Whisperとは？OpenAI音声認識AIの強み・メリット・活用事例・導入方法・注意点を徹底解説！

会議や動画の音声を文字にして、後から検索したい。海外の講演内容を英語で確認したい。OpenAIが開発した音声認識AI「Whisper」は、多言語の文字起こしと、英語以外の音声から英語への翻訳に対応しています。背景雑音やアクセントを含む音声も想定して開発されており、音声データを業務に活かす手段の一つです。

本記事では、Whisperの概要、主な機能、メリット、活用例、利用方法、注意点を解説します。

関連記事：「AI音声認識の仕組みとは？LLM導入で変わる技術や企業の活用事例、課題を徹底解説！」

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Whisperとは？

Whisperは、OpenAIが開発し、モデルとコードを公開しているオープンウェイトの音声認識AIモデルです。公開モデルは、英語と英語以外の98言語を含む、計68万時間の音声・書き起こしデータを用いて学習されました。

多言語の音声を元の言語で文字起こしできるほか、対応するモデルでは英語以外の音声を英語のテキストへ翻訳できます。

Whisperは、公開モデルを自分の環境で無料利用する方法と、OpenAIのAPIで「whisper-1」を利用する方法があります。両者は利用するモデルや費用、導入方法が異なるため、後述の表で比較します。

参考：Whisper 公式サイト

OpenAIの他の音声認識モデルとの違い

OpenAIはWhisper以外にも、録音済みファイルやライブ音声に対応する文字起こしモデルをAPIで複数提供しています。主なモデルとWhisperの位置づけは以下の通りです。

OpenAIは現在、録音済み音声の一般的な文字起こしには「gpt-transcribe」、ライブ音声の文字起こしには「gpt-live-transcribe」を推奨しています。

本記事で扱うWhisperは、モデルをダウンロードして自分の環境で利用できる点が特徴です。公開モデルにはlarge-v3や、文字起こしを高速化したlarge-v3-turboなどがあります。

API版の「whisper-1」と「gpt-4o-transcribe」「gpt-4o-mini-transcribe」は、2027年2月26日にOpenAI APIでの提供終了が予定されています。APIを新たに導入する場合は、この予定も踏まえてモデルを選びましょう。

関連記事：「OpenAI APIとは？提供モデル・使い方・料金・実際の活用方法例も徹底解説！」

参照：OpenAI｜File transcription
参照：OpenAI｜Realtime transcription
参照：OpenAI｜Deprecations

GitHub公開版とOpenAI API版の違い

Whisperには、公開モデルを自分の環境で動かす方法と、OpenAIのAPIで利用する方法があります。

自社環境で公開モデルを動かしたい場合はGitHub公開版、APIを通じて利用する場合はwhisper-1という違いがあります。

参照：OpenAI｜Whisper Model
参照：GitHub｜openai/whisper

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Whisperの主な機能

Whisperの機能は、その高度な技術により多岐にわたります。以下にWhisperを使用してできることをいくつかご紹介します。

多言語対応の書き起こし

Whisperの特筆すべき特長は、言語の自動識別機能です。Whisperは多言語に対応しており、世界中の様々な言語の音声を正確にテキストに変換します。

ユーザーが予め言語を指定する必要がなく、Whisperが自動的に音声の言語を判別し、適切なモデルを選択して文字起こしを行います。これにより、国際的な会議や多言語メディアの内容を容易に処理できます。

英語への音声翻訳

Whisperの対応モデルは、英語以外で話された音声を英語のテキストに翻訳できます。例えば、日本語の講演を英語のテキストで確認したり、英語字幕の原稿を作成したりできます。

GitHub公開版で翻訳する場合は、mediumやlargeなど、翻訳に対応する多言語モデルを使用します。turboは高速な文字起こし向けのモデルです。

自動字幕を生成

Whisperを活用することで自動的に字幕を生成することも可能です。メディアコンテンツやマーケティング活動など幅広い用途での活用が期待できます。

Whisperを利用する5つのメリット

Whisperをうまく利用することで多くの企業や個人は以下のようなメリットを得ることができます。

国際的なコミュニケーションがスムーズになる

Whisperを使用することで、異なる言語間での翻訳が可能になります。異なる言語を話す人々の間での意思疎通が容易になり、グローバルなビジネス展開の可能性が広がります。国際的なコミュニケーションがよりスムーズになり、ビジネスを加速させます。

情報のアクセシビリティが向上

Whisperは、音声データをリアルタイムでテキストに変換することが可能です。視覚障害のあるユーザーや異なる言語のスピーカーに対して、情報へのアクセスを容易にします。

コンテンツ作成とアーカイブの自動化

ポッドキャストや講演の自動書き起こしを通じて、コンテンツの生成とアーカイブが効率的に行えます。これにより、コンテンツの検索性が向上し、後からの参照や活用が容易になります​。

蓄積された音声データを有効活用できるようになり、ナレッジマネジメントの高度化が期待できます。

雑音の多い環境にも強い

Whisperは雑音の多い環境下でも優れた性能を発揮します。オフィスや工場、屋外など、様々な環境で利用可能なため、活用シーンが大幅に広がります。例えば、騒がしい展示会場でのお客様との会話や、工場での機械稼働音が響く中でのスタッフ同士の連絡など、これまで音声認識が苦手とした場面でも活躍が見込めます。

ユーザーは録音環境を細かく制御する必要がなく、手軽に高品質の文字起こしを行えます。

Whisperの学習データには、様々な環境で収録された音声が含まれているため、背景雑音への耐性を獲得しています。オフィス環境などの騒がしい場所でも、Whisperは高い認識精度を維持することが期待されます。

文脈理解の向上

Whisperのもう一つの強みは、言語モデルとの統合による文脈理解の向上です。音声認識結果を言語モデルに入力することで、文法的に自然な文章に自動修正することができます。

単なる音声の文字化に留まらず、文法的で意味の通った文章を出力できるため、後編集の手間が減らせます。話者分離にも対応しているため、議事録作成など複数人の会話を扱う際に効果を発揮するでしょう。

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Whisperの利用例5選

Whisperは様々なビジネスシーンで活躍し、業務の効率化や質の向上に大きく寄与します。以下は具体的な利用シーンの事例です。

カスタマーサポートの自動化

Whisperを使用して、カスタマーサービスの音声をリアルタイムでテキストに変換し、顧客からの問い合わせに自動で応答するシステムを構築できます。これにより、応答時間を短縮し、カスタマーサポートの効率を大幅に向上させることが可能です。

会議やプレゼンテーションを多言語でコンテンツ化

Whisperは多言語をサポートしているため、異なる言語でのコンテンツ作成に役立ちます。例えば、会議やプレゼンテーションの音声を異なる言語のテキストに自動で変換し、グローバルな視聴者に向けたコンテンツを提供できます。

多言語会議の同時通訳や、海外拠点とのテレビ会議での リアルタイム翻訳など、様々な場面で威力を発揮するでしょう。

法律や医療での活用

法律や医療分野では、正確な記録保持が必要不可欠です。Whisperを利用して会議や診察の内容を正確にテキスト化し、記録の整備とアクセスの容易さを保証します。

教育や研修の質向上

研修内容をリアルタイムで書き起こし、文章を共有することで研修生や社員の理解をより深めます。また、文書をアーカイブで残すことで、学習資料として再利用することも可能です。

メディアの字幕生成

発信される動画や映像にリアルタイムで字幕を提供することにより、聴覚障害者や異なる言語の視聴者もコンテンツを楽しむことができます。YouTubeなどの動画プラットフォームでの自動字幕生成は、コンテンツのリーチ拡大に繋がります。英語の講演を日本語で読めるようにするなど、言語の壁を越えた情報共有も可能になるでしょう。

Whisperの高精度な音声認識機能はこのような用途に最適です。

Whisperを利用する際の注意点

多くの利益をもたらすWhisperですが、以下の注意点を抑えた上で使用することが大切です。

データのプライバシーとセキュリティの確保

Whisperを使用する際は、音声データのプライバシーとセキュリティが保たれるよう注意が必要です。利用する際は、データの暗号化やアクセス制御などのセキュリティ対策を適切に設定することが推奨されます。

言語とアクセントのサポート

Whisperは多言語に対応していますが、すべての言語やアクセントが同じレベルでサポートされているわけではないため、特定の言語や方言によっては認識精度が低下する可能性があります。使用前にサポートされている言語を確認し、テストを行うことが望ましいです。

認識精度は、言語だけでなく録音環境や専門用語によっても変わります。導入前に、実際に扱う音声で複数のモデルを比較すると選びやすくなります。

利用限度とコスト管理

Whisper APIは使用量に応じて課金されるため、予期しない高額請求を避けるためには、利用限度とコストを適切に管理することが重要です。

API料金は1分ごとに0.006ドルです。日本円に換算すると1時間利用した場合約50〜60円です。特に大量の音声データを扱う場合は、料金と利用制限の確認が必要です。

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Whisperについてよくある質問まとめ

まとめ

Whisperは、多言語の文字起こしと、英語以外の音声から英語のテキストへの翻訳に対応する音声認識モデルです。公開モデルは自分の環境で実行でき、録音した会議の記録、講演内容の検索、動画の字幕作成などに活用できます。

OpenAI APIの「whisper-1」でもWhisperを利用できますが、2027年2月26日に提供終了が予定されています。APIを使う場合は利用予定期間を確認し、用途に応じてgpt-transcribeなども比較しましょう。