AI音声認識とは？仕組みや用途を分かりやすく解説

「コンタクトセンターの業務効率化を検討中、AI音声認識が気になる。具体的になにができるの？」
「自動文字起こしやボイスボットなど、AI音声認識を活用したサービスが増えているが、その仕組みは？我が社でも導入すべき？」

AI音声認識は、スマートフォンでの音声文字起こしやボイスボットなど、日常生活で触れる機会が増えています。しかし、「具体的に何ができるのか」や「ビジネスへの活用方法」については、不明な点が多いのではないでしょうか。

AI音声認識とは、人間の話した言葉をAIが解析し、テキストデータに変換する技術です。例として、ユーザーが「おはよう」と話すと、AIがリアルタイムで音声を解析し、テキストとして出力します。

ただし、AI音声認識には活用に向いている場面や注意点があります。導入を検討する前に、基礎知識を身につけることが重要です。

この記事では、AI音声認識の概要、仕組み、活用シーンについて解説します。最後まで読むことで、AI音声認識がどのように活用できるか、適切なサービス選定ができるようになります。

業務効率化や顧客満足度向上のため、AI音声認識の活用をぜひご検討ください。

1.AI音声認識とは

AI音声認識とは、人間が話した言葉をAIが解析し、テキストデータに変換する技術です。簡単に言えば、従来の文字起こしや翻訳を人が行わなくても、会話や言葉を自動的にテキストに変換できる技術です。

例えば、会議の議事録を作成する際、従来はボイスレコーダーで音声を録音し、その録音データを聞きながら手動で文字起こしを行う必要がありました。この手法では時間と労力がかかります。

しかし、AI音声認識を活用すれば、会議の音声をリアルタイムで解析し、即座にテキストとして出力できます。

このように、人の手を介さずに音声をテキストに変換できるため、業務効率化や顧客体験の向上が期待できるのが大きな特徴です。

※詳しくは「AI音声認識でできる5つのこと」で解説

AIアシスタントやボイスボットは、AI音声認識と他のAI技術を組み合わせることで、活用の幅が広がります。今後、自然言語処理技術の発展により、AI音声認識市場は拡大し、多くの業種での導入が進むと考えられています。

2.AI音声認識の仕組み

AI音声認識の概要が理解できたところで、音声をテキスト化する仕組みについて見ていきましょう。AI音声認識は、基本的には以下の3つのステップで音声をテキスト化します。

2-1.ステップ1：入力音声の音響分析

まず、入力された音声をデータ化する「音響分析」を行います。人間は雑音や強弱を理解できますが、コンピュータにはそれが難しいため、音の周波数、強弱、間隔、時系列などの特徴を抽出し、コンピュータが理解しやすい形式に加工します。

2-2.ステップ2：音声データの変換

次に、加工された音声データをテキストに変換します。この際、以下の２つのモデルが使用されます。

DNN-HMM型の変換の仕組み

DNN-HMM型は主流の変換モデルで、以下の要素から成り立っています。

DNN-HMM型では、音声データを音素単位に分解し、意味のある文章へと組み立てるプロセスを経ます。

End-to-End型の変換の仕組み

End-to-Endモデルは、ディープラーニングを利用して音声データを直接文字列に変換します。DNN-HMM型のような音響モデルや言語モデルが不要で、蓄積されたデータから直接推測するため、認識精度が向上しています。これにより、DNN-HMM型に代わる注目の技術とされています。

2-3.ステップ3：テキストとして出力

最後に、変換された音声データから最も自然なテキストが出力されます。文字起こしの場合は、このテキストをそのまま使用しますが、ボイスボットやAIアシスタントでは、この出力されたテキストを基に音声出力や指示に従った操作を実行します。

このように、AI音声認識は一連の処理を経て、音声をテキストに変換する仕組みを持っています。

3.AI音声認識でできる5つのこと

AI音声認識の仕組みを理解したところで、具体的な用途について見ていきましょう。「何ができるのか」や「自社での活用可能性」をイメージしやすくなります。

3-1.文字起こし・議事録の自動作成

会議や打ち合わせの音声をリアルタイムでテキスト化します。従来は、担当者のスキルに依存していましたが、AI音声認識を用いることで、一貫した品質の議事録を迅速に作成できます。また、業界特有の用語を学習することで、より正確なテキスト化が可能です。

3-2.通訳・翻訳

AI音声認識は多言語に対応し、リアルタイムでの翻訳が可能です。
これにより、従来の通訳者を必要とする場面でも柔軟に対応できます。

例えば、AI翻訳デバイス「ポケトークW」は、最大74言語に対し、スムーズなコミュニケーションを実現します。

3-3.音声による文字入力

AI音声認識技術により、音声を正確にテキスト化できます。
移動中や急いでいる時でも、音声入力を使うことで迅速にメールや長文を作成できます。

また、音声入力は障がいがある方や高齢者とのコミュニケーションにも役立ちます。

3-4.AIアシスタント

AI音声認識を用いて音声をテキスト化し、自然言語処理を通じてAIが人間の言葉を理解します。これにより、音声の指示に応じてタスクを自動で実行する「AIアシスタント」が誕生します。
スケジュール管理や情報検索が可能で、ビジネスシーンでの効率化に貢献します。

3-5.ボイスボット（自動応答）

ボイスボットはAI音声を認識を利用して、コンタクトセンターの業務を代行する自動応答システムです。これにより、24時間365日の対応が可能になります。

トランスコスモスの調査によれば、ボイスボットによる問い合わせ解決率は50％を上回っています。

顧客のネガティブなイメージも減り、ストレス軽減につながっているというポジティブな声が増えています。

4.AI音声認識の活用事例

AI音声認識の使い方が把握できたところで、実際に企業がどのように活用しているかについて見ていきましょう。

ここでは、トランスコスモスが提供するAI音声認識サービス「transpeech」の活用事例を紹介します。特にコンタクトセンターでの具体的な活用方法に焦点を当てます。

4-1.コンタクトセンターにおける応答率の改善事例

不動産業A社では、修理受付や工事内容説明の業務において、通話記録の入力作業が煩雑で時間がかかっていました。特に新人オペレーターは、通話後の処理に多くの時間を要し、結果的に応答率が低下していました。

この課題を解決するために、AI音声認識ツール「transpeech」を導入し、以下の施策を実施しました。

施策の実行からわずか1ヵ月で、大幅な生産性向上とログの標準化が実現されました。

4-2.コンタクトセンターにおける教育研修の強化事例

サービス業のB社では、アポイント獲得業務を担当するコンタクトセンターにおいて、新人育成を早期に行い、全体的なアポイント獲得率の向上を目指していました。しかし、オペレーターの応対品質評価に多くの時間がかかり、モニタリングやフィードバックが不足していました。

この課題を解決するために、AI音声認識ツール「transpeech」を導入し、以下の取り組みを行いました。

これにより、聞き起こしにかかる工数を約40%削減し、モニタリング件数を増加させることで、オペレーター指導の質と量が向上しました。また、オペレーターへの即時指導が実施された結果、来店率が5%向上し、新人研修期間も12週間から8週間に短縮される成果を得ました。

このように、AI音声認識ツールを活用することで、業務プロセスの効率化と品質の向上を同時に達成できることが実証されています。

5.AI音声認識をビジネスで活用する4つのメリット

AI音声認識の基礎知識や活用事例を紹介してきましたが、自社での導入を検討する際には、そのメリットを理解することが重要です。ここでは、AI音声認識をビジネスで活用するメリットを4つご紹介します。

5-1.業務を効率化できる

1つ目のメリットは、業務の効率化です。AI音声認識を導入することで、従来は手作業で行っていた業務が自動化され、を向上させることができます。

例えば、会議内容をリアルタイムでテキスト化すれば、会議後の手直しで議事録が完成し、参加者に迅速に共有できます。これにより、議事録担当者は記録作業から解放され、他の業務に集中できるようになります。AI音声認識の活用は、生産性向上や働き方改革に大きく寄与します。

5-2.業務精度を向上できる

2つ目のメリットは、業務精度の向上です。現代のAI音声認識技術は、高い精度で音声データをテキストに変換することができます。これにより、属人化した作業で起こりがちな入力ミスや情報の誤認を減少させ、業務の精度を向上させます。

例えば、コンタクトセンターでの顧客応対において、AI音声認識を使用すれば通話内容をリアルタイムで入力でき、オペレーターの聞き間違いや入力ミスを防げます。

正確な顧客データに基づいて応対することで、顧客対応の質も向上し、企業の信頼性と業務効率の両方を高めることが可能です。

5-3.問い合わせ・窓口などの対応を自動化でき、業務負担を軽減できる

3つ目のメリットは、ボイスボットを活用することで問い合わせや窓口対応を自動化し、業務負担を軽減できることです。

ボイスボットは、音声をテキスト化し、適切な回答を生成して自動で応答します。簡単な質問にはボイスボットが対応し、個別対応が必要な場合はオペレーターに転送することも可能です。

例えば、家電メーカーA社では顧客からの問い合わせにボイスボットを導入し、新しく購入したエアコンの設定方法について即座に案内することができます。これにより、顧客はオペレーターにつながなくても自己解決ができ、オペレーターの負担が軽減されます。

5-4.顧客満足度の向上が期待できる

4つ目のメリットは、顧客満足度の向上です。ボイスボットを利用することで、顧客の問い合わせやサービス要求に迅速に対応でき、手続きのストレスを軽減します。

再度、家電メーカーA社の例を考えてみましょう。顧客がエアコンの設定方法について問い合わせた際、ボイスボットがスピーディーに手順を案内することで、顧客は満足感を得るでしょう。

このように、ボイスボットの導入は顧客体験を高め、ビジネスプロセスの効率化に寄与し、結果として顧客満足度の向上につながります。

6.AI音声認識を活用するときの4つの課題

AI音声認識は、ビジネスプロセスの効率化や顧客サービスの向上などのメリットをもたらしますが、一方でいくつかの課題も存在します。ここでは、AI音声認識を導入する際に注意すべき4つの課題をご紹介します。

6-1.雑音やノイズが多いと認識精度が下がる

1つ目の課題は、周囲の雑音やノイズが多い場合に認識精度が低下することです。環境音や人の話し声、機械の騒音などが存在すると、対象音声とノイズを区別できず、誤った解釈をするケースがあります。

正確な認識を行うためには、高度なノイズキャンセリング技術や音声前処理技術が必要ですが、これらの技術も完全なノイズ除去を保証するものではありません。

雑音やノイズが多い環境でAI音声認識ツールを利用する際は、ノイズキャンセリング機能を備えた高性能マイクやノイズ軽減ができるソフトウェアを活用することが重要です。

6-2.標準語以外の音声認識精度が下がる

2つ目の課題は、標準語以外の音声認識精度が低下することです。AI音声認識の多くは、標準語や共通語に基づいて機械学習を行っています。そのため、特定の方言やスラングに対しては正確に識別できず、誤認識や認識不能が発生する可能性があります。

これらに対応するためには、特定の地域やコミュニティに焦点を当てて方言データを収集し、チューニングを行うことが重要です。

6-3.意訳ができない

3つ目の課題は、意訳ができないことです。AI音声認識は、入力されたデータや事前に学習した内容に基づいてテキストを出力しますが、人間の言葉には、言葉そのものの意味だけでなく、話者の意図や文化的背景が含まれることが多いです。

ば、「コーヒーが冷めないうちに」というフレーズは、人間同士の会話では「早く行動しよう」という意図が読み取れますが、AI音声認識ではその直接的な意味しか捉えられません。このように、文脈や話者の意図を理解することは、AIにとって依然として難しい課題です。

6-4.複数人が同時発話した際に認識精度が下がる

4つ目の課題は、複数人が同時に発話する場合に認識精度が低下することです。会議やオンラインミーティングで複数人が同時に意見を述べると、発話の重なりや干渉により、AI音声認識が各発話者の言葉を正確に認識できない可能性があります。

このような場合には、発言者識別技術が組み込まれた音声認識システムを利用することを検討すると良いでしょう。この技術は、各発話者の声紋を識別し、同時発話においても高精度な音声認識を可能にします。

7.AI音声認識の活用がおすすめなケース、おすすめではないケース

ここまで、AI音声認識の活用のメリット・課題を解説しましたが、最後に自社にAI音声認識を取り入れるかしっかり決断できるよう、「AI音声認識の活用がおすすめなケース、おすすめでないケース」を解説します。

概要は以下のとおりです。

7-1.AI音声認識の活用がおすすめなケース

まずはAI音声認識の活用がおすすめなケースをそれぞれご紹介します。

議事録作成を自動化したいケース

議事録の作成を自動化したいと考えている場合は、AI音声認識の利用をおすすめします。

AI音声認識を活用すると担当者のスキル・スピードに依存しない、一貫した品質の議事録作成がリアルタイムに作成できます。

会議の内容がリアルタイムでテキスト化できれば、会議に途中参加した人でもそれまでにどのような会話がされていたかが分かります。

更には生成AIを活用し、要約をすれば要点をまとめた議事録を作ることができます。

通訳・翻訳を行う機会が多いケース

通訳や翻訳を行う機会が多い業務の場合、AI音声認識での通訳・翻訳がおすすめです。

AI音声認識は多言語に対応しており、リアルタイムで翻訳、テキストができるため、業務で外国語を利用することがある場合に有効活用できるでしょう。

文章作成の機会が多いケース

文章作成の機会が多い場合は、AI音声認識の音声による文字入力がおすすめです。

AI音声認識では人の話す言葉をテキスト化でき、手入力での時間のロスがなく、スピーディーに文章を作成できます。

そのため、文章を作成する機会の多い業務がある場合は、音声文字入力を利用すると、業務効率がアップし、より素早く文章を作成できるでしょう。

コンタクトセンター（コールセンター）業務を行っているケース

顧客からの問い合わせ対応を行っている場合は、AI音声認識の音声入力による文字起こしやボイスボットの利用をおすすめします。

コンタクトセンター（コールセンター）で顧客対応をする場合に、顧客とのやりとりをリアルタイムに文字起こしして記録しておけば、正確でスピーディーにログを残すことができるでしょう。

また、AI音声認識を活用したボイスボットに簡単な問い合わせ対応を任せることで、オペレーターの業務負荷を軽減できます。

コンタクトセンター業務を行っている場合は、業務効率化・オペレーターの業務負荷軽減などのメリットがあるため、活用をおすすめします。

7-2.AI音声認識の活用がおすすめではないケース

AI音声認識の活用がおすすめではないケースはクレーム対応とカウンセリングの自動化です。

AI音声認識システムは、人間が発した言葉を認識してテキスト化することはできても、話者の感情の背景にある心情を深く理解することはまだ困難です。そのため、顧客ごとの感情を適切に判断し、共感を示しながら対話を進める業務は、AIが代替することはできません。

クレーム対応やカウンセリングでは、個々のケースに応じた柔軟な対応が求められます。
AI音声認識システムを活用したボイスボットは、予期せぬ質問や複雑な状況に適切に対処することは難しいでしょう。

例えば「いつも一緒にいた友人が引っ越して外国に行ってしまい、なかなか会えなくなって寂しい」という顧客がいたとしましょう。

AI音声認識は人間が発した言葉をテキスト化して、言葉とおりに理解することはできたとしても、「なぜなかなか会えないのが寂しいのか」「その人がどのくらい辛そうなのか」「それ以外にも何か辛いことがあるのではないか」など深く理解して提案することはできません。

また、「遠くに行ってしまった人に会えないのが寂しい」という悩みが、ボイスボットのシナリオ上にない場合、回答できない、もしくは見当違いな回答しか出力できない可能性があります。

このように、クレーム対応やカウンセリングにおいては、技術的な課題だけでなく、人間としての共感や理解が不可欠であるため、AI音声認識の活用には向いていないのです。

8.AI音声認識サービスを選ぶ2つのポイント

AI音声認識サービスの利用を検討している場合、選ぶ際のポイントを知っておくことが重要です。ここでは、AI音声認識サービスを選ぶ際の2つのポイントを紹介します。

8-1.音声認識精度の高いものを選ぶ

1つ目のポイントは、音声認識精度の高いサービスを選ぶことです。

AI音声認識サービスによって精度には差があります。精度が低いサービスを導入すると、手作業での修正が増え、業務効率が低下してしまうことがあります。そのため、トライアル期間が設けられているサービスを利用して、事前に音声認識精度を確認しましょう。

8-2.操作性が高いものを選ぶ

2つ目のポイントは、操作性が高い、使いやすいサービスを選ぶことです。

操作が難しいと、現場での浸透が進まず、導入の効果が薄れてしまう可能性があります。
以下の点を事前に確認しておくと良いでしょう。

トライアルが可能な場合は、操作性を確認し、無理なく使用できるツールを選びましょう。

まとめ

この記事では、AI音声認識の概要や機能、サービス選びのポイントについて解説しました。最後に、内容を簡単に振りましょう。

〇AI音声認識とは:　人間が話した言葉をAIが解析し、テキストデータへ変換する技術です。

〇音声データをテキスト化するステップ

〇AI音声認識でできること

〇AI音声認識を活用するメリット

〇AI音声認識を活用する際の課題

〇AI音声認識サービスを選ぶ際のポイント

AI音声認識は今後も市場拡大が予測される技術です。生成AIサービスを活用し、業務効率化や顧客満足度の向上を目指しましょう。