AI・人工知能は身近なところでは、ロボット、ゲーム、自動車、家電にも利用されていますし、ビジネス、医療、教育、研究など幅広い分野で活用されています。また、文字起こし・テープ起こしにおいても、AI・人工知能を使ったソフトなどの普及が進んでいます。非常に期待されているのは間違いありませんが、その実力やいかに？
AI文字起こし･AIテープ起こしの可能性と問題点
AI・人工知能とは
近年、AIあるいは人工知能という言葉を、さまざまなメディアでもよく見聞きするようになりました。
AI・人工知能は最近出てきた研究分野かと思われるかもしれませんが、その研究自体は、一説では1956年に学問分野として確立されたともいわれています。けっこう歴史があるんですね。
人工知能（artificial intelligence: AI）とは簡単にいうと、知的なコンピュータプログラムをつくる科学と技術のことをいいます。
AI・人工知能の研究には、二つの方向性があるといわれます。一つは、人間の知能をもつ機械をつくろうとする研究です。もう一つは、人間が知能を使ってすることを機械にさせようとする研究です。現在、AI・人工知能の研究や応用というと、後者の立場に立ったものが多いです。
音声をテキスト化する、いわゆる文字起こし(テープ起こし)においても、AI・人工知能は無縁ではなくなってきています。この点についてくわしくは、後に記したいと思います。
AI・人工知能が利用される研究分野
AI・人工知能は、さまざまな分野で研究され、実用面への応用も進んでいます。例えば、以下のような分野になります。
AI活用による「情報検索」
AI・人工知能が組み込まれたコンピュータを用いて、大量のデータから目的に合致したものを見つけ出す技術です。検索エンジン、図書館の蔵書・各種文書、技術文献、裁判判例、特許審査など、応用範囲は幅広いです。
AI活用による「機械学習」
人間がもつ学習能力と同じように、AI・人工知能によりコンピューターにデータを与えることで学習をし、将来予測や意思決定を実現できるようにすること。従来は、統計的な学習アルゴリズムが定式化されてきましたが、近年はニューラルネットワークによるディープラーニングが注目されています。
AI活用による「感性情報処理」
数値・論理・知識といった従来の情報処理の対象ではなく、AI・人工知能を用いて直観・イメージなど「感性」と呼ばれる主観的な情報を扱う研究分野です。
AI活用による「データマイニング」
データベース技術と機械学習が結びついた技術になります。大量の整理されていないデータを、統計学やAI・人工知能などの分析手法を駆使して、知識を見出すための技術です。
AI活用による「画像認識」
静止画または動画を、AI・人工知能を搭載したコンピュータで理解・認識する技術です。対象物の特徴である形状、寸法、数、明暗、色などを抽出、分析、識別して認識検出する手法などがあります。近年では、防犯カメラで撮った画像・映像の画像認識技術が犯罪捜査の解決に一役買って、話題になったりしています。
AI活用による「自然言語処理」
人が日常的に使っている自然言語や文章に何が書かれているかを、AI・人工知能を搭載したコンピュータに処理させる技術です。音声認識や情報検索の分野などで応用されています．
AI活用による「音声認識」
AI・人工知能を用いて人間の声や音声などをコンピューターに認識させることで、話し言葉を文字列に変換したり、音声の特徴から発話者を識別したりする技術です。例えば、マイクに向かって話した内容をコンピュータに理解させることで、スマートフォンの音声検索、家電やスマートスピーカの音声による操作、カーナビゲーションなどに利用されています。
AI・音声認識で文字起こしする時代に
AIは人力の文字起こしに比べ桁違いに効率がいい
音声をテキスト化するということでは、文字起こし(テープ起こし)にもAI・人工知能の一分野である音声認識技術の利用が期待できます。AI文字起こしと言われたりしますが、実際、音声認識ソフトやアプリもいろいろ出ています。
人力による文字起こし(テープ起こし)を行ったことのある方は、その作業の面倒臭さや、想像以上に時間を要することに辟易した経験がおありかもしれません。しかし、AI・音声認識ソフトを利用すれば、圧倒的に文字起こしを効率化でき、作業量を減らし時短も実現できます。
普通に録音した音声だと文字化の精度が落ちる
ただ、問題もあります。実際に録音された音声は、録音場所のノイズ、話し手の声質、声の大小、専門性など話の内容や言葉遣い、文脈の乱れなど、それぞれ異なるものです。AI・音声認識で処理できないような、録音状態のレベルが低い音声も少なくありません。
私の個人的な見解では、ICレコーダーなどで普通に録音した音声の文字起こし(テープ起こし)は、AI・音声認識ソフトを使用してもまだまだ難しい印象があります。やはり録音状態が今一つだと、テキスト化の精度はだいぶ落ちてきます。
クリアな録音音声を準備できれば好結果に
逆にいえば、クリアで聞き取りやすい録音音声を準備できれば、AIの文字起こしでも好結果が得られるわけです。
具体的には、マイクに口を近づけて、はっきりとした声で、ゆっくり、理路整然と話した録音音声であれば、AIでのテキスト化の精度はグンと高まります。
とは言っても、自分で話して自分で録音するならともかく、インタビューや会議などは出席者も様々ですし、なかなか録音者の意図した通りに好条件をつくることは難しいかもしれません。
しかし、AI・音声認識ソフトを使用して文字起こし(テープ起こし)を行うということで録音参加者の協力が得られれば、けっして不可能ではないと思います。人間のほうがソフトに合わせるわけですね。
こんな方は無理をしないほうがよい
違う視点から現実的なことを言えば、ITにあまり詳しくない方、とくにアナログ派の年配の方はあまり無理してトライする必要はないでしょう。慣れていない方には、AI・音声認識ソフトやアプリは思った以上に使いづらいかもしれません。
今後の仕事などに、こうしたソフトやアプリを頻繁に使用する可能性があるようでしたら、頑張って時間をかけて使いこなせるように努力するメリットもあると思います。
しかし、使用するのが今回だけとか、年に数回程度というのであれば、時間に余裕のある方でなければ、あえてチャレンジする必要はないかなと思います。
音声認識や関連ソフトに興味のある方は、以下の記事もご参照ください。
AI・音声認識技術や文字起こしソフト・アプリの関連記事
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