条件別のOtter.aiの精度
Otter.aiのトランスクリプション精度は、録音条件によって大きく異なります。2026年の独立したテストでは、精度率は83%から99%の範囲で、変動は主に音質、スピーカーの明瞭さ、環境に依存しています。
理想的な条件（95〜99％）
- 高品質なマイクによるクリアな音声
- 英語を母語とする話者が1人
- 静かな環境で、背景雑音がないこと
- 標準的なビジネス用語
- 適度な話すペース
典型的なビジネス会議（80〜90％）
- 2～5人の話者が交代で発言
- ビデオ会議用オーディオ
- 軽度の背景雑音
- なまりが混ざっている
- いくつかの技術用語
困難な条件（70～80％）
- 複数の話者が同時に話している
- 電話ダイヤルイン参加者
- 大きな背景雑音
- 強いノンネイティブ訛り
- テンポの速い会話
困難な条件（70％未満）
- 重工業特有の専門用語
- 音声品質が悪い、またはエコーが発生している
- 常に入り混じる会話
- カスタム語彙が設定されていない場合
- 英語以外、または複数の言語が混在するコンテンツ
実世界のテスト結果 (2026)
複数の独立したレビュアーが2026年にOtter.aiをテストしました。彼らが見つけたことは次のとおりです：
| テストシナリオ | 正確率 | ノート |
|---|---|---|
| はっきりした話し手、高品質なマイク | 98-99% | 抜けているのは技術的な固有名詞だけ |
| 標準的な1対1ミーティング | 90-96% | 理想的な条件が確認されました |
| 複数話者によるプロジェクト会議 | 80-85% | バックグラウンドノイズとクロストーク |
| 88語の段落テスト | ~83% | テスト1回あたり平均15.25件のミス |
| 業界用語（カスタム語彙なし） | 70％未満 | プロジェクト固有の用語に問題がある |
重要な発見: Otter.ai は 85% の精度を謳っており、一般的なユースケースでの実際のテスト結果とも一致しています。ただし、精度はあなたの具体的な利用環境によって大きく変動します。
Otter.ai は競合他社とどう比較されるか
AI文字起こし市場では、95％以上の精度が高品質の基準とされています。ここでは、Otter.ai が競合他社と比較してどのような位置づけにあるかを見てみましょう。
| ツール | 理想的な条件 | リアルミーティング | 強み |
|---|---|---|---|
| Otter.ai | 95-99% | 80-90% | リアルタイム処理、アクセシビリティ |
| Sonix | 96-99% | 85-92% | 後処理における精度重視 |
| Fireflies | 94-98% | 82-90% | ミーティングインテリジェンス機能 |
| OpenAI Whisper | 97-99% | 88-95% | オフライン処理、オープンソース |
| Notta | 93-97% | 80-88% | 多言語対応 |
Otter.aiは英語の文字起こし精度において、依然としてトップクラスの地位を保っています。しかし、リアルタイム処理速度を優先しているため、録音後に処理を行うツールと比べると、精度が犠牲になる場合があります。
Otter.ai の精度に影響を与える要因
精度向上ツール
- +高品質マイク - 専用マイクまたは高品質なヘッドセットを使用する
- +静かな環境 - バックグラウンドノイズを最小限に抑える
- +明瞭な話し方のパターン - 適度なペースで、はっきりとした発音
- +カスタム語彙 - 業界用語についてOtterをトレーニングする
- +話者識別の設定 - 参加者のボイスプロファイルをトレーニングする
精度を低下させる要因
- -バックグラウンドノイズ - コーヒーショップ、オープンオフィス
- -クロストーク - 同時に複数の話者
- -強いアクセント - 非母語話者、地域方言
- -専門用語 - トレーニングなしの業界用語
- -電話によるダイヤルイン - 音声品質が低い接続
Otter.aiの精度を向上させるためのヒント
1. カスタム語彙を設定する
業界固有の用語、製品名、略語をOtterのカスタム語彙に追加することで、技術的なコンテンツの精度を大幅に向上させることができます。こうした設定を行わない場合、プロジェクト固有の専門用語に対する精度は70％未満に低下すると見込まれます。
方法：Settings > Custom Vocabulary > Add words で、あなたのチームがよく使う単語やフレーズを追加します
2. 話者識別をトレーニングする
話者識別は静かな環境ではうまく機能しますが、ノイズや発話の重なりがあると精度が低下します。定期的な会議参加者の音声プロファイルを訓練することで、話者の割り当てと全体的な文字起こし品質の両方が向上します。
方法：各レギュラー参加者のサンプル音声を録音して、ボイスプロファイルを作成する
3. オーディオ設定を最適化する
文字起こしの精度に影響を与える最大の要因は音声の品質です。ノートパソコンのスピーカーではなく、専用のマイクや高品質なヘッドセットを使用することで、精度を10〜15ポイント向上させることができます。
- ヘッドセットまたは外付けマイクを使用してください
- 音声に干渉する可能性のある不要なアプリケーションを終了してください
- 重要な会議のために静かな場所を見つける
4. 会議のベストプラクティス
簡単な会議マナーの改善によって、文字起こしの精度を大幅に向上させることができます。
- 最初に話すときに、発言者が自分の名前を名乗るようにしてください
- お互いに話をかぶせないようにする
- 初めて登場する珍しい名前や用語は、最初の一度だけ綴り（スペル）を明示してください
- 最後に重要な決定事項を明確に要約する
5. トランスクリプトを確認して修正する
Otter の文字起こしを定期的に見直して修正することで、AI が学習し、時間とともに精度を向上させることができます。繰り返し発生する誤りや業界特有の用語の修正に重点を置きましょう。
プロのコツ：文脈が新しいうちに、ミーティング直後にすぐ誤りを修正しましょう
代替案を検討すべきとき
Otter.ai はほとんどのビジネス用途でうまく機能しますが、次のような場合は代替ツールの検討をおすすめします。