AI要約の固有名詞誤記、2段階で防ぐ手順

ガイドは固有名詞の誤記を、聞き取り能力の問題ではなく業務プロセスの欠陥として位置づける。誤りのパターンは問題の連鎖を示す。認識段階で業界用語や社名が日常語に変換され、要約段階で重要度が低いと判断された名前が削られ、さらに発話にない名前をモデルが捏造することもある。各段階が独自の失敗を上乗せするため、ガイドの対策は多層的だ。プロンプトでの制約、事前に渡す名前リスト、機械的な検出と人による確認を分けたチェックである。

例外事例として、件数が増えると現れる表記の揺れも挙げる。同じ人物の名前が斎藤と斉藤の間で変わるのは、文字起こしが区間ごとに独立して変換するためだ。業界用語も「リスティング」が「リスニング」になるように日常語へ流れることがある。対策として、先に名前リストを作ること、表記の揺れを数えるスクリプト、聞き取れない箇所へのタイムスタンプ付きプレースホルダーを挙げている。

おおまかなコスト例は、実測ではなく仮定だと明記したうえで、1時間音声の確認作業を月10件で50分から30分に短縮し、時給2,000円と仮定して約6,667円の削減になるとする。用語リストの作成には初回のみ約15分かかるとも注記している。