🎙 ASR対決: Clova Note vs. Daglo — 本当に聞き取れるのはどっち？
- The Dr.K
- 3 時間前
- 読了時間: 2分
ユーザーのリアルな声を記録するだけでは仕事の半分に過ぎません。残りの半分は、分析を始める前に文字起こしの修正に追われないよう、信頼できる自動音声認識（ASR）エンジンを選ぶことです。韓国で広く使われている2つのASRツール、Naver Clova NoteとDagloをまったく同じ条件でテストし、比較しました。
🧪 リサーチ設定
項目 | 詳細 |
セッションタイプ | オフライン・フォーカスグループ (FGD) |
参加者 | FPS PCゲームユーザー8名 + モデレーター1名 |
録音時間 | 約2時間 |
音声入力 | 同一の単一トラックを両ASRにそのまま投入 |
🔍 評価基準
文脈保持 – 会話の流れが自然に続くか
文の完成度 – 発話が文単位でまとまっているか
エラー・ノイズ – 超短フラグメントや誤字がどれだけ発生するか
分析しやすさ – 話者・トピックのタグ付けや前処理の難易度
📊 主な指標
指標 | Daglo | Clova Note |
総行数 | 1,050行 | 623行 |
超短行 (≤5文字) | 381行 | 0行 |
文未完成の疑い | 552行 | 173行 |
Clova基準のテキスト一致率 | – | 68.1 % |
なぜ重要か？ 行が1つ増えるごとに、実際の分析前に手作業で結合・削除する時間がその分増えます。
🧠 解釈
Dagloは秒単位の精度は高いものの、発話を過度に分割するため文脈が途切れ、後処理の負担が大きくなります。
Clova Noteは発話を文脈単位でまとめてくれるため、FGDや1:1インタビューなど長時間セッションで整理時間を大幅に短縮できます。
✅ 結論
Clova Noteは文脈保持と後処理効率の面で一枚上手。
ASRを選ぶ際は「精度」だけでなく、ナラティブ構造を保てるか、分析前処理の時間を削減できるかもあわせて検討しましょう。
🧪 次回予告
「韓国語ASRは感情表現まで拾えるのか？」複数の音声エンジンを対象に感情レイヤーまでテストし、成功例・失敗例・回避策をUXR Playerで近日公開します。
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