音声認識の技術を利用すると人の声を通してテキスト化できます。
仕事の効率化に役立てられるため、賢く利用していきましょう。
今回の記事では、音声認識の仕組み、使うメリットとデメリット、活用例についてご紹介いたします。

音声認識とは人の声、音声データが、コンピュータにより、テキストに変換される技術です。
文字を打たなくても、音声から文章の作成がおこなえる特徴があります。
話し手が誰であるか、識別する機能を含めて、音声認識ということがあります。
音声認識が搭載されている機械は、声のみで操作することが可能です。

通話音声ストリーミング「FlexVStream」についてはこちらをご覧ください。
https://www.optsp.co.jp/product/flexvstream

音声認識は、人が発する言葉の「音素」を特定して、テキストに変換する仕組みです。
母音、子音、撥音の「ン」が使われている言葉であるか、コンピュータ側が認識し、適切な単語に変換していきます。

単語を組み合わせて、違和感のない文章作成を目指していきます。
言語モデルを使用するのが一般的です。
「隠れマルコフモデル」を使用すると、単語の出現確率を分析することが可能です。
「私」からはじまる言葉も、発声する人により、さまざまな文章に作成できます。
例として「私→の→好き→な→季節→は→春→だ」「私→は→野菜→を→育て→ている」など、パターン化した単語の組み合わせから、正しい文脈になる文章を作成していきます。

音声認識を使うメリットは以下となります。

• 文章作成のミスが減る
• 業務の効率化に役立てられる

音声認識を利用すると、文章を手打ちすることもなくなるため誤字や脱字のミスが減ります。

パソコンのタイピングに慣れていない方こそ、利便性を感じやすいです。

文章作成の時間も軽減できるため、仕事の効率化にも役立ちます。

書き起こしが不要となるため、コールセンターなど、文字起こしが必要となる職業を中心に、導入を検討するのがおすすめです。

しかし、音声認識はデメリットも存在するため、注意することが大切です。

音声認識を使うデメリットは以下となります。 

• 誤認識がある
• 複数の音声を把握できない

音声認識は、人の声を100%正確に認識することはできません。

時にはコンピュータ側が誤認識して、別な単語に表記されることがあります。

「かき」の単語も「柿」「牡蠣」「夏季」と文脈を無視して、表されることがあります。

発音が悪いと「鍵」と濁点がついた言葉で表記されやすいです。

テキスト化した文章も、最終的には人が確認することが大切です。

また、同時に複数の人が喋る場合も、個人の音声を聞き取りにくくなります。

コンピュータ側が混乱を起こして、テキスト化した文章も意味不明な状態として記載されます。

騒がしい場所、会議などでは、音声認識を利用するのは向いていません。

音声認識の活躍場所は多岐にわたります。

• コールセンター
• 議事録作成
• スマートスピーカー
• AI対応

コールセンターでは、人が対応している業務の一部を「AI＋音声認識」が応答する期待が持たれています。

想定内の質問に対しては、マニュアルに沿った対応ができます。

AIでは対応しきれない問い合わせに対しては、最終的には人の手で応答するなど、分別した業務がおこないやすいです。

人件費削減にも役立てられるため、企業側にもメリットがあります。

議事録作成は、社内会議、打ち合わせなどの重要な場で用いると、話の聞き逃しを避けられます。

人の声が全文テキストへと変換されるので、言った言わないの勘違いも防ぎやすいです。

話の要点をまとめやすくなるため、誰が読んでもわかりやすい議事録が作成できます。

スマートスピーカーは対話型に適した音声認識の機械です。

人が話しかけると音楽再生、ニュースの読み上げなどをおこなってくれます。

単語のみでも意味合いを拾ってくれる特徴があります。

コンピュータの技術を用いて、現状に一番良いとされる選択肢を提案する部分は、無駄がありません。

人の手を加えなくても、音声で機械操作ができるため、忙しい現代人にはぴったりのアイテムです。

AI対応では、音声認識を用いた接客・応対が期待できます。

場所は飲食店・ホテルなどで、チェックインをする際に活躍。

また、コールセンターなどで、人が対応する前にお客様の疑問に沿った回答もおこないます。

AIが情報共有をおこなってくれるため、顧客の管理する手間も省きやすいです。

通話音声のテキスト化ができる「FlexVNote」の詳細は下記よりご覧ください。
https://www.optsp.co.jp/product/flexvnote

音声認識を電話で使うメリットは以下となります。

録音データを聞き返す必要がない

テキストが作成されるため、わざわざ録音データを再生する必要がありません。

相手の言葉で、何を言っているか聞き取りにくい部分も、文章に変換されるため誤って意味を解釈することも防げます。

録音データを使用した後は、バックアップをテキストとして残せるため、データの使用量も大幅に抑えられます。

録音データを再生すると確認に時間を取られる傾向がありますが、音声認識を使うと話した内容の確認も簡単です。

書き起こしが不要

録音データをあらためて書き起こす必要がないことです。

音声認識が自動でテキスト化してくれるため、テープ起こしの作業に時間を取られることがありません。

重要なワードを見つけやすい

テキスト化した文章から、ワード検索が簡単におこなえるため、重要なポイントを見つけやすいことです。

音声データから、必要なワードを見つける場合、途方もない作業となります。

業務で必要となる部分を、洗い出して活用できます。

営業活動やマーケティングに活用できる 

録音データをそのまま保存していても、ビジネスシーンで役立てることは難しいです。

音声認識を利用してテキスト化することで、企業側でデータの共有もおこないやすくなります。

VOCやWEB商談などを情報資産として分析することで、営業活動やマーケティングに活かせます。

さらに売上の向上を目指すことが可能です。

書類のデータに残しておけるため、情報資産として、長年にわたり活用していけます。