AI音声認識とは？できることや活用事例も紹介

近年、AI音声認識技術が進化しており、さまざまな場面で活用されています。しかし、その内容については余り知られていません。そこでこの記事では、コールセンターなどさまざまな分野の発注先を比較検討できる「アイミツ」が、AI音声認識とは何か詳しく解説！AI音声認識でできること、実際の活用事例についても詳しく紹介していきます。

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AI音声認識の基本的な定義に加え、技術的な仕組みや、混同されやすい音声処理との違いについて整理して解説します。

AI音声認識とは、AIが人間の発話を記録した音声データを文字に変換する技術を指します。AIが音声と文字とをパターンマッチングしてテキストに変換する仕組みで、人間が行っている「文字起こし」をAIが代わりに行っているイメージです。
技術の進歩により、AI音声認識は従来型の文字起こしに留まらず、人の言葉を理解して行動するシステムへと変貌を遂げています。単なる文字起こしを超え、言葉の意味を理解したうえで応答するシステムへと進化している点が近年の大きな特徴です。

AI音声認識は、音響モデル・言語モデル・発音辞書という3つのモジュールを組み合わせることで実現されています。
発話された音声はまず音素と呼ばれる音の最小単位に分解され、音響モデルによって周波数成分のパターンと照合されます。そのうえで、大量の言語テキストを統計処理した言語モデルが、次にどのような音素が続きそうかを予測し、文法的に適切な文字列へと変換していく仕組みです。この一連のプロセスをAIが高速で処理することで、リアルタイムに近い精度の高い文字起こしが実現しています。

AI音声認識と近い言葉に「音声処理」があります。音声認識が発話された内容をテキストに変換する技術であるのに対し、音声処理は人が発する音声をもとに、話した内容に応じて機器を操作するなど、より広い範囲の技術を指す言葉です。
例えば、話しかけるだけでエアコンの電源を入れたり音量を調整したりする機能は音声処理の一種であり、音声認識はその中で「言葉をテキスト化する」という役割を担う技術として位置づけられます。両者の違いを理解しておくと、導入したい機能がどちらの技術に該当するかを見極めやすくなります。

AI音声認識は古くからあり、1990年代にはゲーム分野で活用されていました。2010年代にはいるとAppleの「Siri」や「Googleアシスタント」が登場し、音声を文字に変換するサービスが定着。2014年にはAmazonがスマートスピーカー「Amazon Echo」を発表し、AI音声認識はさらに発展しました。AI音声認識は現在進行形で急激な進歩を遂げており、さまざまな分野での実用化が進んでいます。

飛躍的な進歩を遂げるAI音声認識。導入するとどのようなことができるのでしょうか。ここからは、AI音声認識でできることを解説します。

AI音声認識は音声の録音や文字起こしが可能です。音声をリアルタイムでテキスト化できるシステムも登場しており、議事録などスピードと正確性を求められる場面で活用されています。文字起こしを人間が行うと、スキルや経験によってスピードも精度もばらつきがでますが、AIに任せることで均質かつ高品質の文字起こしが可能になります。録音データからの文字起こしもできるので、幅広い用途に使えるでしょう。

AI音声認識はデバイスなどへの音声による指示出しも可能です。例えば、AIスピーカーとの連携により話しかけるだけでエアコンのスイッチを入れたり、音楽を流したりできるようになります。ビジネスで導入する場合は、工場のロボットに音声指示することで作業を完了させることも夢ではありません。一人で何台も操作できるようになるので、導入により業務効率化や生産性の向上が期待できます。

AI音声認識を使えばユーザーの質問に対して回答もできます。例えば、Webサイトでユーザーからの質問に答える「チャットボット」はAI音声認識の技術を活用しています。質問への回答は、AIの音声認識技術と「自然言語処理（NLP）」の技術を組み合わせて行うもので、言語の意味をコンピューターが分析して人間との会話を成立させています。AI音声認識に別の技術を掛け合わせることで、今後、さらに活用の幅が広がることが期待されます。

AI音声認識は日本語だけでなく、多言語への翻訳も実現します。実際にAI音声認識を活用した自動音声翻訳機も発売されており、販売金額シェアNo.1を誇る「ポケトーク」は70ヵ国語への翻訳が可能です。従来、多言語間のコミュニケーションは通訳が必要でしたが、AI音声認識があれば通訳なしの多言語コミュニケーションが可能になります。AI音声認識の翻訳機能は対面コミュニケーションだけでなくWeb会議の翻訳にも活用されています。

近年、AI音声認識の技術の活用により音声による感情分析も実現しています。これは音声から抽出した個々の感情を、細かく分類化された感情パラメータとしてリアルタイムで可視化する仕組みです。この技術により主観に基づくコミュニケーションが客観的に評価できるようになります。対人関係においても相互理解を深める手助けとなるでしょう。

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ここからは、AI音声認識の活用事例を業種別にご紹介します。導入の際の参考にしてください。

コールセンターへAI音声認識を導入すれば、顧客からの問い合わせに対して回答予測できる可能性があります。音声の文字起こしも実現するので、1件当たりの応対時間は短縮し、対応件数の増加も期待されます。サービスによっては感情分析も可能で、導入により顧客の感情を客観的に判定できるようになるでしょう。コールセンターで活用すれば、良好なコミュニケーションとクレーム防止に役立つでしょう。

医療現場ではAI音声認識技術を活用した音声による電子カルテの入力が期待されます。AI音声認識を用いれば難しい専門用語の自動入力も夢ではありません。特にカルテをゆっくり作成できない現場での入力、在宅訪問時のカルテ作成などで役立つでしょう。そのほか、紹介状などの各種文書作成にも活用可能です。PC操作に慣れてないドクターでも気軽に導入できます。

AI音声認識を活用すればリアルタイムで翻訳できるので、同時通訳の場面でも活用できます。対面だけでなくWeb会議でも同時通訳が可能で、幅広い活用場面が想定されます。通訳なしでリアルタイムで言いたいことを伝えられればコミュニケーションの効率化が期待できます。

また、旅館にAI自動音声認識があれば、言葉の壁を感じることなく外国人観光客へのおもてなしができるでしょう。インバウンドに力を入れたい事業者には特におすすめです。

つづいては、コールセンター業務を外注した際にかかる費用相場をご紹介します。

コールセンターの外注費用の相場をご紹介しました。より正確な費用を知りたい方は料金シミュレーターをご利用ください。 

AI音声認識に関する特集は以上です。AI音声認識があれば音声の録音や文字起こしだけでなく、音声による指示出し、質問に対する回答、多言語への翻訳などが実現します。また近年ではAI音声認識による感情分析も可能になり、相互理解を深めるツールとしても活用されています。こうした技術はコールセンターや医療、同時通訳など幅広い分野で活用できるでしょう。

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