💡 モチベーション
今後のために、自分の現在進行形の日本語音声翻訳ワークフローをメモしておきます。 主に2パターンの使い分けで、かなり高精度＆高速に翻訳できています✨
パターン1：純粋な日本語音声のみの場合
流れ
- Whisperで日本語そのまま文字起こし
- ツール：ggml-org/whisper.cpp ベースのローカルアプリ推奨
- 例（macOS）：https://github.com/Explosion-Scratch/whisper-mac → 完全ローカル・爆速・プライバシー◎
- モデル：medium か large
- 結果の修正
- 固有名詞・難読漢字はほぼ確実に間違うので、必ず目視チェック＆修正
- AIに投げて要約・自然な日本語に整形 → 生のWhisper出力は長すぎるので、GrokやClaudeなどに 「できるだけ簡潔に、自然な日本語でまとめて」 と指示すると劇的に読みやすくなる
所要時間目安 3時間の音声 → 文字起こし5〜10分 + 修正＆整形数分
パターン2：日本語→英語の同時通訳風にしたい場合
一番驚く方法（これが最近のMVP）
- Whisperを「英語」認識モードで動かす
- モデル：base または medium
- 言語を強制的に英語に設定 → 日本語の音声が入力されても、ほぼ英語だけを書き出してくれる
- 結果
- 驚くほど聞き取り精度が高い（ほぼ聞き間違いなし）
- 出てきた英語テキストをそのままGrokなどに投げる 「この英語を自然な日本語に翻訳して」 → 1分以内で完了
所要時間目安 3時間の音声 → 文字起こし5〜10分 + AI翻訳1分
✨ まとめ
- 日本語オンリー → Whisper日本語＋修正＋AI要約
- 同時通訳っぽくしたい → Whisper英語強制モード → AIで翻訳
この2本立てで、精度・速度・手間のバランスがかなり良いです。 ツールが変わっても「Whisper系ローカル＋大規模言語モデル」の組み合わせは当分強そうですね🙌
来年見返して「まだ使えてるじゃん！」ってなったら嬉しいな〜