【SecureMemo】次世代音声認識モデル「shirushi-2.0」をリリース。既発表の「パーソナライズ校正機能」との連携で、速く・賢く・自分専用に育つ議事録AIへ。
Nishika株式会社は、AI議事録ツール「SecureMemo」および「SecureMemoCloud」に搭載する次世代音声認識モデル「shirushi-2.0」をリリースしました。従来比で4倍強の処理速度向上と名詞認識精度の改善を実現し、既存の「パーソナライズ校正機能」と合わせることで、速さと組織適応力を両立する2層構造の議事録AIとして展開します。
📋 記事の処理履歴
- 📰 発表: 2026年6月9日 22:00
- 🔍 収集: 2026年6月9日 13:21
- 🤖 AI分析完了: 2026年6月9日 13:29(収集から8分後)
AIプロダクト事業およびAIコンサルティング事業を展開するNishika株式会社(本社:東京都品川区、代表取締役:山下達朗、松田裕之、以下Nishika)は、AI議事録ツール「SecureMemo」および「SecureMemoCloud」に搭載する音声認識AI「shirushi」シリーズの次世代モデル「shirushi-2.0」をリリースいたしました。
本リリースにより、SecureMemoの議事録AIは「速く・賢く正確に書き起こす層(shirushi-2.0)」と、「組織固有の語彙に自分専用に育つ層(パーソナライズ校正機能)」の2つのレイヤーが揃った形となります。汎用の音声認識AIでは届かなかった「会議の中身そのものを、そのまま議事録にする」ことを目指します。
■ 開発の背景:会議AIに本当に問われる「速さ」「精度」「組織適応」
音声認識AIの実用価値は、汎用ベンチマークの数値だけでは測れません。私たちが多くの導入企業様と向き合うなかで繰り返し聞こえてきたのは、「会議直後に議事録を確認したい(速さ)」「誤変換を修正する時間がかかる(精度)」「業界用語を覚えてくれない(組織適応)」という3つの声でした。CERやWERといった指標だけでは現場の体感とは一致しないという仮説のもと、Nishikaは2つの方向から開発を進めてまいりました。
■ 「shirushi-2.0」の特徴:速く、賢く書き起こす
1. 文字起こし処理速度が4倍強に高速化:1時間程度のビジネス会議音声において、従来モデル「shirushi-1.5」比で平均4倍強の高速化を実現しました。
2. 名詞認識精度(noun-WER)が改善:句読点や表記揺れを排除し、議事録の意味的価値を左右する「名詞」を対象に評価するnoun-WERで数ポイントの改善を達成しました。
■ 音声認識 改善例(抜粋)
- 資格名と年度:一級建築施工管理技士、2024年度(修正済み)
- 経理・労務:決算精算、厳守(修正済み)
- プロジェクト管理:工程表、概算、口頭(修正済み)
- IT・カタカナ語:ドラッグアンドドロップ、解説動画、実証実験(修正済み)
本リリースにより、SecureMemoの議事録AIは「速く・賢く正確に書き起こす層(shirushi-2.0)」と、「組織固有の語彙に自分専用に育つ層(パーソナライズ校正機能)」の2つのレイヤーが揃った形となります。汎用の音声認識AIでは届かなかった「会議の中身そのものを、そのまま議事録にする」ことを目指します。
■ 開発の背景:会議AIに本当に問われる「速さ」「精度」「組織適応」
音声認識AIの実用価値は、汎用ベンチマークの数値だけでは測れません。私たちが多くの導入企業様と向き合うなかで繰り返し聞こえてきたのは、「会議直後に議事録を確認したい(速さ)」「誤変換を修正する時間がかかる(精度)」「業界用語を覚えてくれない(組織適応)」という3つの声でした。CERやWERといった指標だけでは現場の体感とは一致しないという仮説のもと、Nishikaは2つの方向から開発を進めてまいりました。
■ 「shirushi-2.0」の特徴:速く、賢く書き起こす
1. 文字起こし処理速度が4倍強に高速化:1時間程度のビジネス会議音声において、従来モデル「shirushi-1.5」比で平均4倍強の高速化を実現しました。
2. 名詞認識精度(noun-WER)が改善:句読点や表記揺れを排除し、議事録の意味的価値を左右する「名詞」を対象に評価するnoun-WERで数ポイントの改善を達成しました。
■ 音声認識 改善例(抜粋)
- 資格名と年度:一級建築施工管理技士、2024年度(修正済み)
- 経理・労務:決算精算、厳守(修正済み)
- プロジェクト管理:工程表、概算、口頭(修正済み)
- IT・カタカナ語:ドラッグアンドドロップ、解説動画、実証実験(修正済み)
よくある質問
shirushi-2.0の特徴は何ですか?
文字起こし処理速度が従来モデル比で平均4倍強に向上し、名詞認識精度(noun-WER)が数ポイント改善しました。
SecureMemoの議事録AIはどのような構造になっていますか?
速く正確に書き起こす「shirushi-2.0」と、組織固有の語彙を学習する「パーソナライズ校正機能」の2層構造です。
noun-WERとは何ですか?
名詞のみを対象に評価する指標で、句読点や表記揺れを除外して議事録の意味的価値を測定するためにNishikaが用いています。
開発の背景にある現場の課題は何ですか?
文字起こしの完了を待たされる処理速度の遅さ、名詞の誤変換による修正の手間、組織固有の用語を認識できない点です。
Nishika株式会社は何の事業を展開していますか?
AIプロダクト事業およびAIコンサルティング事業を展開しています。