【活用事例あり】音声認識とは？仕組みと4つの導入効果を徹底解説

音声認識とは人が発した音声を解析して、音声データをテキスト化する技術のことです。

身近な例としては、スマートフォンの音声入力やスマートデバイスが挙げられ、現在、多くの業界で新たなソリューションとして活用されています。

音声認識は、以下のようなシーンで既に利用が始まっています。

今後、音声認識はさまざまなシーンで標準技術となると考えられています。
特に、2020年以降のコンタクトセンター（コールセンター）では、音声認識の導入が進んでいます。

「音声認識の概要を知りたい」
「自社にとって導入の価値があるか見極めたい」という方におすすめの内容です。

この記事を最後までお読みいただければ、「音声認識で何ができるのか」を理解し、その必要性も把握できるでしょう。

1.音声認識とは

まず音声認識の基礎知識から解説します。
音声認識とは、「人が発した音声を解析して、音声データをテキスト化する技術」のことです。 
つまり、話した言葉が自動的に文字として表示されるイメージです。

【音声認識のイメージ】

音声認識技術は、スマートフォンに搭載されているSiriやGoogleアシスタントなどの「音声アシスタントアプリ」に活用されています。

例えば、「Hey Siri、明日のお天気は？」や「OK Google、近くの公園を教えて」と話しかけると、アプリは音声認識を使って声をテキストに変換し、その内容を理解して指示に応じた回答を行います。

また、音声を単にテキスト化するだけでなく、以下のような高度な機能も実現しています。

これにより、コンタクトセンター（コールセンター）では、オペレーターが顧客対応の状況をリアルタイムで把握でき、トラブルの兆候があればスーパーバイザーが迅速に対応を指示することが可能になります。

この結果、応対品質が向上し、顧客満足度の向上につながる非常に有用な技術です。

2.音声認識のしくみ

音声認識は、人間の話す言葉をどのように文字データに変換するのでしょうか？

例えば、「近くの橋の上」という音声を文字に変換するプロセスは、以下のように進行します。

1	音声の入力	人間が話した音声をコンピューターに取り込みます
2	音声の変換 （音響分析）	アナログ信号である音声を、コンピューターが理解できるデジタル信号に変換します
3	音素の抽出 （音響モデル）	デジタル化された音声データから、音の最小単位である「音素」を抽出し、特定します ※「近くの橋の上」は、右の図のように認識されます
4	単語の認識 （発音辞書）	特定された音素を膨大な単語が登録された「発音辞書」と照らし合わせ、対応する単語を見つけます ※同音異義語の場合、「橋」「端」「箸」などの候補をすべてリストアップします
5	テキスト化 （言語モデル）	認識した単語を、「言語モデル」によって自然な文章に組み立てる ※文脈から、この場合の「h-a-s-h-i」は「橋」である可能性が高いと予測します。

このように、音声認識は音声を音素に分解し、それを単語に変換し、自然な文章に整えるために、複数のデジタル技術を組み合わせて実現しています。

3.音声認識でできること

これまで音声認識について解説してきましたが、この技術を用いて私たちは何ができるのでしょうか？音声認識の用途は多岐に渡りますが、代表的なものを以下に挙げます。

これらの用途は、音声認識技術の進化により、さらに便利になり、多様な場面での活用が進んでいます。

3-1.音声データの文字起こし

音声データをテキスト化する「文字起こし」は、音声認識技術の最もシンプルな利用方法です。
話した内容をそのままテキストデータに変換できるため、手動でキーボードを打つ手間が省けます。

具体的な活用シーンは以下の通りです。

3-2.多言語での通訳･翻訳

音声認識技術は、翻訳ソフトやアプリにも活用されています。
多言語の学習機能や辞書機能を搭載することで、様々な言語をリアルタイムで翻訳できるのが利点です。

具体的な活用シーンは以下の通りです。

3-3.音声による文字入力

テキストデータの作成を、キーボードを使わずに音声だけで行うことも可能です。
以下のようなシーンでは、音声入力が非常に便利です。

【活用シーン例】

3-4.音声による電子機器の操作

音声認識技術を活用することで、声だけで電子機器を操作することが可能です。
以下のようなシーンでの活用が考えられます。

3-5.電話対応

音声認識技術を活用することで、人間の代わりに電話応対を行うことも可能です。
具体的な活用例は、以下の通りです。

そのほかにも、コンタクトセンター（コールセンター）において、音声認識技術の活用が進んでいます。
以下はその具体的な活用シーンです。

【活用シーン例】

音声認識を活用したコンタクトセンター構築は、高品質な顧客対応を実現する一環です。
音声認識というデジタル技術を活用し、顧客にワンランク上の顧客体験（CX）を提供できます。

トランスコスモスでは、コンタクトセンター（コールセンター）のCX向上に貢献する音声認識ソリューション「transpeech」の導入から活用まで、ノンストップでサポートを行っています。

transpeechはさらなるパワーアップを果たし、音声認識×生成AIを活用した次世代のオペレーター支援によってCX向上を実現します。

具体的には、以下の機能でコンタクトセンター業務をサポートします。

具体的な取り組みについて検討したい方、資料をご希望の方は、お気軽にお問い合わせフォームからご連絡ください。コンタクトセンターを知り尽くした専門スタッフが、最適なソリューションをご提案いたします。

またtranspeechの特徴やメリットをまとめたソリューションページもご用意しています。是非こちらもご覧ください。

4.音声認識を導入する5つのメリット

音声認識を導入することで期待できる効果について、以下の5つのポイントを解説します。

4-1.業務の効率化が可能になる

音声認識を導入することで、業務効率化が実現します。

特に、音声を日常的に使用する業種では、業務効率化が顕著です。
具体的には、音声認識によって以下のような効果が得られます。

音声認識システムを導入しない場合、オペレーターは問い合わせごとに案内に必要な情報を探し対応する必要があります。そのため、顧客対応に時間がかかり、ほかの顧客を待たせることが多くなります。

しかし、音声認識システムを導入することで、AIが問い合わせ内容を解析し、必要な情報や応対をサポートします。また、オペレーターは対応ごとに記録を残す必要がなく、自動的に応対記録を作成することも可能です。

4-2.人員不足が解消される

音声認識を導入することで、業務効率化を実現し、人員不足の解消が可能になります。
これまでは手作業で行ってきた業務を音声認識が担うことで、人的リソースを節約しながら業務を遂行できます。

例えば、会議の議事録作成を従業員に依頼していた場合を考えてみましょう。

従業員が会議の音声を録音し、手作業で議事録を作成するには通常数時間かかります。
しかし、音声認識を導入することで、この作業を数十分に短縮できれば、短縮できた分のリソースを他の作業に充てることが可能となります。

このように、貴重なリソースを節約し、より重要な業務に注力することで企業は利益を最大化できます。特に、コンタクトセンター（コールセンター）など音声確認の作業が多い環境ではその効果を顕著に実感できるでしょう

4-3.顧客データの細かな分析が容易になる

音声認識を導入することで、顧客の声をデータベース化し、これまでにできなかった詳細な分析や解析が可能になります。

従来は、手作業で行っていた音声データのテキスト化を音声認識が自動化することで、オペレーターによる表現のばらつきや要約の一貫性の問題が解消されます。
これにより、顧客からの問い合わせ内容を統一された形式で分析しやすくなります。

このようにして得られたデータを基に、新しいニーズや知見を発見し、それを活かした商品開発やマーケティング施策を行うことが可能です。特にコンタクトセンターにおいては、この効果が顕著に表れるでしょう。

4-4.入力ミスが減り業務精度が向上する

音声認識を利用することで、手入力によるミスを大幅に減少させることができます。
入力ミスや誤字脱字を防ぎ、数値データの正確性を確保することが可能です。
音声認識は、発声した内容をそのままテキスト化するため、ヒューマンエラーを低減できます。

ただし、音声認識の正確性を高めるには、明瞭な発音や雑音が少ない環境で使用することが重要です。適切な使用方法を守ることで、ミスを減らし、業務精度を向上させることができるでしょう。

4-5.顧客満足度が向上する

音声認識の導入によるさまざまなメリットの結果、顧客満足度の向上が期待できます。

例えば、コンタクトセンターに音声認識を導入することで、業務効率化が進み、より多くの入電に迅速に対応できるようになります。これにより、顧客を待たせる時間が減少します。

また、同じ顧客からの再入電時には、過去の応対ログをテキストで即座に参照できるため、顧客の要望や課題に対してより適切な対応が可能です。

さらに、応対内容を音声ではなくテキスト形式でリアルタイムにモニタリングできるため、管理者からオペレーターへの指導やサポートが行き届きやすくなり、応対品質も向上します。

このように、業務の効率化とサービスの質向上が実現することで、企業の信頼度も高まるでしょう。

5.音声認識の3つのデメリット

音声認識には多くの利点がありますが、いくつかの課題も存在します。
主なデメリットは以下の通りです。

5-1.雑音があると認識精度が低下する

音声認識は、録音データやマイクがリアルタイムで拾った音声をテキスト化する技術です。
しかし、周囲の雑音が入ると正確な認識が難しくなります。雑音により誤った単語や文章が生成される可能性もあるため、注意が必要です。

さらに、複数人が同時に話すと、より一層正確な認識が難しくなります。
このため、認識精度を向上させるためには、以下の点に留意することが重要です。

これらの対策を講じることで、音声認識の精度を向上させることができます。

5-2.方言などの特殊な言語環境では認識が困難な場合がある

方言などの特殊な言語環境では、音声認識が困難になることがあります。
具体的には、方言やなまり、業界特有の用語などは、正しく認識されない可能性があります。
また、標準語であっても、アクセントの違いによって認識が難しくなることがあります。

このような課題に対処するためには、音声認識システムの個別チューニングが必要です。
また、顧客が一般的でないアクセントを使用している場合、オペレーターが一般的なアクセントで復唱するなどの方法で対処するといいでしょう。

5-3.適切な学習データが必要になる

音声認識の高精度化には、膨大な学習データが不可欠ですが、その収集は容易ではありません。
音声認識は、数千人から数万人の多様な話者の音声データを学習し、パターンを抽出して判断基準を構築します。

十分な精度を確保するためには、質の高い学習データの収集が課題となります。現在、無償で公開されている音声データセットも存在しますが、今後はさらに利用可能なデータが増えることが期待されています。

このデータの充実は、音声認識技術の向上に寄与し、多様な言語環境への対応力を高めるでしょう。

6.音声認識を導入する流れ

本章では、音声認識を導入する際の具体的なステップについて詳しく解説します。

6-1.適切な音声認識サービスを選ぶ

音声認識を導入する際は、まず信頼できる音声認識サービスを選定します。
企業が独自に音声認識システムを開発することは困難なため、既存のサービスを利用するのが一般的です。以下の2つのポイントを考慮してサービスを選びましょう。

実績があり信頼できるサービスを選ぶ

音声認識サービスを選ぶ際には、実績が豊富で信頼性の高いものを選ぶことが重要です。新しいシステムは開発直後に不具合が発生することがあり、安定性に欠ける可能性があります。

一方、導入実績が豊富なシステムは、運用過程での改善が進んでおり、安定性が確保されています。また、データの学習も進んでいるため、高精度で稼働し、エラーが少ない傾向にあります。

具体的には、以下の条件を満たすシステムを選ぶことをおすすめします

現場で利用がしやすいUI（ユーザーインターフェース）を重視する

音声認識サービス選定の2つ目のポイントは、現場で利用がしやすいUIを重視することです。
システムの選定は、システム担当者や経営者が主導することが多いですが、実際に使用する担当者の使いやすさも重要です。

仮にシステム担当者や経営者にとって魅力的なシステムでも、現場での利用が複雑だと期待する効果を得ることは困難です。そこで、デモ版を利用して、コンタクトセンターの管理者やオペレーターが実際に操作し、現場が納得できるシステムを選定しましょう

現場目線で使いやすいシステムを導入すれば、期待した効果を確実に発揮できます。

6-2.録音環境を整備する 

音声認識サービスの選定した後は、運用開始前に利用環境の整備を行いましょう。音声認識の精度は、録音環境に大きく依存します。

具体的には、以下のような業務環境の整備をおすすめします。

音声認識を活用する際は、できるだけ雑音の少ない環境で使用することが重要です。録音時にはヘッドセットを利用し、マイクを口元に近づけることで、よりクリアな録音が可能になります。

特にコンタクトセンターでは、複数のオペレーターが同じ部屋で対応することが多いため、ヘッドセットの導入は必須です。これにより、大きな声を出さなくても明瞭に録音できる環境が整います。

6-3.音声認識を実行し、業務プロセスの改善を行う

音声認識サービスの選定と録音環境の整備が完了したら、次は実際に音声認識システムを利用してみましょう。会議の録音データを文字起こしやコンタクトセンターでの会話を正確に認識できるかを確認します。

音声認識を業務に取り入れたら、作業を進めながら必要に応じて改善を行います。
実際に音声認識を利用することで、認識の精度を把握できるため、どの部分で課題があるのかを明確にすることができます。

得られた結果に基づいて、録音環境の再調整やプロセスの改善を行い、業務を進めていきましょう。
これにより、音声認識の効果を最大限に引き出し、業務効率を向上させることが可能になります。

7.コンタクトセンター(コールセンター)で音声認識の活用が注目

音声認識の活用シーンは多岐にわたりますが、特に注目されているのが「コンタクトセンター（コールセンター）」での活用です。

では、なぜコンタクトセンターで音声認識が特に注目されているのでしょうか。
その背景には以下の理由があります。

7-1.人手不足への対応が急務である

コンタクトセンター業界で注目される理由の一つは、人手不足への対応が急務であることです。

現在、日本では少子高齢化の影響により、あらゆる業界で人手不足が深刻化しており、コンタクトセンターも例外ではありません。このため、コンタクトセンター業務は効率的かつ合理的に行う必要があります。

その中で、音声認識技術は効果的な解決策として期待されています。音声認識を導入することで、業務の効率化やオペレーターの負担軽減が図られ、より良い顧客サービスの提供につながるでしょう。

7-2. 顧客応対がカスタマーエクスペリエンス（CX）向上のカギを握っている

コンタクトセンターにおいて、顧客応対の質がカスタマーエクスペリエンス（CX）向上に直結しているという点は非常に重要です。

音声認識技術は、カスタマーエクスペリエンス（CX）を向上させるために非常に有益なツールです。

カスタマーエクスペリエンスとは、顧客が企業やブランドとの接点で感じる体験全体を指します。
顧客は商品を利用する際だけでなく、購入前から購入後までの全体的な体験を通じて、その企業やブランドに対する印象を形成します。

コンタクトセンターに音声認識を導入することで、以下のようなメリットが得られます。

音声認識の活用により、顧客への対応が速やかになり、個々の顧客のニーズに応じたサービスが提供可能になります。また、音声データの分析を通じて、オペレーターのスキル向上や顧客の声（VOC）の収集が進みます。

これにより、顧客対応の品質が向上し、最終的にはカスタマーエクスペリエンスの向上につながります。
コンタクトセンターへの音声認識の導入には、単なる効率化以上の効果が期待されます。

近年、ビジネス全体において、CXの向上が重要視されており、コンタクトセンターにおいて 「音声」 を通じたコミュニケーションが、顧客に与える影響は大きいと言えます。
コンタクトセンターを通じたCXの向上は、ビジネス全体の競争力を高める要因となります

まとめると、コンタクトセンターでの音声認識活用は、人手不足対策だけでなく、次世代のカスタマーエクスペリエンス実現に向けた重要な施策です。

カスタマーエクスペリエンス（CX、顧客体験）についてより詳しくお知りになりたい方は、「顧客体験（CX）とは｜CX向上が必要な3つの理由とは？」をぜひ参考にしてみてください。

まとめ

音声認識とは「人が発した音声を解析して、音声データをテキスト化する技術」のことです。 

音声認識の仕組みには最先端のデジタル技術であるディープラーニング（深層学習）が使われており、多種多様な「声の情報」「言語の情報」を解析することで、音声をテキストへ変換しています。

特に注目したいのが「コンタクトセンター（コールセンター）」での音声認識の活用で、人手不足への対応やカスタマーエクスペリエンス（CX）向上の効果が期待できます。