AIが得意な修正（機械的・網羅的なエラー検出）
AIは膨大なデータに基づき、ルール化された間違いを瞬時に検出できます。人間が見落としがちな単純なミスも確実に拾い上げます。
同音異義語・変換ミスの検出
- 「文化の需要」→「文化の受容」
- 「時代感」→「時代観」
- 「正常な世の中」→「清浄な世の中」
タイポ・スペルミスの発見
- 「ティラスサウルス」→「ティラノサウルス」
- 「偏見というのものの」→「偏見というものの」
- 「cannnot」→「cannot」
フォーマット・ルール違反の検知
半角スペースと全角スペースの混在
一般的な知識に基づく修正提案
「在駐米軍」→「在日米軍」
人間が得意な修正（文脈理解と意図に基づく判断）
一方、人間は言葉の裏にある話者の意図をくみ取り、前後の文脈や外部情報を統合して判断できます。
話者の言い間違いの推測
- 「英単語を読み間違えているのではないか」という違和感に気づき、前後の文脈から本来の意図を推測
- 明らかな言い間違いを文脈から判断し、正しい単語に置き換えた
外部情報との照合
- 動画字幕と図の内容に矛盾があったので、関連資料を検索して正しい表現を特定した
- SNSや論文タイトルを調査し、話者の意図した専門用語の表記を選択した
柔軟な判断（あえて修正しない）
- 文法的には誤りだが、話者の発音通りに残すべきケースだと判断した
- 業界特有の用語を、一般的な表記に直さず保持する判断を下した
表記の統一
- AIには誤りとして検出されなかった表記ゆれを発見した（例：「子供」と「子ども」など）
【事例】このような誤りが見落とされていました
プロンプトを活用してAI校正をかけたにも関わらず、見落とされていたミスの具体的事例をご紹介します。
ケース1：字幕と図表の矛盾
【状況】
講演動画の聞き直し校正を行ったところ、字幕の用語とスライド内に記載されていた用語が一致していませんでした。
【要因】
AI校正はテキストのみチェックをするため、スライド資料との整合性までチェックすることができません。
【対応】
講演者の関連著書を検索し、正しい表記を特定して修正しました。
ケース2：英単語の読み間違い
【状況】
講演者が英単語”tale”を「トール」と発音。AI文字起こしでは音声に忠実に「トール」と記載されていましたが、このままでは意味が通じません。
【要因】
聞こえた通りに記述するだけでは、話者の意図が正確に反映されない恐れがあります。
【対応】
前後の文脈から、本来は”tale”を指していると推測し、正しい読み「テール」に修正しました。
ケース3：専門用語の誤った修正
【状況】
AI校正の結果には「一般的な表記と異なる」と記載されていましたが、よく確認すると限られた分野で確かに使われている専門用語でした。
【要因】
AIの提案をそのまま採用すると、話者の意図に反する誤った修正をしてしまう恐れがあります。
【対応】
SNSや専門サイトを通じて調査し、業界内で使われている正式な用語であることを確認。AIの提案を却下しました。
ミスを防ぐための3つの修正方法
たとえAIを活用したとしても、文字起こしの修正作業は想像以上に複雑な判断が求められます。
限られた時間内で効率的にチェック作業を行うには、以下の3つの選択肢があります。
1．自分の修正スキルを高める
時間をかけて丁寧に聞き直し校正をする方法です。簡単な会議や個人利用の文書であれば、この方法で十分です。
【こんな方におすすめ】
- 個人利用や社内限定の文書
- 時間に余裕がある
- 専門用語が少ない内容
詳しく知りたい方はこちらの記事をご覧ください。
2．AIツールで校正を効率化する
ChatGPTなどのAIを活用し、プロンプトを作成して校正させる方法です。
ただし、AIは文脈の理解や専門用語の判断が苦手です。重要な文書では、AIの提案を鵜呑みにせず、必ず人間が最終チェックを行いましょう。
【こんな方におすすめ】
- AI学習に使われても問題ない
- 修正作業を効率化したい
- ハルシネーションチェックのノウハウがある
3．プロの校正サービスを利用する
専門スタッフが、AIと人間の両方の強みを活かして修正します。
【こんな方におすすめ】
- 社外に公開する文書
- 専門用語が多い内容（特に外部の先生を招いた講演会など、話者の意図を尊重する必要がある場合）
- 重要な数値やデータが含まれる
- 修正に時間をかけられない
東京反訳は、AI文字起こし特有の誤認識を、プロの目で責任をもって修正します。
修正作業でお困りの際はお気軽にご相談ください。
文字起こしの修正でお困りの方、校正の外注をご検討中の方は、お気軽にご相談ください。
用途や内容に応じて最適なプランをご提案いたします。
