AI20 min
オンデバイスAI文字起こしとは？iPhoneがWhisperを動かす仕組み（2026年）
オンデバイスAI文字起こしでは、音声認識モデルがスマホそのものの上で動きます。音声が通るアップロード工程がそもそも存在しません。マイクからテキストまでの間で実際に起きていること、Neural Engineの役割、アプリが積めるモデルのサイズを演算速度ではなくメモリが決める理由、そしてオンデバイスに本当にできないことを整理しました。
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AI21 min
Apple SpeechAnalyzerとWhisperを比較（2026年）：ベンチマークが測らなかったこと
AppleのオンデバイスSpeechAnalyzerがWhisperを上回ったベンチマークが話題になりました。ただしそのテストは英語のオーディオブックでWhisper Smallを回しただけです。何を測り、何を測らなかったのか、日本語はどうなのかを整理します。
AI19 min
Whisperの精度はどれくらい？オーディオブックから会議室まで、実測値で見る（2026年）
Whisperの実際の精度：クリーンな朗読音声では単語誤り率（WER）約2〜3%、複数の実際の英語ベンチマークの平均では約7%、会議室の録音では約16%です。そして、この数値を最も大きく動かす要因が何かも、あわせて整理しました。
ガイド42 min
iPhone・iPadで使えるオフライン文字起こしアプリおすすめ5選（2026年）
音声をアップロードせずに文字起こしできるiOSアプリ5本を、モデル、話者ラベル、書き出し形式、対応端末、価格で比較します。
AI40 min
iPhone・iOS向けWhisperアプリおすすめ（2026年）：各アプリが実行するモデルはどれか
iPhone・iPad向けWhisperアプリの上位4本を、各アプリが実際に実行しているWhisperモデルのバリアントと、端末上かサーバー上かで比較します。
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ガイド15 min
LoroNoteとAikoを比較：オンデバイス文字起こし（2026年）
プライベートなオフラインWhisper文字起こしをめぐり、LoroNoteとAikoの録音、話者ラベル、対応Appleデバイス、書き出し、価格を比較します。
AI17 min
Parakeet V3とWhisper Large V3を比較（2026年）：速度・精度・日本語対応
Parakeet V3とWhisper Large V3を実践的に比較。ベンチマークの精度（WER）、速度、対応言語、ハルシネーションの挙動を整理し、日本語の文字起こしとオンデバイス利用にどちらが合うかを解説します。
AI19 min
Whisper Large V3 Turbo解説（2026年）：速度・精度・オンデバイス活用
Whisper Large V3 TurboがLarge V3をどう高速・軽量化したのか、残された弱点、そしてLoroNoteが端末内文字起こしに採用する理由を解説します。
ガイド13 min
iPhoneの話者識別ガイド：誰が何を話したかを自動で整理
LoroNoteで会議やインタビューの話者を自動識別し、話者名の変更や、誤って割り当てられた1つまたは複数の発言を修正する方法を紹介します。
ガイド21 min
オフライン音声文字起こし完全ガイド（2026年版）
オンデバイス文字起こしが速度・コスト・プライバシーでクラウドに勝る理由 — そしてインターネット接続なしで、iPhone・iPadの録音を正確なテキストに変える方法。