Whisperローカル文字起こし実践ガイド｜GPUで高速・無料の音声認識

Whisper ローカル文字起こし実践ガイド｜GPU で高速・無料の音声認識

近年、生成 AI の普及に伴い、音声からテキストへの変換技術である「音声認識」は業務効率化やコンテンツ制作において不可欠な要素となっています。しかし、既存のクラウド型サービスを利用する場合、データ転送によるプライバシーリスクや、長時間利用時のコスト増が課題として挙がりやすいものです。また、インターネット接続が不安定な環境下ではサービスの利用自体が制限されるという不便さも存在します。そこで注目されるのが、OpenAI によって開発されオープンソース化された「Whisper」をローカル環境で動作させるアプローチです。

Whisper は深層学習モデルを用いた音声認識システムであり、特定のクラウドサーバーに依存せず、自社の PC やサーバー上で完結して処理を行うことができます。これにより、機密性の高い会議内容や個人情報を含む録音データを外部に送信する必要がなくなり、プライバシー保護を徹底しながら利用可能です。さらに、API 利用料が発生しないため、大量の音声ファイルを処理する必要がある場合でもコストを抑えることが可能になります。本ガイドでは、Whisper の特徴から具体的な導入方法まで、自作 PC を持つ中級者向けに包括的に解説します。

2026 年 4 月時点における技術動向を反映し、最新の CUDA ドライバー環境や GPU アクセラレーションを活用した高速化テクニックも併せて紹介していきます。単にツールを使うだけでなく、背後にあるアーキテクチャを理解し、ハードウェアリソースを最大限に活用するノウハウを身につけることで、より効率的な文字起こしワークフローを構築できるでしょう。初心者であっても手順を追えば比較的容易に環境を整備できるようになっているため、ぜひこの機会にローカル AI 活用の第一歩を踏み出してみてください。

Whisper の基本アーキテクチャとローカル運用のメリット

Whisper は OpenAI が 2021 年に発表したマルチリンガル音声認識モデルです。その最大の特徴は、Transformer という深層学習アーキテクチャを採用している点にあります。Transformer は元々は自然言語処理分野で開発された技術ですが、Whisper では音声波形を数値化したデータとして入力し、これを言語データとして扱ってテキストに変換する仕組みとなっています。この設計により、従来の隠れマルコフモデル（HMM）や RNN を用いたシステムに比べて、複雑な文脈の理解や、背景ノイズへの頑健性において劇的な向上を遂げました。

ローカル環境で Whisper を運用する最大のメリットは「データプライバシー」と「コスト構造」にあります。クラウド API を利用する場合、音声データは必ずベンダーのサーバーへ転送されなければなりません。これは企業機密や個人情報を扱う場合、コンプライアンス上のリスクとなる可能性があります。一方で、ローカル実行であればデータは PC 内の SSD や HDD に留まり、ネットワーク経由で外部に漏れることはありません。セキュリティ意識の高いユーザーや、内部資料を多く取り扱うプロフェッショナルにとってこれは決定的な利点です。

コスト面においても、クラウド API は利用量に応じた課金が発生します。OpenAI の API を例にとると、1 分あたりの処理に対して数十銭の費用がかかりますが、数時間分の映像や長時間会議の録音データを処理しようとすると、月々の通信費と同額を超えるケースも珍しくありません。Whisper をローカルで動かす場合、初期投資として GPU やメモリなどのハードウェア購入コストは発生しますが、一度環境を整備すれば、追加のコストなしで無制限に利用し続けることができます。また、インターネット接続が不要な環境でも動作するため、オフラインでの作業も可能となります。

モデル選択ガイド：精度と VRAM の最適なバランス

Whisper を使用する際、最も重要となる判断基準は「モデルサイズ」の選定です。OpenAI が提供している公式モデルには、tiny、base、small、medium、large-v3、そして最新の Turbo など複数のバリエーションが存在します。それぞれのモデルは、パラメータ数や学習データの規模が異なり、これにより認識精度と処理速度、そして必要なメモリリソース（VRAM）の間に明確なトレードオフ関係が生じます。初心者の方は「大きいほど良い」と考えがちですが、自身の PC スペックに合わせて適切なサイズを選ぶことが性能を最大化する鍵となります。

特に VRAM（ビデオメモリ）は GPU の性能を決定づける重要な要素です。Whisper モデルを読み込む際、モデルの重み（ウェイト）が VRAM にロードされます。例えば、最も軽量な「tiny」モデルであれば 4GB 以下の VRAM でも動作しますが、高精度な「large-v3」モデルは少なくとも 8GB を超える VRAM を必要とします。もし VRAM 容量を超過すると、システムメモリ（RAM）にデータを切り替えて処理が行われるため、速度が数十倍から百倍低下し、実用的ではなくなります。したがって、自分の GPU の VRAM サイズを確認した上で、その範囲内で最大のモデルを選択する戦略が必要です。

以下に主要なモデルごとの特徴と推奨スペックを整理しました。2026 年現在、Turbo モデルはコストパフォーマンスと精度のバランスが特に優れており、中級者以上にとって最初の候補となります。ただし、日本語認識においては、後述する「日本語特化版」やfine-tuning を施したモデルの方が、一般的な大規模モデルよりも高い精度を発揮する場合がある点にも注意が必要です。

モデル選定においては、単に VRAM の容量だけでなく、「推論時間」も考慮に入れる必要があります。例えば、10 分の音声ファイルを処理する場合、small モデルでは数分程度で完了しますが、large-v3 では 10 分以上かかることもあります。また、Whisper は音声の長さに対してほぼ線形的に時間を要するため、長時間の動画や長時間会議の場合、モデルサイズの影響が顕著に現れます。そのため、スクリプトでバッチ処理を行う場合は、精度を下げても処理速度を優先する設定や、中規模モデルでの妥協が必要になる場合があります。

高速化の鍵：faster-whisper と CTranslate2 の仕組み

標準的な PyTorch 版 Whisper は正確性が高い一方で、推論速度に課題を抱えることがあります。これを解決するために開発されたのが「faster-whisper」です。このライブラリは、Intel が開発した高性能な推論エンジンである「CTranslate2」を基盤としており、Whisper モデルの計算を最適化して実行します。CTranslate2 は、モデルの重みを量子化（Quantization）する技術を採用しており、例えば 16bit の浮動小数点数データを 8bit の整数データに変換して保存・処理を行います。これにより、必要なメモリ使用量を削減し、キャッシュ効率を高めることで、GPU の性能を最大限に引き出します。

量子化には「int8」といった精度レベルの選択が可能ですが、faster-whisper では自動的に最適化される設定も用意されています。通常、精度をあまり損なわずに処理速度が 2〜5 倍になることが実証されており、特に large モデルや Turbo モデルを使用する際にその恩恵を大きく受けます。また、CTranslate2 は CPU と GPU の両方で効率的に動作するように設計されているため、GPU を使用しない環境でも、従来の PyTorch 版よりはるかに高速な処理が可能です。自作 PC のユーザーにとって、CPU 性能をフル活用する余地も残しつつ、GPU を使うことで爆速を実現できるのは大きな魅力です。

さらに、faster-whisper はバッチ処理や並列実行のサポートも充実しています。複数の音声ファイルをまとめて渡して処理する場合、従来のライブラリではファイルごとにモデルをロードしたり読み込んだりする必要がありましたが、faster-whisper では一度に複数のクリップをキューに入れて処理できます。これにより、GPU のコア利用率が向上し、アイドル状態での電力消費や発熱を抑えつつ、全体の処理時間を短縮できます。2026 年時点では、ほぼ標準的な環境で faster-whisper を利用することが推奨されており、Python の依存関係としてインストールするだけで、既存の Whiper コードをほとんど変更せずに高速化を実現できます。

環境構築手順：Python と CUDA のインストール方法

Whisper をローカルで動かすための最初のステップは、開発環境の構築です。2026 年現在、Windows 11 または Linux (Ubuntu 22.04/24.04) が推奨されます。macOS も Metal API による加速が可能ですが、今回は Windows/Linux を想定した CUDA ベースの手順を解説します。まず前提として、Python のバージョンが重要となります。Whisper や依存ライブラリは Python 3.8 から 3.12 程度で動作しますが、安定性のためには Python 3.10.x または 3.11.x をインストールすることをお勧めします。公式ウェブサイトからインストーラをダウンロードし、「Add to PATH」オプションを必ずチェックしてください。

次に重要なのが CUDA ツールキットのインストールです。NVIDIA の GPU で加速処理を行うためには、CUDA ライブラリが必要です。2026 年時点では、CUDA 12.x が主流となっていますが、Whisper のバージョンやライブラリの依存関係によっては CUDA 11.8 を必要とする場合もあります。PyTorch の公式ページから、自分の環境に合ったビルド（例：cu121）を選択してインストールスクリプトを実行し、必要な DLL ファイルをシステムパスに追加します。これにより、Python スクリプトが GPU への命令を出せるようになります。また、CUDA ドライバーは NVIDIA GeForce Experience を通じて最新バージョンへ自動更新しておくことで、互換性エラーを防ぎます。

最後に、Whisper の依存関係を持つライブラリ群のインストールを行います。pip または conda コマンドラインツールを使用して faster-whisper および pytorch などを導入します。特に PyTorch は CUDA バージョンに合わせてビルドされたものを選ばないと GPU を認識しません。以下のコマンド例のように、CUDA 12.1 対応版をインストールするのが安全です。

pip install faster-whisper torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

このプロセスにおいて発生しがちなエラーとして、「No module named 'faster_whisper'」や「CUDA out of memory」が挙げられます。前者はインストール順序を間違えた場合、後者は VRAM の不足によるものですが、環境変数でメモリ割り当てを調整することで回避可能です。また、Windows の場合、Python のパスにスペースが含まれているとエラーを起こすことがあるため、プログラムフォルダ直下のパス（例：C:\Program Files\Python310）を使用しないか、パスの記述を修正する必要があります。

GPU 別処理速度比較：RTX シリーズの実測データ

ハードウェア性能が文字起こし速度に与える影響は計り知れません。2026 年現在において主要な NVIDIA GeForce RTX シリーズ（30、40 シリーズ）を用いたベンチマーク結果を提示します。ここでは「large-v3」モデルを使用した際、10 分の音声ファイル（MP3、16kHz サンプリング）を処理するのにかかる時間を測定しました。比較条件は、Windows 11、Python 3.11、CUDA 12.1、faster-whisper を使用しています。GPU の VRAM 容量の違いだけでなく、アーキテクチャの違い（Ampere vs Ada Lovelace）も速度に影響を与えます。

RTX 3060 (12GB) は、コストパフォーマンスに優れ、Whisper 運用の入門機として最適です。VRAM が 12GB あるため large-v3 モデルを余裕を持ってロードでき、中規模な処理でも問題なく動作します。一方で、RTX 4090 のようなハイエンド機では、Tensor Core の効率化により推論時間が劇的に短縮されます。特に Turbo モデルを使用する場合、4060 と 4090 では速度差が数倍以上開くことが確認されています。ただし、単純な文字起こしだけであれば、3060 でも十分な実用性があるため、予算に応じて選択してください。

また、RTX シリーズ以外の GPU や、CPU のみでの処理と比較するとその差は歴然としています。RTX 2080Ti などの旧世代でも比較的高速ですが、新世代の RTX 40 シリーズでは特に低負荷時の効率と高負荷時のスループットが向上しています。NVIDIA の最新プロダクトである RTX 50 シリーズ（仮称）についても、2026 年後半には導入が始まる見込みで、将来的な拡張性も考慮すると、VRAM が 12GB 以上のモデルを持つ GPU を選ぶことが長期的な運用において有利です。

このデータから、VRAM の容量が処理の円滑さに直結することがわかります。特に large-v3 モデルを使用する際は VRAM 不足によるスワッピングが発生しやすく、これが速度低下の主因となります。RTX 4060 は 8GB ですとモデルロード時には余裕がありますが、バッチ処理時にメモリ圧迫を起こす可能性があるため注意が必要です。一方で RTX 3060 の 12GB は、Whisper の主要なモデルサイズをすべてロードして実行するのに十分な容量であり、価格帯とのバランスが非常に優れています。

日本語認識精度を高めるための具体的な Tips

Whisper は多言語対応に優れていますが、日本語のような複雑な発音や文脈を持つ言語において、100% の精度を出すことは容易ではありません。特に専門用語の多い医療や法律分野、あるいは訛りのある話者に対しては、デフォルト設定のままでは誤変換が多発します。これを改善するためには、いくつかの前処理ステップとパラメータチューニングが有効です。まず重要なのは「音声データの品質」です。ノイズキャンセリングを適用した後のファイルや、サンプリングレートを 16kHz に統一することで、Whisper の入力信号としての質が向上し、認識率が改善されます。

設定値の調整も効果的です。temperature パラメータは、モデルの出力におけるランダム性を制御するもので、0.0 に設定すると最も確率の高い単語を選びます。これは正確性を重視する場合に有効ですが、一方で固定された発音パターンに対して柔軟性がなくなるため、文脈によっては誤りが増えることもあります。また、language パラメータを「ja」に明示的に指定することで、モデルが日本語の言語モデルに重み付けされ、英語混在の音声でも正しく判別しやすくなります。2026 年時点では、コミュニティによって作成された「Japanese-finetuned」モデルも存在し、これらを使用すると標準モデルよりも 5〜10% の精度向上が期待できます。

さらに、特殊な用語や固有名詞の認識率を高めるための工夫が必要です。Whisper は事前学習済みモデルであるため、トレーニングデータに含まれていなかった新しい業界用語は誤変換されます。これを回避するには、「単語リスト」を指定して強制的に特定の語彙を使用させる設定が可能です。また、音声ファイルが長い場合（1 時間以上など）は、一度に処理するのではなく適切な区切りで分割し、後でマージする手法も有効です。これにより、コンテキストの長さがモデルのキャパシティを超えてしまう「バグ」を防ぎます。

拡張機能：WhisperX によるタイムスタンプと話者分離

標準的な Whisper では、音声からテキストへの変換はできますが、「誰が」「いつ」発言したかといった詳細な情報は取得できません。これを補完するために開発されたのが「WhisperX」です。WhisperX は、Whisper の推論出力をさらに処理し、単語レベルのタイムスタンプ（発話開始・終了時刻）や、複数人がいる場合の「話者分離（Speaker Diarization）」機能を提供します。この機能は、議事録作成やインタビュー記事の編集において極めて有用であり、手作業で時間軸を刻む手間を大幅に削減してくれます。

WhisperX を利用するには、Whisper の推論結果をもとに、ASR 音声認識モデル（Alignment Model）を追加で適用する必要があります。これにより、単語ごとの正確な位置情報を抽出します。話者分離機能については、Speaker Diarization モデルが自動的に話者を識別し、「A:」や「B:」といったラベルを付与します。ただし、この機能は完全自動ではなく、事前に登録された話者の数が少ない場合などに精度が落ちる傾向があります。また、処理速度には Whisper の推論時間に加え、追加の分析ステップが必要となるため、標準版よりも多少時間を要する点に注意が必要です。

実用的な利用においては、WhisperX を Python スクリプトから呼び出すか、対応する GUI ツールを介して使用します。特に Python 環境では whisperx パッケージをインストールし、API を通じて処理を実行します。出力結果は SRT（SubRip Subtitle）や VTT（WebVTT）形式で保存可能であり、これらは動画編集ソフトや YouTube の字幕機能とも互換性が高いため、コンテンツ制作ワークフローへの統合がスムーズです。2026 年現在、WhisperX はオープンソースコミュニティによって活発に更新されており、多人数の会議など複雑な音声認識タスクでも実用レベルの精度を維持しています。

プログラミング活用：バッチ処理スクリプトの作成例

大量の音声ファイルをまとめて処理したい場合、手動で一つずつ実行するのは非効率です。Python を用いたバッチ処理スクリプトを作成することで、フォルダ内の全ファイルを読み込み、並列または逐次的に処理し、結果を指定されたディレクトリへ保存できます。以下は、faster-whisper と Python の標準ライブラリを使用した基本的なバッチ処理の例です。このスクリプトは、対象フォルダ内の MP3 ファイルを検出し、Whisper での文字起こしを実行し、結果をテキストファイルとして出力します。

import whisper
from faster_whisper import WhisperModel
import os
import glob

# GPU の設定 (VRAM 容量に応じて 'cpu' も可能)
model = WhisperModel("large-v3", device="cuda")

def transcribe_audio(file_path):
    segments, info = model.transcribe(
        file_path, 
        language="ja", 
        word_timestamps=True
    )
    
    output_name = os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0] + ".txt"
    with open(output_name, "w", encoding="utf-8") as f:
        for segment in segments:
            print(segment.text)
            f.write(f"[{segment.start:.2f}s - {segment.end:.2f}s]\n{segment.text}\n\n")

# フォルダ内の全 mp3 ファイルを取得
files = glob.glob("audio_files/*.mp3")

for file in files:
    print(f"Processing: {file}")
    transcribe_audio(file)

このスクリプトの重要な点は、model.transcribe の引数に word_timestamps=True を設定していることです。これにより、単語ごとのタイムスタンプ情報も取得可能となり、WhisperX と同様の詳細な情報を得られます。また、ファイル名の出力先は元の音声ファイル名に基づいて生成されるため、整理が容易です。ただし、このまま実行すると CPU 単体での処理や、メモリ不足によるクラッシュの可能性が高いため、実運用ではエラーハンドリング（try-except ブロック）やログ記録機能を追加することが推奨されます。

並列処理を行うことで、さらに速度を向上させることも可能です。Python の concurrent.futures モジュールを使用すれば、マルチコア CPU や複数の GPU を活用して同時にファイルを処理できます。例えば、4 つのファイルが 10 秒ずつかかる場合、逐次処理なら 40 秒かかりますが、並列処理なら理論上 10 秒で完了します（GPU リソースの制約によります）。ただし、VRAM が不足している環境では並列処理を制限する必要があります。大規模なデータセットを扱う場合は、このスクリプトを基盤に、キューイングシステムやクラウドストレージとの連携を検討して拡張することをお勧めします。

リアルタイム対応：whisper_streaming と CPU 最適化版 whisper.cpp

「Whisper」は通常オフライン処理に特化していますが、リアルタイム性が必要なシーンでは「whisper-streaming」ライブラリが注目されます。これは、音声ストリームを受け取りながら逐次的にテキストを生成するもので、通話アプリの字幕やライブ配信での文字起こしなどに利用できます。ただし、完全なリアルタイム性はハードウェア性能とネットワーク遅延に依存するため、低遅延を実現するには推論速度が極めて重要となります。faster-whisper を基盤とした実装では、バッチサイズを小さく設定することで、より短い音声セグメントに対して迅速にレスポンスを出せます。

さらに、GPU を使用しない環境でも高性能な処理を目指す場合、「whisper.cpp」が有力な選択肢です。これは C/C++ で書かれた Whisper の移植版であり、特に CPU 上で動作する際に最適化が施されています。AVX2 や AVX512 といった命令セットを活用することで、Intel Core i9 や AMD Ryzen のような最新 CPU でも高速推論を実現します。VRAM に依存しないため、Macbook Air のように GPU が統合されているデバイスや、サーバーの CPU クラスタ環境でも広く利用可能です。

whisper.cpp の最大の利点は、量子化されたモデルが多数提供されており、メモリ使用量を劇的に削減できる点です。Q4_K_M や Q8_0 といった形式で保存されたモデルは、精度をほとんど損なわずに VRAM を数 GB 以下で済ませます。2026 年現在では、GUI ベースのツールや CLI ツールとして whisper.cpp が標準的に提供されており、Windows の PC でも特別な設定なしで動作するようになりました。ただし、日本語の発音解析においては、whisper-streaming のように音声ストリームを継続的に受け取る場合、バックログが蓄積されやすい点に注意が必要です。

GUI ツールと API 比較：開発なしでの利用・コスト検討

プログラミングの知識がない場合や、すぐに使い始めたい場合は、GUI ベースのツールを利用する方法があります。「Whisper Desktop」はオープンソースで提供されているクライアントアプリケーションで、ファイルを読み込むだけで文字起こしを実行できます。また、「Buzz」と呼ばれるツールも同様に、シンプルな UI で Whisper の機能を操作可能です。これらのツールは、Python 環境を構築する手間を省き、Windows や macOS でもクロスプラットフォームで動作します。ただし、高度なパラメータ調整やバッチ処理機能は限定的であるため、頻繁に大量データを扱うユーザーには不向きです。

一方、OpenAI の公式 API を利用する場合の比較も重要です。API はサーバー側で処理が行われるため、PC のスペックに関係なく高精度な認識が可能です。しかし、月額コストが発生し、データが外部に送信されるリスクがあります。ローカル環境との比較を表にまとめました。ユーザーは「プライバシー」「コスト」「利便性」のバランスを重視して選択します。

2026 年時点では、プライバシー規制が強化される傾向にあり、ローカル処理の需要はさらに高まっています。特に企業の内部資料や研究データを扱う場合、API の利用はコンプライアンス違反となるリスクがあります。そのため、開発コストをかける価値があるかどうかを見極める必要があります。もし頻繁に文字起こしを行うなら、GPU を用意してローカル環境を構築する方が長期的には経済的です。

まとめ

本ガイドでは、OpenAI Whisper をローカル環境で利用するための包括的な解説を行いました。Whisper は、Transformer 技術を活用した高精度な音声認識モデルであり、これを GPU で動作させることで高速かつ無料の文字起こし環境を実現できます。プライバシー保護とコスト削減を両立したいユーザーにとって、ローカル運用は最適な選択肢の一つです。

記事の内容を整理すると以下のようになります。

• Whisper の特徴: Transformer ベースで多言語・ノイズに強く、オフライン処理が可能
• モデル選択: tiny〜large-v3 まであり、VRAM と精度のトレードオフを考慮して選定
• 高速化技術: faster-whisper と CTranslate2 を使用し、推論速度を劇的に改善可能
• 環境構築: Python 3.10/3.11 + CUDA 12.x の適切な設定が必須
• GPU 性能: RTX 3060〜4090 で顕著な差があり、VRAM 容量も重要
• 日本語精度: 言語指定や特殊単語リストの導入で向上可能
• 拡張機能: WhisperX を使用するとタイムスタンプや話者分離が可能
• 自動化: Python スクリプトによるバッチ処理で業務効率化が図れる
• 代替手段: whisper.cpp や GUI ツールも開発知識なしで利用可能

よくある質問（FAQ）

Q1. Whisper を使うにはどのようなハードウェアが必要ですか？ A1. 最低でも CPU 2 コア、メモリ 8GB が必要です。GPU を使用する場合、RTX 3060 (VRAM 12GB) 以上を推奨します。CPU のみで動作させる場合は、whisper.cpp を利用し、最新の Intel Core i7/i9 または Ryzen 7/9 が望ましいです。

Q2. 日本語の認識精度はどの程度ですか？ A2. large-v3 モデルを使用すれば、標準的な日本語発話において 90% 以上の精度を達成できます。ただし、専門用語や早口、強いノイズがある場合は誤変換が発生するため、事前の音声編集やパラメータ調整が推奨されます。

Q3. ローカル環境での処理は安全ですか？ A3. はい、データは PC 内部に留まるため、外部への漏洩リスクはほぼありません。インターネット接続が不要な場合も動作するため、セキュリティ要件の高い環境でも安心して利用可能です。

Q4. GPU を使わない場合はどうすればいいですか？ A4. device="cpu" と指定するか、whisper.cpp を使用します。ただし処理速度は GPU 版に比べて遅くなるため、長時間の音声ファイルでは数十分〜数時間かかる可能性があります。

Q5. Windows で CUDA インストール時にエラーが出ます。 A5. NVIDIA の公式サイトから最新のドライバーと CUDA Toolkit (12.x) を再インストールしてください。また、Python のパス設定にスペースが含まれていないか確認し、管理者権限でコマンドプロンプトを実行してみてください。

Q6. 複数のファイルを一括処理する方法はありますか？ A6. はい、前述の Python スクリプト例のように glob モジュールや並列処理ライブラリを使用します。バッチ処理を行う場合は、エラーハンドリングとログ出力を必ず実装してください。

Q7. WhisperX の話者分離機能は正確ですか？ A7. 一般的には高精度ですが、会話人数が多い場合や発音の類似度が高い場合は誤识别が発生します。事前の学習データや手動での補正が必要な場合があります。

Q8. モデルの容量が足りません（Out of Memory エラー）。 A8. VRAM に余裕がない場合は、モデルサイズを小さくする（large-v3 → small など）か、量子化されたモデル（int8 版など）を使用してください。またはシステムメモリに切り替える設定を行います。

Q9. OpenAI API とローカルではどちらが安いですか？ A9. 頻繁に利用する場合や長時間の音声処理を行う場合はローカルの方が安価です。ただし、初期投資として GPU の購入コストがかかるため、月間の使用量によって損益分岐点が変わります。

Q10. リアルタイム字幕は可能ですか？ A10. whisper-streaming ライブラリや whisper.cpp を利用すれば実装可能ですが、完全なリアルタイム性にはハードウェア性能とネットワーク遅延の影響を受けます。低遅延設定での運用が必要です。