最近の動画視聴では画像説明の末尾にAIによる文字起こし機能が付き、その要約をAIで作れば、その動画の要点を４００、８００、１６００文字など好みの長さで瞬時に得ることもできます。しかし、同時文字起こし機能で作られた文には同音の単語間での間違い（誤変換）が非常に多く、気になります。その点が近い将来に、改善されるものかどうかをAIに聞いてみました。；
結論から申し上げると、近い将来において「かなりの改善」は期待できるが、「誤変換がほぼゼロになる」段階にはまだ至らない、というのが現時点での現実的な見通しです。以下、専門家の間で共有されている技術的背景と今後の方向性を整理します。
1. なぜ今も「意味の違う漢字」になるのか
現在の音声認識（ASR: Automatic Speech Recognition）は、
① 音響モデル（音を文字にする）
② 言語モデル（文脈として自然か）
の組み合わせで動いています。
日本語の場合、
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同音異義語が極端に多い
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助詞が弱く発音されやすい
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専門用語・固有名詞が多い（医療・学会・人名）
といった構造的要因があり、「音としては合っているが意味は違う漢字」が頻発します。
これは性能不足というより、日本語特有の難しさが大きい点が重要です。
2. 近年の改善点（すでに起きている変化）
ここ1〜2年で、以下は明確に改善しています。
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長文文脈の保持
→ 途中までの話題を踏まえて漢字を選ぶ精度が上昇 -
話者分離（誰が話しているか）
→ 会議・対談での誤混入が減少 -
後処理による意味修正
→ 文字起こし後にLLMが「意味が通る形」に自動修正（清澤注；これが重要だと思われる。）
特に最後の点は重要で、
「音声認識」＋「大規模言語モデルによる再解釈」
という二段構えが急速に標準化しています。
3. それでも残る“本質的な限界”
今後数年で改善しても、以下は完全解決が難しい領域です。
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医療・法律・学術用語の微妙な使い分け
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人名・地名・施設名（高市首相は、未だ相当頻度で高一と誤変換される）
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途中で言い直す・濁す・省略する話し方
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日本語特有の「あれ」「それ」「この」多用
つまり、
「聞き手なら意味が分かるが、文字だけでは曖昧」な発話は、AIでも誤りやすいまま残ります。
4. 実務的な結論（現場でどう向き合うか）
近い将来（1〜3年）に期待できる到達点は、
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誤変換率は確実に低下
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ただし重要文書では人の確認が必須
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「そのまま使う」より、「下書きとして使い、人が整える」用途が最適
特に先生のように
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医学用語
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固有名詞
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ニュアンスが重要な説明
を扱う場合、完全自動化はまだ危険ですが、
「編集時間を1/3〜1/5に減らす道具」としては、すでに実用域にあります。
5. 現実的な見通し
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改善は急速：YES
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誤変換が消える：NO
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実務効率は大幅改善：YES
という三点が、現時点での冷静な結論です。
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清澤のコメント：まずまず納得のゆくコメントが得られました。自動文字起こし機能を今後も有効に使って記事を書いてゆきたいと思います。
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