生成系AIを取り込んだ自動音声認識技術（AutomaticSpeechRecognition：ASR）は飛躍的進歩をとげつつあるが，頻繁にCode-switching（CS）が起きる自然発話のASRはまだ課題が残る．本文は，CS発話の典型である外国語授業の3つのケースを素材とし，Whisperの最新版モデルlarge-v3でテキスト転写を行い，更にPyannote.audioを用いて多人数CS発話の話者分離（SpeakerDiarization：SD）を行った．large-v3適用のさいのパラメータ設定，および合成音によるSDの結果，従来の手法に比べ，日本語と中国語CS発話のASR精度が大きく改善した．

人の移動や情報の国際化に伴い，生活や仕事の場で多言語化が進行している．CS発話の自然言語データの収集には，言語別・発話者別のtranscriptionが不可欠であるが，手作業での書き起こしには膨大な時間と当該言語の専門知識を必要とする．自動でテキスト変換できるツールやサービスを使えば，CS発話を迅速かつ低コストでテキスト化でき，多言語機械翻訳や会話分析用コーパスデータ構築の大きな支援手段となる．AIを取り込んだ自動音声認識技術は，有力な代替ツールとして期待が大きい．本研究はCSの多い外国語授業での自然発話を分析対象とし，これをWhisperで書き起こし，Pyannote.audioを用いて話者分離することで，複数言語コードを含む音声の自動転写の課題解決を目指す．