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Krisp と ChatGpt 比較、文字起こし精度と月額コストの違い (2026年版)
この記事のポイント KrispとChatGPTは「音声を文字にする」点だけが重なっていて、それ以外はほぼ別のツールです。 Krispは会議の音を綺麗にして、参加者として入らずに記録と要約まで作る「会議の裏方」。 ChatGPTは文字になったあとの加工が本業で、要約・翻訳・企画出しまで一手に引き受けます。 週に会議が5本以上あるならKrisp、書く仕事が中心ならChatGPTが一択です。 迷ったら両方の無料枠で、同じ会議を1本ずつ処理して比べるのが最短ルート。
会議の録音を聞き返しながら議事録を打ち直している。あの時間、正直しんどいですよね。
KrispとChatGPTはその作業を減らしてくれますが、減らし方が違います。Krispは会議の最中に働き、ChatGPTは終わったあとに働く。ここを取り違えると「導入したのに手間が減らない」という結果になります。
この違いを、性能とコストの両面から順に見ていきます。
Krisp と ChatGPT の違いは、ひとことで言うと何ですか?

Krispとは、通話や会議の音からノイズを取り除き、そのまま記録・要約まで作る音声側のツールです。ChatGPTは、文字になった情報を読んで加工する言語側のツール。работа する場所が「会議中」か「会議後」かで分かれます。
すみません、前の段落に文字化けが混じりました。正しくは「働く場所が『会議中』か『会議後』かで分かれます」です。
両者を同じ土俵で比べると、こうなります。
| 観点 | Krisp | ChatGPT |
|---|---|---|
| 本業 | 通話のノイズ除去と会議記録 | 文章の生成・要約・分析 |
| 働くタイミング | 会議の最中 | 音声が文字になったあと |
| 音声の入力 | 端末のマイク・スピーカーを直接処理 | 音声入力機能から取り込む |
| 会議への参加 | 参加者として入らずに記録 | 会議に入る仕組みは持たない |
| 出力 | 文字起こし、要約、やることリスト | 文章、表、コード、企画案など何でも |
| 向く人 | 会議が多い人、コールセンター | 書く仕事・考える仕事が多い人 |
つまり、Krispは「録る側」、ChatGPTは「使う側」。競合というより、つなげて使う関係です。
では、肝心の文字起こしの精度はどう違うのか。
文字起こしの精度は、どちらが高いですか?

音の入り口が違うため、条件によって勝ち負けが入れ替わります。カフェや在宅など雑音のある環境ではKrispが有利、静かな部屋で録った綺麗な音源なら差は縮まります。
精度を分けているのは、AIの賢さより手前の要素です。
- 入力音のノイズ量(生活音、エアコン、キーボード)
- 話者の重なり(同時に喋ると両方とも崩れる)
- マイクの品質(内蔵マイクか外付けか)
- 専門用語や社内の固有名詞の量
Krispはこの1つ目を根っこから潰しにいきます。ノイズを消した音を文字にするので、そもそも聞き間違いが起きにくい。ここが構造的な強みです。
一方ChatGPTは、文字になったあとの文脈補正が強い。「エーアイピックス」を「AI PICKS」と直すような、意味から推測する修正が得意です。
| 場面 | 精度で有利なのは | 理由 |
|---|---|---|
| 在宅のオンライン会議 | Krisp | 生活音を除去してから文字にする |
| 静かな会議室の録音 | ほぼ互角 | ノイズ除去の効きしろが小さい |
| 専門用語の多い打ち合わせ | ChatGPT | 前後の文脈から表記を補正できる |
| 複数人が同時に話す場面 | どちらも苦手 | 話者の分離は現状どのツールも弱い |
つまり「録音環境が悪いならKrisp、文字の整形力を求めるならChatGPT」。両方使えば弱点を打ち消し合えます。
日本語だとどうなるか、ここは別で見る価値があります。
日本語の文字起こしで気をつけることは?
日本語は同音異義語が多く、どちらのツールでも表記ゆれは残ります。「siki」が「四季」「指揮」「式」のどれになるか、音だけでは決まりません。
実務で効くのは、ツール選びより前の準備です。
- 会議の冒頭で社名・製品名を口頭で1回はっきり言う
- 略語は初回だけフルネームで話す
- 発言はなるべく重ねない(重なると復元不能)
- 固有名詞リストを手元に置き、あとで一括置換する
地味ですが、この4つで修正時間が体感で半分になります。
Krispは音を綺麗にする段で貢献し、ChatGPTは「この文字起こしの固有名詞を、この一覧に合わせて直して」という指示(AIへの指示文のこと)で貢献します。役割分担がはっきりしていますね。
コスト面はどうでしょうか。ここが選定の決め手になる人は多いはずです。
月額コストはどちらが安いですか?
ChatGPTの価格は公開情報が揃っています。無料版があり、個人向けのPlusは月額20ドル。上位のProは月額100ドルから200ドルの帯で、利用上限が大きく広がります。OpenAI公式の料金ページ表記どおり、日本からの支払いには消費税が乗ります (2026年8月時点)。
Krispは無料プランを用意しており、有料プランの金額と機能はプラン改定が入るため、公式サイトの料金ページで最新の数字を確認してください。ここで古い金額を書いても役に立ちません。
比較の軸を整理します。
| 費用の観点 | Krisp | ChatGPT |
|---|---|---|
| 無料で試せるか | 試せる(無料プランあり) | 試せる(無料版あり) |
| 個人の主力プラン | 有料プラン(公式の最新価格を確認) | Plus月額20ドル |
| ヘビーユーザー向け | 上位プラン | Pro月額100〜200ドル |
| 従量課金 | 中心はプラン契約 | APIは100万トークン単位で従量課金 |
| チーム利用 | ビジネスプランあり | Business / Enterprise |
つまり、個人が1つだけ選ぶなら金額のわかりやすさでChatGPT。会議の音質改善に価値を感じるならKrispの有料プランは投資として成立します。
金額だけでなく「何時間浮くか」で考えると答えが変わります。
費用対効果はどう計算すればいいですか?
浮く時間を時給に置き換えると、判断が一気に楽になります。会議1本あたりの議事録作成に30分かかっているなら、週5本で月10時間。
計算の型はこうです。
- 月に浮く時間 = 会議数 × 議事録にかけている時間
- 金額換算 = 浮く時間 × 自分の時給
- これがツールの月額を超えていれば導入は正解
時給3,000円で月10時間浮くなら3万円分。月額20ドル前後のツールなら、10分の1以下のコストで回収できる計算になります。
ただし注意点がひとつ。文字起こしの修正に時間を取られると、この計算が崩れます。修正が長引くツールは、安くても高くつく。
ここまでの整理をまとめておきます。
ここまでの整理: Krispは会議中の音を良くして記録まで自動化するツール。ChatGPTは記録されたあとの文章を加工するツール。精度は録音環境で決まる部分が大きく、コストはChatGPTのほうが金額を把握しやすい。判断基準は「会議が多いか、書く仕事が多いか」。
次は機能面の細かい差を見ます。
Krisp にあって ChatGPT にない機能は?
会議そのものに関わる機能がKrisp側に集中しています。参加者として入らずに録音と文字起こしを行い、要約とやることリストまで作る。この「入らずに記録する」挙動は、相手に気を遣わせない点で実用的です。
2026年版のKrispは、会議アシスタント機能を音声処理の上に載せた構成になっています。会議履歴に対するAIチャット、リアルタイムのアクセント変換、そしてHubSpot・Slack・Notion・Zapier・Teams・Salesforce・ConnectWiseといった外部サービス連携(対応範囲はプランによる)を備えます。
| 機能 | Krisp | ChatGPT |
|---|---|---|
| 通話のノイズ除去 | あり(中核機能) | なし |
| 会議に入らず記録 | あり | なし |
| 要約・やることリスト自動生成 | あり | 文字起こしを渡せば可能 |
| 会議履歴へのAIチャット | あり | 会話履歴の範囲で可能 |
| 業務ツール連携 | Slack / Notion / Zapier等 | 連携は別途構築が必要 |
| 汎用の文章生成 | 会議まわりに限定 | 制限なし |
つまり、Krispの価値は「会議の前後が自動でつながること」にあります。
逆にChatGPT側の独自領域も見ておきましょう。
ChatGPT にあって Krisp にない機能は?
範囲の広さが決定的に違います。ChatGPTは文章生成、翻訳、要約、企画出し、コード、データ整理まで1つの窓口で扱えます。会議の記録はその一部にすぎません。
プラン別に使える機能も整理されています。Plusでは画像生成、ファイルのアップロード、音声モード、Deep Research、カスタムGPTやプロジェクト機能などが解放されます。モデルはGPT-5系が中心で、モデル体系の再編が続いているため、利用前に選択できるモデル一覧を確認するのが確実です。
API(他のソフトからAIを呼び出す窓口のこと)が用意されている点も大きな差です。自社の議事録システムに組み込みたいなら、この経路が必要になります。
- 議事録から次回アジェンダを自動生成する
- 英語の会議記録を日本語に翻訳して配布する
- 発言内容から顧客の要望だけを抜き出して一覧化する
- 複数回の会議記録を横断して論点の変化を追う
この4つはKrisp単体では届きにくく、ChatGPTの守備範囲です。
ChatGPTを業務全般に効かせる使い方は、ChatGPTで仕事効率を上げる方法にまとめてあるので、導入後の運用イメージを固めたいときに読むと具体的に動けます。
では、どちらか1つを選ぶとしたら。
どちらか1つ選ぶなら、どう決めればいいですか?
判断軸は「1週間の時間の使い方」です。会議に時間を取られているか、書く作業に取られているか。ここで自動的に答えが出ます。
| あなたの状況 | 選ぶべきツール | 理由 |
|---|---|---|
| 週5本以上のオンライン会議がある | Krisp | 記録の自動化が効く場面が多い |
| 在宅で周囲がうるさい | Krisp | ノイズ除去が相手への配慮になる |
| 資料作成・執筆が仕事の中心 | ChatGPT | 加工の幅が圧倒的 |
| 会議は少ないが議事録は必要 | ChatGPT | 録音を渡して要約させれば足りる |
| 顧客対応の通話が多い | Krisp | 通話品質そのものが成果に直結 |
| AIを業務全体に広げたい | ChatGPT | 用途が会議に限定されない |
つまり、会議が主戦場ならKrisp、それ以外はChatGPT。ここは迷う必要がありません。
両方使う選択肢もあります。次で具体的に見ましょう。
併用する場合、どう組み合わせるのが効率的ですか?
Krispで録って、ChatGPTで仕上げる。この流れが最も無駄がありません。
手順はシンプルです。
- 会議中はKrispを通してノイズを除去し、記録を取る
- 会議後に出力された文字起こしを取得する
- ChatGPTに渡し、目的別に加工する(要約、タスク抽出、社内共有文)
- 固有名詞の表記を一括で直す
4番目が効きます。会社名や製品名の一覧を先に渡しておけば、修正作業がほぼ消えます。
この構成のコストは、Krispの有料プランとChatGPT Plusの合計。それでも月10時間の削減が実現するなら、十分に元が取れる水準です。
別の音声ツールとChatGPTの組み合わせが気になるなら、PLAUD NOTEとChatGPTの連携が参考になります。ハードウェア型の録音デバイスを使う場合の流れが掴めます。
セキュリティ面も確認しておきましょう。会議の内容は機密情報の塊です。
会議の音声を扱うとき、セキュリティで確認すべきことは?
法人利用なら、契約前に見る項目は決まっています。曖昧なまま入れると、あとで情報システム部門に止められます。
確認すべきは次の4点です。
- 音声データと文字起こしの保存場所と保存期間
- 入力内容がAIの学習に使われるかどうか、その停止方法
- 認証取得の状況(SOC 2 / ISO 27001など)
- 退職者アカウントの記録がどう扱われるか
どれも各社の公式のセキュリティページやプライバシーポリシーに記載があります。他社の比較記事の記述ではなく、必ず一次情報で確認してください。
法人プランでは学習利用の停止が既定になっている場合もありますが、プランによって条件が違います。ここは自社の契約内容で読むしかありません。
Krispのノイズ除去は端末側で処理される設計のため、音そのものを外に出さずに済む場面があります。ただし会議記録の機能を使う場合は保存が発生するので、扱いは別物として考えてください。
導入の失敗パターンも知っておくと安全です。
導入で失敗しやすいポイントは?
一番多いのは「使う場面を決めずに契約する」ケース。ツールは動いているのに議事録の手間が減らない、という状態になります。
つまずきやすい点を並べます。
| 失敗パターン | 起きること | 防ぎ方 |
|---|---|---|
| 全会議で使おうとする | 不要な記録が溜まり管理が破綻 | 定例と顧客対応に絞る |
| 文字起こしをそのまま共有 | 読みにくく誰も見ない | 要約に変換してから配る |
| 録音の同意を取らない | 信頼関係と法務のリスク | 冒頭で必ず口頭確認 |
| 修正作業を属人化 | 担当者に負荷が集中 | 固有名詞リストを共有資産にする |
つまり、道具より運用ルールで差がつきます。
3つ目の同意確認だけは、面倒でも省かないでください。ここは技術の問題ではありません。
他の比較軸も見ておくと、選択の精度が上がります。
他の AI ツールと比べたときの位置づけは?
音声特化のツールと汎用AIでは、そもそも評価軸が違います。同じ表に並べると判断を誤ります。
| ツール分類 | 代表的な役割 | 比較の軸 |
|---|---|---|
| 音声特化(Krispなど) | 録る・消す・書き起こす | 音質、記録の自動化、連携先 |
| 汎用AI(ChatGPTなど) | 考える・書く・整える | 出力の質、対応範囲、料金 |
| 業務特化ツール | 特定業務の効率化 | その業務での深さ |
つまり、KrispとChatGPTの比較は「ドライバーとナイフ、どちらが優れているか」に近い問いです。用途で決まります。
汎用AI同士の比較に興味があるなら、GrokとChatGPTの違いで回答の傾向差がわかります。開発寄りの視点なら、BubbleとChatGPTの組み合わせやFigma MakeとChatGPTの比較が近い距離感です。
最後に、編集部としての結論を出します。
AI PICKS編集部の判定
会議が週5本を超えるならKrisp、それ以外はChatGPT。この線引きで9割の人は決まります。
Krispの強みは、ノイズ除去という物理的に効く処理を土台にしている点です。AIの賢さ勝負ではなく、入力の質そのものを上げにいく設計。ここは他の会議ツールに対して構造的な優位があり、在宅ワークが多い人には重宝します。参加者として入らずに記録できる挙動も、実務では地味に効きます。
一方で、Krisp単体を「議事録の完成品を作る道具」と期待すると微妙です。出てくるのは素材であって、社内共有できる文章にするには加工が要る。そこを埋めるのがChatGPTです。
コストの見通しやすさではChatGPTが有利。無料版で試せて、Plusは月額20ドルと明快です。会議以外の仕事にも効くので、1つだけ選ぶなら投資効率でChatGPTが一択になります。
理想は併用。Krispで録ってChatGPTで仕上げる流れが、現時点での最適解です。両方に無料枠があるので、同じ会議を1本ずつ通してから決めるのが確実。使わずに悩む時間のほうが、よほどもったいないです。
よくある質問(FAQ)
Q. Krisp と ChatGPT は同時に使えますか?
使えます。競合しません。Krispが会議中に音を処理して記録を作り、その文字起こしをChatGPTに渡して要約や整形を行う流れが定番です。片方を選ぶより、この組み合わせのほうが手間は減ります。
Q. ChatGPT だけで議事録は作れますか?
作れます。録音した音声を取り込んで文字にし、要約させる流れで完結します。ただし録音の音質が悪いと精度が落ちるので、雑音の多い環境ではノイズ除去を挟んだほうが結果は安定します。
Q. Krisp の無料プランでどこまでできますか?
無料プランが用意されており、ノイズ除去を試すことができます。会議アシスタント機能の利用範囲はプランによって変わるため、契約前に公式サイトのプラン比較を確認してください。
Q. ChatGPT の料金プランはどれを選べばいいですか?
個人利用なら無料版から始めて、上限が足りなくなったらPlus(月額20ドル)に上げるのが現実的です。より多くの利用枠が必要なヘビーユーザー向けにProが月額100〜200ドルの帯で用意されています。チーム利用ならBusiness、全社展開ならEnterpriseという段階になります。
Q. 日本語の文字起こし精度は英語より低いですか?
同音異義語の多さから、固有名詞の表記ゆれは英語より起きやすい傾向があります。会議の冒頭で社名や製品名を明確に発音し、あとから一括置換で直す運用にすると、実務上の負担はかなり減ります。
Q. 会議の録音に相手の同意は必要ですか?
必要です。法的な要件は状況によりますが、実務上は会議の冒頭で「記録を取ります」と口頭確認するのが標準です。ツールの機能とは別に、運用ルールとして決めておいてください。
Q. API を使って自社システムに組み込めますか?
ChatGPTはAPIが提供されており、100万トークン単位の従量課金で利用できます。自社の議事録システムに要約機能を組み込むといった用途に向きます。Krispは外部サービス連携が中心の設計です。
Q. どちらもオフラインで使えますか?
Krispのノイズ除去は端末側で処理される設計です。ChatGPTはオンライン接続が前提になります。ネットワークが不安定な環境で通話品質を確保したいなら、Krisp側に分があります。
あわせて見たいツール・カテゴリ
- Krispのツール詳細 — 対応プランと連携先を一覧で確認できます
- ChatGPTのツール詳細 — プラン別の機能差を把握するならここから
- 文字起こし・議事録カテゴリ — 音声系ツールを横並びで比較したいとき
- AIチャットカテゴリ — 汎用AIを他の選択肢と比べるなら
- AI議事録ツールのランキング — 導入実績の多い順に確認したい場合
- 業務効率化カテゴリ — 会議以外の自動化まで広げるとき
次に読むなら ChatGPTで仕事効率を上げる方法 が有力です。文字起こしの先にある「その情報をどう使うか」まで踏み込んでいるので、導入後に成果を出すまでの距離が縮まります。
