ON-PREMISES ยท 04

ローカル推論 文字起こし & 校正

貴社ネットワーク内で完結する音声AI

Whisper系および国内ASRモデルを貴社のハードウェア(GPU/CPU)に最適化してデプロイ。専用LLMが誤認識を修正し、用語を統一し、要約を生成します。インターネット不要。医療・法務・行政など、機密性が絶対条件の現場向けに設計されています。

โœ“ 貴社ネットワーク内で完結。データの外部送信は一切なし。
貴社での活用・評価を考える
Q1

なぜクラウドではなくローカル推論なのか?

外部に出せない音声があります — 診療記録、法的証言、機密ブリーフィング、社内インタビュー。クラウド書き起こしサービスは音声のアップロードが必須。ローカル推論は全パイプライン(音声→書き起こし→校正→要約)を貴社のインフラ内で完結。データは第三者に届きません。

Q2

校正レイヤーは何をするのか?

音声認識モデルは専門用語を誤認識します — 薬剤名、法律用語、技術ジャーゴン、人名・地名。専用LLMが貴社の用語辞書を参照し、誤認識の修正、用語統一、フィラー除去、必要に応じて要約を生成。そのまま提出できる原稿に仕上がります。

パイプラインはローカルで完結

音声がオンプレ・サーバーに入り、ASRが書き起こし、LLMが用語辞書を使って校正、最終文書はローカルに保存。何も外部に出ません。

貴社ネットワーク — 外部送信なし 音声ファイル オンプレ・サーバー 音声のテキスト化 用語の校正 用語辞書 すべて社内ネットワーク内で完結 書き起こし .docx ยท .txt 要約 paragraph ยท bullets ローカル保存 外部送信を遮断

現場に合わせた配備

GPU環境、CPUのみ、完全エアギャップなど、貴社のインフラ事情に合わせて配備します。

GPU構成

高速バッチ処理・リアルタイム転写・大規模アーカイブ処理に最適。

🖥

CPU構成

既存サーバー上で稼働。GPU不要、最小限のハードウェア投資で開始可能。

🛡

エアギャップ

外部通信を一切持たない完全隔離環境。最高機密の処理に対応。

クラウド書き起こし vs ローカル推論

クラウド書き起こし
ローカル推論
01
โœ•音声を第三者サービスにアップロード
โœ“音声・テキストは貴社ネットワーク内に留まる
02
โœ•データ越境・コンプライアンス制約で導入困難な場合あり
โœ“医療・法務・行政の要件に準拠
03
โœ•用語辞書のカスタマイズ範囲が限定的
โœ“貴社用語にチューニング可能
04
โœ•従量課金が継続的に発生
โœ“一度の導入で予測可能なコスト

コンプライアンス対応の前提

外部送信を排除した設計のため、機密性が問われる業界のコンプライアンス要件に整合します。

🏥

医療情報の取り扱い

個人情報保護法、医療情報システムのガイドラインを前提とした設計。

法務・弁護士秘匿

依頼者と弁護士間の通信秘匿を維持できる完全ローカル処理。

🏛

行政・公的セキュリティ

政府情報システム向けのセキュリティ要件に合わせた配備が可能。

📜

監査ログ

全処理イベントを追跡可能。誰が・いつ・何を処理したかを完全に記録。

主な機能

01

Whisper系 + 日本語ASR

日本語含む多言語対応、ハードウェア予算に応じてGPU/CPU最適化。

02

用語辞書チューニング

薬剤名・法律用語・社内製品名などを事前登録、LLMが各書き起こしで活用。

03

自動要約生成

オプション。書き起こしごとにカルテ・案件記録・議事録向けの要約段落を生成。

04

敬語・話し言葉の整形

話し言葉を整え、敬語を統一、フィラーを除去。そのまま提出可能。

05

完全オフライン動作

エアギャップ環境でも動作。外部通信なし、テレメトリなし、勝手な更新なし。

06

バッチ & リアルタイム両対応

既存アーカイブの一括処理も、会議・インタビューのリアルタイム文字起こしも。

活用シーン

๐Ÿ”

病院:診療会話をローカル書き起こし、院内の薬剤辞書で校正し、患者記録に添付。

๐Ÿ”

法律事務所:証言録音を院内で書き起こし・要約。機密法務端末から外に出ない。

๐Ÿ”

報道:インタビュー音声を編集部の固有名詞辞書でローカル書き起こし、編集即対応。

๐Ÿ”

行政:内部ブリーフィングをセキュアネットワーク内で書き起こし、全イベントを監査ログ化。

貴社の業務で考える

機密情報を扱う現場に、ローカルAIを。

会議、インタビュー、専門的な記録。データの置き場所から逆算して、文字起こし・校正・要約の構成を検討します。

検討したい場面を選ぶ

活用シーン / 01

社内会議・研究開発

社内用語や製品名を含む会話を、管理された端末やサーバーで処理する構成を検討。利用者が確認・修正できる記録への整形を試します。

評価するポイント

社内用語の再現、音声から記録までの時間、確認・修正の負担を評価。

小さく始めて、確かめる

導入の前に、成果の確かめ方を。

ローカル処理の適合性は、機材・モデル・音声・運用条件を組み合わせて確かめます。

  1. 環境とデータの条件を整理する

    GPU・CPU、ネットワーク制限、音声形式、保存期間、利用者の権限を確認します。

  2. 自社の音声で比較する

    承認済みの代表的な音声で、誤認識、処理時間、用語の扱い、確認作業の負担を測ります。

  3. 維持・運用の方法を決める

    モデル更新、バックアップ、アクセス管理、データ削除、障害時対応を含む運用方法を整理します。

検討を進めるために

気になることから、具体的に。

運用・技術・情報管理の観点から、初回のご相談に役立つポイントをまとめました。

GPUは必須ですか?

CPU構成とGPU構成を、処理量・待ち時間・モデルの条件に合わせて検討します。リアルタイム性や大量処理の要件は、予定する機材で実測して判断します。

ローカル処理なら情報管理は十分ですか?

処理場所は重要ですが、それだけでは十分ではありません。権限、端末管理、保存・削除、バックアップ、ログ、更新経路も含めて、実際の構成を確認します。

生成された記録はそのまま使えますか?

文字起こし、校正、要約には誤りが生じることがあります。重要な記録は担当者が原音と照合し、専門用語、数字、意図の変化を確認する手順を組み込みます。

最初のご相談

音声の種類、処理量、使える機材を教えてください。現実的な構成と評価方法を検討します。

ネットワーク内で音声AIを導入するご相談はこちら

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