複数人の発言が混在して、誰の発言かわからなくなる
通常の文字起こしでは全発言がひとつのテキストになり、後から「これは誰の発言？」と追えない。話者識別を使うと発言者ごとにラベルが付き、議事録の可読性が大幅に上がります。
採用面接の評価に「誰がどう答えたか」の記録が必要
採用面接では「候補者の回答」と「面接官の質問」を分離して記録することが重要。話者識別により候補者の発言だけを抽出して評価シートに使えます。
文字起こしを生成
Whisperで音声を文字起こしし、タイムスタンプ付きの発言セグメントに分割します。
AIが文脈から話者を推定
Claude AIが発言内容と会話の流れから話者を推定し、「Speaker A」「Speaker B」のようにラベル付けします。声紋の事前登録は不要です。
話者名を編集して議事録に反映
自動生成された話者ラベルを実際の名前（例：「田中さん」）に変更可能。変更はAI議事録生成にも反映されます。
| 話者識別の方式 | Claude AIによる文脈ベース推定（音声の声紋解析は行いません） |
| 推奨話者数 | 2〜6名（それ以上は推定が難しくなる場合あり） |
| 話者名の編集 | 対応 |
| タイムスタンプ | 話者ごとに付与 |
会議録音には機密情報が含まれます。Kaigi AIはデータの取り扱いを最高水準で管理しています。
日本の個人情報の保護に関する法律（個人情報保護法）に基づいた適切なデータ管理体制のもとサービスを提供しています。
すべての音声データ・議事録データはAWS東京リージョン（ap-northeast-1）で保管します。
お客様がアップロードした音声・文字起こしデータをAIモデルのトレーニングに使用することは一切ありません。データはお客様のものです。
Q. 事前に話者の音声を登録する必要がありますか？
A. いいえ。事前登録は不要です。AIが文字起こしの文脈から話者を推定します（声紋の解析は行いません）。特定人物の名前との紐付けは手動で行えます。
Q. 話者数を事前に指定する必要がありますか？
A. 指定は不要です。参加者が多い場合（7名以上）は文脈からの推定が難しくなることがあります。
Q. 話者が重なって話した場合はどうなりますか？
A. 発言が重なった区間は、文脈から判断できる範囲でラベル付けします。割り込み・被り発言は完全には分離できない場合があります。