音声認識について
音声認識とはマイクなどで拾った音声を自動でテキストデータなどへの変換を行うための技術です。音声認識の進歩によって、日常生活だけでなくビジネスの場面でも力を発揮することが期待されています。
また、音声認識はaiと組み合わせることでさらに大きな効果があると言われており、正しく使うことができれば快適な暮らしや効率の良いビズネスを実現することも可能です。音声認識aiの仕組み・活用事例・開発の課題などを紹介していきます。
音声認識がどのように行われているのか
音声認識はマイクなどが音声を拾うことで始まりますが、マイクが音を認識してから実際にテキストデータに変換されるまでにいくつかの行程があります。どのようにして音声認識が行われているかについて紹介していきます。
音声のデジタル化＆加工
音声認識ができるように人が発した音声をデジタル化し、同時に音声認識を妨害するノイズなどを排除する加工も行うことで正確な音声認識が可能です。単純に人が発した音声を音声認識するだけでは正確な音声認識が難しいので、あとから人の手でテキストデータを修正する必要などもでてきます。そのため音声のデジタル化＆加工を最初に行う必要があります。
音素の抜き取り
音素とは音の最小単位のことで母音・子音・撥音の3種類が要素です。音素を抜き取ることで後の行程を正確にできるようになるだけでなく、修正箇所も少なくなります。
音声認識辞書をもとに言語化
事前に登録しておいた音声認識辞書をもとにして音声認識aiが取り入れた音素を合わせることで、単語や文章を構成します。事前に登録しておいた音声認識辞書の内容や音声認識aiの精度によっては不完全な単語や文章になるので必要があれば、人の手によって修正しなければいけません。
音声認識がビジネスで役立つ
音声認識はビジネスで役立つ場面が多いといわれていますが、実際にビジネスの場面では音声認識は導入されており、導入した企業からは高評価を得ていることも多いです。ビジネスの場面でどのようにして音声認識が活用されているかについて紹介していきます。
業務が効率化される
音声認識を導入することでこれまで会議などの議事録の作成や、インタビューなどの録音テープは後から人の手で文字起こしをしていましたが、音声認識を導入することにより自動で音声からテキストデータを作成してくれます。
議事録の作成や録音テープの文字起こしは人の手でする際には時間と手間が必要になりますが、音声認識で文字起こしをすることで業務を効率化することになるだけでなく、担当者の負担も大きく軽減してくれるでしょう。
業務の質が上がる
業務の効率化と同時に業務の質の向上にも期待ができます。担当者がそれぞれで行う業務に関しては人によって、業務に対する質は大きく異なってきますが、音声認識を導入することで一定の質を保つことが簡単です。
それだけでなく、担当者が異動したり、退職した際の業務の質が低下することも未然に防ぐことが可能です。このことから業務全体の質を高めることができるようになります。
ユーザーの満足度が高まる
音声認識を使うことでユーザーの満足度を高めることにも繋がります。
例えば店舗予約などを自動応答で完了することができるようになるので、予約のミスなどを大きく減らすことが可能です。音声認識の精度自体は高まっているので他の部分でも様々な貢献をしています。
音声認識のさまざまな活用事例
音声認識はさまざまな活用事例がありますが、これまでは人の手によって行っていた業務などを代わりに音声認識が担当できるようになったので、人件費削減や経費削減にも効果があります。
音声認識のさまざまな活用事例について紹介していきますが、音声認識は日常生活の色々な部分で活用されていることがわかるでしょう。
音声ガイド・アシスタント
音声ガイド・アシスタントは特に日常生活で関わってくる活用事例ですスマートフォンなどでも音声認識は活用されており、機種にもよりますがハンズフリーで話しかけるだけでスマートフォンなどの操作が可能です。スマートスピーカーなども音声アシスタントに当たります。
コールセンター
コールセンターでは顧客とオペレーターの会話を音声認識することでテキストデータとして起こし、後から参考資料として活用する以外にも会話から判断して必要な資料を画面上に表示するなどの機能があります。
コールセンターでは従来であれば多数のオペレーターを常駐させる必要がありましたが、音声認識を導入することで経費削減なども実現しました。
医療機関で利用されるカルテ
医療機関では以前の紙カルテから電子カルテへと移行していますが、機械操作に慣れていない医師などはキーボード操作などで移行していると膨大な時間が必要です。しかし、音声認識を活用することで紙カルテから電子カルテへの移行をスムーズに行うことでできるようになります。
動画の字幕作り
動画などの字幕作りは動画内の音声など音声認識を活用することでリアルタイムでも字幕作りもできるようになります。動画の字幕作りは今までは作成者が直接音声を聞き取って、聞き取った音声を元にしていたので時間や手間が必要でした。音声認識を導入することで簡単に動画の字幕作りが可能です。
音声認識ai開発の課題
音声認識ai開発には現状まだまだ課題がありますが、少しずつではありますが課題は解決できるように技術は進歩しています。音声認識ai開発の課題について紹介していきます。
一般的ではない言語への対応
一般的ではない言語への対応は音声認識aiではまだまだ対応が難しいと言われており、例えば若者言葉や造語などには対応ができないことも多い。それ以外にも日常生活での会話では人は正確な言語を使用しているわけではなく、医薬的な言語も使用しているので、曖昧さに対しての対応にはまだまだ課題があります。
発話者が多い場合の認識
対話者が多い場合の認識にもまだまだ課題があり、例えば会議などでも全員が一斉に話すわけでなく、誰かが発言した後に誰かが発言するように話している人間が常に1人であえば精度の高い音声認識が可能です。
しかし、ディベートのように複数人が同時に発言する場合には音声認識が正確に行われないことも珍しくありません。発話者が多ければ作成されたテキストデータも修正箇所が多くなってしまうので、後になってからの業務も増えてしまいます。
まだまだ音声認識は発話者が多数の会話での対応可能なレベルではないといえます。
まとめ
音声認識は誰かが発した言葉を元にして自動でテキストデータを作成してくれるので、他の作業を行いながら音声認識を使うことができるように訓練すれば、1人で倍以上の作業量をこなすことが可能です。
音声認識はビジネスの場面に与えた影響は大きく、議事録の作成や録音テープの文字お越しなどの集中力が必要でミスをしない注意力も必要であった、業務を代わりに行ってくれるようになりました。
音声認識はまだまだ課題もありますが、活用する場面をしっかりと選択すればメリットも大きいといえます。メリットの中には業務の効率化だけでなく、担当者の負担の軽減や、経費削減などにも貢献をしてくれるので、一度音声認識を導入してしまえばそのあとの効果を考えれば費用対効果も大きいです。
この記事の執筆・監修者
Aidiot編集部「BtoB領域の脳と心臓になる」をビジョンに、データを活用したアルゴリズムやソフトウェアの提供を行う株式会社アイディオットの編集部。AI・データを扱うエンジニアや日本を代表する大手企業担当者をカウンターパートにするビジネスサイドのスタッフが記事を執筆・監修。近年、活用が進んでいるAIやDX、カーボンニュートラルなどのトピックを分かりやすく解説します。
