本研究は,音声認識出力を可読性の高い形式へと変換する「整文」手法を提案する.日本速記協会の「発言記録作成標準」を参考に,語断片の除去や文法,流暢性の向上,簡潔化までの4つのステップを定義した.これにより大規模言語モデル（LLM）を用いた整文処理が可能となり,発言に忠実な書き起こしから,要点のみをコンパクトにまとめた要約形式まで,多様な用途に合わせた出力結果が得られる.これにより,音声認識出力の利活用の可能性を広げることを目指す.

昨今の音声認識技術は飛躍的に性能が向上し,会議・講演・動画字幕作成・コールセンターの顧客対応記録など,さまざまな現場で活用されている.しかし,音声認識出力には誤認識や表記揺れの発生の問題,話し言葉特有の言い淀み,冗長表現,助詞誤りが含まれ,そのままでは可読性に難があることが多い.一方,音声認識出力を利活用する場面においては様々なレベルの処理が求められる.例えば音声認識出力をインタビュー記事執筆に利用する場合は,「ケバ取り」と呼ばれる最低限の処理に留め,話し手の口癖や言葉を選ぶ様子などのニュアンスを残すよう求められることが多いが,ビジネス会議の議事録や動画の字幕作成などの用途においては,情報の正確性を保ちつつも繰り返しや冗長な表現を排除した簡潔さが重要である.本研究では音声認識出力の可読性を高める手法SOMO（StepwiseOptimizationforMeaningfulOutput）を提案する.SOMOは日本速記協会1）の「発言記録作成標準」[1]が策定する,速記後の可読性を高める1）https://sokki.or.jp/「整文」手法に基づいている.この整文手法は,必要最低限の処理から徐々に可読性を高めるステップ構造を取っており,ユーザーが求める多様な処理レベルに対応できる.本研究の貢献を以下に示す.•整文という概念の音声認識出力への適用：速記の整文手法を,音声認識出力に応用した.•整文の指針および指示文の策定：冗長性除去から文法性・流暢性向上,簡潔化までのステップを指針化した.•多様な用途に対応した処理方法の提案：必要に応じて各ステップを選択・適用することで,用途に合った処理レベルのテキスト出力を実現した.•評価指標の適用による有効性の検証：BERTScoreやROUGEを用いた定量的評価によって,SOMOの有効性を検証した.