音声文字起こし API ガイド：2026年の主要オプション比較と統合のベストプラクティス

アプリケーションへの音声文字起こし機能の統合は、「あれば便利な機能」から、多くの製品における「核となる機能」へと進化しました。会議の議事録作成や音声アシスタントから、ビデオの字幕、コールセンターの分析、アクセシビリティ機能に到るまで、多くの重要なユースケースが信頼性の高い音声文字起こし API に依存しています。

このガイドは、開発者および技術的な意思決定者向けに作成されています。主要な音声文字起こし API を技術仕様、価格モデル、開発者体験の観点から比較し、統合コードの例を紹介します。

音声文字起こし API を選択する際の 6 つの主要要因

STT API を評価する際、以下の 6 つの次元が最も重要です。

1. 精度

WER（Word Error Rate：単語誤り率）は、精度を測定するための標準的な指標です。主要な API はベンチマークデータセットで 5% 未満の WER を達成することが多いですが、最終的に重要なのは実世界でのパフォーマンスです。特にノイズ、アクセント、ドメイン固有の用語がある環境での性能が鍵となります。

2. レイテンシ

レイテンシに関しては、2 つのモードを個別に評価する必要があります。

• バッチモード：完全な音声をアップロードし、完全なテキストを受け取ります。レイテンシは、音声の長さに対する処理時間の比率として測定されます。
• ストリーミングモード：リアルタイムの音声送信とライブ文字起こし。レイテンシは、最初のバイトまでの時間（TTFB）とエンドツーエンドの遅延で測定されます。

3. 対応言語

API がサポートしている言語数や、英語とスペイン語の切り替え（コードスイッチング）のような混合言語コンテンツをどの程度効果的に処理できるかが重要な検討事項です。また、方言やアクセントのサポートも考慮に入れる必要があります。

4. 機能セット

話者分離（ダイアリゼーション）、タイムスタンプ、句読点、単語レベルの信頼度スコア、カスタム語彙、不適切な表現のフィルタリングなどの機能がサポートされているかどうか。

5. 価格モデル

音声の長さによる課金か、リクエスト数による課金か？無料枠はあるか？ボリュームディスカウントは提供されているか？

6. 開発者体験

ドキュメントの質、SDK の利用可能性、エラーハンドリングの明確さ、サポートの対応の良さ。

音声文字起こし API 比較

[]

#1 Fish Audio API：開発者に優しい万能選手

Fish Audio は最高級の TTS 機能で知られていますが、その Speech to Text API も同様に優れています。開発者を念頭に置いて設計されており、精度、レイテンシ、機能の網羅性においてトップクラスのプロバイダーにランクされています。

主要な技術仕様

精度

Fish Audio の STT API は標準的なベンチマークで約 4.5% の WER を達成しており、業界のリーダー的存在です。さらに重要なのは、困難な条件下でも一貫したパフォーマンスを維持できる点です。

多くの API は理想的な条件下では良好なパフォーマンスを発揮しますが、ノイズや混合言語の入力があると急激に劣化します。Fish Audio の一貫性は大きな強みです。

レイテンシ

Fish Audio API は 2 つのモードをサポートしています。

• バッチモード：処理速度は音声の長さの約 0.3〜0.5 倍です。10 分の録音は通常 3〜5 分で完了します。
• ストリーミングモード：最初のバイトまでの時間は約 200〜300ms、エンドツーエンドのレイテンシは 500〜800ms の範囲であり、リアルタイムの文字起こしに適しています。

対応言語

50 以上の言語をサポートし、世界の主要言語をすべてカバーしています。特筆すべき機能は混合言語の処理です。英語と中国語、英語と日本語といったコードスイッチングのプロセスを、認識が途切れることなく自然に完了できます。

機能の詳細

話者分離（ダイアリゼーション）

API は異なる話者を自動的に識別し、ラベルを付けます。各出力セグメントには話者 ID が割り当てられ、アプリケーション層で実際の名前に関連付けることができます。

{

"segments": [

{

"speaker": "speaker_1",

"start": 0.0,

"end": 3.2,

"text": "今日のプロジェクトのスケジュールについて話し合いましょう。"

},

{

"speaker": "speaker_2",

"start": 3.5,

"end": 6.8,

"text": "了解しました。まずは開発チームからの最新状況から始めます。"

}

]

}

タイムスタンプ

文レベルと単語レベルの両方のタイムスタンプをサポートしています。字幕生成では、単語レベルのタイムスタンプを使用することで、一語一語をハイライトする効果が可能になります。

句読点とフォーマット

句読点を自動的に挿入し、数値、日付、通貨などのエンティティをインテリジェントにフォーマットします。例えば、「三月十五日午後二時」は「3月15日 2:00 PM」に変換されます。

カスタム語彙

カスタム語彙リストをアップロードして、専門用語、ブランド名、固有名詞の認識精度を向上させることができます。この機能は、医療、法務、金融などの特定分野のアプリケーションで特に役立ちます。

API 統合の例

Python バッチ処理の例

import requests

API_KEY = "your_api_key"

API_URL = "https://api.fish.audio/v1/speech-to-text\"

文字起こし用にオーディオファイルをアップロード

with open("meeting_recording.mp3", "rb") as audio_file:

response = requests.post(

API_URL,

headers={

  \"Authorization\": f\"Bearer {API_KEY}\",

  \"Content-Type\": \"audio/mpeg\"

},

data=audio_file,

params={

  \"language\": \"ja\",

  \"speaker_diarization\": True,

  \"punctuation\": True,

  \"timestamps\": \"word\"

}

)

result = response.json()

print(result["text"])

Python ストリーミングの例

import websocket

import json

API_KEY = "your_api_key"

WS_URL = "wss://api.fish.audio/v1/speech-to-text/stream"

def on_message(ws, message):

data = json.loads(message)

if data["type"] == "partial":

print(f\"[Live] {data['text']}\", end=\"\\r\")

elif data["type"] == "final":

print(f\"[Final] {data['text']}\")

def on_open(ws):

オーディオデータの送信

with open("audio_chunk.wav", "rb") as f:

ws.send(f.read(), opcode=websocket.ABNF.OPCODE_BINARY)

ws.send(json.dumps({"type": "end"}))

ws = websocket.WebSocketApp(

f"{WS_URL}?api_key={API_KEY}&language=ja",

on_message=on_message,

on_open=on_open

)

ws.run_forever()

JavaScript/Node.js の例

const fetch = require('node-fetch');

const fs = require('fs');

const API_KEY = 'your_api_key';

const API_URL = 'https://api.fish.audio/v1/speech-to-text';

async function transcribe(audioPath) {

const audioBuffer = fs.readFileSync(audioPath);

const response = await fetch(API_URL, {

method: 'POST',

headers: {

'Authorization': Bearer ${API_KEY},

'Content-Type': 'audio/mpeg'

},

body: audioBuffer

});

const result = await response.json();

return result.text;

}

transcribe('meeting.mp3').then(console.log);

統合のメリット：STT + TTS ワークフロー

Fish Audio のユニークな価値は、STT と TTS の両方の API を 1 つのプラットフォームで提供している点にあります。これにより、以下のような完全な音声処理パイプラインを一箇所で構築できます。

• 音声翻訳：STT で文字起こし → テキスト翻訳 → TTS でターゲット言語の音声を生成
• 会議の要約：STT で文字起こし → テキスト要約 → TTS で音声ブリーフィングを生成
• コンテンツの再利用：STT でポッドキャストからテキストを抽出 → コンテンツの編集と洗練 → TTS で多言語音声版を生成

両方の API が同じ認証システムと請求アカウントを共有するため、開発コストと運用コストを削減できます。

価格

Fish Audio API は従量課金制を採用しています。現在の料金については 料金ページ をご確認ください。テスト用の無料枠があり、大量利用向けのボリュームディスカウントも提供されています。

ドキュメントとサポート

Fish Audio API ドキュメント は整理されており、以下の内容が含まれています。

• クイックスタートガイド
• すべてのエンドポイントとパラメータを網羅した API リファレンス
• コード例（Python、JavaScript、cURL）
• エラーコードの説明
• ベストプラクティスの推奨事項

その他の主要 API：クイック比較

OpenAI Whisper API

OpenAI Whisper API は、Whisper モデルをベースにしたクラウドサービスです。

強み：高い精度、確かな多言語サポート、競争力のある価格（$0.006/分）。

制限：ストリーミング非対応（バッチのみ）、話者分離なし、比較的基本的な機能セット。

最適：リアルタイム処理を必要としないバッチ文字起こしシナリオ。

Google Cloud Speech-to-Text

Google Cloud Speech-to-Text は、安定性とスケーラビリティを核としたエンタープライズグレードの STT サービスです。

強み：125 以上の言語サポート、ストリーミングとバッチ両方の処理、エンタープライズ SLA。

制限：設定が複雑、直感的でない価格体系（15 秒単位の課金）、小規模開発者にはやや不向き。

最適：Google Cloud エコシステムを広範に活用している企業や、高可用性を必要とする大規模アプリケーション。

Microsoft Azure Speech

Microsoft の音声サービスで、Azure エコシステムと深く統合されています。

強み：カスタムモデル学習のサポート、エンタープライズグレードのセキュリティコンプライアンス、バッチ処理の競争力のある価格。

制限：Azure エコシステム以外ではメリットが薄れ、ドキュメントの構成が混乱を招くことがある。

最適：すでに Azure を利用している企業や、カスタム音声モデルを必要とするシナリオ。

AWS Transcribe

Amazon の文字起こしサービスで、AWS エコシステムと統合されています。

強み：複数のオーディオ形式のサポート、S3、Lambda、その他の AWS サービスとのシームレスな統合。

制限：価格が比較的高く（$0.024/分）、精度はトップクラスではない。

最適：他の AWS サービスとの統合が必要な、すでに AWS エコシステムで運用しているチーム。

AssemblyAI

近年急速に成長している独立系の音声 AI プロバイダーです。

強み：高い精度、豊富な機能（要約、感情分析、コンテンツモデレーション）、モダンな API 設計。

制限：秒単位の課金（$0.002/秒 = $0.12/分）のため、長時間の音声は高価になる。

最適：音声分析アドオンを必要とするシナリオや、予算に余裕のあるチーム。

音声文字起こし API 選択のディシジョンツリー

リアルタイム/ストリーミングの文字起こしが必要ですか？

├─ はい → Fish Audio / Google Cloud / Azure / AssemblyAI

└─ いいえ → すべてのオプションが検討可能

話者分離（ダイアリゼーション）が必要ですか？

├─ はい → Fish Audio / Google Cloud / Azure / AWS / AssemblyAI

└─ いいえ → Whisper API を検討（低コスト）

混合言語のサポートが必要ですか？

├─ はい → Fish Audio（最強の混合言語処理能力）

└─ いいえ → 他の要因に基づいて選択

特定のクラウドプラットフォームにロックインされていますか？

├─ Google Cloud → Google Cloud STT

├─ Azure → Azure Speech

├─ AWS → AWS Transcribe

└─ なし → Fish Audio / AssemblyAI / Whisper API

統合された STT + TTS が必要ですか？

├─ はい → Fish Audio（STT と TTS の両方で最高品質を提供する唯一のプラットフォーム）

└─ いいえ → 他の要因に基づいて選択

統合のベストプラクティス

1. 音声のプリプロセッシング

API に送信する前に音声を前処理することで、精度を向上させることができます。

• サンプリングレート：16kHz 以上
• チャンネル：通常、ステレオよりもモノラルの方が適しています（チャンネルごとに話者を区別する必要がある場合を除く）
• 形式：ほとんどの API は MP3、WAV、FLAC をサポートしています。WAV はロスレス品質ですがファイルサイズが大きくなり、MP3 は品質とサイズのバランスが良いです。
• ノイズ除去：背景ノイズが目立つ場合は、前処理でノイズ除去を適用することを検討してください。

2. エラーハンドリング

STT API は、ネットワークの問題、音声品質の問題、またはサーバー負荷のために失敗することがあります。以下を実装してください。

• リトライロジック：指数バックオフ（1秒、2秒、4秒...）
• タイムアウト：バッチ処理には妥当なタイムアウトを設定します（例：音声の長さの 2 倍）
• フォールバック：プライマリ API が利用できない場合に備えて、バックアップ API に切り替える仕組み

3. コスト管理

• 適切なモードの選択：リアルタイムの結果が必要ない場合は、バッチ処理を使用します（通常、安価です）
• 音声の圧縮：転送および処理コストを削減するため、許容できる品質低下の範囲内で音声を圧縮します
• 結果のキャッシュ：同じ音声の再文字起こしを避けます

4. プライバシーとコンプライアンス

• データ転送：HTTPS/WSS による暗号化された転送を確認します
• データ保持：API プロバイダーのデータ保持ポリシーを理解します
• 機密コンテンツ：医療、法務、その他の機密性の高いコンテンツについては、コンプライアンス認証を受けたサービスを選択します

結論

適切な音声文字起こし API を選択するには、精度、レイテンシ、対応言語、機能、価格、および開発者体験のバランスを考慮する必要があります。

ほとんどの開発者や技術チームにとって、Fish Audio API は 2026 年における非常におすすめの選択肢です。精度とレイテンシでトップクラスに位置し、優れた混合言語処理能力を備え、完全な機能セット（話者分離、タイムスタンプ、カスタム語彙を含む）を提供し、統合された STT および TTS プラットフォームを通じて独自の価値を提供します。

特定のクラウドプラットフォーム（Google/Azure/AWS）に深く投資している場合は、そのプラットフォームの STT サービスを使用することで統合コストを抑えられる可能性があります。リアルタイムの要件がなく、基本的なバッチ文字起こしのみが必要な場合は、OpenAI Whisper API が確かな価値を提供します。

最終的な決定を下す前に、実際のユースケースの音声を使用して、無料枠でいくつかのオプションをテストしてみてください。