Otter.aiとは｜使い方・料金・日本語対応とZoom・Teams連携を解説

Otter.ai は、会議に「Otter Notetaker（以前の名前は OtterPilot）」という参加者を送り込むか、自分のパソコン・スマホで録音するか、録音ファイルを読み込むかの3通りで音声を受け取り、文字起こし・要約・質問への回答を作ります。

flowchart TD
    A[会議<br>Zoom など] --> D[Otter で<br>文字起こし]
    B[PC・<br>スマホ] --> D
    C[録音<br>ファイル] --> D
    D --> E[要約・AI Chat]
    E --> F[書き出し<br>TXT・DOCX など]

急いでいる人向けに、よく調べられることの答えを先にまとめます。

確認環境：Otter.ai のサービスには登録・書き込みをしていません。機能・手順・画面の文言は Otter の公式ヘルプセンター（英語）、料金は公式の料金ページ（米ドル表示）、日本語対応は Otter の公式ブログ（2025年11月4日の発表）とヘルプの言語設定の記事、データの扱いは公式の Privacy & Security ページとプライバシーポリシーで確かめました。Teams・Google Meet の文字起こしは Microsoft・Google の公式サポート、Whisper は OpenAI の公式リポジトリの説明に基づきます。精度の測り方は、Ubuntu 24.04.4 LTS・Python 3.11.15 で、pyopenjtalk-prebuilt 0.3.0（Open JTalk による音声合成）で日本語の会議音声を作り、ffmpeg 6.1.1 で形式の変換・無音の検出、自作の編集距離の計算と jiwer 4.0.0 で文字誤り率（CER）を計算しました（確認日 2026年10月23日）。

Otter.ai とは（できること）

この節では、Otter.ai が何をするサービスで、どんな機能があるのかが分かります。

Otter.ai は、米国の Otter.ai 社が出している、会議や会話の音声を AI で文字にするサービスです。 録音しながら文字がその場で出る「リアルタイムの文字起こし」が基本で、そこに要約・質問への回答・会議への自動参加が加わります。Web ブラウザ・デスクトップアプリ（Mac・Windows）・iOS と Android のアプリ・Chrome の拡張機能があり、同じアカウントでつながります。

機能の名前は、公式ヘルプの記事によって新旧が混ざっています。会議に入るボットは、新しい記事では「Otter Notetaker」、録音の手順の記事などでは「OtterPilot」と書かれていて、同じものを指します。AI Chat の記事には、Zoom の会議のチャットに質問と回答を出す「OtterPilot Chat Q&A for Zoom」という機能もあります。

Otter Notetaker が会議でしていること

Otter Notetaker は「録音係の参加者」として会議に入ります。 公式ヘルプの Otter Notetaker Overview によると、次のように動きます。

ボットを会議に入れたくないときは、デスクトップアプリで「ボットなしの録音」ができます（後の節）。

Otter.ai は日本語に対応している？（2026年10月23日時点）

この節では、日本語で使えるのか、どこで日本語を選ぶのか、何に気をつけるのかが分かります。

Otter.ai は、2025年11月4日に日本語のリアルタイム文字起こしへの対応を発表しました。 公式ブログの発表では、デスクトップとモバイルのアプリで、対面の会議と、Zoom・Microsoft Teams・Google Meet のオンライン会議の両方を日本語で文字にでき、Otter AI Chat に日本語で質問できると説明しています。2026年10月23日時点の料金ページは、AI 文字起こしの言語として英語・スペイン語・フランス語・ドイツ語・日本語・中国語の6つを挙げています。

ただし、公式の情報どうしで書き方がそろっていない所があります。

仕事で日本語の会議に使う前に、無料の Basic プランで、自分の会議に近い音声を試すのが確実です。 試した結果の良し悪しを数字で比べる方法は、後の「文字起こしの精度の測り方」の節で扱います。

日本語に切り替える手順（Web）

ヘルプの言語設定の記事では、文字起こしの言語は Web で次のように変えます。

日本語と英語が混ざる会議では、1つの会話に1つの言語しか使えないため、主に話される言語を選びます。ヘルプは、複数の言語を同じ録音で扱うことや、画面の表示言語の対応を、今後の更新で足したいとしています。

Otter.ai の料金（無料プランでどこまで使える？）

この節では、無料の Basic と有料の Pro・Business・Enterprise の値段と、使える時間の上限が分かります。

料金は米ドルで、1人あたりの値段です。 2026年10月23日時点の公式の料金ページの値です。

• Enterprise は値段が公開されておらず、デモの予約から相談します。Business と同じく1回4時間・同時3つで、SSO・SCIM・ドメインの管理、Otter の API と Webhook が加わります。HIPAA への対応は追加の契約です。
• Business の月払いには「20% off for 3 months+」として 24ドルの表示があり、初めて契約する人だけが対象です。料金ページの割引の表示には、ほかにも条件が付いたものがあります。
• Pro では Salesforce・HubSpot・Zapier との連携が使えます（Salesforce と HubSpot は人数の制限つき）。
• 学生・教員向けには Pro の割引があり、料金ページの FAQ では、.edu のメールアドレスで Pro の年払いが 79.99ドル（月あたり 6.67ドル）です。

無料の Basic プランでできること・できないこと

ヘルプの Basic プランの記事によると、上限は次のとおりです。

• 月の上限を超えると、次の月が来るまで録音も読み込みもできません。
• 見られる会話は新しい順に25件までで、それより前のものは消えずに保管（アーカイブ）されます。有料プランは件数の制限がありません。
• 書き出しは TXT だけです。DOCX・PDF・SRT・音声の書き出しは有料プランで使えます。

1時間の会議を毎週録るなら、Basic では足りなくなりやすい計算です。 月4回で240分なので月の上限には入りますが、1回で読めるのは最初の30分までです。1時間の会議を通して読むには、1回90分まで読める Pro 以上になります。

Otter.ai の使い方（登録から録音・ファイルの読み込みまで）

この節では、アカウントを作ってから、録音・ファイルの読み込み・書き出しまでの流れが分かります。

その場で録音する（Web・スマホ）

ヘルプの録音の記事では、Web はサインインして、右上の「Import」の横にある「Record」を押し、マイクに向かって話すと、その場で文字が出ます。スマホのアプリは右下の青いマイクのボタンです。会話の題名は最初は「Note」になり、録音中も録音後も変えられます。止めた会話は「My Conversations」に保存され、処理が終わるとメールで知らせが届きます。

リアルタイムの文字起こしには、インターネットへの接続が要ります。Safari では、Apple の制限で、スピーカーから出る相手の声を録れません。 オンライン会議を Safari で録ると自分の声だけになるので、Zoom・Google Meet・Teams の会議は Otter Notetaker を使うよう、ヘルプは案内しています。

録音ファイルを読み込む（インポート）

Web はホームの右上の「Import」から「Browse」でファイルを選ぶか、ドラッグします。スマホのアプリは右上の「+」から「Import audio or video file」です。ほかのアプリの共有メニューから Otter に送ることもできます。

読み込みは、ファイルの再生時間がそのままプランの分数に数えられます。手元で作った18.73秒の会議の音声（次の節で作り方を載せます）を、形式を変えて大きさを比べました。

ffmpeg -i meeting2.wav -ac 1 -ar 16000 meeting2_16k.wav        # 16kHz の WAV
ffmpeg -i meeting2.wav -c:a libmp3lame -b:a 64k meeting2.mp3  # 64kbps の MP3
ffmpeg -i meeting2.wav -c:a aac -b:a 64k meeting2.m4a         # 64kbps の M4A
ls -l meeting2*

-rw-r--r-- 1 root root  110194 Oct 23 21:26 meeting2.m4a
-rw-r--r-- 1 root root  150381 Oct 23 21:26 meeting2.mp3
-rw-r--r-- 1 root root 1797644 Oct 23 21:26 meeting2.wav
-rw-r--r-- 1 root root  599278 Oct 23 21:26 meeting2_16k.wav

どの形式でも、1時間の会議は 5GB の上限よりずっと小さくなります。ファイルの大きさではなく、再生時間（分）がプランの上限に効きます。

書き出す（TXT・DOCX・PDF・SRT・MP3）

ヘルプの書き出しの記事では、会話を開いて右上の3つの点から「Export」を選び、形式（Clipboard・TXT・DOCX・PDF・SRT）を選んで「Export」を押します。「Audio」をオンにすると MP3 で音声を書き出せます。

Basic プランで書き出せるのは TXT だけです。Business 以上は複数の会話をまとめて書き出せます。書き出した文章を議事録の形に整える方法は、関連記事「議事録の書き方 会議別テンプレート6種と決定事項・ToDoの例文」で扱っています。

Zoom・Teams・Google Meet で使う（Otter Notetaker の設定）

この節では、オンライン会議に Otter Notetaker を自動で入れる手順と、自動で入る会議の選び方が分かります。

自動で会議に入れるには、まずカレンダーをつなぎます。 Otter Notetaker は、つないだカレンダーの予定のうち、Zoom・Google Meet・Microsoft Teams の URL が入った予定に参加します。カレンダーのメールアドレスは、Otter のアカウントのメールアドレスと違っていても使えます。

flowchart TD
    A[Google・Microsoft カレンダー] --> B[会議の URL がある予定]
    B --> C{自動参加の設定}
    C -->|対象| D[Notetaker が参加]
    C -->|対象外| E[参加しない]
    D --> F[文字起こし・要約]

社内・社外で分ける2つの選択肢は、会社のドメインのワークスペースでだけ使えます。カレンダーに無い急な会議には、Notetaker を手動で送ることもできます。

会議の側でゲストの参加が許されていないと、Notetaker は入れません。 Notetaker は会社のアカウントでサインインしてゲストの制限を回避することはしない、とヘルプは説明しています。Zoom と Teams には、Otter 側でさらに設定の手順があります（ヘルプの「Set up Otter Notetaker to join your Zoom meeting」「Set up Otter Notetaker to join Microsoft Teams Meeting」）。

ボットを入れずに録る（デスクトップアプリ）

デスクトップアプリは、Notetaker を会議に入れずに、パソコンから出る音を録れます。 ヘルプでは、対応は macOS 12.3 以降と Windows 10 以降です。ヘッドホンをしていても、相手の声を録れます。Mac では、システム設定で Otter に「マイク」と「画面とシステムオーディオ録音」を許可して、アプリを開き直します。右上の「Record」で録音を始めます。会議の始まりを見つけて録音を勧める表示や、録音中の小さな操作パネル（Finish Recording・Pause など）もあります。この場合も、ヘルプは録音の前に参加者の許可を取るよう勧めています。

Otter が勝手に会議に参加するときの止め方

この節では、会議に入ってきた Otter Notetaker をその場で外す方法と、次から入らないようにする設定が分かります。

「Otter が呼んでいないのに会議に入ってくる」のは、多くの場合、誰かの Otter の自動参加の設定とカレンダーの連携によるものです。 その人のカレンダーに会議の予定が入っていると、設定によっては Notetaker が送られます。ヘルプの記事では、その場で外す方法が4つあります。

1. 1会議のチャットに stop otter と送るOtter のアカウントが無い参加者でも使える。会議にいる Notetaker がすべて退出する
2. 2チャットのリンクから止めるNotetaker がチャットに出したリンクを開き「Stop Notetaker」→「Yes, turn it off」
3. 3Otter の持ち主が止める会話のページかホームのカレンダーで「Stop Notetaker」→「Yes, turn it off」
4. 4会議の機能で参加者から外すZoom はホストか共同ホスト、Meet・Teams は会議の権限を持つ人が外す。外れるのは1つだけ

次から自動で入らないようにするには、自動参加の設定を「Meetings I manually select」にします。 スマホのアプリでは「Account」→「Account Settings」→「Meeting settings」の「Auto-join meetings」を「Manual」にします。Otter をやめるときは、ヘルプのアカウント削除の記事のとおり、先に自動参加を止めてカレンダーの連携を外し、残したい会話を書き出し、有料プランは解約してから、「Account Settings」→「General」の一番下の「Delete account」で消します。消した会話は元に戻せません。App Store・Google Play で契約した場合は、アカウントを消しても、ストア側の契約は別に解約が要ります。

要約・AI Chat の使い方

この節では、会議のあとに届く要約と、会話の中身に質問できる AI Chat の使い方が分かります。

会議の要約（Meeting Summary）は、会議が終わってから2時間以内に、メールで届きます。 ヘルプによると、届く条件は、カレンダーの予定が Otter のホームにつながっていること、予定の参加者への自動共有がオンであること、Web・モバイル・Notetaker のどれかで録音したことです。要約のメールには、会議の題名・日時・長さ、主な話題の要約（Automated Summary）、アクションアイテム、会話のハイライト、Notetaker が撮ったスライドの画像（Automated Slide Capture）が入ります。要約のメールは「Account Settings」→「Notifications」→「Meeting Summary」で変えられます。

AI Chat は、使う場所で見える人が変わります。

AI の答えは、会話の中にない内容を作ってしまうこと（ハルシネーション）があります。Otter のヘルプにもその記事があります。決まったこと・数字・期限は、要約だけで判断せず、文字起こしの元の発言と音声で確かめます。文字起こしを生成 AI で議事録にまとめるときの頼み方は、関連記事「議事録を生成AIで作るプロンプト集｜文字起こし要約と決定事項・ToDo抽出」で扱っています。

録音・文字起こしの注意（参加者への断り・社外秘の扱い）

この節では、Otter で会議を録る前に決めておくことと、データがどう扱われるのかが分かります。

会議を録るときは、録ることを参加者に伝えて了承を得ます。 Otter のプライバシーポリシー（2026年6月16日発効）は、録音には他の人の個人情報が入りうるとして、同僚・友人などの第三者から必要な許可を得ておくよう利用者に求めています。デスクトップアプリのヘルプも、録音の前に参加者の許可を取るよう勧めています。Notetaker は全員に見える参加者として入るので、会議の始めに「Otter で文字起こしをします」と一言添えると、参加者が戸惑いません。

• 1録ることを参加者に伝える会議の招待文と冒頭で伝える。社外の人がいる会議は特に先に了承を得る
• 2会社で使ってよいサービスかを確かめる社外のクラウドに音声と文字が保存される。会社の規程・情報システム部門の許可を先に確かめる
• 3社外秘・個人情報の会議は録らない判断も持つ人事・契約・未発表の情報などは、録るかどうかを会議ごとに決める
• 4自動参加の範囲を絞る「Meetings I manually select」や社内の会議だけにして、意図しない会議に入らないようにする
• 5共有の相手を確かめる要約の自動共有はカレンダーの参加者に届く。共有の設定と相手を見直す

Otter の公式の説明では、データは次のように扱われます（2026年10月23日時点）。

プライバシーポリシーでは、個人が分からない形にした音声で Otter の AI を学習させることを、同意か正当な利益を根拠とする利用目的に挙げています。Enterprise の契約では、契約した会社がデータの管理者になり、その会社のプライバシーポリシーが適用されます。社内で生成 AI に入れてよい情報の決め方は、関連記事「生成AI利用ガイドラインのテンプレート｜入力してはいけない情報の一覧つき」で扱っています。

ほかの文字起こしの方法との違い

この節では、Otter.ai と、Teams・Google Meet の文字起こし機能、オープンな音声認識モデルの Whisper の違いが分かります。

会議ツールに付いている文字起こしは、その会議ツールの中で完結します。Otter.ai は、複数の会議ツールや対面の会話をまとめて扱えるのが違いです。 各社の公式の説明に基づく、2026年10月23日時点の比較です。

• Teams：Microsoft のサポートによると、会議の話し言葉の言語を実際に話す言語と合わせ、文字起こしは .docx か .vtt で開催者と共同開催者がダウンロードできます。ライブの翻訳の文字起こしは Teams Premium の機能です。
• Google Meet：Google の Meet ヘルプによると、Business Standard・Business Plus・Enterprise 系・Workspace Individual などのエディションで使えます。管理者の設定によっては、参加者に同意の画面が出ます。
• Whisper：OpenAI の公式リポジトリは、汎用の音声認識モデルで、コードとモデルの重みは MIT ライセンスと説明しています。Python で動かす方法は、関連記事「Whisper文字起こし｜Pythonコードとfaster-whisperの速さ比較」で扱っています。

文字起こしの精度の測り方（文字誤り率 CER を Python で計算）

この節では、Otter などの文字起こしが自分の会議でどれくらい正確かを、数字で比べる方法が分かります。

文字起こしの正確さは、「文字誤り率（CER：Character Error Rate）」で比べられます。 正解の文と、文字起こしの結果を1文字ずつ並べ、何文字を直せば正解になるかを数えます。

• 置換（S）：違う文字になっている（例：開始 → 開催）
• 削除（D）：正解にある文字が抜けている（例：三時 → 抜け）
• 挿入（I）：正解に無い文字が入っている（例：えー）
• CER ＝（S ＋ D ＋ I）÷ 正解の文字数 N。0 に近いほど正確です。

日本語は単語の区切りに空白が無いので、英語でよく使う単語誤り率（WER）より、文字単位の CER がよく使われます。

手元で会議の音声を作る

まず、評価に使う「正解が分かっている音声」を、Open JTalk の音声合成（pyopenjtalk）で作りました。声の高さを変えて2人分にし、発言の間に2秒の無音を入れています。

"""2人の話者の短い会議の音声を作る（声の高さを変えて2人分にし、間に無音を入れる）"""
import pyopenjtalk, numpy as np, wave
lines = [
    ("A", 0.0,  "来週の定例会議は、火曜日の午後三時から開始します。"),
    ("B", -6.0, "了解です。資料は前日までに共有します。"),
    ("A", 0.0,  "では、議事録は今回もこちらで作ります。"),
]
sr = 48000; parts = []
for spk, tone, text in lines:
    x, sr = pyopenjtalk.tts(text, half_tone=tone)
    parts.append(x); parts.append(np.zeros(int(sr * 2.0)))   # 発言のあとに2秒の無音
    print(spk, f"{len(x)/sr:.2f}秒", text)
y = np.clip(np.concatenate(parts), -32768, 32767).astype(np.int16)
with wave.open("meeting2.wav", "wb") as w:
    w.setnchannels(1); w.setsampwidth(2); w.setframerate(sr); w.writeframes(y.tobytes())
print("合計", f"{len(y)/sr:.2f}秒")

A 4.82秒 来週の定例会議は、火曜日の午後三時から開始します。
B 4.11秒 了解です。資料は前日までに共有します。
A 3.80秒 では、議事録は今回もこちらで作ります。
合計 18.73秒

ffmpeg の無音の検出（-40dB より小さい音が1秒以上）で、発言の切れ目を確かめました。音声の合成が発言の後ろに少し無音を付けるため、切れ目は2秒より少し長く出ています。

ffmpeg -i meeting2.wav -af silencedetect=noise=-40dB:d=1 -f null - 2>&1 | grep silence_

[silencedetect @ 0x5595940ab880] silence_start: 4.47431
[silencedetect @ 0x5595940ab880] silence_end: 7.12958 | silence_duration: 2.65527
[silencedetect @ 0x5595940ab880] silence_start: 10.602
[silencedetect @ 0x5595940ab880] silence_end: 13.2292 | silence_duration: 2.62717
[silencedetect @ 0x5595940ab880] silence_start: 16.4071
[silencedetect @ 0x5595940ab880] silence_end: 18.725 | silence_duration: 2.31792

この音声の1つ目の発言を「正解の文」として、文字起こしでよく起きる3種類の誤りを入れた結果の例（A・B・C）と比べます。

CER を計算するコード

編集距離（何文字の置換・削除・挿入で一致するか）を表で求め、表を逆にたどって S・D・I を数えます。結果は、文字起こしの評価に使われる Python のライブラリ jiwer の cer と並べて確かめました。

"""文字誤り率（CER）を、置換・削除・挿入の数と一緒に計算する"""
import unicodedata, re, sys
import jiwer, pyopenjtalk

def align(ref, hyp):
    """編集距離（レーベンシュタイン距離）を表で求め、置換S・削除D・挿入Iを数える"""
    n, m = len(ref), len(hyp)
    d = [[0] * (m + 1) for _ in range(n + 1)]
    for i in range(n + 1): d[i][0] = i
    for j in range(m + 1): d[0][j] = j
    for i in range(1, n + 1):
        for j in range(1, m + 1):
            cost = 0 if ref[i-1] == hyp[j-1] else 1
            d[i][j] = min(d[i-1][j-1] + cost, d[i-1][j] + 1, d[i][j-1] + 1)
    i, j, S, D, I, ops = n, m, 0, 0, 0, []
    while i > 0 or j > 0:                        # 表を逆にたどって、どの操作かを数える
        if i > 0 and j > 0 and d[i][j] == d[i-1][j-1] + (ref[i-1] != hyp[j-1]):
            if ref[i-1] != hyp[j-1]: S += 1; ops.append(f"置換 {ref[i-1]}→{hyp[j-1]}")
            i, j = i - 1, j - 1
        elif i > 0 and d[i][j] == d[i-1][j] + 1:
            D += 1; ops.append(f"削除 {ref[i-1]}"); i -= 1
        else:
            I += 1; ops.append(f"挿入 {hyp[j-1]}"); j -= 1
    return S, D, I, list(reversed(ops))

def normalize(s):
    """NFKC で全角・半角をそろえ、句読点・記号・空白を除く"""
    s = unicodedata.normalize("NFKC", s)
    return re.sub(r"[、。，．,.!?！？「」\s]", "", s)

REF = "来週の定例会議は、火曜日の午後三時から開始します。資料は前日までに共有をお願いします。"
HYPS = {
    "A 表記ゆれ": "来週の定例会議は火曜日の午後3時から開始します。資料は前日までに共有をお願いします。",
    "B 聞き間違い": "来週の定例会議は、火曜日の午後三時から開催します。資料は全日までに共有をお願いします。",
    "C 抜け・余分": "来週の定例会議は、えー火曜日の午後から開始します。資料は前日までに共有お願いします。",
}
mode = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "raw"
for name, hyp in HYPS.items():
    r, h = REF, hyp
    if mode in ("norm", "kana"):
        r, h = normalize(r), normalize(h)
    if mode == "kana":                           # 読み（カタカナ）に直して比べる
        r, h = pyopenjtalk.g2p(r, kana=True), pyopenjtalk.g2p(h, kana=True)
    S, D, I, ops = align(r, h)
    N = len(r)
    print(f"[{name}] N={N} S={S} D={D} I={I}  CER=(S+D+I)/N={(S+D+I)/N:.3f}  jiwer.cer={jiwer.cer(r, h):.3f}")
    print("   ", " / ".join(ops) if ops else "誤りなし")

結果1：そのまま比べる

$ python cer.py raw
[A 表記ゆれ] N=43 S=1 D=1 I=0  CER=(S+D+I)/N=0.047  jiwer.cer=0.047
    削除 、 / 置換 三→3
[B 聞き間違い] N=43 S=2 D=0 I=0  CER=(S+D+I)/N=0.047  jiwer.cer=0.047
    置換 始→催 / 置換 前→全
[C 抜け・余分] N=43 S=0 D=3 I=2  CER=(S+D+I)/N=0.116  jiwer.cer=0.116
    挿入 え / 挿入 ー / 削除 三 / 削除 時 / 削除 を

自作の計算と jiwer の値は、3つとも一致しました。A と B は同じ 4.7% ですが、中身は違います。 A は読点と数字の書き方だけで、読む人には困らない違いです。B は「開始」が「開催」、「前日」が「全日」になり、意味が変わる誤りです。

結果2：句読点を除き、全角・半角をそろえて比べる

$ python cer.py norm
[A 表記ゆれ] N=40 S=1 D=0 I=0  CER=(S+D+I)/N=0.025  jiwer.cer=0.025
    置換 三→3
[B 聞き間違い] N=40 S=2 D=0 I=0  CER=(S+D+I)/N=0.050  jiwer.cer=0.050
    置換 始→催 / 置換 前→全
[C 抜け・余分] N=40 S=0 D=3 I=2  CER=(S+D+I)/N=0.125  jiwer.cer=0.125
    挿入 え / 挿入 ー / 削除 三 / 削除 時 / 削除 を

結果3：読み（カタカナ）に直して比べる

$ python cer.py kana
[A 表記ゆれ] N=57 S=0 D=0 I=0  CER=(S+D+I)/N=0.000  jiwer.cer=0.000
    誤りなし
[B 聞き間違い] N=57 S=1 D=0 I=1  CER=(S+D+I)/N=0.035  jiwer.cer=0.035
    挿入 サ / 置換 シ→イ
[C 抜け・余分] N=57 S=0 D=4 I=2  CER=(S+D+I)/N=0.105  jiwer.cer=0.105
    挿入 エ / 挿入 ー / 削除 サ / 削除 ン / 削除 ジ / 削除 ヲ

• A（表記ゆれ）は、読みで比べると 0% になりました。 「三時」と「3時」はどちらも「サンジ」と読むためです。数字・句読点の書き方の違いは、比べ方しだいで誤りに数えられたり、数えられなかったりします。
• B（聞き間違い）のうち「前日→全日」は、読みで比べると消えました。 どちらも「ゼンジツ」です。読みでは正しく聞き取れていても、字を間違えると意味が変わります。「開始→開催」は読みも違うので、読みで比べても残りました。
• C（抜け・余分）は、どの比べ方でも約 10〜12% と大きく出ました。 「三時」が抜けると、会議の時刻という大事な情報が消えます。

同じ文字起こしでも、比べ方（正規化）で CER は 4.7% から 0% まで変わりました。 サービスどうしを比べるときは、同じ正解の文・同じ正規化の決まりで計算します。また、CER の数字が小さくても、日時・数字・固有名詞の誤りは意味を大きく変えるので、数字とは別に目で確かめます。

CER で気をつけること（英語の WER との違い・100% を超える場合）

jiwer で、英語の文の WER と CER、余分な言葉が多いときの CER も計算しました。

hyp='please share the slide by monday'  WER=0.167  CER=0.030
hyp='please share this lides by monday'  WER=0.333  CER=0.091
ref='はい' hyp='はいはいそうですねはい' CER=4.500

英語では、「slides」の s が1文字抜けただけでも、単語としては1語の誤りになり、WER は 16.7%、CER は 3.0% でした。また、CER は挿入も数えるので、正解の文字数より余分な文字が多いと 1（100%）を超えます。「はい」を「はいはいそうですねはい」と書き起こすと 450% です。相づちやつなぎ言葉を残すかどうかも、正規化の決まりに入れておきます。

自分の会議で Otter の精度を確かめる手順

Otter.ai がうまくいかないときの直し方

この節では、よくあるつまずきの原因と、公式ヘルプに書かれている直し方が分かります。

よくある質問

Q. Otter.ai とは何ですか？ A. 米国の Otter.ai 社の、会議や会話の音声を AI で文字にするサービスです。リアルタイムの文字起こし、要約、会話への質問（AI Chat）、Zoom・Teams・Google Meet への自動参加ができます。

Q. Otter.ai は日本語に対応していますか？ A. 2025年11月4日に日本語のリアルタイム文字起こしへの対応が発表され、2026年10月23日時点の料金ページも日本語を文字起こしの言語に挙げています。Web の Account Settings の Language で日本語を選びます。画面のメニューは英語のままです。

Q. Otter.ai は無料で使えますか？ A. 無料の Basic プランがあり、月300分まで、1回の会話は30分まで読めます。読み込めるファイルは通算3つで、書き出しは TXT だけです。

Q. Otter.ai の料金はいくらですか？ A. 2026年10月23日時点で、Pro は月払い 16.99ドル（年払いで月 8.33ドル）、Business は月払い 30ドル（年払いで月 19.99ドル）です。Enterprise は問い合わせです。いずれも1人あたりの米ドルの値段です。

Q. OtterPilot とは何ですか？ A. 会議に参加者として入り、録音と文字起こしをする Otter のボットです。いまの公式ヘルプでは「Otter Notetaker」という名前で説明されています。

Q. Otter が会議に勝手に参加するのを止めるには？ A. その場では、会議のチャットに「stop otter」と送ると、Otter のアカウントが無くても Notetaker を退出させられます。自分の Otter なら、自動参加の設定を「Meetings I manually select」にします。

Q. Zoom・Teams・Google Meet で使うには？ A. 「Apps」から Google か Microsoft のカレンダーをつなぎ、「Default-join settings」で自動参加の対象を選びます。ボットを入れたくなければ、デスクトップアプリでパソコンの音を録ります。

Q. Otter.ai は安全ですか？会社で使ってよいですか？ A. 公式には、データは AWS に AES-256 で暗号化して保存され、SOC 2 Type 2 のレポートを取得しています。個人が分からない形にしたデータを Otter の AI の学習に使うとしているので、会社の規程と、録る会議の内容に合うかを先に確かめます。

Q. 文字起こしの精度はどう確かめればよいですか？ A. 正解の文を人が書き、Otter の結果と1文字ずつ比べて文字誤り率（CER）を計算します。比べ方で値が変わり、手元の例では同じ結果が 4.7% から 0% まで変わったので、同じ決まりで比べます。

Q. Otter のアカウントを削除するには？ A. 自動参加を止めてカレンダーを外し、必要な会話を書き出し、有料プランを解約してから、「Account Settings」→「General」の「Delete account」で消します。ストアで契約した場合は、ストア側の解約も要ります。

まとめ

• Otter.ai は、会議の音声をその場で文字にし、要約と AI Chat まで作る文字起こしサービス。会議に入るボットは Otter Notetaker（以前の OtterPilot）。
• 日本語は、2025年11月の発表と料金ページで対応言語に入っている。Web の Account Settings の Language で選び、1つの会話は1つの言語。
• 無料の Basic は月300分・1回30分・ファイル通算3つ・書き出しは TXT。Pro は月16.99ドル（年払いで月8.33ドル）、Business は月30ドル（年払いで月19.99ドル）。
• Zoom・Teams・Meet は、カレンダーをつないで自動参加の対象を選ぶ。止めるときはチャットに stop otter、設定は Meetings I manually select。
• 録る前に参加者に伝え、社外秘の会議は会社の規程で録るかを決める。
• 精度は CER で比べられる。比べ方で 4.7% から 0% まで変わったので、同じ正解の文・同じ正規化で比べ、日時・数字は目でも確かめる。

次に読むとよい記事です。手元の PC で文字起こしを動かす方法は関連記事「Whisper文字起こし｜Pythonコードとfaster-whisperの速さ比較」で、会議の進め方そのものは関連記事「会議ファシリテーションの進め方 アジェンダ設計とフレーズ集」で扱っています。

参考・出典

確認日はいずれも 2026年10月23日です。

• Otter.ai「Pricing」：https://otter.ai/pricing
• Otter.ai ブログ「Konnichiwa! Otter.ai Expands to Japanese Market with New Japanese Language Support for AI Meeting Agent」：https://otter.ai/blog/konnichiwa-otter-ai-expands-to-japanese-market-with-new-japanese-language-support-for-ai-meeting-agent
• Otter.ai ヘルプ「Transcribe a conversation in Japanese, Spanish, French, or English (US or UK)」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/26660468516631-Transcribe-a-conversation-in-Japanese-Spanish-French-or-English-US-or-UK
• Otter.ai 日本語サイト：https://otter.ai/jp
• Otter.ai ヘルプ「Otter Notetaker Overview」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/4425393298327-Otter-Notetaker-Overview
• Otter.ai ヘルプ「Automatically add Otter Notetaker to your meetings」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/13674910923671-Automatically-add-Otter-Notetaker-to-your-meetings
• Otter.ai ヘルプ「Remove Otter Notetaker from your meeting (Zoom, Google Meet, or Microsoft Teams)」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/14288936562199-Remove-Otter-Notetaker-from-your-meeting-Zoom-Google-Meet-or-Microsoft-Teams
• Otter.ai ヘルプ「Otter Desktop App (Mac & Windows)」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/35973988280215-Otter-Desktop-App-Mac-Windows
• Otter.ai ヘルプ「Record a conversation」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/360048269733-Record-a-conversation
• Otter.ai ヘルプ「Import an audio or video file」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/360047733574-Import-an-audio-or-video-file
• Otter.ai ヘルプ「Export conversations」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/360047733634-Export-conversations
• Otter.ai ヘルプ「Conversation import and app limits on the Basic free plan」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/360047538094-Conversation-import-and-app-limits-on-the-Basic-free-plan
• Otter.ai ヘルプ「Meeting Summary Overview」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/9156381229079-Meeting-Summary-Overview
• Otter.ai ヘルプ「Otter AI Chat Overview」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/19682180167575-Otter-AI-Chat-Overview
• Otter.ai ヘルプ「Delete your Otter account」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/360047870454-Delete-your-Otter-account
• Otter.ai ヘルプ「Data security and privacy policies」：https://help.otter.ai/hc/en-us/articles/360048258953-Data-security-and-privacy-policies
• Otter.ai「Privacy & Security」：https://otter.ai/privacy-security
• Otter.ai「Privacy Policy」：https://otter.ai/privacy-policy
• Microsoft サポート「Microsoft Teams 会議でライブ文字起こしを表示する」：https://support.microsoft.com/ja-jp/office/microsoft-teams-会議でライブ文字起こしを表示する-dc1a8f23-2e20-4684-885e-2152e06a4a8b
• Google Meet ヘルプ「Google Meet で文字起こしを使用する」：https://support.google.com/meet/answer/12849897?hl=ja
• OpenAI「whisper」（GitHub）：https://github.com/openai/whisper
• jiwer（GitHub）：https://github.com/jitsi/jiwer
• pyopenjtalk（GitHub）：https://github.com/r9y9/pyopenjtalk

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