本研究は，方言音声認識において低資源のモデルが汎用的なモデルの水準に達するために必要なデータ規模の指針を提示する．そのため，日本語諸方言コーパス（COJADS）のみを用いて学習した音声認識モデルを対象に，学習データ量と性能の関係を文字誤り率（CER）に基づいて定量的に評価し，共通語中心の大規模モデルWhisperと比較した．学習データ量を段階的に変化させた実験の結果，COJADSのような実環境の方言音声においてWhisperのCER中央値（0.578）に達するには，約35時間の学習データが必要であることがわかった．また，方言データのみで学習したモデルは，Whisperと比較して都道府県間の性能差を有意に縮小した．

音声認識（ASR）はWhisper[1]をはじめとする大規模モデルにより性能が向上したが，事前学習に依存できない低資源言語や方言では認識性能が低い．日本語の諸方言は，語彙・音韻・文法にわたる体系的な差異と地理的多様性を有する．2022年の『日本語諸方言コーパス』（COJADS）[2]の公開により国内66地点の統一的な評価が可能となったが，地点ごとのデータ規模は依然として限定的である．近年は，大規模な事前学習済みモデルを方言データへ適応させるファインチューニングが主流である．しかし，これらのモデルは事前学習データ由来の共通語のバイアスを内包しており，共通語との言語的な距離によって性能差が生じる課題がある．加えて，低資源環境における学習特性や，性能に寄与するデータ規模についての知見が不十分である．特に，共通語のバイアスを排除した条件下では，データ量のみならず，音声のノイズや発話長分布，発話形式といった質的な側面が認識性能に与える影響についても，十分に検討されていない．本研究では，事前学習モデルの言語的バイアスを排除した条件下で，方言における音声認識の学習特性を明らかにする．具体的には，CTCに基づくRNNモデルを方言データのみで学習する（スクラッチ学習する）ことで，データ規模と認識性能の関係を定量化する．さらに，Whisperとの性能比較や共通語コーパスを用いた対照実験を通して，低資源言語における音声認識システム構築に向けたデータ収集の目安となる知見を提供する．