会議、インタビュー、座談会など、複数人が同時に話す音声の文字起こしは、「思った以上に難しかった」という声が多い分野です。
その難しさの中心にあるのが、話者分離（誰が話しているかを判別する処理）の精度です。
本記事では、
- なぜ複数人会話の文字起こしが難しいのか
- 話者分離の仕組みと精度に影響する要因
- 自動文字起こしと人力文字起こしの違い
を、依頼者目線でわかりやすく解説します。
複数人会話の文字起こしが難しい理由
1. 話者の発言が重なる
会議や座談会では、相づち・割り込み・同時発話が頻繁に起こります。
実際に文字起こしをしていると、「相手の話しを最後まで聞かない」という人は意外と多いものです。
音声が重なることで、どんなことが起こるかというと、
- 誰の発言か判別できない
- 文脈が崩れる
といった問題が発生します。
2. 声質・話し方が似ている
年齢・性別・声の高さが近い参加者が複数いる場合、話者分離の精度は大きく低下します。
また、Web会議や電話は、声の特徴的な周波数情報が失われやすく、ロボットのような声になったりして、個性の違いが分かりにくくなります。
3. マイク環境が統一されていない
- 1人だけマイクが遠い
- マイクを使っていない人がいる
- 会議室の反響音が強い
こうした環境差も、話者特定を難しくする要因です。
話者分離とは？
話者分離とは、音声データから「誰が・どこで話しているか」を判別する処理のことです。
文字起こしでは、
- 話者A
- 話者B
- 話者C
といった形で発言者を分けて表記するために不可欠な工程です。
話者分離の精度を左右する主な要因
録音環境
- 雑音の少なさ
- 反響音（エコー）の有無
- マイクの性能
- オンラインかリアルタイムか
話者人数
一般的に、人数が増えるほど話者の判別が難しくなり、話者分離の精度は下がる傾向があります。
なお、Web会議などで発言者が映っている動画があると、多人数でも話者の特定はしやすいです。
発話スタイル
- 早口
- 滑舌が悪い
- 声が小さい
- 方言
- 専門用語の多用
も精度に影響します。
自動文字起こしの話者分離の限界
近年のAI文字起こしは進化していますが、複数人会話では以下のような課題があります。
- 話者の誤認識
- 同一人物が別話者として分割される
- 発言順が前後する
特に、会議・対談・座談会では、「誰が何を言ったか」が重要なため、話者分離の誤りは致命的になりがちです。
人力文字起こしが有利な理由
人の耳と判断力を使う文字起こしでは、
- 文脈から話者を特定
- 声の特徴を聞き分ける
- 不明瞭部分を前後関係で補完
といった対応が可能です。
そのため、
- 議事録
- 学術インタビュー
- 研究・調査音声
など、正確性が求められる用途では、人力文字起こしが選ばれています。
話者分離の精度を高めるために依頼者ができること
- 可能であれば 1人1マイク を使用
- 司会を置いたり、発言時に名前を呼ぶ（「◯◯さん、どう思いますか？」）
- 事前に 話者名リスト を提出
- 話者分離の有無・表記方法を明確に指定
これだけでも、仕上がりの精度は大きく向上します。
よくあるご質問 (FAQ)
Q1. 複数人会話の文字起こしはなぜ難しいのですか？
A. 話者の声が重なったり、声質が似ていたりすると、誰の発言かを正確に判別する「話者分離」が難しくなるためです。
Q2. 自動文字起こしでも話者分離はできますか？
A. 可能ですが、複数人が同時に話す会議や対談では誤認識が起こりやすく、精度には限界があります。
Q3. 話者分離の精度を上げる方法はありますか？
A. 1人1マイクの使用、話者名リストの事前共有、発言時の名前呼びかけなどが効果的です。
Q4. 正確さを重視する場合はどちらがおすすめですか？
A. 議事録や研究用途など正確性が重要な場合は、人力文字起こしがおすすめです。
まとめ
複数人会話の文字起こしが難しい最大の理由は、話者分離の精度にあります。
用途や重要度に応じて、
- 自動文字起こし
- 人力文字起こし
を使い分けることが、失敗しないためのポイントです。