音声認識とは？AI技術の仕組みやメリット、活用事例5選を紹介

音声認識技術は急速に進化しています。

例えば、電話の自動応対や自動翻訳サービス、スマートフォンのアシスタント機能や家電と接続されたスマートホームデバイスなど、音声認識はすでに普段の生活に浸透しています。

本記事では急速な進化を続ける音声認識技術の仕組みや活用事例を幅広く紹介します。技術動向と活用イメージを得ることで、ビジネスの可能性にも新たな視点が広がると思われます。

音声認識とは

音声認識とは、人間が発した音声をコンピュータが音声解析し、テキスト化する技術のことを指します。

インターネット技術の進展とともに多くの音声データを収集できるようになり、これらのデータをもとに複雑なアルゴリズムや大規模なデータベースが構築されてきています。

AIが音声認識技術を用いてテキスト化を行う際には、画像や音声などの膨大なデータから、一定の特徴やパターンを識別して取り出すパターン認識という技術が活用されます。

AIは特定の特徴を持ったデータを自ら学習していく能力があるため、人間が指示をする必要はありません。

音声認識技術は継続した学習を重ね、その認識能力を日々向上させているのです。

音声認識の仕組み

音声認識がどのような仕組みで動作しているか解説します。

1．音声の取得

最初のステップは、マイクなどの入力機器を通して音声を取得することです。

この音声データは波形としての音声情報になります。

2．特徴の抽出（音響分析）

取得した音声データから「音の高さ」「持続時間」「強度」などの特徴を抽出します。

この特徴を抽出していく作業を音響分析と呼びます。

3．音響モデル

抽出した音声の特徴がどの音素に近いか、音響モデルと照らし合わせる作業が必要です。

音響モデルとは、音声データのパターンや構造をコンピュータに学習させたものを指します。

たとえば、日本語は母音、子音、撥音の3種類から成り立っており、それぞれが違った特徴を持っています。

予めコンピュータにそれぞれの音素の特徴を学習させておき、音響モデリングを行う際は、入力された音声がどの音素の特徴に最も近いか判断していきます。

4．言語モデル

音素レベルで解析されたものはまだ単語として認識されていません。

そのため、解析された音素の並びを言語モデルを用いて判断し、単語として意味のある音素の組み合わせとして分類していきます。

ここで用いられる言語モデルとは、ことばやフレーズがどのように一緒に使用されるかを出現確率によりモデル化したものを指します。

言語モデルは、「人間の自然な会話や文章に対して高い確率を割り当て、文章として成立していない単語の並びには低い確率を割り当てる」という作業を繰り返し、導き出された膨大な数式のデータにより作られています。

5．抽出

最終的に、人間が扱う自然な会話や文章として最も可能性が高いと判断された文字列をテキストとして出力します。

音声認識を活用するメリット

音声認識を活用することで多くのメリットを得られます。以下に主な点を挙げます。

• 業務効率化

音声認識技術を活用して文字入力作業を効率化できます。タイピング時の入力ミス軽減や入力時間の短縮に期待ができ、空いた手を別のことに使って複数タスクを同時に行うこともできるでしょう。AI音声認識技術を利用すれば、発言をリアルタイムで文字起こししてもらうことも可能です。

• ハンズフリー操作

運転中や料理中など、手が使えない状態でも音声入力による対応機器の操作を可能とします。視覚や運動機能に障害を持つ人に対しても、音声入力による機器の操作が可能なため、利便性が向上します。

• 顧客満足度向上

音声認識を活用することで、顧客の要望に対する応答速度、対応速度が向上します。サービスをスピーディに提供できるようになるため、顧客満足度の向上へ繋げられるでしょう。

音声認識の活用事例8選

音声認識の活用事例を、企業向けと個人向け合わせて8つ紹介します。

企業向け

どのような業務において音声認識技術が活用されているか紹介します。自社の業務に応用できる領域があるか、照らし合わせてみてください。

コールセンターでのお客様対応

音声認識を活用することでオペレーター支援が可能となり、よりスムーズで正確なお客様対応が可能となります。

コールセンター業務では、オペレーターがお客様と会話しながら必要な情報を手入力しています。

タイピング入力に要する時間は人によりまちまちで、入力ミスが発生するリスクもあります。

しかし音声入力を導入することで、話している内容をもとに音声認識システムが自動でテキストに変換してくれるため、オペレーターは会話自体に集中でき、ミスも減らすことができます。

医療現場でのカルテ作成

音声入力を活用したカルテ作成により、機械操作に慣れていない方でもスムーズに利用が可能となります。

電子カルテの導入は、新しい機器の操作の学習とセットなため、機器操作に慣れていない方が多いのも否めません。

音声入力による操作は覚えにくい操作を簡潔にし、年配の方でも手軽に利用可能です。

紹介状や報告書を作成する必要がある場合でも、音声入力で入力された内容はすべての書類に反映させられるため効率的です。

会議の議事録作成

音声認識技術を利用し、自動でテキスト化してもらえば議事録の作成に時間や人件費を使う必要がなくなります。

議事録を作成するための人員を配置したり、発言者が議事録の作成を兼任したりすると、その分多くの人件費がかかったり、議事録を取ることばかりに気を取られ会議に集中できなかったりします。

音声認識技術を活用すれば、AIに議事録作成を任せることができ、会議終了後に議事録を確認するだけで済みます。

そのため、会議参加者は会議に集中でき、かつ人件費や工数も減らせるでしょう。

メディアにおける字幕作成

AIによるリアルタイム字幕作成および表示が可能となります。

番組の制作や映画の制作段階で字幕は作成されることが多いですが、実況中継などでは字幕を作成するのが難しいです。

その場でやや遅れて通訳を行う同時通訳のように、実況中継中に手入力でやや遅れた字幕を作成することは可能ですが、あまり現実的ではありません。

しかし音声認識技術を利用し、AIに自動文字起こしをしてもらうことで、ほぼタイムラグなしに字幕を表示できるようになりました。

まだ精度が万全とは言えないため、日々学習を繰り返しながら精度向上に努めています。

多言語対応型AIロボット導入

空港や駅などに多言語対応AIロボットなどを導入することで、問い合わせやオペレーター対応の効率化が図れます。

外国語が話せる人員を探し対応する必要がなくなるため、費用を抑えるだけでなくスムーズな対応ができます。

それだけでなく、対話ログを記録、分析して更なるサービス向上へ繋げるための学習もできます。

個人向け

音声認識技術はすでに個人の間でも多くの場面でその恩恵を享受しています。

音声アシスタント

私たちの生活は、多くの場面で音声アシスタントを活用して、さまざまな動作の実行をAIにサポートしてもらっています。

スマートフォンのSiriやGoogleアシスタントによる操作サポート、Amazon EchoやGoogle Homeなどのホームデバイスの制御や天気予報の確認など、音声アシスタントは私たちの生活においてさまざまなサポートを可能としています。

講義内容のテキスト化

音声認識技術を利用すれば、講義内容をその場でテキスト化してもらえるため、講義に集中でき、あとから見返すのにも役立ちます。

講義などで聴講しつつ板書を書き写すだけでなく、会話内容も書き取るのはとても大変です。

しかしAI文字起こし機能などを活用することで会話内容全てをテキストベースで記録でき、デジタルデータとして保存されるため、あとから見返したり特定のフレーズを簡単に探したりできます。

自動翻訳

翻訳版がなかったり字幕が作成されていないYouTube動画などでも、音声認識技術を利用した自動翻訳機能を活用することで簡単に翻訳された文章を閲覧できます。

AIに翻訳を任せればものの数分で翻訳された文章を確認できるため効率もよいです。

AI文字起こしツール「Notta」

AI技術の進歩により、AIに音声データを聞き取らせ、自動的にテキスト化するサービスを提供している企業が増加しています。

しかし、AIの文字起こし精度は100%ではないため、必ず人の手による修正が必要となります。だとしても、文字起こしツールを導入することで全体的な作業効率は上がるため、今後必須となるツールと言っても過言ではありません。

本項では自動文字起こしツール「Notta」を紹介させていただきます。

Nottaは高精度の音声認識とAI要約機能を搭載した文字起こしサービスです。Web版・アプリ版どちらにも対応し、ご自身でお持ちのノートパソコンや携帯電話をそのままデバイスとして使用できます。

Nottaは42言語に対応した翻訳が可能であり、文字起こしの際に任意の言語で翻訳された文章を出力することも可能です。

人の手でテキスト内容を確認する必要はありますが、30分前後の音源であれば、ものの2，3分でテキスト化できるため、作業時間を大幅に短縮することに繋がります。

音声認識技術を駆使したツールを、ぜひ一度利用してみてください。

よくあるご質問

音声認識が使われているものは何ですか？

スマートフォンに搭載されているSiriやGoogleアシスタント、スマートスピーカーに搭載されているAlexaなど、音声入力により作動する機器に使われています。

音声合成の活用例は？

電車やバスなどの車内アナウンス、駅や空港などの構内アナウンスで使われています。ほかにもカーナビの音声は多くの人に馴染みがある音声合成でしょう。

音声認識にはどんな分類がありますか？

音声認識システムは大きく「DNN-HMM型」「End-to-End型」の2種類に分類されます。

音声分析でできることは？

音声分析を利用すれば、会話内容を自動でテキスト化できます。またテキスト化した内容を要約したり、外国語に翻訳したりすることも可能です。

音声認識の欠点は何ですか？

よく言われている欠点は以下のとおりです。

• 複数人で同時に話している場合、認識精度が低下する

• 外部入力装置が原因で音声が聞き取れない場合がある

• 正確な日本語の文章にならないことがある