私はRead.aiとSembly.aiを、47件の異なるミーティングで30日間並行テストしました。こちらが生の精度データと、実際の現場でどちらがより優れたパフォーマンスを発揮したかの結果です。
🔬 テスト設定：精度をどのように測定したか
公正な比較を行うために、私は両方のツールを同時に次の場面で使用しました。
- 23件のZoomミーティング（参加者2〜8名の混在）
- 15件のGoogle Meet通話（クライアント向けプレゼンテーションを含む）
- 9件のMicrosoft Teamsセッション（社内ミーティング）
- さまざまな音声品質の条件
- 異なる話者のアクセントと話す速さ
各トランスクリプトは、実際の音声と照合して手作業で確認され、単語ごとの正確性の割合が算出されました。
📊 数字で見る：全体的な精度の結果
87.3%
- 最高パフォーマンス：94％（音声が明瞭、話者が1人の場合）
- 最悪のパフォーマンス：76％（強い訛り、背景雑音あり）
- さまざまなミーティング形式において最も一貫性がある
- 優れた話者識別
84.7%
- 最高性能：92％（構造化されたビジネス通話）
- 最低パフォーマンス：72％（テンポの速い会話）
- フォーマルな会議の場で強みを発揮する
- 技術用語により強い
🎯 ミーティングタイプ別の精度
フォーマルなビジネス会議
89.2% | Sembly.ai. 88.1%
構造化された環境では、両者のパフォーマンスは非常に近いです。どちらもアジェンダに基づくディスカッションで優れた成果を発揮します。
カジュアルなチームの定期チェックイン
86.8% | Sembly.ai. 82.3%
Read.ai はカジュアルな会話を処理するのが得意です。Sembly は話者がかぶる発話を処理するのが苦手です。
クライアント／セールスコール
88.5% | Sembly.ai. 85.9%
Read.ai は、話者が混在するダイナミクスにおいて優れています。両方とも専門的な語彙をうまく扱います。
技術／エンジニアリング会議
85.1% | Sembly.ai. 86.2%
Sembly.ai は、専門用語や頭字語の扱いでわずかに優位性があります。
🔍 各ツールが優れている点
Read.ai の強み
- 優れた話者識別（95％ 対 88％）
- 割り込みや同時発話へのより良い対応
- より正確なタイムスタンプ
- プラットフォーム間で一貫したパフォーマンス
- 英語を母語としない話者ともより良くコミュニケーションが取れる
Sembly.ai の強み
- 優れた専門用語認識
- 数字や日付の記録精度がより高い
- CRMシステムとの優れた連携
- より詳細な会話分析
- 構造化コンテンツのより良いフォーマット
🎧 音質影響テスト
クリアで鮮明な音声
92.8% | Sembly.ai. 90.4%
どちらも高品質な音声であれば非常に優れた性能を発揮します。差はほとんどありません。
良好な音声（一般的なオフィス）
87.9% | Sembly.ai. 85.2%
Read.aiは、標準的な音声品質であれば精度をよりよく維持できます。
音声品質が悪い（反響、ノイズ）
79.5% | Sembly.ai. 76.8%
どちらも大きく苦戦しています。Read.ai の方がノイズにはやや強いです。
🗣 スピーカー多様性テスト
英語を母語とする人々
91.2% | Sembly.ai. 88.7%
Read.ai はさまざまな地域のアクセントに対してより高いパフォーマンスを発揮します。
英語を母語としない話者
83.1% | Sembly.ai. 79.3%
国際的なチームにとって、Read.ai には大きな利点があります。
混合話者グループ
88.4% | Sembly.ai. 84.9%
Read.aiは、1つの会議内でのアクセントの多様性をよりうまく処理します。
⚡ 速度と処理
リアルタイム文字起こし
- 2-3 second delay average
- 4-5 second delay average
- Read.aiは、ライブノート作成においてより高速です
要約生成
- 45 seconds post-meeting
- 90 seconds post-meeting
- Read.ai は、要約を 2 倍の速さで提供します
💰 精度とコストの比較分析
- 無料: 月5回のミーティング
- プロ：$15/月（無制限ミーティング）
- 1ドルあたりの正確性：5.82ポイント/$
- 無料：月4回のミーティング
- プロフェッショナル：月額10ドル（ミーティング無制限）
- 1ドルあたりの精度: 8.47ポイント/$
勝者：全体的な精度は低いものの、Sembly.ai はコストに対する精度の比率がより優れています。
🔧 実践的なエラー分析
一般的な Read.ai のエラー
- 時々、短い相づち（えー、ああ など）を聞き漏らします
- 時々、単語を複数の単語に分割してしまいます
- とても早口で話す人には対応しきれないことがあります
- 大人数のグループでは話者ラベルを誤って割り当ててしまうことがある
一般的な Sembly.ai のエラー
- カジュアルな省略形をもっと頻繁に使う
- 重なり合う会話への対応に苦労する
- 時々、話されていない言葉を付け加えることがある
- 業界特有のスラングにはあまり正確ではありません
📈 時間経過による精度向上
1〜2週目の結果:
- 85.8% (learning user speech patterns)
