2025〜2026年現在、AIによる音声認識（ASR）技術は成熟期を迎え、個人開発者でも商用レベルの高精度なアプリを構築できるようになりました。特に日本語においては、OpenAIのWhisper派生モデルとNVIDIAのNeMoが二大巨頭となっています。
本記事では、作りたいアプリのタイプ別に、最短で形にする方法から最高峰のリアルタイム話者分離までを解説します。
1. 【初級】とにかく早く、高精度なアプリを作りたい
「録音済みファイルをアップロードして文字起こしする」Webアプリなら、Streamlit + faster-whisper の組み合わせが最強です。
技術スタックの比較（2026年2月時点）
アプリのタイプ 推奨スタック 難易度 日本語精度 リアルタイム 備考
爆速Web開発 Streamlit + faster-whisper ★1 ★★★★★ △ 個人利用・プロトタイプに最適
デスクトップ PyQt6 / Tauri + whisper.cpp ★2 ★★★★★ ◯ オフライン・動作が軽量
スマホアプリ Flutter + whisper.cpp (CoreML) ★3 ★★★★☆ △ Apple Silicon最適化が鍵
低スペ/組み込み Vosk + 日本語モデル ★2 ★★★☆☆ ★★★★★ 精度より速度・リソース優先
最短で動かすサンプルコード
pip install streamlit faster-whisper を実行し、以下のコードを app.py として保存します。
import streamlit as st
from faster_whisper import WhisperModel
import io
st.title("AI日本語文字起こしツール")
# 2026年現在の推奨：large-v3 または distil-large-v3
model_size = st.selectbox("モデル選択", ["base", "small", "medium", "large-v3", "distil-large-v3"])
model = WhisperModel(model_size, device="auto", compute_type="float16")
uploaded_file = st.file_uploader("音声ファイル (mp3/wav/m4a)", type=["wav", "mp3", "m4a"])
if uploaded_file:
with st.spinner("解析中..."):
segments, info = model.transcribe(io.BytesIO(uploaded_file.read()), language="ja", vad_filter=True)
result_text = ""
for s in segments:
line = f"[{s.start:.1f}s -> {s.end:.1f}s] {s.text}\n"
st.write(line)
result_text += line
st.download_button("テキスト保存", result_text, file_name="transcription.txt")
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