2026年主要オープン音声認識モデル比較

記事の3ポイント

1. 1

   リーダーボード数値の解釈誤解

   各モデルの評価基準（テストセットの種類や構成）が統一されていないため、公表された WER 数値を単純に比較することは意味がないと指摘する。

2. 2

   選定基準のシフト

   トップモデル間の性能差が微小になった結果、ライセンス、言語カバレッジ、ストリーミング対応、コストといった実用要因が選定の決定的変数となっている。

3. 3

   ベンチマーク適合とデータバイアス

   一部のモデルはリーダーボード自体に最適化されており、また特定のアクセントや会話条件を含む非公開データセットでは順位が逆転する可能性があると警告する。