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==== 研究的意義のまとめ ====
# 極端に多言語なカバレッジ（1,600+）をオープンに提供し、言語資源の長い尻尾を初めて本気で掬い上げた。GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr|publisher=github.com|access-date=2025-11-13}}</ref>
# 少例追加とコンテキスト適応を前提とする LLM-ASR 設計で、「ASRを作る」コスト構造を作り替えた。GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr|publisher=github.com|access-date=2025-11-13}}</ref>
# データ側では348言語の自発話コーパスを CC-BY-4.0 で公開し、正書法・記号付与の実務仕様まで整備。後続研究・現場実装の再現性を高めている。Hugging Face<ref>{{cite web|title=Hugging Face|url=https://huggingface.co/datasets/facebook/omnilingual-asr-corpus/blob/main/README.md|publisher=Hugging Face|access-date=2025-11-13}}</ref>

主要リソース：
GitHub（モデル・コード・使用法・数値）GitHub<ref>{{cite web|title=GitHub|url=https://github.com/facebookresearch/omnilingual-asr|publisher=github.com|access-date=2025-11-13}}</ref>／ コーパス（Hugging Face, CC-BY-4.0）Hugging Face<ref>{{cite web|title=Hugging Face|url=https://huggingface.co/datasets/facebook/omnilingual-asr-corpus/tree/main|publisher=Hugging Face|access-date=2025-11-13}}</ref>／ Meta 公式ブログ（概要・位置づけ）AI Meta<ref>{{cite web|title=AI Meta|url=https://ai.meta.com/blog/omnilingual-asr-advancing-automatic-speech-recognition/|publisher=AI Meta|access-date=2025-11-13}}</ref>／ 報道・解説（GIGAZINE、VentureBeat など）GIGAZINE<ref>{{cite web|title=GIGAZINE|url=https://gigazine.net/news/20251111-meta-omnilingual-asr/|publisher=gigazine.net|access-date=2025-11-13}}</ref>