Cohere、文字起こし専用のオープンソース音声モデルを公開

TechCrunch / 2026/3/26

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要点

  • Cohereは、メモ作成や音声分析といった文字起こし用途向けに設計された最初のオープンソース自動音声認識(ASR)モデル「Transcribe」を発表しました。
  • このモデルは比較的小さく(約20億パラメータ)、一般向けのGPUでの実行を想定しており、主要な欧州言語および東アジア言語を含む14言語に対応しています。
  • Cohereは、Hugging FaceのOpen ASRリーダーボードで強力なベンチマーク性能を報告しており、平均単語誤り率(WER)が最小の5.42です。ただし、ポルトガル語、ドイツ語、スペイン語などの言語では一部の競合に劣るとしています。
  • Transcribeは高速処理(1分あたり音声525分)を見据えており、Cohereはこれを北米のエンタープライズ向けエージェント・オーケストレーション基盤に統合する計画です。あわせて、無料APIの提供と、Model Vault経由での利用も予定しています。
  • 今回の発表は、AI駆動の口述筆記および文字起こしアプリへの市場需要の高まりを反映しています。音声認識モデルが、一般向けおよびエンタープライズ向けのツール全体で注目を集めているためです。

エンタープライズAI企業のコヒア(Cohere)は木曜日、自社初の音声モデルを発表しました。Transcribeは、メモ取りや音声分析のような用途に使えるオープンソースの自動音声認識(ASR)モデルです。

パラメータ数はわずか20億(2 billion)と比較的軽量で、自社ホスティングしたい人向けに、コンシューマー向けGPUでの利用を想定しています。現在、14の言語に対応しています。英語、フランス語、ドイツ語、イタリア語、スペイン語、ポルトガル語、ギリシャ語、オランダ語、ポーランド語、中国語、日本語、韓国語、ベトナム語、アラビア語です。

コヒアは、TranscribeがHugging Face Open ASRリーダーボードにおいて、Zoom Scribe v1、IBM Granite 4.0 1B、ElevenLabs Scribe v2、Qwen3-ASR-1.7B Speechのようなモデルを上回っていると述べています。平均単語誤り率(WER)は5.42で、ベンチマーク上で他のどのモデルよりも低い数値を達成しました。

同社によると、人間の評価者が正確性、一貫性、使いやすさの観点からTranscribeの文字起こしを評価した際、他のモデルに対するTranscribeの平均勝率は61%でした。とはいえ、モデルがポルトガル語、ドイツ語、スペイン語を文字起こしする必要があった場合には、競合に後れを取りました。

コヒアは、Transcribeが1分で525分分の音声を処理できるとしています。これは、そのカテゴリのモデルとしては高い性能です。

同社はTranscribeを、同社のエンタープライズ向けエージェント・オーケストレーション・プラットフォームであるNorthに統合する計画です。また、このモデルを同社のAPI経由で無料で提供しています。さらに、このモデルは、コヒアのマネージド推論プラットフォームであるModel Vaultでも利用可能になります。

音声認識モデルは、GranolaやWispr Flowのようなメモ取り・書き起こしアプリへの需要が高まるにつれて、ますます人気が高まっています。

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