本研究では，看護記録の音声入力時に生じる医療用語などのASR誤りを訂正するため，病院内ネットワークで運用可能なローカルLLMを構築した．実際のSOAP記録から合成音声を生成し，各種ノイズを付与した後にWhisperで認識させることで誤りを含むテキストを作成し，原文とのペアでFine-tuning用データセットを作成した．複数の日本語特化LLMおよびWhisper large／mediumに対してFine-tuningと推論を行い，平均処理時間と平均文字誤り率により性能を評価した結果，特に専門用語を多く含む記録（O）において文字誤り率の改善を確認し，看護DXに資する有用性を示した．