方法を簡単なステップで説明します。この組み合わせを利用することで、会議の音声データをテキストに変換し、さらにそのテキストを編集・改善することができます。

今回は、コストをかけずにWhisperを利用する2つの方法をご紹介します。

NotesGPTもGoogle Colaboratoryも、無料で簡単に始められるサービスです。


NotesGPTを使って文字起こしを行う方法

このセクションではNotesGPTの使い方をご紹介します。

ステップ1: NotesGPTにアクセス

NotesGPTにアクセスし、中央下部にある「Get Started」をクリック

NotesGPT
NotesGPT

ステップ2: Googleアカウントを使用してログイン、またはメールアドレスでアカウントを作成する

NotesGPTはGoogleアカウントでログインができます。

Googleアカウントが無い場合、メールアドレスを使用してアカウントを作成することもできます。

NotesGPTにGoogleアカウントでログイン、またはメールアドレスでアカウント作成
NotesGPTにGoogleアカウントでログイン、またはメールアドレスでアカウント作成

ステップ3: NotesGPTを操作して、文字起こしをする。

ログインが完了すると、以下のようなページが表示されます。右上の「Action Items」をクリックします。
NotesGPTホーム画面
NotesGPTホーム画面


中央下部「Record your first voice note」をクリックします。
「Action Items」をクリックする
「Action Items」をクリックする


スクロールすると、録音ボタンが出てきます。

  • スクロール後した時の画面

録音画面2
録音画面


録音ボタンを録音開始時・録音終了時にクリックすれば、NotesGPTが文字起こしをしてくれます。
TranscriptとSummaryを切り替えることで、要約も可能です。
NotesGPTを使用した結果
NotesGPTを使用した結果

ステップ4: レビューと保存

必要に応じて手動で微調整を加えます。修正にChatGPTを使用するのもおすすめです。
満足いく形になったら、テキストをドキュメントとして保存し、会議の記録として保管または共有します。

この方法により、無料で、効率的かつ精度高く会議の文字起こしを行うことができます。


Google Colaboratoryを使って文字起こしを行う方法

以下に、実際の手順を解説していきます。

ステップ1: 音声データの準備

会議を録音し、音声データを用意します。この際、クリアな音質で録音されていることを確認してください。背景ノイズが少なく、話者の声がはっきりと聞こえる状態が理想的です。

ステップ2: Google Colaboratoryの準備

Google Colaboratoryの環境設定を行います。

  1. まず、Google Colaboratoryを開きます。
    ログインをすると、「ノートブックを開く」というポップアップが出現します。

  2. 「ノートブックを新規作成」をクリックします。
    ノートブック

  3. 右上の「接続」をクリックします。
    右上の「接続」をクリック
    すると、「接続」が「RAMディスク」と表示されます。
    「接続」が「RAMディスク」に変化

  4. コード入力欄に、「!pip install git+https://github.com/openai/whisper.git」と入力し、実行ボタン(▷)をクリックします。
    コード入力欄に、WhisperのURLを記入

実行完了

  1. 実行が完了したら、左上の「+コード」をクリックします。すると、下部にコード入力欄が表示されます。

  2. コード入力欄に「import whisper」と入力し、実行ボタンを押せば、環境設定は完了です!
    import whisper

ステップ3: 音声データを読み込ませる

次に、素材となる音声データを読み込ませて、文字起こしを開始します。

  1. 左側のファイルのマークをクリック。表示された一覧から、「content」を選びます。
    ファイルを開き、「content」を選択

  2. 音声ファイルをcontentにドラッグし、アップロードが完了したら「+コード」を選択します。

  3. 1番下に新しく灰色の入力欄が表示されます。下記のコードを入力し、再生マークをクリックします。

model = whisper.load_model('base')
result = model.transcribe('ファイル名')
print(result['text'])

これで手順は完了です!Whisperが精密に文字起こしをしてくれました。

ステップ4: 最終テキストのレビューと保存

このステップは、NotesGPTと同じです。必要に応じて手動で微調整を加えます。満足いく形になったら、テキストをドキュメントとして保存し、会議の記録として保管または共有します。

この方法により、無料で、効率的かつ精度高く会議の文字起こしを行うことができます。


ChatGPTを文字起こしに活用する時の注意点

ChatGPTを文字起こしに活用する際には、いくつかの課題や制限点が存在します。これらを理解し、適切な対策を講じることで、より効果的にツールを活用することができます。

音声認識の正確性

ChatGPT自体は音声データを直接処理する機能を持っていません。そのため、音声をテキストに変換する際の正確性は、使用する音声認識ソフトウェア(例えばWhisper)に依存します。背景ノイズや話者のアクセントなどにより、誤認識が発生する可能性があります。

下の図は、Common Voice 15およびFleursデータセットで評価されたWER(単語誤り率)またはCER(文字誤り率、イタリック体で表示)を用いた、言語別のlarge-v3およびlarge-v2モデルの性能内訳を示しています。

Whisperの誤り率
Whisperの誤認識率

文脈の理解

ChatGPTは膨大なテキストデータから学習していますが、特定の会話や専門用語に関する文脈を完全に理解することは困難な場合があります。これにより、生成されたテキストが不自然になったり、誤解を招く表現が含まれることがあります。

プライバシーとセキュリティ

音声データには個人情報や機密情報が含まれている場合があります。これらの情報を外部の音声認識サービスやChatGPTに渡すことは、プライバシーの懸念を生じさせる可能性があります。

セキュリティイメージ


ChatGPTを文字起こしに活用する時のポイント

  1. 高品質な音声データの準備
    音声認識の精度を向上させるためには、背景ノイズが少なく、話者の発声がはっきりとしている音声データを用意することが重要です。また、適切なマイクの使用や、音声録音時の環境を整えることも効果的です。

  2. 専門用語の明示
    専門用語や固有名詞が多く含まれる場合は、それらの単語をChatGPTに事前に教えることで、より正確なテキスト生成を促すことができます。

専門用語イメージ

  1. プライバシーの保護
    個人情報や機密情報を扱う際には、事前に情報を匿名化するか、重要な情報を音声データから除外するなどの対策を講じることが重要です。
    また、データの取り扱いに関しては、プライバシーポリシーに従う音声認識サービスを選択することが望ましいです。

    ChatGPTに入力したデータの取り扱いや、その対策方法に関してはこちらの記事をご覧ください。
    【関連記事】
    ➡️ChatGPTのオプトアウトとは?入力データを学習させない為の設定方法


このように、ChatGPTを文字起こしに活用する際には、これらの課題に注意しながら、適切な準備と対策を講じることで、その機能を最大限に活用することができます。


おすすめのAI文字起こしツール4選

市場には様々な文字起こしツールが存在し、それぞれ異なる機能や特性を持っています。

ここでは、OpenAIのWhisperやChatGPTといった最先端技術と、他の一般的なツールであるObotSERVEやACESMeetを比較し、それぞれのツールがどのように異なるニーズに応えているかを探ります。

Whisper

OpenAIによって開発された音声認識ソフトウェアで、高度な機械学習モデルを使用して幅広い言語やアクセントの音声を正確にテキストに変換します。このツールは、特に多言語の文字起こしや、異なるアクセントを持つ音声の認識に強みを持ちます。

Whisper
参考:OpenAI


ObotSERVE

特にビジネス会議や講演の文字起こしに特化したツールです。音声認識の正確さと速度に優れており、リアルタイムの文字起こしニーズに対応しています。

また、特定の業界用語にも対応しているため、*専門性の高いコンテンツの文字起こし**に適しています。

ObotSERVE
参考:ObotSERCE


ACESMeet

会議用ソフトウェアと統合された文字起こし機能を提供し、会議中の発言をリアルタイムでテキスト化します。
そのため、会議の議事録作成を簡単に行うことができる点が特徴です。

ACESMeet
参考:ACESMeet


PLAUD NOTE(ChatGPTを利用できるAIボイスレコーダー)

このツールは、録音した音声の文字起こしを自動で行い、さらにAIを用いて要約まで可能なデバイスです。コンパクトなサイズで持ち運びに便利なため、場所を選ばずに重要な内容を記録することができます。

音声データをテキスト化し、AIが要点を抽出して簡潔にまとめてくれるので、議事録作成の手間が大幅に省けます。


各ツールは、特定のニーズや使用環境に応じて異なる強みを持っています。
Whisperは多言語対応の音声認識、ObotSERVEはビジネス会議や講演の高速文字起こし、ACESMeetは会議のリアルタイム文字起こしに優れています。

自身の目的に最適なツールを選択することが重要です。


まとめ

ChatGPTとWhisperを組み合わせた文字起こしは、会議や講演、インタビューなどの音声データを効率的にテキスト化する強力な手段です。

Whisperが高精度の音声認識を提供し、ChatGPTが文法の編集や要約作成を行うことで、時間とコストを大幅に節約できます。特に、Whisperの多言語対応と音声の自然な処理能力は、クリアで正確なテキスト生成に貢献し、ChatGPTの高度なテキスト編集機能と合わせて、高品質なドキュメントの作成を可能にします。

音声認識の誤認識やプライバシーの懸念といった課題には注意が必要です。これらのツールを適切に活用することで、ビジネスや学習、研究など多様な分野での業務効率化が叶うでしょう。

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監修者

坂本 将磨

Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域:自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。

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