文字起こし、テープ起こしのデータグリーン、新コンテンツ「トランスクリプトで文字起こし」を公開

2023.04.19 14:30

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音声・動画データの文字起こし、テープ起こしサービスを提供しているデータグリーンを運営する株式会社アラジン(本社：福岡県福岡市、代表取締役：長濱慶直)は、新コンテンツ「トランスクリプトで文字起こし」を公開いたしました。

「トランスクリプトで文字起こし」では、話した内容を文書化する、オンライン会議サービスの「トランスクリプト」機能について使用方法や注意点などを説明します。ただし、文字起こしの精度という点では人が行った文字起こしにはまだまだ劣ります。音質も活舌も相当に状態が良くないと、同音異義語や空耳的な聞き違いも多く、また複数人の掛け合いになると発話者の区別もほとんどつけられませんので、ご注意ください。

トランスクリプトで文字起こし

■トランスクリプトで文字起こし

https://www.data-green.jp/transcript/

オンライン会議のサービスには多数のオプションが付属していますが、その中で「トランスクリプト(Transcript)」(またはトランスクリプション)という機能はご存知でしょうか。

「トランスクリプト」とは、本来は、転写物、写し、記録などの意味がありますが、最近では「話した内容を文書化する」という意味で使われることのほうが多いようです。

今までは会議の議事録作成のためには、ICレコーダーやスマホで録音したり、別途録音用のアプリケーションを利用したりする方も多かったのではないでしょうか。この機能を活用すると、オンライン会議での発言の内容が自動でテキストに変換され、議事録の作成などが効率的に行えるようになります。

Zoom、Microsoft Teams、Google Meetなどのメジャーなオンライン会議サービスには、すべてリアルタイムで音声をテキストに変換するトランスクリプト機能が付属しており、この機能を利用することで、簡易的な文字起こしは容易に行えるようにはなります。議事録作成をするときや、会議の内容を振り返るときの素材、元データとしての活用が可能でしょう。

ただし、文字起こしの精度という点では、やはり人が行った文字起こしにはまだまだ劣ります。具体的には、音質も活舌も相当に状態が良くないと、同音異義語や空耳的な聞き違いも多く、また複数人の掛け合いになると発話者の区別もほとんどつけられないなど、下記のような悪条件の環境でトランスクリプトにて文字起こしをした場合は精度が著しく落ちる傾向にあります。

・録音環境が悪い(周囲の雑音、音楽、話し声など入る)

・早口

・活舌が悪い

・訛りが強い

・声が遠い(小さい)

また、トランスクリプト機能を利用した文字起こしは原則として、発言の内容がそのまますべて文字に書き起こされます。言い直しや言い間違い、「えー」「あのー」などのフィラーワードもそのまま書き起こされるので、文字起こしの種類としては「素起こし」と呼ばれる形式になります。

カウンセリングや裁判等の用途においては、言い間違いや戸惑いの雰囲気も含めて必要となることがよくあるので、「素起こし」でも活用しやすいのですが、会議の議事録や講演等においては、それらは不要とされることが多くあります。そのため一般的には会議や講演の文字起こしは、言い間違い等を除外した「ケバ取り」や文末や表記を統一して、文章全体を整えなおす「整文」の方がお勧めになります。

発言の一つ一つを深く吟味して、発言者の動機や精神的な心の動きまで捉えたいのか、会議の流れや大意を短時間でつかみたいというような読み易さを重視するかは、文字起こしをした文章の利用用途によります。

お客様の中には、数年分の理事会や会議の音声データを、文字起こしソフトやトランスクリプト機能をご利用し文字起こしされた後、記録として保管できる品質ではないとのことで、当社に「ケバ取り」や「整文」でご依頼いただくことが多数ございます。

音声認識を利用した文字起こしで対応ができない場合、あるいはもっと精度の高い音声・動画データの文字起こしが必要な時はデータグリーンのサービスをご利用ください。 AIによる音声データの解析技術と熟練ライターの豊富な経験・ノウハウを組み合わせた「精度の高い文字起こし、テープ起こし」をご提供できます。音質が悪いデータや長時間の文字起こしにも低価格、年中無休で対応しておりますので、週末のご依頼でも土日や祝日の納品が可能です。また、プライバシーマークおよび情報セキュリティマネジメントシステムの国際規格「ISO27001(ISMS)」の認証も取得しておりますので、秘匿性、機密性の高い音声データの文字起こし、テープ起こしもおまかせください。

■文字起こし、テープ起こしのデータグリーン

https://www.data-green.jp/

■音声認識と文字起こし

https://www.data-green.jp/speech_recognition/

■AIによる文字起こしについて

https://www.data-green.jp/ai/

■方言と文字起こし

https://www.data-green.jp/dialect/

■表記ゆれについて

https://www.data-green.jp/orthographical_variants/

■文末表現(敬体と常体)について

https://www.data-green.jp/sentence_end/