『21言語中18言語で誤り最少の音声AIなら、診察室でも使えるか？』 Microsoft AI（@MicrosoftAI）のMAI-Transcribe-2が、David AIの会話ベンチマークで1位 元になったのは、自由なお題で話す2人の約15分の会話を、話者ごとに別マイクで録った音声（21言語・計147時間）の解析結果 しかし、引っかかったのは別の数字でした 2人の声を1本に混ぜると、どのモデルも誤りが増える ・MAI-Transcribe-2：誤り率 9.68%→10.54%（21言語） ・Grok Voice Transcribe 2.0：9.65%→25.54%（16言語） いずれもDavid AIの公開評価セットで、誤りが一番多いのは話者が重なってしゃべるところ 診察室の録音も医者一人がしゃべる訳じゃない 1台のマイクで拾えば、医師と患者の声は1本に混ざるし、話もかぶる つまり、順位表は診察室の会話は反映されてない 音声AIで診療記録を取るなら、導入前に自院の録音で ・「話がかぶった箇所」の誤り ・薬剤名と数値の聞き違い この2点を必ず確かめる必要がある 更に言うなら、医療用語は間違えが許されない だから、専用に開発されたAIを検討すべきだと改めて思った