はじめに
近年ではAI技術の進化に伴い、音声認識技術の精度は飛躍的に進歩しており、ビジネス用途においてコールセンターや製造業などといったさまざまな業界で活用が進んでいます。そもそも音声認識とは、音声データから人間の会話の内容をテキストに起こす技術です。
身近なところでは、「Siri」や「Googleアシスタント」などといったスマートフォンの音声入力機能などに音声認識のシステムが利用されています。音声認識システムは、ビジネスの現場で導入が広がっていて、議事録やコールセンター・自動翻訳などがあらゆる業界で活用され始めています。
しかし、自社で音声認識を導入したいとき、どのようなメリット・デメリットが含まれているのか気になる方が多いはずです。そこで今回は、音声認識システムの特徴からメリット・デメリットを具体的に説明していきます。
本記事では、音声認識の特徴と自社での導入事例について詳しくご紹介していきます。
音声認識とは
音声認識とは、人が発信した内容を解析し、音声データをテキストに変換する技術のことです。音声認識では、変化したデータと膨大な学習データを照らし合わせながら文字列を推測することで、初めて自然なテキストとして出力できるのが特徴です。
身近な例としては、スマートフォンの音声入力機能（SiriやGoogleアシスタント）などに搭載されています。AIを活用した音声認識であれば、データ入力を自動化させることができるだけでなく、その精度も高くすることができます。
音声認識技術は、1950年代にまだインターネットもなく、テレビや冷蔵庫・洗濯機などが発売されていた時期に研究が始まっていました。そんな頃に、人間の発する声や声道の研究が行われていました。
例えば、「あ」と発する時の用紙をX線で撮影し、声道がどう変化するのか構造を調べて数値化する研究が進められていました。1960年代には世界発の音声認識計算機が誕生し、0〜9までの数字やプラス・マイナスを含む16単語を認識でき、マイクでShoboxに話しかけて声で計算を行う技術が誕生しました。
2000年代以降は、機械学習やディープラーニングの進化により、音声認識の精度が飛躍的に向上しました。 スマートフォンの普及とともに、SiriやGoogleアシスタントなどの音声アシスタントが登場し、日常生活での利用が一般化しました。
従来、パソコンを操作して何かしらの命令を出すためには、マウスやキーボードを直接操作しなければなりませんでした。
その中で、SiriやGoogleアシスタントはAIを使った音声認識を利用しているので、文字の入力はもちろん、アプリケーションの起動・終了まで音声ひとつで行えるようになります。
AIの自然言語処理を利用した音声認識は、人間が日常的に使う言葉をコンピューターが理解し、情報処理できるようにします。この自然言語処理によって精度が向上したことで、音声認識技術は従来以上に多くの領域で活用が進みつつあります。
音声認識の歴史
音声認識の研究は、1971年にアメリカの国防高等研究計画局という役所で誕生しました。音声認識の歴史は古く、約50年以上遡るとともに初期の音声認識プロジェクトとして、1970年代に米国で人間の音声を数式モデルで表す研究が行われていました。
そして、1990年代に音声認識を利用した製品が販売されるようになり、一部で利用が開始されます。2011年に入ってiPhone®にSiri®機能が標準搭載されたことがきっかけで、音声認識技術の知名度は瞬く間に上昇したのが一つです。
多くの企業でサービスが展開されることにより、音声認識技術は人々にとって身近な存在となります。音声は元々アナログ信号であるため、これをコンピュータが取り扱うことのできるデジタル信号に変換する必要があります。
音声認識を実行しやすくするためのデータ変換を行う工程が前処理部が進化するようになりました。
音声認識技術の仕組み
近年における音声認識技術は、大きく「DNN-HMN型」と「End-to-End型」の2種類に分類されます。DNN-HMN型は、音声の解析にはじめてAIを導入した音響モデルで、ディープニュートラルネットワークとマルコフモデルを組み合わせた技術です。
このモデルは、大量の音声データを元に音声の特徴を学習し、音声信号から音素に対応する確率を計算します。この層状のネットワークは、さまざまな音声パターンを捉え、高度な特徴抽出を行います。
このハイブリッドアプローチは、音声認識システムが複雑な音響環境でも安定した認識能力を持つことを可能にします。一方、End-to-End型は、主に深層学習や機械学習において用いられるアプローチで、ネットワーク全体をシームレスに学習させる方法です。この手法では、入力層から出力層まで、全ての層の重みを一度に学習することが特長です。
従来の音声認識システムが複数のモジュールを組み合わせて音声を解析していたのに対し、End-to-Endアプローチでは、単一のニューラルネットワークを用いて音声から直接テキストを生成します。
このため、処理の軽量化が可能であり、特に音声認識精度の向上が期待されます。音声認識の技術では、対象の音声データに対して音響分析を行ったあと探索を行い、音響モデルと言語モデルのスコアを統合し、選択された単語が認識結果として出力されます。
音声認識システムでは、音響モデルや発話辞書・言語モデルを結合させることで、確率を計算しながら音声認識を行います。こうすることによって、音声から音声特徴量を抽出し音素に分解され、単語を特定し最後に文章が出来上がります。
ここからは、これらの技術が開発されている音声認識技術の仕組みについて詳しくご紹介していきます。
音響分析：(音声をデジタルデータに変換する)
音声認識技術の作業は、音響分析で元の音声データから特徴量を抽出し、AIが認識するのに適したデータへ整形します。そもそも音響分析とは、アナログ信号である音声データの音の周波数や時系列・音と音の強弱などの特徴量を抽出して、コンピューターが認識できるように音声データをデジタル化する作業です。
波形として捉えている生の音声データから、音の強弱や時系列などを抽出します。特徴を数値化することで、音声に含まれるパターンや特徴をコンピューターに認識させることができるのです。
音声認識で得られたテキストデータだけでなく、音声の波形や音高などの特徴を分析することで、人間の感情や性別・会話の内容まで特定することができます。音響分析はビジネスでコールセンターやマーケティング調査などの幅広い分野に活用されているのも一つです。
コールセンターでは顧客対応の見直しを促すため、顧客満足度の向上にも大きく貢献します。音響分析によって、顧客の声のトーンや話し方から、顧客の感情や意図を正確に把握することが可能になります。
そのため、顧客一人ひとりに合わせた適切な対応を迅速に行うことができ、より高いレベルの顧客満足度を実現することができます。これにより、音響分析は人間の音声データをリアルタイムに分析できることから、さまざまな業界で広がり始めています。
音響モデル
音響モデルとは、音声認識や音声合成などのタスクにおいて、音響的な特徴と音素や単語などの言語的な単位との間の関係性をモデル化した技術です。音響モデルは、大量の音声データとそれに対応するテキストデータを用いて学習されます。
音響モデルの主な目的は、音声信号の安定した認識を行うことです。音声認識システムは、音響モデルを使用して音声信号がどの単語や音素に該当するかを判断し、それに基づいて適切なテキストを生成します。
音素とは、音韻の最小単位で、「/a/,/i/,u/,/e/,/o/」といった母音、「/k/,/s/,/t/,/c/」といった子音などから構成されています。例えば、「明日の天気も晴れです」という発音の音素は「/a/s/u/n/o/t/e/N/k/i/m/o/h/a/r/e」となります。
音声認識では入力された音声データから音響的な特徴を抽出し、音響モデルを使って最も可能性の高い音素や単語の並びを推定します。これらの特徴から、音響モデルでは主に、時間経過で変化する特徴量を確率モデルで捉える「隠れマルコフモデル」という手法が用いられます。
ここで使われる学習パターンは、数千人や数千時間分の音声を統計処理したものが利用されます。そして特徴量との整合率を計算し、適切な文字をマッチングさせるのが特徴です。
発話辞書
発話辞書とは、単語の表記と音素の並びが結びついたもので、音響モデルと言語モデルをつなぐ役割を果たすデータベースです。発話辞書は、音声技術の中核をなす要素であり、音声認識や合成の精度を高めるために不可欠です。
音響モデルで抽出した音素は、アルファベットが抽出された状態なので、「発話辞典」と「言語モデル」で意味が通じる日本語に変換する必要があります。
そこで、発話辞典で音響モデルが出力した音素の並びを、発音辞書と照らし合わせることで、候補となる単語やフレーズを特定します。発話辞典を使って音素と単語をマッチングさせ、意味のある言葉に変化するのが特徴です。
音響モデルで抽出した音素が、発音辞書の中のどの単語と近いか照らし合わせることで単語を特定していきます。
・発音辞書イメージ
表層系/発音/音素
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明日/アス/asu
天気/テンキ/teNki
晴れ/ハレ/hare
発音辞書は、音素を発音辞書と連携して、単語単位に組み立てます。例えば、「chikaku」という音素があった場合、「近く」「地殻」「知覚」などの意味のある言葉が、単語の候補となります。
発話辞書は、音声信号をテキストに変換する際に、各音素とその対応するテキストを結びつけます。ビジネスでは特に医療用尾や法律用語などに特徴がある場合、その単語を発話辞書に入れることにより、音声認識結果精度向上につながるのがポイントです。
これにより、システムは音声データを正確に解釈し、テキストデータとして出力できます。
言語モデル：適切な文章へと組み立てる
音声認識における言語モデルでは、多くの日本語テキストを統計的に処理して、単語間の出現度合いの確率が高い組み合わせに決めて文章化します。そもそも言語モデルとは、単語の並びが特定の言語として自然かどうかを判断するためのモデルです。
音声認識において、音響的に類似した複数の単語候補から、文脈的に最も自然な単語を選ぶ役割を担っています。
言語モデルは文章をN個の文字または単語に区切る「N-gramモデル」がよく利用されます。例えば、2-gramモデルでは、2つの単語の組み合わせを使って次の単語を予測します。
日本語だと、「明日の天気も晴れです」だと、「明日」という単語のあとに「の」だけでなく、「は」や「が」などの単語が来る可能性を学習したデータをもとに計算するものです。
実際の音声認識では、多様な日本語表現をカバーするため、膨大な量のテキストデータを使用して言語モデルを構築します。
これにより、言語モデルは文章の学習データを大量に蓄積・処理して出現頻度を記録し、認識対象とするデータと照合して出現する確率が高い文章に整形します。
言語モデルでは、特定の分野や用途に合わせた言語モデルのカスタマイズにより、音声認識システムの精度は大きく向上します。
音声認識を導入するメリット・デメリット
音声認識導入の主なメリットには、業務効率の向上やヒューマンエラーの軽減、顧客満足度の向上があります。音声認識を活用すると、専門知識がなくても音声による操作が可能になり、会議や顧客との通話内容をリアルタイムでテキスト化することが可能です。
音声だけでコンピューターに指示を出すことが可能になるため、マウスやキーボードを操作する手間がかからず、従業員の操作スキルの差が作業スピードに影響しなくなります。
これまではデータ入力やカスタマーサポートでの電話対応といった事務作業は、手入力で顧客情報を打ち込む流れが一見シンプルでも、大幅に時間がとられることで負担が増加するケースがありました。
そこで、音声認識技術を活用すれば、電話での問い合わせ内容を自動でテキスト化やチャットボットによる対応を取り入れることが可能です。業務に音声認識を取り入れることによって、これまでの手作業での負担が減り、業務効率化につながります。
企業で音声認識技術を導入すると、自社のビジネスにどのようなメリットがもたらされるのか気になる方が多いはずです。ここでは、音声認識を導入するメリット・デメリットについて詳しくご紹介していきます。
音声認識を導入するメリット
音声認識は、さまざまなビジネスシーンで使用されるようになっており、多くのメリットがあります。自社に音声認識を導入すると、文字入力や書類作成の時間を効率的に削減することが可能です。例えば、文字入力作業を自動化することで、タイピングによる工数を削減できます。
会議の議事録作成やコールセンターでの受電メモを効率化し、業務全体のスピードアップに寄与します。音声認識は、顧客サービスに音声認識を活用することで、迅速かつ正確な対応が可能になります。
業務の自動化や効率化により、作業時間が短縮され、またスタッフの負担も軽減されることで、結果的にコストの削減が実現されます。
これにより。音声認識のAI技術を活用することで、より高度で幅広いサービスの提供が可能となり、顧客満足度の向上にも繋がります。ここでは、 音声認識を導入するメリットについて詳しくご紹介していきます。
業務効率化につながる
音声認識を導入するメリットは、文字入力や書類作成の時間を効率的に削減できる点です。
業務で音声認識システムを用いて通話内容をテキスト化することで、トークスクリプトの作成やフィードバックが効率的に行えます。
例えば、会議中の議事録をリアルタイムでテキスト化することで、後から手作業で記録を取る必要がなくなります。このように、業務がスムーズに進行し、生産性が向上します。従来は通話内容を確認する手段として、通話内容や入力データを一つ一つチェックする必要がありました。
そこで、自社の業務に音声認識で自動的に文字起こしできれば、その負担は大幅に軽減することが可能です。文字起こしなど生産性が低い業務にリソースを割く必要がなくなるため、人材の有効活用につながります。
ビジネスの現場では、コールセンターや事務など業務負担が大きい業務では非常におすすめです。音声を文書化することで、客観的に会話の内容を見ることができるため、音声では気づけなかった重要な情報を見つけることも期待できます。
このように音声認識システムは、テキストの作業を自動化する技術を可能にすることによって、企業全体の生産性が向上できるのがポイントです。
オペレーターの教育や研修を受けやすい
自社に音声認識を導入するメリットは、オペレーターの教育や研修が受けやすくなる点です。音声認識システムは、オペレーターと顧客との通話内容がテキスト化されるようになり、オペレーターの応対品質が確認しやすくなるのが特徴です。
例えば、オペレーターの話し方や聞き漏れや聞き直しなどを削減できるようになり、教育や指導に活かすことができます。言葉遣いが不適切な場合、通話中にポップアップを表示してオペレーターに注意喚起することもできます。
また、通話内容をテキスト化すると、トークスクリプトを作成しやすいです。トークスクリプトとは、サービスの詳細や案内などをステップごとにまとめたオペレーター用の台本のことを指します。
通話内容に音声認識システムを導入すると、トークスクリプトの作成が容易になり、新人オペレーターに向けた教育ができるようになります。これにより、自社に音声認識システムを活用すると、応対内容を自動的にテキスト化できるので、実践で役立つ教材をスピーディーに作成できるのがポイントです。
音声認識を導入するデメリット
音声認識は、様々な業務の効率化や自動化に貢献する一方で、導入には考慮すべきデメリットや課題もあります。音声認識システムは多くの音声を正確に聞き取ってくれますが、方言や訛りがあるなどの場合は、正確な文章にならず違和感のある文章になってしまう場合があります。
そのため、作成した文章は過信することなく、人の目によってダブルチェックすることが必要です。自社に音声認識を導入する際は、認識の精度やデータの取り扱いなどいくつかチェックすることが大切です。
ここでは、音声認識を導入するデメリットについて詳しくご紹介していきます。
方言や訛りが含まれた独自の言い回しに対応しきれない
音声認識を導入するデメリットの一つは、方言や独自の言葉遣いは認識が難しい傾向がある点です。多くの音声認識システムは、標準語を学習して作られており、標準語以外の言葉に対しては認識精度を十分に発揮することが難しい傾向があります。
幅広い言葉遣いに対応するためには、多くのサンプルを用意し、AIに学習させる必要があります。標準語の読み取りは精度が高くても、方言が混じると、誤変換が多発し、ユーザーの利便性が低下しがちです。
現在では方言に対応するAIの開発なども進められているため、将来的にはこうしたデメリットは解消していく可能性はあります。例えば、地域特有の方言や専門用語に対応するため、地域や業界に特化したカスタムモデルをトレーニングすることが効果的です。
このように音声認識はシステムは、地域特有の方言やアクセントなどによって認識の精度が異なるため、使用環境をチェックすることが大切です。
テキストでの発話者の識別が難しい
音声認識を導入するデメリットの一つは、日常生活での会話や複数人の同時発話に対応しづらいのが難点です。音声認識システムは誰がどのように話したかは認識できないため、1人が支離滅裂なことを話しているような文章になってしまう場合もあります。
従来の音声認識技術は、音響モデルの工程で話者識別を行っていないケースがほとんどでした。そのため複数人が同時に話をする場合には、必要な声だけを聞き取ったり、話者ごとに聞き分けて記録したりすることが不可能でした。
議論を行う機会が増えると、逆に思ったような文章にならず、修正が必要になる可能性があるのはデメリットといえます。音声認識技術では、日常生活での一般的な会話のような、複数人の同時発話には対応しづらいのが難点です。
そのため、会議をはじめとした複数人が発話する場面で正確に認識させるには、発言者ごとにマイクを分けることがおすすめです。
周囲の話し声や雑音でノイズに弱い
音声認識は、周囲の話し声や雑音などのノイズによる影響を受けやすい点です。音声認識技術は、静かな環境下では非常に高い精度を発揮する一方、オフィスや公共交通機関などの周囲の騒音が多い場所では性能が大幅に低下します。
複数人が同時に話すといった状況では、音声信号に混ざるノイズが主要な音声情報をかき消してしまい、結果としてシステムが正確に発話内容を捉えることが難しくなります。これにより、誤認識や抜け落ちが起こり、議事録やコマンドのテキスト変換にエラーが発生しやすくなります。
例えば、会議中の議事録作成やカスタマーサポートでの音声応答などといったクリアな入力が求められるシーンでは、周囲のノイズにより重要な情報の聞き漏れや誤った内容が出力されたりするリスクがあります。
会議ではノイズが発生すると、音声認識システムの文字起こし精度が約30%低下することが報告されています。このため、音声認識の精度を最大化するためには、静かな環境での利用や可能な限り雑音を抑えることが重要です。
ノイズを除去するには、基本的な手法の一つとしてフィルタリング技術が挙げられます。特定の周波数帯域を除去するフィルタの原理を利用し、音声信号から不要なノイズを取り除くことが可能です。
ノイズによっては認識精度が低下する可能性があるため、使用する環境に配慮することが大切です。近年はノイズキャンセリング機能を搭載したデバイスも登場しており、技術の向上に伴いノイズ対策が可能となっています。
【職種別】音声認識の導入事例3選
近年、音声認識技術は様々な産業や業務領域で活用されており、多くの企業や組織がこの技術を導入して業務効率化やユーザー体験の向上を実現しています。現在はAIの発展で議事録の作成や通話音声の認識率が向上しており、業務効率化につながることが期待されるためです。
特にコールセンターでは音声認識システムを導入したことにより、通話内容の確認や職場環境の改善に貢献しています。音声認識システムに自然言語処理（NLP）を活用することで、音声認識の精度が大幅に向上しています。
音声認識は通話内容をテキスト化することで、手間をかけずに詳細なデータを残せます。テキスト化だけでなく、音声に対応するサービスであるボイスボットにより、電話対応の自動化も進んでいるのがポイントです。
これにより、音声認識技術は日常生活のさまざまな場面で活用されており、生活を便利にする存在となっています。
自然言語処理は、人間が日常的に使う言葉をコンピューターが理解し、情報処理できるようにする技術です。音声認識はこの自然言語処理によって精度が向上したことで、音声認識技術は従来以上に多くの領域で活用が進みつつあります。
ここでは、音声認識の導入事例3選について詳しくご紹介していきます。
コールセンターの関連業務に音声認識を活用
音声認識の導入事例の一つは、コールセンター業界で音声認識ソリューションが導入されている点です。コールセンターでは、音声データをテキスト化することで、記録や分析が容易になります。
ビジネスでは不動産開発事業を行っているレオパレス21が代表的で、全国5ヵ所の拠点にコールセンターを運営しています。レオパレス21のコールセンターに導入されているのが、「AmiVoice Communication」です。
レオパレス21は、多くの入居者や契約者からの問い合わせに日々対応しており、業務量の増大とともに、記録作業や問い合わせ内容の整理に多くの労力がかかっていました。また、オペレーターによる入力ミスや会話内容の取りこぼしが発生することで、顧客対応の正確性や迅速性に課題があったとされています。
この音声認識ソリューションの導入によって、AI技術を活用したFAX機能などの活用が可能になっています。質問に応じて適切な画面を表示させることができるため、応対するオペレーターはスムーズに案内を行うことができるのです。
レオパレス21はコールセンターに音声認識機能を導入したことにより、オペレーターによる手入力によるミスが減少し、問い合わせ内容の正確な記録が実現されました。これにより、後続のトラブルシューティングや顧客対応が円滑に行われるようになったのが大きな成果です。
音声認識システムの通話内容はすべてテキストで保存されるため、書き起こしの時間を大幅に削減することもできます。テキスト入力の自動化を行うことによって、クレーム内容の確認作業や評価診断などが大幅に軽減されるため、業務効率化にも大きく貢献できているといえます。
営業担当者の議事録作成
音声認識を活用した事例の一つは、営業担当者の会議での会話を議事録や日報に自動でテキスト化する自動作成が広がっています。議事録は社内会議や打ち合わせに多く、議事録を作成する機会が多い部署にとっては、業務効率化に大きく貢献する活用例です。
従来では日頃から外出が多い営業担当者は、業務内容の報告や情報共有のために議事録を作成するのが一般的でした。社員が議事録を作成する場合、各社員の知識量や経験によって、議事録の品質や作成スピードにばらつきが生じてしまいます。
議事録の品質や作成スピードに問題がある場合、正確かつスムーズな情報共有に支障をきたしてしまう可能性があります。そこで、企業では、業務に最新の音声認識技術を活用した自動議事録システムを導入しました。
具体的には、会議室に高性能なマイクを設置し、会議中の音声をリアルタイムでテキストに変換するシステムを構築しました。変換された文字情報は、さらにAIによる自動要約機能で重要なポイントやアクションアイテムが抽出され、わかりやすい議事録としてまとめられます。
音声認識を導入した議事録の自動作成であれば、担当者の知識量や経験によらず一定品質の議事録をタイムリーに作成することが可能です。
音声認識で社員が話した内容をテキスト化できれば、帰社後の日報作成にかかる手間が省け、コア業務に専念できるようになります。これにより、音声認識は社内の議事録を素早く作成できるようになることで、情報共有のスピードも向上します。
自動翻訳・翻訳
音声認識を活用した事例の一つは、外国語の自動翻訳や通訳にも応用できる点です。音声認識技術は、音声認識機能を搭載した翻訳機が増えており、自動翻訳機や国際的な会議などにも使用されています。
音声を文章に変換した後、その文章をGoogleなどで検索する仕組みで、通訳者が立ち会えないときでもスムーズなやり取りが可能です。例えば、英語やイギリス語・カナダ語などの細かな違いにまで対応する翻訳機もあります。
音声認識を導入した自動翻訳は、幅広い言語を扱えるので、複数言語での同時通訳が必要な場面でも活躍します。従来は、海外の言語を人の手で入力や翻訳を行っていると、多大な費用と手間がかかってしまいます。
そこで、音声翻訳の性能を取り入れることで、業務負担を削減しながら従来の方法より正確な内容を伝えることが可能です。これにより、人件費の削減やスケジュールの円滑化などのメリットも期待できます。
音声認識は会議や商談の場面以外でも、外国人観光客とコミュニケーションを取る場面や海外出張などでも活用できると期待できます。
まとめ
本記事では、音声認識の特徴と導入事例について詳しくご紹介しました。音声認識は、人間が発した音声を解析し、その発言内容をテキストデータに変換する技術です。この技術は日常生活からビジネスまで様々な場面で活用され、私たちの生活を大きく変えつつあります。
音声認識をビジネスに活用すると、議事録作成や文字起こしを自動化できるようになり、業務効率化に大きく貢献すると考えられています。議事録ではこれまでは会議の内容を手動で書き起こす作業は非常に時間がかかりますが、AI音声認識を用いれば短時間で正確な文字起こしが可能です。
これにより、従業員は音声認識を導入することで本来の業務に集中でき、生産性の向上につながります。音声認識技術は今後、AIやデバイスを組み合わせた技術が発展し、より多言語に対応した文章や強固なセキュリティ体制を整えた対策が進むでしょう。
音声データは個人情報を含むことが多く、適切な管理が求められます。データの収集・保存・解析の過程で、情報漏洩や不正利用を防ぐためのセキュリティ対策が不可欠です。このような音声認識技術は、これらの課題を克服することで、さらに幅広い分野で活用されるのが大きなポイントです。
現在ではビジネスコンサルティングからAIによる開発・運用・そして保守にいたるまで、OCR・ビッグデータ・機械学習に関する豊富な経験を持つHBLABのAIエキスパートがお客様のビジネスニーズに合わせたソリューションを提供しています。
