# AssemblyAI vs Whisper（OpenAI） AssemblyAI は月間 453,591 訪問、前月比成長率 -6.9%、料金体系フリーミアム、料金は要問い合わせを記録しています。Whisper（OpenAI）は月間 0 訪問、成長率 —、料金体系無料を記録しています。 | 指標 | [AssemblyAI](https://openaitools.app/ja/tool/assemblyai) | [Whisper（OpenAI）](https://openaitools.app/ja/tool/whisper-github) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://www.assemblyai.com | https://github.com/openai/whisper | | カテゴリ | AI 音声テキスト化, AI 文字起こし, AI 音声認識, AI開発者ツール | AI 音声認識, AI 音声テキスト化, AI 文字起こしツール, AI 翻訳 | | 料金モデル | フリーミアム、料金は要問い合わせ | 無料 | | 月間訪問数 | 453,591 | 0 | | 前月比成長率 | -6.9% | — | | 主要市場 | ブラジル | グローバル | | ダイレクト訪問 | 281,472 | 0 | | レビュースコア | 4.6 | 4.8 | | 保存数 | 9 | 3 | | 対応プラットフォーム | ウェブサイト | オープンソース | ## AssemblyAI AssemblyAI は音声 AI モデルとその実行基盤を構築し、アプリに音声機能を加える開発者やプロダクトチームに向けて提供しています。中核は音声文字起こしで、録音済み音声向けの非同期 API、ストリーミングとボイスエージェント向けのリアルタイム API、短い音声やディクテーション向けの同期 API を備えます。主力の高精度モデルは独立系ベンチマークで上位に位置し、話者分離と数十言語にわたるネイティブなコードスイッチングに強みがあります。 文字起こしに加え、要約・感情・トピック検出・PII マスキング・コンテンツモデレーション・ガードレールを文字起こし結果に重ねる Speech Understanding API を提供します。さらに通話中のボイスエージェント向けに設計した初のテキスト読み上げモデル AssemblyAI-TTS-1、モデル呼び出しをルーティングする LLM Gateway、Dictation API も用意しています。モデルは AssemblyAI のマネージド推論クラウドでも、顧客の VPC やオンプレミスでの自己ホストでも実行できます。 料金は無料トライアル後の従量課金です。たとえば録音済み音声の文字起こしは音声時間単位で課金され、話者分離・キータームプロンプティング・医療／獣医モードなどの追加機能は個別に課金されます。エンタープライズではカスタムレート制限、高い同時実行数、SOC 2 Type 2・HIPAA・GDPR などのコンプライアンス機能を提供します。 **料金とプラン:** 無料トライアルで開始でき、その後は音声時間と追加機能ごとの従量課金です。例として Universal-2 が約 0.15 ドル/時間、より高精度な Universal-3.5 Pro が約 0.21 ドル/時間で、話者分離などの追加は個別課金。カスタムレート制限付きのエンタープライズは営業に問い合わせます。 - **非同期・リアルタイム・同期の文字起こし:** ファイルには非同期 API、ライブ配信とボイスエージェントにはリアルタイム API、短い音声とディクテーションには同期エンドポイントを選べます。 - **音声インテリジェンスと Speech Understanding:** 要約、感情、トピック検出、PII マスキング、コンテンツモデレーション、ガードレールを自前モデルなしで文字起こしに重ねられます。 - **ボイスエージェント向けテキスト読み上げ:** AssemblyAI-TTS-1 は実際の通話で訓練され、自然で低遅延な音声を IVR やボイスエージェント向けに提供します。 - **高精度と話者分離:** 主力モデルは正確な書き起こし、話者ラベル、多言語のネイティブコードスイッチングを重視し、公開ベンチマークで裏付けています。 - **柔軟なデプロイ:** 同時実行数無制限のマネージドクラウドでも、独自 VPC やオンプレミスでの自己ホストでも実行でき、データを完全に管理できます。 **強み:** 文字起こし・理解・テキスト読み上げを1つの API 群でカバー; 時間単位の従量課金で料金が明確、無料トライアル付き; 厳格なデータ所在要件があるチーム向けのセルフホスト; 公開ベンチマークに裏打ちされた精度と話者分離性能 **制約・デメリット:** 利用量に応じてコストが増え、追加機能で実質時間単価が上がる; 一部の高度な機能はモデル依存で、全モデルでは使えない; 単純な文字起こし API より製品面が広く、基本用途には過剰な場合がある [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/assemblyai.md) ## Whisper（OpenAI） Whisperは、非常に大規模で多様なWeb音声データで学習された汎用音声認識モデルとしてOpenAIが発表しました。音響・言語・句読点のモジュールを積み重ねるのではなく、あらゆる音声タスクをトークン予測問題として扱います。文字起こし、翻訳、言語識別、音声区間検出はすべて1つのTransformerエンコーダ・デコーダを共有し、特別なタスクトークンで区別されます。この単一モデル設計のおかげで、pipでのインストールだけでノートPC上でも多言語の文字起こしが動き、Whisperはオープンな音声認識の事実上の基準となりました。 リポジトリには6つのモデルサイズ（tiny、base、small、medium、largeと高速なturbo）があり、精度とメモリ・速度のトレードオフを選べます。各サイズには英語専用の.en版もあり、英語音声ではより高いスコアを出す傾向があります。一方、非英語音声を英語に翻訳する場合は多言語版を使います。実用上のVRAMはtinyの約1GBからlargeの約10GB程度で、小さいモデルは民生ハードウェアやCPUでも快適に動き、大きいモデルは通常GPUと組み合わせます。 Whisperはホスト型サービスではなくモデルとPythonパッケージであるため、ダッシュボードやアカウント、利用枠はありません。インストールしてコマンドラインで音声ファイルを指定し、上位の連携は自分で実装します。ffmpeg経由で多くの音声形式に対応しますが、言語ごとの精度差は大きく、高リソース言語は強く低リソース言語は弱い点は本番利用の前に把握しておく価値があります。 **料金とプラン:** 完全に無料のオープンソースです。コードと重みはMITライセンスでGitHubに公開されており、利用料や分単位の課金はありません。実行する計算資源のコストと、OpenAIのホスト型サービスを併用する場合のAPI利用料のみが発生します。 - **単一のマルチタスクモデル:** 1つのTransformerが文字起こし、英語への音声翻訳、言語識別、音声区間検出を担い、特別なタスクトークンで切り替えます。 - **複数のモデルサイズ:** tiny、base、small、medium、large、turboから選べ、英語専用の.en版も用意。精度とVRAM・速度を調整できます。 - **幅広い言語対応:** 多言語モデルは数十言語の文字起こしと翻訳に対応し、混在言語の音声でも言語を自動判定します。 - **コマンドラインとPython API:** pipでopenai-whisperを導入し、ターミナルや自作Pythonコードから文字起こし。音声のデコードはffmpegが担当します。 - **寛容なMITライセンス:** 商用・個人のプロジェクトに自由に組み込み、改変、再配布でき、ライセンス料は不要です。 **強み:** 完全無料のオープンソースで、寛容なMITライセンス; 多言語の認識精度が高く、言語の自動判定にも対応; ローカル実行のため音声が自社のハードウェアから出ない; 複数のモデルサイズで利用可能な計算資源に精度を合わせられる **制約・デメリット:** ホスト型UIやアカウント、公式サポートはなく自分で導入・運用する必要がある; 大きいモデルは実用的な速度に数GB以上のVRAMとGPUが必要; 低リソース言語や雑音の多い音声では精度が明確に落ちる; セットアップにPython、PyTorch、ffmpegが必要で非開発者には手間 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/whisper-github.md) ## よくある質問 ### AssemblyAI と Whisper（OpenAI）の月間トラフィックはどのように比較されますか？ AssemblyAI の月間訪問数は 453,591、Whisper（OpenAI）は 0 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ AssemblyAI の前月比成長率は -6.9%、Whisper（OpenAI）は — です。 ### 料金はどのように比較されますか？ AssemblyAI: フリーミアム、料金は要問い合わせ。無料トライアルで開始でき、その後は音声時間と追加機能ごとの従量課金です。例として Universal-2 が約 0.15 ドル/時間、より高精度な Universal-3.5 Pro が約 0.21 ドル/時間で、話者分離などの追加は個別課金。カスタムレート制限付きのエンタープライズは営業に問い合わせます。 Whisper（OpenAI）: 無料。完全に無料のオープンソースです。コードと重みはMITライセンスでGitHubに公開されており、利用料や分単位の課金はありません。実行する計算資源のコストと、OpenAIのホスト型サービスを併用する場合のAPI利用料のみが発生します。 ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [OpenAI プラットフォーム](https://openaitools.app/ja/tool/openai) | 234,678,639 | -9.6% | 有料 | GPT-6 Astra、Sol、Luna、そしてリアルタイムのマルチモーダルエージェントを展開するためのエンタープライズ開発者プラットフォームと API。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openai.md) | | 2 | [Happy Scribe](https://openaitools.app/ja/tool/happyscribe-com) | 4,088,330 | +8% | フリーミアム、無料トライアル、有料 | 150以上の言語に対応するAI文字起こしと議事録 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/happyscribe-com.md) | | 3 | [Cartesia](https://openaitools.app/ja/tool/cartesia-ai) | 1,782,707 | +49.7% | 料金は要問い合わせ | 超低遅延の音声合成に優れていますが、包括的な非同期音声インテリジェンスや要約機能への注力は控えめです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cartesia-ai.md) | | 4 | [Video Transcriber AI](https://openaitools.app/ja/tool/video-transcriber-ai) | 1,320,064 | +11% | フリーミアム | あらゆる動画や音声を数秒でテキストに | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/video-transcriber-ai.md) | | 5 | [Deepgram Voice AI](https://openaitools.app/ja/tool/deepgram-voice-ai) | 863,852 | +31.8% | 無料トライアル | リアルタイム音声認識・音声合成・音声エージェントを一つの API プラットフォームで | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/deepgram-voice-ai.md) | | 6 | [Vapi](https://openaitools.app/ja/tool/vapi) | 662,301 | -11.4% | フリーミアム | 単体の文字起こしAPIではなく、完全な対話型音声エージェントのパイプラインのオーケストレーションに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/vapi.md) | | 7 | [Transkriptor](https://openaitools.app/ja/tool/transkriptor-com) | 628,671 | -3.6% | 無料トライアル、有料 | 音声と動画を検索可能なテキストに変えるAI文字起こし | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/transkriptor-com.md) | | 8 | [通義听悟（Tongyi Tingwu）](https://openaitools.app/ja/tool/tongyi-tingwu) | 425,484 | -10% | 無料 | 仕事と学習のための AI アシスタント。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/tongyi-tingwu.md) | | 9 | [Soniox](https://openaitools.app/ja/tool/soniox) | 335,647 | +2.2% | 有料 | 多数の言語で高精度な音声文字変換と翻訳を提供しますが、機能セットはよりシンプルです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/soniox.md) | | 10 | [OpenWhispr](https://openaitools.app/ja/tool/openwhispr) | 291,756 | -13.3% | 無料 | 音声認識を自分のマシンで動かす無料のオープンソース音声入力 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/openwhispr.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/assemblyai-vs-whisper-github More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)