AI議事録ツールの精度が出ない原因｜録音環境・話し方・設定ミスの共通点【2026年版】

精度が出ない人の共通点｜録音環境・話し方・設定ミス【2026年版】

AI議事録ツールの不満で一番多いのが「精度が低い」です。

ただ、現場で見ていると、精度が出ない原因はツール性能より録り方で決まっているケースが多いです。

つまり、同じツールでも、運用を少し変えるだけで精度は跳ねます。

精度が出ない人の共通点は「音が悪い」ではなく「音が薄い」

AIが文字起こしで見ているのは、言葉そのものだけではありません。声の特徴・区切り・強弱など、いわば“材料”です。

材料が薄くなると、誤変換・聞き逃し・話者混ざりが増えます。

断言：精度が出ないのは、AIがバカだからではなく、AIが判断できる材料が足りない状態です。

原因1：マイクが遠い（距離が全てを壊す）

対面会議で一番多いのがこれです。マイクが遠いと、声の輪郭が消えます。

• 声が小さくなる
• 反響が混ざる
• 誰の声か分かりづらくなる（話者分離が崩れる）

改善：発言が多い人ほどマイクに近く。1台録音なら“中央”より“発言者寄り”で勝てます。

原因2：反響が強い（会議室の“響き”で誤変換が増える）

ガラス張り・広い会議室・壁が硬い部屋は反響が出やすいです。反響は、音が二重に聞こえる状態なので、AIも迷います。

• 語尾が伸びて違う単語に化ける
• 句読点の位置が崩れる
• 聞き返しや相槌が混ざってノイズになる

改善：机の上を片付ける、紙資料を置く、カーテンがある部屋にする。簡単な吸音で変わります。

原因3：同時発話（被り）が多い

AIにとって、被りは最難関です。特に短い相槌や、割り込みが多い会議は精度が落ちます。

• 文字起こしが混ざる
• 話者分離が崩れる
• 要約がズレる（誰の発言か分からない）

断言：被りが多い会議は、AIでも人間でも議事録が崩れます。まず会議の進め方を直す方が速いです。

原因4：固有名詞が多いのに辞書登録をしていない

社内用語・製品名・人名・略語が多い会議は、辞書登録がないと誤変換が増えます。

• プロジェクト名が別の単語になる
• 人名が変換されて誰の話か分からない
• 略語が分解されて意味が消える

改善：よく出る固有名詞を10個だけ登録。たったこれで精度が体感レベルで上がります。

原因5：設定ミス（言語・話者・入力方式のズレ）

意外と多いのが、初期設定のまま使ってズレるパターンです。

• 言語設定が合っていない（日本語/多言語）
• 話者分離がOFF、または人数設定が合わない
• 入力方式がズレている（Web会議音声/録音ファイル）

断言：精度の不満の一部は、単なる設定ミスです。ツールを変える前に、設定を確認する方が早いです。

会議前の改善チェック（これだけで精度が上がる）

• マイク距離：発言者に近い位置に置く
• 反響対策：響く部屋を避ける、机上に紙を置く
• 被り対策：割り込みを減らし、相槌を短く
• 辞書：固有名詞を10個登録
• 設定：言語・話者分離・入力方式を確認

結論：このチェックを通した音声でトライアルすると、ツールの本当の差が見えます。

無料トライアルでの見極め方（精度の“本質”を見る）

トライアルは、綺麗な音声ではなく、現場の実音声でやるのが正解です。

• 被りあり（相槌が入る）会議の10分で試す
• 固有名詞が出る音声で試す（辞書登録あり/なしで比較）
• 要約テンプレ（決定/ToDo/保留）に追従できるか確認

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まとめ：精度は“ツール”より“録り方”で勝てる

• 精度が出ない原因は距離・反響・被り・辞書不足・設定ミスが多い
• マイク距離と被り対策だけで体感精度が上がる
• 固有名詞は10個だけ辞書登録で十分効く
• トライアルは現場音声でやると真の差が見える

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