字幕品質管理への体系的アプローチ
キャプションの正確性を保証する多層的なソリューション：
- ソース選択戦略ユーザーがアップロードした字幕への優先アクセス（-prefer_manualパラメータを使用）
- ダブルチェック: compare_auto_and_manualを設定し、自動／手動の字幕の違いを比較する。
- 信頼フィルターYouTubeの字幕信頼度スコアに基づき、信頼度の低いパッセージをフィルタリングする。
- 後処理補正OpenAIのテキスト・ダヴィンチ校正モデルのインテリジェントな修正への統合
実装の推奨：1）主要な動画について、51 TP3Tのコンテンツを手動でサンプリングする、2）accuracy_threshold=0.8の信頼しきい値を設定する、3）highlight_unknownを使用して、認識できない固有名詞にフラグを立てる。実証テストによると、この方法でエラー率を平均12%から3%未満に減らすことができ、手動レビューによって最終的に99%の精度を達成することができます。
この答えは記事から得たものである。ytt-mcp: YouTube動画の字幕を取得・処理するサーバーツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " 自動生成された字幕の精度が分析結果に影響しないようにするにはどうすればよいですか？
