ロシア語文字起こしツールと精度の要約

tl;dv 、当社のロシア語会議議事録作成テストで200点満点中168点を獲得し、1位tl;dv 。HappyScribeが126点で2位、Fireflies 、Fathom 採点はブラインド方式で行われ、LLMとネイティブスピーカーによる採点ラウンドでは、各ツールの情報が匿名化されていました。

tl;dv 精度の部門で17ポイントのリードを築き、最もtl;dv 。3回の会議すべてにおいて固有名詞を正しく識別し、すべての実行で一貫性を保ったのはこのツールだけでしたロシア語の認識においては、他のツールは及ばなかったと言えます。

以下は、テスト対象とした各セクションに基づく、各ツールのスコアです。

ティア満点tl;dvFirefliesFathomハッピー・スクライブ
文字起こしの機能と精度6552/6522/6514/6535/65
実践的な会議での品質4537/4516/4515/4529/45
機能と特徴7261/7254/7242/7244/72
信頼性、セキュリティ、価値1818/1818/1812/1818/18
総合スコア200168/200110/20083/200126/200
順位 1342
目次

ロシア語の会議記録の文字起こし精度は、これまでに行ったフランス語スペイン語ポルトガル語のテストとは異なる結果となりました。tl;dv 168ポイントで最高得点をtl;dv 、HappyScribeは126ポイントでした。

点差も均等に広がっていたわけではありませんでした。文字起こし部門では、tl;dv 2位以下のツールに対して合計17ポイントの差tl;dv 、エンティティ検出のスコアにはかなり大きなばらつきが見られました。固有名詞の検出こそが、このリストに掲載されている他のツールにとって特に苦戦した分野でした。

ロシア語は、英語とは違って、些細な誤りを際立たせてしまう言語です。ロシア語では、名詞や形容詞に格変化の語尾が付くため、1音節の誤りだけで、「誰が誰に何をしたか」という関係性が変わってしまうことがあり、単なる明らかなタイプミスとは一線を画します。また、ビジネスロシア語では、英語からの借用語がキリル文字の文の中に混在することもあります。 私たちがテストした各ツールは、ブランド名などを音訳するか、ラテン文字のまま残すか、あるいは独自の判断で処理するかを決定する必要がありました。4つのツールのうち3つは推測で処理しているようであり、そのうちの1つは、ある地方自治体の首長を「悪魔の首領」に変えてしまいました。

テストを実施するために、実際のロシア語の会議を3件選び、それらを以下の処理にかけました:

会議の内容は多岐にわたり、「成長」と「発展」の違いに関するセッション、企業コミュニケーションに関するパネルディスカッション、カザンの都市開発に関するセッションなどが行われた。

当社のテストでは、通常、GoogleGeminiも対象に含めるようにしていますが、これは多くの人のワークスペースで一般的に使用されているツールであるためです。しかし、Gemini 現在ロシア語Gemini 、今回は対象から除外しました。

可能な限り公平な結果を得るため、採点はブラインド方式で行われました。2つのLLMがツール名を伏せた状態で各出力を評価し、ロシア語のネイティブスピーカーが、ツールが苦戦した部分やツール間で評価が分かれた箇所を確認しました。

ロシア語会議の文字起こしと正確性

当社のテストでは、「文字起こしと正確性」のセクションが最も高い比重を占めています。なぜなら、すべてはこの項目に起因するからです。合計65点満点中、tl;dv 52tl;dv 、Fathom わずか14Fathom 。

これらはLLM(Anthropic ChatGPT)によって採点され、その後、ツール名を伏せた状態で、ネイティブスピーカーによるブラインド評価に基づいて確認されました。

指標評価方法tl;dvFirefliesFathomハッピー・スクライブ
言語の正確性ネイティブスピーカーによるブラインド言語精度評価15/207月20日5月20日12/20
言語固有の認識キリル文字の綴り、格語尾、句読点、コードスイッチング15/207月20日4月20日9月20日
明らかに間違った単語の出現率明らかに誤りであるトークンの割合:捏造されたもの、ロシア語以外の挿入、および繰り返しループ5/52/50/54/5
固有名詞検出会話全体における人名、企業名、地名の認識5/51/50/52/5
数字、日付、通貨言語特有の数値、日付、金額の表記形式4/52/52/53/5
専門用語の初期認識追加学習前の業界用語や略語の認識4/51/51/52/5
句読点と文章の区切りテスト実行時のデータでの、適切な文末と段落分けの評価4/52/52/53/5
文字起こしの機能と精度の小計 52/6522/6514/6535/65

固有名詞検出

スコアにおける最大の差が見られたのは、エンティティ検出の項目でした。tl;dv 5点満点中5点を獲得tl;dv 、Fathom 0Fathom 。

ロシア語の固有名詞は、英語の場合よりも扱いが難しい。例えば、ブランド名はキリル文字に音訳する必要があり、ツールは認識した内容を文字で書き出すという手段に頼ることはできない。tl;dv うまくtl;dv 一方で、他のツールが苦戦した例として、Проктер энд Гэмблを正しく認識したことや、CBDを「Customer Business Development」と展開したことが挙げられる。他のツールでは、いずれもこれを処理できなかった。

最も大きな見落としの一つは、ブランド名「Wrike」でした。tl;dv これを正しく名指しtl;dv 。他の3人は、ユーザー数3万人の製品について説明したものの、その製品名を文中に一切盛り込んでいませんでした。もし誰かがこれらの書き起こしを読んで、話者がどのツールを推奨していたのか判断しようとしても、その具体的な詳細を見つけることはできないでしょう。

カザンでのセッションでは、МЕГА、Баухауз、Проспект Универсиадыでも同様の事態が発生しました。tl;dv 3つのテストすべてにおいて、この一連の問題で満点を獲得した唯一のツールtl;dv 。

言語の正確性

この項目(満点20点)で満点を取った人はいませんでした。これは、会議の内容のうち、文字起こしの過程でどれほどが残ったかを示すものです。tl;dv 15点で最高得点tl;dv 。

Fathom 5点Fathom 、これは単なる聞き間違いではなく、具体的な不具合が明らかになったものです。clip 音声には一切含まれていない英語の文章をclip 、音声で全く言及されていないエンティティを作成clip 。ネイティブスピーカーからは、転写された内容自体は妥当であるとの評価もありましたが、結局のところ、実際には存在しない内容を大量に追加してしまっていたのです。

Fireflies 合計7点を獲得し、やや危険度の高い出力を示した。このモデルが犯した誤りは、スペルは正しいものの、ロシア語の単語が間違った場所に配置されていたことだった。例えば、「главы региона」(地方自治体の長)を「главного демона」(大悪魔)に変えてしまった。同じ文章の中で、「Проспект Универсиады」が「Проспект Грузиады」となり、これはカザンでも他のどこでも存在しない通り名である。

つまり、Fathom 読んだ人は「これは間違っている」とすぐに気づくことができる一方で、Fireflies 一見すると一貫性があるようにFireflies 、実際には重大な誤りを含んでいるということです。

言語ごとの処理

tl;dv ここでも15点をtl;dv 、トップに立った

前述したように、ロシア語のビジネス会話では、文の途中で英語に切り替わる(コードスイッチング)ことが時々あります。各ツールは、こうした状況において、何を文字起こしし、どのように処理すべきか、また、キリル文字の文の中に英語の単語を配置すべきかどうかを判断する必要がありました。Tl;dv Fathom Tl;dv ラテン文字で書かれた部分はそのまま保持Fathom 一方、Fireflies 「вот эвер」のように発音通りにFireflies 、これはネイティブスピーカーによって誤りと判定されました。

単語エラー率

tl;dv ここで5tl;dv 、Fathom 0点だった。

今回のテストでは、話者の発言を逐語的に記録した検証済みのトランスクリプトがなかったため、各ツールがどのように処理したか、また明らかに間違っている単語がいくつあるかを確認しました。具体的には、ロシア語以外の文字、繰り返しのループ、その他単に誤っている部分などです。最初のclip tl;dv、実質的にそのような誤りは一切clip 。一方、Fathom、約8語に1語の割合で誤りが含まれていました。

数字、日付、通貨

データが正確でなければ、その後の工程で深刻なエラーを引き起こしかねない分野において、tl;dv 4点という最高得点をtl;dv 。

このコホートにおける最大の誤りの一つは、HappyScribeによるものでした。ある講演者が特定の期間について「десять лет(10年)」と述べたところ、HappyScribeは誤って「десять миллионов(1,000万)」と記録してしまいました。テキストをざっと目を通しただけでは、文字起こしの誤りとしてすぐには気づかないかもしれませんが、10年と1,000万との差はかなり大きいものです。

企業コミュニケーションに関するパネルでは、4つのツールすべてが、数値、日付、パーセンテージを含むすべての数字を正しく表示することができました。

専門用語の「Raw」の認識

tl;dv 4tl;dv 、HappyScribeは2点、Fireflies 、Fathom tl;dv

tl;dv 、独自の語彙を一切入力しなくても、この行の技術用語や専門用語を最も的確に捉えるtl;dv 。他のツールは、「персонализация(パーソナライゼーション)」という特定の単語の処理に少し苦戦していました。

HappyScribeは「реализация」(実現または実装)と聞き取りました。Fireflies 「кристаллизация」(結晶化)Fireflies 。これらはどちらもロシア語の実際の単語ですが、どちらも誤りであり、互いに異なる意味を持っています。

実践的な会議での品質

文字起こしの精度は、すべてを支える大黒柱のようなものです。これが不正確だと、その下流のすべての工程で問題が生じる恐れがあります。

このセクションでは、文字起こしの追加機能のいくつかや、その出力結果について解説するとともに、実際のビジネス会議や業務フローに活用した際にどれほど役立つかについても見ていきます。

tl;dv 37点で最高得点をtl;dv 、Fathom 最低得点となった。

指標評価方法tl;dvFirefliesFathomハッピー・スクライブ
発言者識別の精度実際の参加者に対して、正確な発言者数の特定と、発言の割り当てができるか10/100/100/1010/10
動作の安定性セッションタイプ間の動作の安定性9/103月10日1/105月10日
要約の品質要約の有用性と、原文言語を維持しているかを判定(借用語は許容)5/54/55/52/5
ハルシネーション / 誤挿入率音声にないテキストの創作、ループ、重複を判定(聞き間違いや音声の途切れは除外)8/100/100/1010/10
アクションアイテムの抽出会議から引き出されたタスクやフォローアップ事項の品質判定0/55/55/50/5
自動チャプター / セクション分け要約において、会議が適切なセクションごとに分割されているかを判定5/54/54/52/5
実践的な会議での品質の小計 37/4516/4515/4529/45

品質の概要

tl;dv Fathom 5Fathom 、Fireflies 、HappyScribeは2 Fathom

Fireflies 、ある会議のFireflies 。カザンでのセッションの要約には、「モスクワにおける都市計画政策とイノベーション(Градостроительная политика и инновации в Москве)」という項目がある。ところが、この会議全体が、モスクワから実に800kmも離れたカザンに関するものなのだ。その要約の本文では、その地域が「モスクワの中心部近く」にあると記述されている。

HappyScribeも2点と低評価でしたが、その理由は別のものでした。ある会議では、会議の文字起こしは行われたものの、要約を作成することができませんでした。文字起こしの品質はまずまずだったにもかかわらず、「発話が検出されませんでした」と表示されたのです。

前述したように、Fathom 非常に高い評価を得ました。英語の文章をでっち上げたにもかかわらず、要約は明快で、主題に沿っており、完全にロシア語で書かれていました。でっち上げた内容は、要約には一切含まれていませんでした。

幻覚と挿入率

HappyScribeは10点、tl;dv 、Fireflies Fathom 点でした。

これは、tl;dv 首位を獲得tl;dv 数少ない分野の一つであり、2人の日本人キャラクターが登場した単一のセクションでした。一目でわかるもので、読者なら簡単に気づくはずでしたが、それでもやはり不自然な挿入でした。

Fireflies 、3回のテストのうち2回で、大きなループをFireflies 。ある録音では、「с людьми」(人々と)というフレーズが24回繰り返されました。カザンでのセッションでは、「Я не знаю」(わからない)というフレーズが8回繰り返されました。ネイティブスピーカーは、これらを文字起こしのミスだと判断しました。

Fireflies 、議論が終わった後に「Продолжение следует(つづく)」Fireflies 。これは、その場で実際に発せられた言葉というよりは、定型的な締めくくりのキャプションである。

ダイアリゼーションの品質

tl;dv HappyScribeは10点、Fathom Fireflies Fathom だった

コアテストは、単一のオーディオソースとして Google Meetを通じて単一の音声ソースとして実行されるため、この項目を評価するために、コンテンツをプラットフォームに直接アップロードして、話者の識別とラベル付けがどの程度正確に行えるかを確認する追加のテストを実施しました。この項目ではtl;dv 満点を獲得しました。 Fathom 、プラットフォームに音声や動画をアップロードする機能Fathom

Fireflies 同じ音声データFireflies 処理に失敗しました。話者が1人しかいない音声データについて、3人として認識し、24のセグメントにわたって22回も話者を切り替え、その多くは文の途中で切り替わっていました。あるケースでは、1つの文が3人の別々の話者のものとして認識されていました。

行動の安定性

tl;dv 9tl;dv 、HappyScribeは5点、Fireflies 、Fathom tl;dv

ここでは、各セッションを通じてツールがどれほど安定したパフォーマンスを発揮しているかを検証します。tl;dv 全般的に最もtl;dv 、Fathom 最もFathom 。

アクション項目の抽出

この分野では、tl;dv 高評価tl;dv 、それには確かな理由があります。各要約において、Fireflies Fathom 、生成された内容に基づいて人々にタスクをFathom 。

tl;dv 3回の実行のいずれにおいてもこれtl;dv 、それには理由がある。記録すべきアクション項目がなかったからだ。

つまり、Fireflies Fathom アクションアイテムFathom 際、それらは何もないところから作り出したものだった。これらは3回の円卓会議だった。誰も誰かに何かを割り当てたり、何かを成果物として提出することに合意したりせず、フォローアップも設定されなかった。抽出できるリストは存在しなかったため、両ツールがそれぞれリストを生成したのだ。

とはいえ、tl;dv ここではtl;dv まったくtl;dv ものの、この結果はあくまで参考程度に留めておいてください。

自動章分けとセクション分け

tl;dv 5tl;dv 、Fireflies Fathom 、HappyScribeは2tl;dv

tl;dv 各会議を一貫して番号付きのテーマ別セッションに分割tl;dv 、各箇条書きには検証用のタイムスタンプへのリンクが付いていました。他のツールでは、これほどの精度でタイムスタンプを付与できるものはなく、分割自体は可能でしたが、その品質や数はツールによってばらつきが見られました公平性を期すため、これらすべてについて標準化された要約を使用しました。

機能と特徴

このセクションでは、ツール全体について、その機能に加え、処理速度やタイムスタンプの精度といった分野における基本的な評価結果についても見ていきます。

これまでのセクションがツールの性能評価に関するものであったのに対し、ここではビジネスにおいてそのデータがどれほど多様に活用できるかについて取り上げます。このセクションの順位は接戦となっており、tl;dv 61点でトップtl;dv 、他のツールとは19ポイントの差をつけています。

指標評価方法tl;dvFirefliesFathomハッピー・スクライブ
初期状態での発言者名識別Meet、Zoom、Teamsで、発言者名を自動識別できるか5/55/55/50/5
声紋認証ユーザー自身の声に対する音声指紋トレーニング機能の提供5/50/50/50/5
ボットフリーの録画会議にボットを参加させず、システムの音声から直接録音できるか5/55/55/55/5
CRM同期標準機能による自動同期に対応しているか3/33/33/30/3
カスタムノート / テンプレート固定された形式でのテキストではなく、要約形式のカスタマイズに対応しているか3/33/33/33/3
カスタム語彙 / 固有名詞の学習業界用語や略語の学習機能があるか5/55/50/55/5
ロシア語版UIのローカライズ製品インターフェース自体がロシア語で利用可能かどうか0/50/50/50/5
連携ツールの豊富さSlack、カレンダー、Zapier、API連携に対応しているか3/33/33/33/3
処理速度会議終了後の完成した議事録の到着順3/33/33/32/3
フィラー単語の検知文字起こしを過度に滑らかにするのではなく、吃りによる言葉の重複を伴わないつなぎ言葉を追跡する3/30/30/30/3
タイムスタンプの精度タイムスタンプのタイミングが適切かをスポットチェックで判定3/31/30/30/3
翻訳への対応会議メモを翻訳できるか、また何カ国語に対応しているか3/30/30/33/3
文字起こし内の検索会議全体とライブラリ全体を検索するか3/33/33/33/3
文字起こし編集対応UI文字起こし完了後に、簡単に修正できるか3/33/33/33/3
エクスポート形式SRT、VTT、TXT、DOCX、および同等のファイル形式への対応0/33/30/33/3
リアルタイム文字起こし文字起こしが会議中にライブで表示されるか0/33/33/30/3
対応会議プラットフォームZoom、Meet、Teams、Webexに対応しているか3/33/33/33/3
モバイルアプリでのキャプチャモバイルアプリ経由での対面会議を記録できるか3/33/30/33/3
ネイティブMCPサーバー公式MCPサーバーで、AIアシスタントから会議ライブラリを直接参照できるか5/55/55/55/5
発言者識別の編集文字起こし完了後に、発言者名の変更や再割り当てができるか3/33/33/33/3
機能と特徴の小計 61/7254/7242/7244/72

声紋認証

「ボイスプリンティング」とは、ユーザーが利用を承諾した場合、システムにユーザー自身の声を学習させる機能であり、これにより、再ラベル付けを行うことなく、すべての会議でその声を認識できるようになります。このスコアは、当該機能が利用可能かどうかを基準としており、この機能を備えているtl;dv 。

フィラーワードの追跡

tl;dv 文字起こしにおいて非常に優れたtl;dv 理由の一つは、このツールが「つなぎ言葉」を削除するのではなく、追跡する機能を備えている点にあります。つまり、このツールは、ためらいのある表現を滑らかに修正するのではなく、そのまま残すことで、文字起こしの中で最も忠実なバージョンを特定するのです。他の3つのツールは、会議の内容全体としてはより洗練されたバージョンを提供できるかもしれませんが、実質的には会議の内容を編集していることになります。

翻訳の提供状況

tl;dv HappyScribetl;dv 3点を獲得した。 Fireflies Fathom 0Fathom 。

tl;dv 文字起こし画面で、ボタンを1つ押すだけでロシア語の文字起こしを英語に変換することができました。これは、さまざまな言語で会議を行う多国籍企業にとって非常に役立ちます。Fathom 要約についてはこの操作が可能Fathom 、文字起こしそのものについてはできませんでした。その結果、文字起こしと要約の間に不一致があることがすでに判明しているため、Fathomにはスコアが付けられていません。

箱から出してすぐにスピーカーに名前を付ける

tl;dv Fireflies Fathom 、HappyScribeは0点でした。

ほとんどのツールは、Google Meet、Zoom Teamsからラベルを取得し、それを文字起こしに自動的に適用することができます。しかし、HappyScribeにはその機能がないため、話者は「汎用ラベル」として表示され、後で手動で名前を入力する必要があります。

CRM同期

HappyScribeの連携機能
HappyScribeにはネイティブのCRM連携機能はありません

HappyScribeは、ネイティブなCRM同期機能を備えていない唯一のツールです。さまざまな連携オプションはありますが、CRMへの直接的な連携機能はありません。

Zapierを使えば実現できますが、ワークフローの追加設定やメンテナンスが必要になります。

他の3つのツールはすべて、メモをCRMに自動的に直接転送できるため、時間、労力、リソースを節約できます。

処理速度

tl;dv Fireflies Fathom 3Fathom 、HappyScribeは2点でした。

このセクションでは、会議終了後に文字起こしと要約がどのくらいの速さで利用可能になるかを測定しました。Tl;dv Fathom 会議終了直後にFathom 、続いてFirefliesがFathom 。HappyScribeは、すべてのツールの中で最も時間がかかりました。

このセクションは閉じています

生の文字起こし精度のスコアと比較すると、ここでのスコア間の差はそれほど大きくありませんでした。各ツールにはそれぞれ本当に優れた機能があり、その結果、ボットを排除した録音機能、対応プラットフォーム、MCPサーバーなど、多くの点で互角となっています。

これら4つの製品は機能面では似通っていますが、実際の文字起こし結果を見ると、ロシア語の文字起こしに関しては、その性能には大きな差があることがわかります。

信頼性、セキュリティ、価値

このセクションでは、各プラットフォームのセキュリティと信頼性に焦点を当てています。ここで紹介するツールはすべて、優れたセキュリティ機能を備えており、2026年においてデータセキュリティを確保する上で、自らがどのような責任を負っているかを明確に認識しています。

tl;dv Fireflies HappyScribeはいずれも満点ですが、 Fathom ごく特定の理由により2つの項目でFathom 。

指標評価方法tl;dvFirefliesFathomハッピー・スクライブ
データ所在地 / 地域ホスティング地域別のホスティングオプション(例:オンデマンドのEUホスティング)3/33/30/33/3
セキュリティとコンプライアンスSOC2、ISO 27001、GDPR(EU一般データ保護規則)3/33/33/33/3
ユーザー音声によるAIの学習ユーザー音声によるAIの学習を回避しているか(学習なしが満点)3/33/30/33/3
データ保持管理録音および文字起こしの保存期間管理3/33/33/33/3
料金の透明性問い合わせ不要で、料金プランが一般公開されているか3/33/33/33/3
無料プラン / 制限付き無料プランが提供されているか(無料トライアルのみの場合は0点として評価)3/33/33/33/3
信頼性、セキュリティ、価値の小計 18/1818/1812/1818/18

データの保存場所と地域別ホスティング

tl;dv Fireflies HappySFireflies 3点を獲得した。 Fathom 0Fathom 。

これは、3つのツールFathom離す最初の点であり、かなり重要な違いです。顧客はデータの保管場所を選択することができ、これはEUの企業や、非常に特殊な分野で事業を展開する企業にとって重要なポイントです。ここでの評価は、選択肢の有無に基づいて行われています。

特に英国や欧州のチームにはホスティングに関する義務が生じ、多くの企業は特定の地理的場所にデータを保存することができなくなるでしょう。

Fathom はこの点に関して選択肢を提供Fathom 、すべてのデータは米国に保存されています。同社は、EUおよび英国のサプライヤーに対してはGDPRに準拠可能であり、要請があればDPAに署名すると明言しています。

ユーザーの音声データを用いたAIトレーニング

tl;dv Fireflies HappySFireflies 3点を獲得した。 Fathom 0Fathom 。

このセクションでは、顧客データを用いてAIを学習させていないかどうかを評価基準としています。4つのツールのうち3つは、学習を行っていないと明記しています。

Fathom立場はより複雑です。同社が「Anthropic」「OpenAI」「Google」と名付けるAIサブプロセッサは、契約上、ユーザーデータを用いたトレーニングが禁止されています。Fathom 、自社モデルの改善に匿名化された顧客データを使用しており、この設定はデフォルトで有効になっているとFathom 。

この機能は無効にすることができ、チーム管理者は組織全体で無効にすることも可能です。しかし、私は設定画面をスクロールしてようやくこの機能を見つけました。見つける必要がある設定項目と、有効にする必要がある設定項目では、その扱いが異なります。

ロシア語の会議記録精度テスト:方法論

今回の比較検証は、すべてのツールを公平に評価できるよう、厳格に管理された同一条件テストに基づいて実施しています。

使用した検証データ

テストの機会を幅広く確保するため、互いに関連性のない3つのロシアの円卓会議が選ばれました。これらは公開されている記録から入手したもので、可能な限り同一の条件下で全てのテストを実施しました。

1つ目は、成長と発展の違いに関するビジネス上の議論であり、組織構造、離職率、リスクについて取り上げています。

2つ目は、企業広報に関するパネルディスカッションで、英語の借用語やブランド名、利用者数が多用されています。

3つ目は、カザンの都市開発、観光、不動産に関する論考で、現地の地名が数多く登場します。

クリップの再生時間は約7分で、明確なパターンを把握し、弱点を特定するには十分な内容となっているはずです。各ツールはGoogle Meet 、同時に録画を行いました。各ツールが受信した音声は同一であり、状況も全く同じでした。

また、可能な場合は、ダイアライゼーションの行を評価するために、別途アップロード処理も実行しました。これは同じ音声データを、呼び出しをバイパスするために直接アップロードしたものです。

4つのAIノートテイカー(tl;dv、HappyScribe、Fathom  Fireflies)が、会議の主催者Google Meet 同時に記録している様子

評価プロセス

まず、文字起こしと会議の質について、ブラインド評価が行われました。各ツールの出力結果は文書にまとめられ、A~Dの文字を用いて匿名化されました。LLMも、ネイティブスピーカーも、どの文字起こしがどのツールによるものかを特定することはできませんでした。

評価基準に基づいて採点を行いながら、2回の独立したLLM処理を実行しました。そのうち1回はClaudeが、もう1回はChatGPTが担当しました。これらはそれぞれ独立したプロジェクト内で実施され、互いの結果を見ることはありませんでした。

2つのツールの結果に相違があった場合、平均値を求めるのではなく、より多くの根拠を示す方のツールを採用しました。つまり、調整後のスコアは、トランスクリプト全体ではなく、特定の行に紐づいていることになります。

次に、ロシア語のネイティブスピーカーに生成結果のレビューを依頼し、特に難解な箇所や、各ツールの生成結果に相違が見られる箇所を特定してもらいました。比較のために、元の音声ファイルへのリンクも提供しました。これらの指摘を基に、LLMの生成結果を確認するとともに、実際のロシア語話者が気づくような具体的な例を提示しました。

機能と信頼性については、テスト実施時点での最新資料に基づき、事後に評価が行われました。これらの項目は、第三者サイトではなく、ベンダーから直接確認したものです。

ツールの選定

これらのツールが選ばれた理由はただ一つ、マーケティング資料で「ロシア語の文字起こしが可能」と謳っているからだ。

Fireflies 言語Fireflies ドロップダウンFireflies 、利用可能な文字起こし言語としてロシア語がリストされている
Fireflies 言語Fireflies ドロップダウンFireflies 、利用可能な文字起こし言語としてロシア語がリストされている
Fathom 市場でよくFathom 、その謳い文句tl;dvとの全般的な比較可能性を理由に選定されました。 HappyScribeは、もう1つのEUベンダーとして選定されました。当初は文字起こしおよび字幕作成ツールとして開発されましたが、その後、会議市場へと進出しました。 これら4社は、いずれも実際に稼働される前に選定されており、スコアが1つたりとも存在しない段階で競合他社が確定していました。

各エンジンとプランの詳細

これらのツールの「エンジン」は文字起こし作業を行う部分ですが、これが常に一般に公開されているわけではありません。当社のテストによると、tl;dv 。Fireflies ビルドではなくライセンスFireflies 、プロバイダー名は明記されていません。Fathom 何も開示されていません。
ツール ベースエンジン / ベンダー 自社開発またはライセンス エンジンタイプ プラン
tl;dv ElevenLabs Scribe 認可済み、公開済み ASR専用モデル ビジネス
Fireflies 非公開 ライセンスを取得済み。CEOのクリシュ・ラミネニ氏は、同社はAPI企業になることを決して望んでおらず、文字起こしはあくまで手段に過ぎないと述べ、サードパーティのASRプロバイダーを例に挙げた。 LLM層を組み込んだサードパーティ製のASR プロ
Fathom 非公開 非公開 非公開 無料
ハッピー・スクライブ 非公開 非公開 非公開 ライトプラン

調査範囲と留意事項

各録音セッションについて、検証済みの逐語書き起こしは存在しませんでした。参考としてYouTube独自の自動字幕機能をテストしましたが、これを採用することは見送りました。その字幕と比較したところ、どのツールもエラー率が100%を超えてしまったためです。 ダイアリゼーションは、ライブ通話ではなく、ファイルの直接アップロードとして実行されました。Fathom アップロードパスFathom 、その行の「0」はテストの失敗ではなく、当該機能がないことを示しています。 本記事のすべてのスコアは、ツールの名称を明記する前に確定されたものです。

ロシア語向けの最適な会議文字起こしソフトとは?

tl;dv 、テストした4つのツールの中で最高得点となる200点満点中168点をtl;dv 、この差を生んだのは機能面ではなく、文字起こしの精度でした。これらのツールはいずれも同じ機能を持っていますが、ロシア語の聞き取りや記録の精度はツールごとに異なります。

tl;dv と比較して、こうしたツールの多くに見られる真の根本的な欠点は、固有名詞を検出して正確に報告する能力tl;dv 。エンティティ検出は、評価表において最大の課題でした。ブランド名、地名、頭字語はキリル文字に音訳する必要があります。ツールが推測しようとすると、一見正しいように見えても、実際には事実と異なる文字起こしになってしまう可能性があります。

この傾向はシリーズ全体を通じて見られます。私たちは、日本語スペイン語フランス語ドイツ語イタリア語ポルトガル語スウェーデン語フィンランド語で、同じ200点満点のテストを実施しました。言語も競合他社も異なりますが、採点基準は毎回同じです。これらの言語のいずれかで業務を行っている場合は、英語のベンチマークではなく、その言語のテストから始めてみてください。

この記事で紹介した機能には回避策があり、tl;dv ほとんどtl;dv すでにtl;dv 、クライアント名を誤って記載した文字起こしについては、回避策がありません。次回のロシア語のtl;dv 、tl;dv を試してみてください。その効果を実際にご自身の目で確かめ、より高品質な出力がその後の業務全体にどのようなメリットをもたらすかをご確認ください。

ロシア語の会議記録に関するよくある質問

tl;dv 最もtl;dv 、2026年に実施したブラインドテストの文字起こし精度において65点満点中52点を獲得tl;dv 。HappyScribeは35点で2位、Fireflies 、Fathom 。差が最も大きかったのはエンティティ検出で、tl;dv 5点満点中5tl;dv に対し、他は2点、1点、0点でした。固有名詞の処理こそが、ロシア製の文字起こしツールの真価が問われる部分です。

tl;dv Fireflies、Fathom tl;dv Fathom ロシア語の文字起こしに対応しています。これら4つのサービスはいずれもロシア語のインターフェースを提供していないため、文字起こしに関連する機能は英語のままとなります。GoogleGemini 、ロシア語の会議文字起こしを一切Gemini 。Gemini 、英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、日本語、韓国語、ポルトガル語、スペイン語の8言語Gemini 。

文字起こしモデルは、音声が途切れたりノイズが入ったりした際、何も返さないのではなく、定型文を挿入することがあります。2026年のテストでは、Fathom 音声のどこにも登場しない字幕のクレジット行をFathom 。Fireflies 、定型の終了キャプションである「Продолжение следует」Fireflies 。これらはいずれも、字幕付き動画で学習されたモデルにおいて広く報告されているテキストパターンです。

ロシア語の精度は、公表されている英語のベンチマークが示唆するよりもはるかにばらつきが大きい。2026年に実施したテストでは、同じ3つの会議の記録に対して、4つのツールのスコアは65点満点中14点から52点の間だった。誤りは些細なミスにとどまらなかった。その中には、でっち上げの英文や、24回も繰り返されたフレーズ、さらには「10年」が「1,000万」と書き換えられるといった事例も含まれていた。

2026年にテストした4つのツールはすべて、コードスイッチングされたロシア語の文字起こしに対応していましたが、結果はまちまちでした。tl;dv Fathom tl;dv 英語の単語「whatever」をラテン文字のままFathom 。Fireflies これを「вот эвер」と発音通りにFireflies 、ネイティブスピーカーからは誤りであると指摘されました。文字変換は、コードスイッチングそのものよりも大きな問題を引き起こしました。「Проктер энд Гэмбл」と「CBD」tl;dv 正しくtl;dv 。