AI TOOL DATABASE v2
OpenAI Whisper
多言語音声を文字へ変換できる定番のオープンソースASRモデル。
選定サマリー
30秒で向き不向きを確認
AI位置づけ
AIネイティブ（AIそのものが中核のサービス）
向いている
ローカル文字起こしをしたい開発者
向いていない
完全無誤認識が必要な用途
料金
OSSモデルは無料。API利用はOpenAIの現行音声料金に従う
最大の強み
OSSで扱いやすい
注意点
高精度モデルは計算資源を使う
THINKLAB判定
文字起こし基盤として依然有力。リアルタイムAPI重視なら商用ASRと比較したい。
概要
WhisperはOpenAIが公開した音声認識モデルで、文字起こしや翻訳、字幕作成などに広く利用されています。
ローカル実行できるほか、OpenAIの音声API系サービスを使う選択肢もあります。
主な機能
多言語ASR
複数言語の文字起こしに対応します。
ローカル実行
モデルを自前環境で実行できます。
字幕用途
動画や会議音声の字幕生成に使えます。
翻訳
音声から英語テキストへの翻訳用途にも対応します。
OSS
実装や組み込みを柔軟に行えます。
AI機能の詳細・制約はページ下部の「詳細情報」にまとめています
活用例
個人・一般
会議文字起こし
録音データをテキスト化する。
動画字幕
動画音声から字幕の下書きを作る。
業務・組織
音声データ処理
会議・コール・動画を検索可能なテキストへ変換する。
料金
OSSモデル自体は無料。
クラウドAPIを使う場合は提供元の現行料金に従います。
無料枠あり
Open source
$0
自前環境でモデルを実行。
公式 Pricing ページを開く料金確認：2026年8月25日
強み・弱み
強み
- OSSで扱いやすい
- 多言語に強い
- 周辺実装が豊富
弱み
- 高精度モデルは計算資源を使う
- 固有名詞の補正が必要
比較・競合
迷うときの比較軸
- 認識精度
- リアルタイム性
- ローカル実行
- API料金
- 多言語
OpenAI Whisper vs Deepgram
Deepgramは商用リアルタイムAPIに強く、WhisperはOSS・ローカル運用が強み。
OpenAI Whisper vs AssemblyAI
AssemblyAIは音声理解APIまで含むマネージド機能が充実。
THINKLABの結論
選定サマリーの判定を、選び方として整理したものです。
選ぶべき場合
ローカル処理やOSS統合を重視するとき。
別製品を選ぶべき場合
超低遅延のリアルタイム処理を最優先する場合。
確信度: high
詳細情報
導入判断の本線から外した補足です。必要な項目だけ開いてください。
AI機能の詳細
Speech recognition
音声を解析してテキストへ変換します。
制約
雑音、固有名詞、専門用語では誤認識が起きます。
向き不向き（一覧）
こんな人におすすめ
- ローカル文字起こしをしたい開発者
- 音声データを大量処理するチーム
おすすめしないケース
- 完全無誤認識が必要な用途
プラットフォーム / API
対応プラットフォーム
- Windows
- Mac
- Linux
- API
API
あり
セキュリティ / データの扱い
ローカル実行では音声を外部送信せず処理できます。
クラウド利用時はデータ取り扱い条件を確認します。
取扱い: 運用方式に依存します。
学習・送信: クラウド利用時は最新のデータポリシーを確認してください。
情報源 / 最終確認日
情報確認：2026年8月25日