コンピューターに口述筆記して、入力された単語を自動入力してもらうのは、とてもいい仕事方法だと思いませんか？キーボードの前にかがんでタイピングする代わりに、ゆったりと座って足を伸ばし、ペラペラと喋り続けることができます。タイピングが速い方なら、口述筆記の方がリラックスできるかもしれません。ハント・アンド・ペック方式を使えば、時間とエネルギーを大幅に節約できます。
OS Xには強力なディクテーションソリューションが2つあります。OS X Mountain Lionに内蔵されているディクテーションツールと、NuanceのDragon Dictateです。この2つには価格に大きな違いがあります。Mountain Lionのディクテーション機能はOSに無料で付属していますが、Dragon Dictateは200ドルかかります。しかし、違いはそれだけではありません。
マウンテンライオンメソッド
OS X Mountain Lionでの音声入力は簡単です。システム環境設定を開き、「音声入力と読み上げ」パネルの「音声入力」タブを開いて「オン」をクリックします。これでFn（ファンクション）キーを2回押すだけで音声入力を開始できます。このショートカットは、音声入力パネルのショートカットメニューから変更できます。
音声入力した単語を挿入するには、挿入したい場所をクリックし、キーボードショートカットを押して話し始めます。入力が終わったら、「完了」をクリックするか、Returnキーを押します。Mountain Lionは音声をリモートサーバーに送信し、サーバーで文字起こしされてMacに送り返され、テキストとして入力できるようになります。（音声入力を使用するにはインターネット接続が必要であり、サーバーが応答しない場合もあることに注意してください。私はメールの返信にiOSの音声入力をよく使用していますが、文字起こしが何度も失敗したため、常に使えるとは期待していません。）
OS Xのディクテーションツールにはいくつかの制限があります。まず、Macの内蔵マイクを使用すると、音声品質があまり良くありません。音声認識は微妙な声の違いを拾うことに依存しているため、理想的な結果が得られない可能性があります。次に、Mountain Lionのディクテーション機能では、一度に最大30秒しか話せません。最後に、OS Xのディクテーション機能はユーザーの訂正内容を学習しません。返されたテキストが間違っている場合は手動で編集できますが、これらの編集によって将来的に同じ間違いを回避することはできません。
ノイズキャンセリングマイクをお持ちの場合は、OS Xのディクテーション機能と組み合わせて使用すると、はるかに優れた結果が得られます。ディクテーションを頻繁に行うほど、高性能なマイクはより便利になります。
ドラゴンディクテートメソッド
Dragon Dictateには、OS Xのディクテーション機能と比べて多くの利点があります。まず、音声「プロファイル」を初めて作成する際に、約5分間のテキストを読み上げてプログラムを「トレーニング」します。これにより、プログラムはあなたの発音を理解するのに役立ちます。
Dragon Dictateを使って音声入力を行う際、すべての処理はMac上で行われます。プログラムがミスを犯した場合（例えば、あなたが話した単語を1つ以上誤って解釈した場合）、そのミスを修正できるだけでなく、Dragon Dictateはそこから学習するため、将来の認識精度が向上します。Dragon Dictateを使い続けることで、音声プロファイルは洗練され、ミスはどんどん減っていきます。
Dragon Dictateで話せる時間に制限はありません。時々間を置くことは効果的ですが（私は通常、節や文の後に間を入れます）、そのまま続けて話すこともできます。自然な間は、Dragon Dictateがあなたの話を理解するのに必要な時間を与えてくれます。
Dragon DictateはMacの内蔵マイクでも動作しますが、Nuanceはスタンドアロンマイクの使用を推奨しています。Dragon Dictateには、ノイズ低減機能により認識率を大幅に向上させるUSBマイクが付属しています。また、音声認識に適した有線・無線マイクを複数購入することも可能です。
共通点
どちらの方法でも、句読点やその他の特殊文字を表すには特定の単語を発音する必要があります。AppleのMac 101: Dictationドキュメントに、その仕組みが説明されています。単語の前に「cap」と言えば大文字になり、「カンマ」と「ピリオド」と言えばそれらの文字が入力されます。
では、正確さはどうでしょうか?
ニーズやディクテーションの使い方によっては、Mountain Lionのディクテーション機能の結果に満足できるかどうかは分かれるでしょう。精度が低すぎると、テキストを入力するよりも間違いの修正に多くの時間を費やすことになってしまいます。
Mountain Lionのディクテーション機能の問題点は、前述の通り、ユーザーの発話を学習しないことです。一般的に、静かな環境で良質なマイクを使用すれば、どちらのタイプのディクテーションでも良好な結果が得られます。しかし、Macの内蔵マイクに向かって話すと、結果が異なる場合があります。
Dragon Dictateは、あなたの話し方だけでなく、使用する単語も学習します。例えば、プログラムにファイルの一部を調べさせ、あなたが書いた文書でどのような言語を使用しているかを把握させることができます。これにより、Dragon Dictateは、どのような単語がどのような文脈で使用されているかを把握し、あなたが話すときに何を意味しているかを理解するのに役立てます。
それぞれの解決策がどのように機能するかを確認するため、かなり技術的な内容のテキスト（糖尿病に関するWikipediaの記事）を使ってテストを行いました。Mountain Lionのディクテーション機能を2回試しました。1回はThunderboltディスプレイの内蔵マイクを使用し、もう1回は音声認識に非常に優れたマイクを使用しました。次に、Dragon Dictateで同じテキストをマイクのみを使って読み上げました。
原題：糖尿病（diabetes mellitus）、または単に糖尿病は、膵臓が十分なインスリンを生成しないか、生成されたインスリンに細胞が反応しないために血糖値が高くなる代謝性疾患のグループです。[2] この高血糖により、多尿（頻尿）、多飲（喉の渇きの増加）、過食（空腹感の増加）という典型的な症状が発生します。
Thunderboltディスプレイに内蔵マイクを搭載したMountain Lion：糖尿病とは、簡単に言うと、体内で十分なインスリンが分泌されない、あるいは分泌されたインスリンに反応しないために血糖値が高くなる代謝性疾患の総称です。この高血糖は、多尿（頻尿）、多飲（喉の渇きの増加）、過食（空腹感の増加）といった典型的な症状を引き起こします。
(Mountain Lion のディクテーション ツールがまったく機能しないケースが何度かあることに注意してください。その場合、ディクテーション アイコンが首を振っているかのように左右に動いてから消えます。この文章のいくつかは、何度も読み直さなければなりませんでした。)
Plantronics Savi 400マイク搭載Mountain Lion：糖尿病（または単に糖尿病）は、体内で十分なインスリンが産生されない、あるいは産生されたインスリンにインスリンが反応しないために高血糖状態になる代謝性疾患群です。この高血糖は、多尿（頻尿）、多飲（喉の渇きの増加）、過食（空腹感の増加）といった典型的な症状を引き起こします。
Plantronics Savi 400マイク搭載のDragon Dictate：糖尿病（または単に糖尿病）は、体内で十分なインスリンが産生されない、あるいは産生されたインスリンに細胞が反応しないために高血糖状態になる代謝性疾患群です。この高血糖は、多尿（頻尿）、多飲（喉の渇きの増加）、そしてポリー・ファンジオ（空腹感の増加）といった典型的な症状を引き起こします。
どちらもかなり良い仕事をしていますが、Dragon Dictateの最後のサンプルは前の2つよりもエラーが少ないことにお気づきでしょう。ちなみに、Dragon Dictateが犯した1つのミスは（理論上は）再発しません。私がそれを修正し、Dragon Dictateがその修正を観察して学習するからです。
最後の言葉
Mountain Lionのディクテーション機能は、たまに音声入力する必要がある場合に非常に便利です。メール、インスタントメッセージ、ツイート、Facebookの投稿などを音声入力するのに最適です。テキストを頻繁に編集しても構わないのであれば、この機能を有効活用して時間を節約できます。ただし、高性能なマイクを使用すると、はるかに正確な結果が得られます。
しかし、短い文章を時々書くだけでなく、定期的に音声入力を行いたい場合は、Dragon Dictateが最適です。このプログラムは、ユーザーの発話内容と訂正内容を学習し、時間の経過とともに精度を向上させます。また、音声を使ったテキスト編集やアプリケーションの操作など、様々な機能も備えています。
それでも、Mountain Lionのディクテーション機能を使えば、音声認識の素晴らしさを初めて体験でき、将来の可能性を垣間見ることができるかもしれません。ディクテーションがタイピングよりも優れていると確信できたら、Dragon Dictateに移行してみてはいかがでしょうか。
