> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://www.sakashita.page/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # AIを使って寝てる間に文字起こしをしてもらいたい！ - URL: https://www.sakashita.page/local-ai-transcription-setup-guide/ - Published: 2025-08-14T05:00:27.000Z - Updated: 2025-08-17T12:00:40.000Z - Author: Sakashita Yasunobu - Tags: 技術 文字起こしをAIにやらせることができたらいいなあと思い立ち、とにかくやってみた。 私のラップトップはLenovoの「ThinkBook 16p G2 ACH Laptop - Type 20YM」。詳細スペックはこんな感じ。 ## 構成 ### ハードウェア構成 - **CPU**: AMD Ryzen 7 5800H (3.20 GHz、8コア16スレッド) - **GPU**: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU (6GB VRAM) - **メモリ**: 40GB DDR4-3200 ※標準16GBから増設済み - **ストレージ**: 512GB SSD PCIe ### ソフトウェア環境 - **OS**: Windows 11 Pro (64bit) - **バージョン**: 24H2 ### パフォーマンス的なお話 このスペックでは、Whisperの中〜大型モデル（medium、large）も快適に動作できた。たぶんRTX 3060にある6GB VRAMがうまいことやってくれてる感じ。正直AIを動かすならVRAMはあればあるだけいいかも。 GPUなしでも動くっぽいけれど、さすがにSurfaceとかだと処理速度的に厳しいかも。わかんない。 ## 音声データの準備 まずは録音から。 スマホでやるのがお手軽かな？ ## 文字起こし 手で文字起こしなんてやってられない！ [OpenAI Whisper](https://openai.com/ja-JP/index/whisper/)をローカルで動かせばちょちょいと文字起こしができる！ [GitHub - openai/whisper: Robust Speech Recognition via Large-Scale Weak SupervisionRobust Speech Recognition via Large-Scale Weak Supervision - openai/whisper![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/pinned-octocat-093da3e6fa40-2.svg)GitHubopenai![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/whisper)](https://github.com/openai/whisper) Zennで参考になりそうな記事を探していたら、Webアプリとして作り上げていた人がいたので、とりあえずこの方のプロジェクトを動かせるようにしてみる。 [Streamlit＋Flask＋Whisperで社内オンプレ文字起こしサーバーを構築(同期処理)![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/logo-transparent-1.png)ZennTSUZUKIA![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/og-base-w1200-v2-1.png)](https://zenn.dev/tsuzukia/articles/05162d92997634) [Streamlit＋FastAPI＋Whisperで社内オンプレ文字起こしサーバーを構築(非同期処理)![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/logo-transparent-2.png)ZennTSUZUKIA![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/og-base-w1200-v2-2.png)](https://zenn.dev/tsuzukia/articles/2ec8a1fce80b1a) [GitHub - tsuzukia21/st-transcribeContribute to tsuzukia21/st-transcribe development by creating an account on GitHub.![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/pinned-octocat-093da3e6fa40-1.svg)GitHubtsuzukia21![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/st-transcribe)](https://github.com/tsuzukia21/st-transcribe) ### Whisperのモデルについて 実はWhisperはいくつかの実装がある。 #### OpenAI謹製Whisper まず、OpenAI謹製の[Whisper](https://openai.com/ja-JP/index/whisper/)。PythonとPyTorchを使ってる。 安定していていい感じ。 - [Whisper が登場](https://openai.com/ja-JP/index/whisper/) #### C++実装のWhisper.cpp それを高速化する目的にC++で書き直したモデルがWhisper.cpp。ざっくり3-10倍速くなるらしい。GPUのないマシンでもサクサク動くからネットの記事なんかでもよくつかわれているのを見るのはこっち。 とはいえ、そもそもC++のビルド環境を導入するのめんどいし、ツールは少なくしたいのでPythonで閉じたくて今回は使わなかった。 [GitHub - ggml-org/whisper.cpp: Port of OpenAI’s Whisper model in C/C++Port of OpenAI’s Whisper model in C/C++. Contribute to ggml-org/whisper.cpp development by creating an account on GitHub.![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/pinned-octocat-093da3e6fa40-3.svg)GitHubggml-org![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/2ca10f8c-2e85-4617-af0f-255330921384)](https://github.com/ggml-org/whisper.cpp) #### CTranslate2を使って高速化をしたfaster-whisper Whisper.cppがシンプルに高速なシステムで実装することで爆速にしたのに対して、faster-whisperは最適化をすることで爆速にした実装。 あんまりよくわかってないけど、初めてのAIだったこともあって、エラーが起きたときに場合の切り分けができるとは思えなかったので、使わなかった。 どっちも今度使ってみたいね。 [GitHub - SYSTRAN/faster-whisper: Faster Whisper transcription with CTranslate2Faster Whisper transcription with CTranslate2\. Contribute to SYSTRAN/faster-whisper development by creating an account on GitHub.![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/pinned-octocat-093da3e6fa40-5.svg)GitHubSYSTRAN![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/faster-whisper-1)](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper) ## 導入 PyTorchの導入までがめんどくさい。 PyTorchはこうした機械学習系の王道ライブラリなのだが、PyTorchがいろいろな周辺システムのバージョンを指定してくる。自分のシステム（環境）とPyTorchの指定バージョンを考えて逆算して様々なパッケージをインストールしなければまともに動かない。別にGPUを使わなくても動くのだが、CPUをぶん回して処理をすればAIを動かしている間まともにパソコンが操作できない。せっかくGPUがある環境ならGPUを使って処理をお任せしたい。 ### anacondaの導入 AIといったらPythonでしょうから、とりあえず全部入りディストリビューションということでanacondaを入れる。 ### CUDAの導入 CUDAをとりあえずインストールすればいいというわけでもない。各GPUには対応バージョンが存在し、そのバージョンは`nvidia-smi`コマンドで確認できる。 ```bash > nvidia-smi Wed Aug 6 21:28:13 2025 +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 577.00 Driver Version: 577.00 CUDA Version: 12.9 | |-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ | GPU Name Driver-Model | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC | | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. | | | | MIG M. | |=========================================+========================+======================| | 0 NVIDIA GeForce RTX 3060 ... WDDM | 00000000:01:00.0 Off | N/A | | N/A 52C P8 10W / 60W | 0MiB / 6144MiB | 0% Default | | | | N/A | +-----------------------------------------+------------------------+----------------------+ +-----------------------------------------------------------------------------------------+ | Processes: | | GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory | | ID ID Usage | |=========================================================================================| | No running processes found | +-----------------------------------------------------------------------------------------+ ``` CUDA Version: 12.9とあるので「CUDA 12.9」とググり、ダウンロードしてインストールを済ませる。 [CUDA Toolkit 12.9 Downloads![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/favicon-81bff16cada05fcff11e5711f7e6212bdc2e0a32ee57cd640a8cf66c87a6cbe6.ico)NVIDIA Developer![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/og-default.jpg)](https://developer.nvidia.com/cuda-12-9-0-download-archive) CUDA 12.9のダウンロードページ ### cuDNNの導入 cuDNN cuDNNは配布方法が変わったらしく、特にユーザー登録などしなくても普通にダウンロードできるようになった。いろいろ探し回ったが、ここからダウンロードできる。 [CUDA Deep Neural NetworkcuDNN provides researchers and developers with high-performance GPU acceleration.![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/favicon-81bff16cada05fcff11e5711f7e6212bdc2e0a32ee57cd640a8cf66c87a6cbe6-1.ico)NVIDIA Developer![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/nvidia-analytics-2c50-p-402x.jpg)](https://developer.nvidia.com/cuDNN) cuDNNはここからダウンロードできた これで導入が済んだかと思いきや、動かしたときにGPUを使ってくれなかった。 どうやらPyTorchのバージョン指定に合わせてやらねばならないようだ。 いろいろ考えたが、Pythonのほうでバージョンを固定した方が楽だと思ったので、次のコマンドでcuda-versionを12に指定してインストールする。 ```bash > conda install nvidia::cudnn cuda-version=12 ``` ### PyTorchの導入 [PyTorchPyTorch Foundation is the deep learning community home for the open source PyTorch framework and ecosystem.![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/cropped-favicon-270x270.webp)PyTorch![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/pytorch_seo.png)](https://pytorch.org) Get Startedから環境にあったPyTorchを導入する。 [Get StartedSet up PyTorch easily with local installation or supported cloud platforms.![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/cropped-favicon-270x270-1.webp)PyTorch![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/pytorch_seo-1.png)](https://pytorch.org/get-started/locally/) こんな感じで自分の環境を指定すると、適切なPyTorchをインストールするコマンドを教えてくれる。 - PyTorch Build:Stable (2.8.0) - Your OS: Windows - Package: Pip - Language: Python - CUDA: 12.9 ```bash > pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126 ``` 私はこのコマンドが出てきた ということでコマンドをコマンドラインから実行してPyTorchの導入はOK。 ### ここまでの確認 ここまでいろいろやってきたが、要するにすべてPyTorchのためだ。ここでつまづくと先に進めないので、とにかくここまで行ったかを確かめる。 ```bash > python >> import torch >> torch.cuda.is_available() // tureが返ってくればOK ``` ### Gitの導入 インストールにでてくるいろいろな選択肢は面倒なのでデフォのまま全部「次へ」。 [Git - Downloading Package![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/favicon-48.ico)Downloading Package![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/nav-read-book.png)](https://git-scm.com/downloads/win) ### 仮想環境の立ち上げ anaconda navigatorから仮想環境を作っておく。別にコマンドラインからやってもいいです。 私は`Whisepr`という名前の仮想環境を作りました。 ### Whisperの導入 ```bash > pip install -U openai-whisper ``` ### ffmpegの導入 音声や動画をいじる際に何かと便利なのでこの際ffmpegを導入しておく。 [Download FFmpeg![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/icon/favicon-49.ico)![](https://storage.ghost.io/c/94/1f/941f9972-ad5c-4231-a438-ca329c85433f/content/images/thumbnail/ffmpeg3d_white_20.png)](https://ffmpeg.org/download.html) release buildsから7zipファイルをダウンロード。 ### 仮想環境でだけ使いたい人はこっちでffmpegを導入 conda-forgeからffmpeg ```bash > conda install -c conda-forge ffmpeg ``` ### Pythonパッケージの導入 ```bash > conda install flask streamlit ``` ## 実行方法 ### st-transcribeを実行する ターミナル一つ目 ```bash > conda activate Whisper > python server_fastapi.py ``` ターミナル二つ目 ```bash > conda activate Whisper > streamlit run app_fastapi.py ``` ### 単にWhisperを使う 単純にファイルを解析してもらう ```bash > conda activate Whisper > whisper audio.flac audio.mp3 audio.wav --model turbo ``` ## 感想 正直一人で使うだけで、メモリの余裕もないので、コマンドラインから素直に処理をさせるだけで私には十分だった。 文字起こしの精度だが、Largeモデルでは非常に実用的な水準の品質が出ていると思う。ただ、速度が1xなので、音声ファイルの長さ分だけ処理に時間がかかるということ。1時間の音声ファイルの解析に1時間かかるのでうーん。Turboモデルは速度が出てとてもいいのだけれど、やはり精度は落ちる。 音声ファイルの容量制限がないのもいい。何時間の録音だろうが、すきにAIに投げれば処理してもらえるのですごくいい。ローカルで動かしているので、API使用制限といったものなんてないので何も考えずに使えるのは心が軽くていい。 改善の余地はあるかも知れないが、初期投資ゼロで何かのサービスを契約することもなく非常に実用的な文字起こしアシスタントを使うことができるようになったと考えると満足度はとても高い。おすすめ。 ## 余談 記事を書いている途中に[gpt-ossが発表](https://openai.com/ja-JP/index/introducing-gpt-oss/)され、[GPT-5が登場](https://openai.com/ja-JP/gpt-5/)し、[Claude Opus 4.1](https://www.anthropic.com/news/claude-opus-4-1?ref=aiartweekly)が出てきて…… AIの分野は動きが速いうえに多い！しかも、どんどん高性能で出ても届きやすくなっているからうれしい。もうしばらくしたら本当にお手軽パーソナルAIが実現できるかもね。楽しみ​