単語誤り率（WER）（Word Error Rate (WER)）とは | AI用語集

解説

AIの文字起こし精度を測る指標で、正しい単語に対して間違えた単語の割合を示します。数値が低いほど文字起こしの精度が高いことを意味します。

単語誤り率（WER：Word Error Rate）とは、AIの音声認識・文字起こしの精度を数値で表す指標です。正しい文字起こし結果に対して、AIが誤変換・挿入・削除した単語の割合をパーセントで示します。

たとえばWERが5%であれば、100単語のうち5単語程度が誤っているという意味です。一般的な会話の文字起こしでは5〜10%程度が許容範囲とされることが多いですが、専門用語が多いビジネス会議では誤変換が増え、WERが高くなる傾向があります。

中小企業がAI議事録ツールを選ぶ際、ベンダーが「高精度」と謳っていても、その精度が自社の業種・用語・話し方に合っているかどうかは実際に試してみないとわかりません。無料トライアルを利用して自社の会議音声でテストし、WERを確認することが賢明です。

また、カスタム辞書（業界専門用語の事前登録）を活用することでWERを大幅に下げられるツールも増えています。導入前にこの機能の有無を確認しておくと良いでしょう。

単語誤り率（WER）は、業務の判断基準や顧客対応、社内ナレッジを整理するときに確認しておきたい用語です。導入前に意味を揃えることで、ツール選定や社内説明のズレを減らせます。

言葉だけを先に決めるのではなく、どの業務で使うか、誰が確認するか、成果をどう測るかまで一緒に整理することが重要です。

単語誤り率（WER）を自社の業務に当てはめる場合は、対象業務、既存データ、運用担当者、成果指標を先に整理すると判断しやすくなります。