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diff --git a/src/content/docs/whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx b/src/content/docs/whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx index 8d4be5a..3d17bd6 100644 --- a/src/content/docs/whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx +++ b/src/content/docs/whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx @@ -247,6 +247,8 @@ Google Colab 無償版には利用制限があり、最長12時間（実質4〜5 ##### 💡 専用ソフトや自動化について 世の中には、Whisper の文字起こしと生成AIによる整形をワンクリックで行えるソフトや、Python スクリプトで API 連携させる自動化の手法も存在します。ただ、それらは環境構築や API キーの取得が必要だったり、日本語の話者識別がうまくいかなかったりと、導入のハードルが意外と高いです。 +なお、Whisper 以外の音声認識モデル（Qwen3-ASR や ReazonSpeech など）も試しました。場合によっては高精度なこともありますが、私の用途では Whisper の方が精度が高いと感じることの方が多かったです。 + ここで紹介している「Colab で文字起こし → 結果をコピー → 生成AIに貼り付け」という手順は、一見原始的ですが、コピー&ペーストの手間は数秒で済みます。また、人の目で最終確認する工程はどのみち必要なので、手作業の部分が極端なボトルネックになることはありません。**手軽さと実用性のバランス**で言えば、この方法は今（令和8年6月末）でも十分有力な選択肢です。 ::: |