医療現場における議事録作成や診察記録のDXを加速させるため、医療用語に特化した音声認識モデル「shirushi-1.5-medical」をリリースいたしました。

本モデルは、国内最高水準の精度を誇る自社開発モデル「shirushi-1.5」をベースに、120,000語という膨大な医療専門語彙を再学習させたものです。これにより、従来の汎用AIでは誤変換が避けられなかった難読な病名、医薬品名、部位名等の正確なテキスト化を実現しました。

■ 開発の背景：医療現場における「言葉の壁」を解消

医療機関や製薬企業の会議、診察の現場では、極めて専門性の高い用語が日常的に飛び交います。従来の音声認識AIでは、これらの専門用語が一般的な同音異義語に変換されてしまうことが多く、修正作業に多大な時間を要することが課題となっていました。

Nishikaはこの課題を解決すべく、日本最大級の辞書資源であるJMED-DICTを基にした約120,000語の医療専門用語（病名、医薬品名、部位名）を抽出し、自社の音声認識モデル「shirushi-1.5」へ高度な再訓練を実施しました。

■ 「shirushi-1.5-medical」の特徴と圧倒的な性能向上

難読な医療用語を含む独自データセットを用いた評価において、名詞の認識誤り率を示すnoun-WER（Noun Word Error Rate）が16ポイント向上するという顕著な成果を達成しました。
数値上の向上のみならず、実際の利用シーンにおける「体感精度」も劇的に改善しています。