Mac版Whisper比較ガイド：openai-whisper・faster-whisper・whisper.cpp、あなたに最適なのは？

MacでWhisperを使いたいけど、どれを選べばいいか迷っていませんか？

OpenAI Whisperには主に3つの実装方式があります：

openai-whisper（Python公式版）
faster-whisper（高速・GPU対応版）
whisper.cpp（C/C++・超軽量版）

本記事では、Mac（特にApple Silicon）での実測データに基づいて、各方式の特徴・速度・精度・導入難易度を徹底比較し、あなたの用途に最適な選択肢を提案します。

比較表：特徴・メリット・デメリット
こんな人にはこれ！用途別おすすめ
各方式の導入・実行方法（クイックスタート）
まとめ：最適なWhisperの選び方
内部／外部リンク案

比較表：特徴・メリット・デメリット

openai-whisper（Python公式版）

メリット

導入が最も簡単（pip install openai-whisperのみ）
公式実装なので安定性・互換性が高い
ドキュメント・コミュニティが充実

デメリット

速度が遅い（CPUのみ、GPU対応が限定的）
依存ライブラリが多い（PyTorch等）
メモリ消費が大きい

こんな人におすすめ

とにかく簡単に試したい
Python環境が既にある
速度より安定性・互換性重視

whisper.cpp（C/C++・超軽量版）

メリット

Apple Silicon（M1/M2/M3）で最速
Python不要・依存が最小
軽量・省メモリ
CLIのみで即実行可能

デメリット

モデルを事前ダウンロード必須（自動DLなし）
Python APIがない（CLI/C++のみ）
カスタマイズ性が低い

こんな人におすすめ

Mac（Apple Silicon）ユーザー
Python環境が不要・軽量ツールが欲しい
Raspberry Piや組み込み用途
最速で動かしたい

3方式 × 5モデル完全比較マトリックス

※各モデル10回実行の平均値

モデル	openai-whisper	faster-whisper	whisper.cpp	最速
tiny	0.89秒	0.30秒	0.24秒	whisper.cpp
base	1.87秒	0.49秒	0.30秒	whisper.cpp
small	2.36秒	1.52秒	0.64秒	whisper.cpp
medium	15.26秒	4.69秒	1.75秒	whisper.cpp
large-v3	29.81秒	8.96秒	3.45秒	whisper.cpp

速度比較（倍率）：

whisper.cpp（base）は openai-whisper より 6.2倍高速
whisper.cpp（base）は faster-whisper より 1.6倍高速
whisper.cpp（large-v3）は openai-whisper より 8.6倍高速
whisper.cpp（large-v3）は faster-whisper より 2.6倍高速

whisper.cppが全モデルで圧倒的最速！ 特に大型モデルで差が顕著です。

総合評価

結果からわかること：

whisper.cppが全方式・全モデルで最速
- base: 0.30秒（openai-whisperの6.2倍高速）
- large-v3: 3.45秒（openai-whisperの8.6倍高速）
- Apple Silicon最適化の効果が絶大
大型モデル（medium/large）の精度向上は限定的
- whisper.cpp: base/small/medium/largeともに同じ精度
- faster-whisper: mediumからようやく正確（tiny/base/smallは誤認識）
- 3秒音声では大型モデルの恩恵はほぼなし
faster-whisperは日本語に弱い（medium未満）
- tiny/base/small: 「ウィスパー→ミスパー」「音声→温性」など誤認識多発
- medium以上: 正確だが処理時間が長い（4.69秒〜）
- 英語では高精度だが、日本語用途には非推奨
openai-whisperは遅いが安定
- 全モデルで精度は良好
- 処理時間が最も遅い（base: 1.87秒、large: 29.81秒）
- 導入の簡単さと安定性がメリット
コスパ最強は whisper.cpp（base/small）
- base: 0.30秒で完璧な文字起こし
- small: 0.64秒で句点まで認識
- medium以上は長時間・難解音声のみ検討すればOK

推奨：Mac（Apple Silicon）なら whisper.cpp + base/small が最強！
短時間〜中時間音声ならbase、長時間・高精度重視ならsmallを選択。
medium/largeは長時間音声や難しい音声でのみ検討すればOK。

📊 用途別・環境別の推奨まとめ

条件	おすすめ方式	モデル	理由
Mac（Apple Silicon）で最速	whisper.cpp	base / small	圧倒的な速度・高精度
とにかく簡単に試したい	openai-whisper	base	pip一発、安定性高い
Linux/WindowsでGPU活用（英語）	faster-whisper	medium	GPU対応・英語は高精度
日本語の会議・インタビュー	whisper.cpp	small	速度・精度のバランス最高
精度最重視・研究用途	whisper.cpp / openai-whisper	large-v3	最高精度モデル

こんな人にはこれ！用途別おすすめ

🎯 ケース1：「とにかく簡単に試したい」

→ openai-whisper + baseモデル

pip install openai-whisper
whisper sample.wav --model base --language Japanese

🎯 ケース3：「会議の文字起こしを高精度で」

→ whisper.cpp + smallモデル

curl -L -O https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-small.bin
whisper-cli -m ggml-small.bin -f meeting.wav -l ja -otxt

各方式の導入・実行方法（クイックスタート）

openai-whisper（Python公式版）

導入

pip install openai-whisper

実行

whisper sample.wav --model base --language Japanese --task transcribe --output_format txt

参考リンク

公式GitHub

whisper.cpp（C/C++・軽量版）

導入（Homebrew）

brew install whisper-cpp

モデルダウンロード

mkdir -p ~/Works/whisper_cpp && cd ~/Works/whisper_cpp
curl -L -O https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-base.bin

実行

whisper-cli -m ggml-base.bin -f sample.wav -l ja -np -otxt

参考リンク

まとめ：最適なWhisperの選び方

あなたの状況	おすすめの方式	モデル
とにかく簡単に試したい	openai-whisper	base
Mac（M1/M2/M3）で最速で動かしたい	whisper.cpp	base / small
会議・インタビューを高精度で文字起こし	whisper.cpp	small
GPU活用・大量処理（Linux/Windows）	faster-whisper	medium
精度最重視・研究用途	whisper.cpp / faster	large-v3

🎯 迷ったらこれ！

Macユーザー → whisper.cpp + baseモデル

# 1. インストール
brew install whisper-cpp

# 2. モデルダウンロード
curl -L -O https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-base.bin

# 3. 実行
whisper-cli -m ggml-base.bin -f sample.wav -l ja -np -otxt

これだけで最速・高精度の文字起こしが完了します！