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==== 限界・留意点 ====
* 言語間ばらつき：総計では 78% が CER<10% ですが、低資源言語ほど誤り率が上がりやすい傾向は報道でも指摘されています（数値の内訳はメディア依存）。導入前の自言語検証は実務的に必須です。チョソンビズ<ref>{{cite web|title=チョソンビズ|url=https://biz.chosun.com/jp/jp-it/2025/11/11/LED4DQNBBZAA5O57RZMMZ7X7HI/|publisher=biz.chosun.com|date=2025-11-11|access-date=2025-11-13}}</ref>
* 計算資源：LLM-ASR 7B 系は VRAM ~17–20 GiB 程度が目安。軽量化が必要なら CTC 系を選択。GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr|publisher=github.com|access-date=2025-11-13}}</ref>
* 長音声：参照実装は 40s 制約。長尺会議録音などは分割・バッチ化のワークフロー設計が要ります。GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr|publisher=github.com|access-date=2025-11-13}}</ref>