機械学習や自然言語処理などの技術が発展し、現在はさまざまなシーンでAIが活用されています。その中でも、ビジネスシーンの業務効率化につながると期待されているのが、今回ご紹介するAI音声認識です。AI音声認識とは、機械に入力された音声を自動的にテキストデータへと変換する技術です。最近では、主に議事録の作成やコールセンター業務を効率化するために活用が進んでいます。本記事では、AI音声認識の仕組みや活用事例について詳しく解説します。
AIを用いた音声認識とは
AIを用いた音声認識とは、機械に入力された人間の音声を自動的にテキストデータへと変換する技術です。音声認識の技術は、主にスマートフォンの音声アシスタントやスマートスピーカーに活用されています。本来、音声アシスタントやスマートスピーカーには、音声入力という技術で人間の声や音を読み取ります。しかし、機械は何の加工もされていない音声という情報を理解することはできません。そこで、音声認識によって音声をテキストデータに変換することで、機械が入力された情報を理解できるようになります。
音声認識の仕組み
音声認識には、次の4つの仕組みが採用されています。・音響分析
・音響モデル
・発音辞書
・言語モデル
音響分析
音響分析とは、入力された音声の周波数や強弱などをもとに、AIが認識できるデータへと置き換える方法です。騒音の中でも特定の人物の声を聴き分けられる人間とは異なり、AIは雑多な音声を認識できません。そのため、音響分析により、人間の声のみをデータとして抽出したり、背景音などのノイズを除去したりする必要があります。音響モデル
音響モデルとは、音響分析で抽出した音声データを、音のつながりごとに文字列へと分解する方法です。この分解された要素を「音素（日本語では母音や子音など）」といいます。例えば、「ありがとう」という音声を「あ・り・が・と・う」という各音素に分解するイメージです。音声に含まれる音素を抽出することで、テキストデータに変換する上で必要な情報が整理されます。発音辞書
発音辞書とは、音響モデルによって抽出された各音素を正しい順序で連結させる方法です。先程の例でいえば、「あ・り・が・と・う」という各音素を、「ありがとう」という正しい順番で構築し直すのが発音辞書の役割です。言語モデル
言語モデルとは、AIに搭載された単語リストをもとに、正しい言語へとテキスト化する方法です。機械学習によって徐々に賢くなったAIは、言葉の意味を予測し、より確率の高い回答結果を導き出します。例えば、「きょりがちかい」という言葉に対し、AIが音素ごとのつながりを予測することで、「距離が誓い」ではなく、「距離が近い」という正確なテキストデータへと変換できます。
AI音声認識の活用事例
では、AI音声認識の技術をビジネスにどう活用すれば良いのでしょうか。より具体的なイメージが湧くよう、ここではAI音声認識の活用事例をご紹介します。議事録の自動作成で業務効率化を実現｜明治安田生命険相互会社
明治安田生命保険相互会社は、議事録作成にかかる手間や時間を軽減するために、AI音声認識サービスを導入しました。AI音声認識サービスには、事前に同社オリジナルの専門用語辞書を登録したのが特徴です。これにより、難解かつ複雑な専門用語をAIがスムーズに読み取れるようになります。また、誤認識があった箇所は、AI音声認識サービスに付属している編集ソフトで簡単に校正できます。
議事録の作成にまつわるほぼすべての業務を自動化したことで、従来よりも大幅に業務効率が改善しました。特に、会議に参加する人数が多い中～大企業にとっては、AI音声認識サービスは大いに効果を発揮するでしょう。
録音データの書き起こしでコールセンター業務を効率化｜株式会社JALカード
クレジットカード事業を展開する株式会社JALカードは、自社のコールセンターにAI音声認識サービスを導入しました。その理由は、録音データの聞き直しや書き起こしなどで発生する手間を削減するためです。従来は一般的な通話録音システムを活用していた同社。テキストデータが必要になれば、人手を介して音声データを書き起こす必要があります。
しかし、AI音声認識サービスなら、電話窓口での聞き取りからテキストデータへの変換までの作業をすべて自動で行ってくれます。近年の音声認識技術が向上したことで認識率が高まったこともあり、高精度で録音データをテキスト化できているようです。
また、マニュアルやFAQの参照が必要な場合でも、質問に応じてAIが自動的に必要なページを開いてくれます。1,000ページを超えるマニュアルやFAQがある同社だからこそ、AI音声認識サービスを導入した結果、大幅な業務効率化や待ち時間の短縮につながっています。
