AI議事録ツール文字起こし精度｜環境・録音・話者で差が出る理由と対策【2026年版】

文字起こし精度の決まり方｜環境・録音・話者で差が出る【2026年版】

AI議事録ツールの評価で一番揉めるのが「精度」です。

ただし、ここで重要なのは、精度はツールの性能だけで決まらないこと。現場の環境と録音の作り方で、結果は別物になります。

このページでは、精度が落ちる理由を“再現性がある形”に分解して、誰でも改善できる手順に落とします。

精度が落ちる原因は5つ（ここを潰すと一気に改善する）

文字起こしが崩れる原因は、ほぼこの5つです。

• 距離：マイクが遠い（声が小さくなる）
• 反響：会議室・大部屋で音が回る
• ノイズ：空調・カフェ・キーボード音
• 被り：同時発話、相槌の被り
• 固有名詞：人名・社内用語・型番が崩れる

断言：精度の大半は「音の取り方」で決まります。ツールを変える前に、まず音を変えた方が早い。

距離：マイクが遠いと、AIは“推測”を始める

マイクが遠いと、声の成分が削れていきます。するとAIは聞こえた音を推測で補うため、誤変換が増えます。

最短の改善：マイクを近づける（これが最強）

• Web会議：ヘッドセットが安定
• 対面会議：中央に置くより、発言者に寄せる

反響：会議室で“音が二重”になると誤変換が増える

反響の強い部屋は、声が遅れて返ってきます。AIは同じ言葉を別の音として拾い、文字が崩れやすくなります。

• ガラスが多い部屋は避ける
• 広い会議室は不利（特に少人数）
• 壁際・角に寄せると改善することがある

断言：反響は“機材”より“場所”で改善する方が速いです。

ノイズ：空調とキーボードが精度を殺す

ノイズは、声の一部をかき消します。人間は脳で補完できますが、AIはその部分を誤認識します。

よくあるノイズ源

• 空調の低い「ゴー」音
• カフェの環境音
• キーボード・マウス音（意外と強い）
• 紙をめくる音、机を叩く音

最短の改善：録音機（マイク）をノイズ源から離す。机に直置きしない。

被り：同時発話はAIにとって最難関（会議ルールで勝つ）

同時発話が起きると、音が混ざります。混ざった音を分解するのは、AIでも難しい領域です。

• 相槌の被りが多いチームは精度が落ちやすい
• 短い被りでも誤変換が増える
• 話者分離も崩れやすくなる

最小ルール：被せない／相槌は短く／発言前に名前呼び。これだけで精度が上がります。

固有名詞：誤変換が出ても“運用”で勝てる

固有名詞は、どのツールでも崩れやすいです。だから、運用で潰します。

• 辞書登録（人名・社内用語・製品名）
• 会議冒頭で固有名詞を一度言う（音のサンプルになる）
• 重要会議は“確認リスト”に固有名詞と数字を抽出して最後に見る

断言：固有名詞は「100%正確」を狙うより、「重要箇所だけ確実に正す」で実務は十分回ります。

精度を上げる“現場の準備”チェックリスト

• マイクは発言者に近いか（距離が正義）
• 反響の強い部屋ではないか
• 空調・キーボードなどノイズ源が近くないか
• 被りが多いチームなら、最小ルールを入れているか
• 固有名詞は辞書登録できているか

断言：このチェックが通るだけで、どのツールでも精度は目に見えて改善します。

無料トライアルでの精度テスト（失敗しないやり方）

精度比較は、同条件が命です。次のやり方が最短です。

1. いつもの会議を10分だけ録音
2. 同じ音声を複数ツールに入れる
3. 固有名詞がどれだけ崩れるかを見る
4. 被りが起きた箇所の挙動を見る

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まとめ：精度は“現場で勝つ”と上がる

• 精度が落ちる原因は距離・反響・ノイズ・被り・固有名詞
• 最短の改善はマイク距離を詰めること
• 被りは会議ルールで減らすと一気に改善
• 固有名詞は辞書登録＋重要箇所だけ修正で回る
• 比較は同じ10分音声でテストが最短

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