AI音声認識とは？仕組み・LLMとの関係・導入事例と活用時の課題を解説

会議の議事録作成やコールセンターの応対記録、医療現場のカルテ入力など、話した内容を記録する業務には多くの時間と手間がかかります。こうした業務を支えるのが、人の発話をテキストに変換するAI音声認識です。

さらに、生成AI/LLMと組み合わせることで、文字起こしした内容の要約や必要な情報の抽出、業務に合った記録形式への整理まで活用が広がっています。ただし、専門用語や方言、周囲の雑音などによって認識精度は変わるため、利用環境に合った技術の選定が重要です。

本記事では、AI音声認識の基本的な仕組みから、エンドツーエンド音声認識、LLMや音声分離技術の役割、主な用途と導入時の課題まで解説します。AI Marketに寄せられた相談事例と、医療機関・自治体・企業での導入事例も紹介します。

関連記事：「LLM（大規模言語モデル）の仕組みと活用について」

AIによる音声認識とは

AIによる音声認識は、人が話した音声を解析し、発話内容をテキストに変換する技術です。会議の文字起こしやコールセンターの応対記録、医療現場の記録入力などに活用され、手入力や録音の聞き直しにかかる負担を軽減します。ただし、発音や専門用語、周囲の雑音などによって誤認識が生じるため、用途に応じた確認が必要です。

ディープラーニングの発展により、音声から文字列への変換を一体的に学習する方式や、多言語に対応するモデルが広がっています。また、発話中に順次テキストを表示するリアルタイム認識や、複数人の発話を話者ごとに整理する技術も、会議や通話の記録に利用されています。

さらに、音声認識とLLM（大規模言語モデル）を組み合わせることで、文字起こしした内容の要約・情報抽出・応答文の生成まで行えるようになっています。例えば、通話内容を応対記録の形式に整理したり、会議の発言から決定事項をまとめたりする使い方があります。

音声認識が担うのは主に「話された内容のテキスト化」であり、その内容の解釈や要約、回答の作成にはLLMなどの技術を組み合わせます。こうした連携により、記録業務の効率化から、音声で操作・相談できるAIアシスタントまで活用の幅が広がっています。

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AI音声認識の仕組みと使われる技術

AI音声認識は、音声データから発話の特徴を捉え、話された内容に対応する文字列を推定する技術です。基本的には、音声の取り込み、特徴の抽出、文字列の推定という流れで処理します。

従来は音響モデル・発音辞書・言語モデルを組み合わせる方式が中心でしたが、現在は音声から文字列への変換を一体的に学習する方式も広く使われています。さらに、LLMや音声分離技術を組み合わせ、多言語対応や騒音環境での認識性能を高める取り組みも進んでいます。

音声の取り込みと特徴抽出

まず、マイクや録音ファイルから音声を取り込み、コンピューターで処理できるデジタルデータとして扱います。必要に応じて雑音を抑えたり、人が話している区間を検出したりして、認識対象を整理します。

次に、音の周波数成分や時間的な変化など、発話を識別するための特徴を抽出します。音声を短い区間に分けて分析する方法や、ニューラルネットワークが波形から特徴を直接学習する方法があります。

音響モデル・発音辞書・言語モデルを組み合わせる方式

従来型の音声認識では、主に次の3つを組み合わせて、入力音声に対応する文字列を推定します。

• 音響モデル：音声の特徴から、どの音素などに対応するかを推定する
• 発音辞書：単語の表記と、その発音を表す音素列を対応付ける
• 言語モデル：単語の並びや出現しやすさを評価し、自然な文章の候補を選ぶ

例えば、「しき」という音だけでは「式」「士気」「死期」などの候補があります。音声の情報に加えて前後の言葉も考慮することで、「式を立てる」「士気が高い」「死期が近い」といった文字列を選びます。

これらは必ずしも独立した順番で処理されるわけではなく、それぞれの情報を組み合わせて、音声に最も合う認識結果を探索します。

音声から文字列への変換を一体的に学習する方式

現在は、音声と書き起こし文の対応をニューラルネットワークで一体的に学習する「エンドツーエンド音声認識」も広く使われています。従来のように音響モデル・発音辞書・言語モデルを個別に用意する構成に限らず、音声から文字や単語の一部に相当するトークンを推定します。

代表的な方式にはCTC、Transducer、注意機構を用いたエンコーダ・デコーダ方式などがあります。音声の特徴を捉える部分には、Transformerや、局所的な音の特徴も扱うConformerなどが使われます。

発話中に順次テキストを表示する用途では、ストリーミング処理に対応した構成が重要です。一方、録音済みの音声をまとめて処理する場合は、より広い前後関係を利用できます。用途に応じて、認識精度と応答速度のバランスを考えて選びます。

LLMを活用した音声認識と認識後の文章処理

LLMを活用する方法には、音声認識モデルの構成に組み込む方法と、文字起こし後の文章処理に利用する方法があります。

前者では、音声エンコーダが抽出した特徴を、LLMまたはLLMに着想を得たデコーダで処理し、音声情報と前後関係を踏まえて文字列を生成します。Metaの「Omnilingual ASR」のLLM-ASR版も、音声エンコーダとLLMに着想を得たデコーダを組み合わせた構成を採用しています。

後者では、音声認識で得たテキストをLLMに渡し、表記の整理、要約、議事録や応対記録の作成などを行います。これらは音声を文字に変換する処理とは役割が異なり、認識結果を業務で使いやすくするための処理です。

ただし、文脈を使った補完によって、実際には話していない内容が加わる可能性もあります。正確な記録が必要な場合は、元の音声や文字起こし結果と照合できる仕組みが重要です。

関連記事：「【Meta】Omnilingual ASRとは？LLMの技術を音声認識に応用した特徴、性能、料金、利用方法まで徹底解説！」

音声分離・話者識別とマルチモーダル技術

複数人が同時に話す場面や雑音の多い環境では、目的の声を取り出す「音声分離」や、誰がいつ話したかを区別する「話者ダイアライゼーション」も利用されます。発話内容の文字起こしと組み合わせることで、会議や通話の記録を整理しやすくなります。

さらに、マルチモーダルAIでは、音声に加えて映像やテキストなどの情報も活用します。例えば、Metaの「SAM Audio」は、テキストによる指示、映像内の対象、時間区間の指定を手がかりに、混ざり合った音から目的の音を分離するモデルです。

関連記事：「マルチモーダルAIとは？代表モデル・活用メリット・ビジネス活用事例や相談事例を徹底解説！」

SAM Audio自体は文字起こしを行う音声認識モデルではありませんが、音声認識の前処理として組み合わせることが考えられます。このように、音声の抽出、発話者の区別、文字起こし、要約などを用途に応じて組み合わせることで、実際の業務環境に合ったシステムを構築します。

関連記事：「SAM Audio とは？特徴、機能、性能、ライセンス・料金、利用方法まで徹底解説！」

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AI音声認識の用途とは？

AIによる音声認識はすでに様々な形で私たちの身の回りに実装されています。ここでは、そのうちの代表的なものをいくつか見てみましょう。

会話型AI

AIと人間が会話をする形で作業を進めるロボットが会話型AIです。電話による顧客対応システムとしてコールセンターなどで用いられています。一般的な質問であれば会話型AIのみによって問い合わせに対応することもできます。ボイスボットなどもこの声だけのAIの一つのタイプでしょう。

会話型AIにボディをつけた受付ロボットやペットロボットなどにも、声に対応して情報やサービスを提供する会話型AIが内蔵されています。

関連記事：「ボイスボットとは？AIとIVR（自動音声）の決定的違い・事例徹底解説！」

議事録作成

音声認識により言語として認識された音素をテキスト化して出力するサービスとして、議事録作成AIがあります。音声認識AIを会議に参加させておけば、会議終了と同時に議事録が完成。学習を重ねれば、業界用語や社内の特殊な言い回しなども聞き取ることができるようになります。

人が発する言葉をテキストにして残すという業務はさまざまな場面で求められる機能です。医師の診療に同席してカルテを作成したり、通訳者の言葉を聞き取って映画の字幕を記述したりしていくような役割も実現されています。

ただし、議事録作成だけを考慮するなら、議事録作成専用AIツールの活用もぜひ検討してください。議事録作成AIツールのメリットについてはこちらの記事で解説しています。

関連記事：「AIによる議事録作成とは？メリット・サービス選定方法・注意点徹底解説！」

翻訳

言語モデルを通して文章を理解できれば、AIによる自動翻訳が可能になります。単語レベルや定型の表現であれば会話をそのまま他言語に置き換えることも可能でしょう。ただし、私たちが一般的に話す言葉（自然言語）をそのまま理解して翻訳するのは現在のAIではまだ難易度が高いのが実情です。

法人向けAI翻訳サービスや気になる精度・メリットの記事では、AI翻訳について詳しく解説していますので、あわせてご覧ください。

関連記事：「AI翻訳とは？技術の進化とChatGPT活用のコツ・注意点を解説」

AIアシスタント

音声でコンピューターを作動させるインターフェースとしての音声認識は、スマートフォンやスマートスピーカーでおなじみの方も多いでしょう。iPhoneに搭載されているSiriやMicrosoftのCortana、家庭用AIのGoogle HomeやAlexaは利便性の高いAIアシスタントとして一般的に使われています。

バーチャルヒューマン

バーチャルヒューマンは、コンピュータによって生成されたデジタルキャラクターです。音声認識AIは、人間の声をテキストに変換し、その意味を解析する技術です。音声データを受け取り、それを言葉に分解してテキスト化することで、音声情報の内容を理解します。

音声合成AIは、バーチャルヒューマンにおいて、リアルで自然な音声を生成することで重要な役割を果たします。バーチャルヒューマンの対話能力とユーザー体験を大幅に向上させるものです。

バーチャルヒューマンの仕組み、活用の注意点をこちらの記事で詳しく説明していますので併せてご覧ください。

関連記事：「バーチャルヒューマン・デジタルヒューマンとは？VTuber・AIアバターと違う？ビジネス活用シーン、課題を徹底解説」

実際にAI Marketにいただいた音声認識のAI活用相談事例

AI Marketには、業務会話の可視化や応対品質の向上、コールセンター業務の高度化を目的としたAI活用相談を多くの企業からいただいております。

お客様から寄せられたご相談は以下のようなもので、AI Marketでは、コンサルタントがお客様の課題感をヒアリングし、適した技術・ソリューションを保有する企業をご紹介致しました。

1. コールセンターの音声認識を整備したい
2. 1on1面談の音声を要約し、面談記録と感情分析に活用したい
3. オペレーターの通話品質を音声から評価し、指導基準を統一したい
4. 営業音声を解析し、誤ったトークや指導ポイントを見える化したい
5. コールセンターの自動化を検討したい

※実際のお客様からのご相談内容のため、企業特定に繋がる情報は伏せています。

① コールセンターの音声認識を整備したい

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

要件・技術整理内容

お客様はコールセンター事業において、電話対応の音声認識で問い合わせ業務全体を効率化したいと考えておられました。

具体的には、入電時の会話を自動で文字にし、内容確認をしたいというご要望でした。また、問い合わせ先ごとに異なるトーク集や回答テンプレートを参照しながら、メール対応の候補文を出せる仕組みも想定されていました。

この事例では、通話音声の高精度なテキスト化だけでなく、チャネル横断で顧客情報と対応履歴を統合することが重要になります。あわせて、オペレーターごとの差を小さくしながら、日々の対応を標準化しやすい構成が求められていました。

② 1on1面談の音声を要約し、面談記録と感情分析に活用したい

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：〜100人

要件・技術整理内容

お客様は既に構築済みの1on1面談システムで音声を要約して自動登録する仕組みを検討されていました。

単なる議事録化ではなく、面談者と被面談者のやり取りから、信頼関係や雰囲気を把握しやすくしたいという意向がありました。

会議音声の話者分離、要点要約、面談記録項目への自動整理に加え、発話量の偏り、応答の間、声のトーン変化などをもとに、面談の状態を把握する分析設計が論点になります。まずは既存システムに無理なく接続できること、そのうえで面談記録の入力負荷を減らしながら、後から振り返りやすい情報構造にすることが求められました。

③ オペレーターの通話品質を音声から評価し、指導基準を統一したい

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：101〜500人

要件・技術整理内容

お客様はカスタマーサービス部門において、これまで人手で実施してきたオペレーターの音声確認と評価業務に限界を感じておられました。オペレーターごとに多数の通話がある一方、評価対象はごく一部に限られており、その一件だけで評価することの妥当性にも疑問を持たれていました。

また、第一声の明るさ、重要情報の案内有無、商品に関するNGワード使用の有無など確認したい項目はあるものの、人によって評価のばらつきが出やすい状態とのことでした。

この事例では、評価観点ごとに発話内容や話し方を判定し、複数通話を横断して傾向を把握できる仕組みが重要になります。評価の属人性を減らし、一定の基準で比較できるようにすることで指導や育成の基盤を整えたいという要件が整理できました。

④ 営業音声を解析し、誤ったトークや指導ポイントを見える化したい

ご相談企業様属性

• エリア：中部
• 従業員数：101〜500人

要件・技術整理内容

お客様は営業代行業務において、商談時の録音音声から、決められた流れどおりに説明できていない箇所や、提案内容の不足、抑揚の課題などを整理し、教育に活用したいと考えておられました。

そのため、商談音声のテキスト化、トークスクリプトとの照合、説明漏れや不適切な言い回しの抽出、会話展開のパターン分析といった要件が考えられます。単に会話を記録するだけでなく、どの場面で伝えるべき内容が不足していたか、どの説明が成約や失注に影響した可能性があるかを把握しやすくする構成が求められました。

⑤ コールセンターの自動化を検討したい

ご相談企業様属性

• エリア：関東
• 従業員数：〜100人

要件・技術整理内容

お客様は、コールセンター業務の自動化を検討されていました。問い合わせの大半は個人顧客からで、クレームや入金確認など感情の強い問い合わせも一定数ある状況でした。

まず通話内容を音声認識でテキスト化し、問い合わせ種別ごとの分類や、クレームの優先度判定、応答フローの整理を進めることが基礎になります。そのうえで、どこまで自動音声応答やオペレーター支援に任せるか、人が対応すべきケースをどう切り分けるかを設計しやすくすることが重要です。

現場の問い合わせ構造を整理し、運用に合った自動化範囲を定めることが求められました。

AI Marketでは、上記のように、様々な企業からのAI活用相談を受け付けています。

生成AIツールを用いて、AI企業の選定をAIに相談するケースも増えています。しかし、実際のAI導入では、機密情報の取り扱い、実装可能性の判断、企業選定など、人が介在しないと判断しにくい要素も多く存在すると考えています。

だからこそAI Marketでは、専門のAIコンサルタントが直接お客様と対話し、課題整理から企業選定までを支援し、実現性を踏まえたAI導入をサポートしています。

音声認識や通話分析、業務会話の可視化をご検討中の際は、ぜひご相談ください。

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AI音声認識の導入・活用事例

ここでは、実際にAI音声認識サービスを活用した企業の事例について、いくつか紹介します。

診療中の会話を文字起こし・要約し、カルテ記録を効率化（medimo／兵庫医科大学病院）

兵庫医科大学病院は、2025年6月に音声認識と生成AIを活用した診療支援ツール「medimo」を導入しました。医師が患者に行った病状説明や質疑応答を、診療後に思い出しながら記録する負担の軽減を目指した取り組みです。

院内専用スマートフォンで説明内容を録音すると、音声認識が会話をリアルタイムで文字起こしし、終了後に生成AIが要約文を作成します。要約文は2次元バーコードを介して電子カルテ端末へ転送でき、記録作成の手間を減らせます。

病状説明やインフォームドコンセントの記録支援に活用することで、医師の記録業務の負担軽減と、説明内容を後から確認できる環境の整備を進めています。

参照：兵庫医科大学病院が音声認識・生成AIによる診療支援ツール「medimo」を正式導入｜medimo

スマートフォンへの音声入力で診療記録を作成（TXP Medical／十和田市立中央病院）

十和田市立中央病院は、2025年7月から、TXP Medicalが提供する音声入力カルテアプリ「SpeechER」を本格導入しました。医療従事者の記録業務を効率化し、限られた人員で地域医療を支えるための取り組みです。

SpeechERは、医師や看護師がスマートフォンに話した内容を音声認識でテキスト化し、生成AIが診療記録に適した形式へ整理します。音声入力に加えて、メモや数値を撮影して取り込むOCR機能も備えています。

話した内容を記録用の文章に整える工程を支援することで、手入力や転記の負担を減らし、医師や看護師が患者への対応に時間を使える環境づくりを目指しています。

参照：十和田市立中央病院で音声入力カルテアプリ「SpeechER」を本格導入｜TXP Medical

クラウド型の議事録作成支援（アドバンスト・メディア／沖縄県庁／一関市）

ProVoXTはクラウド型の議事録作成支援サービスを手掛けています。従来議事録作成には大きな負担がかかったり、専用の音声認識端末が必要でした。しかし、AIによる音声認識サービスを利用すれば、インターネットがあればどこでも手軽に利用できるため、人件費やコストを削減したり、誰でも利用できるなど幅広い運用が可能になりました。

沖縄県町で限られた行政資源の元でより大きな成果を上げるためのプログラムの一環として、議事録作成の自動化対策として「ProVoXT」が導入されました。議事録作成は、どんな部署、業務でも必要であり、また、スピーカー等機材がなくても利用できるため、全庁で大幅な業務削減に繋がりました。

岩手県一関市役所では、議事録作成に会議時間の6-10倍以上時間費やしておりました。また、開示するにも時間を要していました。そこで「ProVoXT」を導入したところ、職員の議事録作成時間を費やす時間が減り、作業に対するストレスも大幅に減りました。

参照：沖縄県庁のProVoXT導入事例｜アドバンスト・メディア
参照：岩手県一関市役所のProVoXT導入事例｜アドバンスト・メディア

様々なチャネルで音声、テキストに自動対応（アドバンスト・メディア／三菱UFJ)

AmiAgentは、音声対話、チャットボット、自動電話応答など様々なチャネルで音声、テキストに自動対応するシステムです。クライアント毎に業務情報を学習させることで、お客の音声を自動認識に合わせ得た行動な音声対話を実現します。また、音声だけでなく、LIVE2DやMMDによる高精度な描画エンジンで、クライアントのブランドイメージに合わせたキャラクターも設定可能です。

株式会社三菱UFJ銀行はスマートフォンアプリで音声認識技術や意図解釈技術を用いて、お客様からのお問い合わせに対応するバーチャルアシスタントを開発しました。バーチャルアシスタントは、お客様の質問の意図を理解してホームページに掲載されている内容であれば適切な内容を選択し回答するなど、お客様は普段どおりの話し方で楽しく問い合わせができるため、ストレスなく利用できます。

参照：三菱東京UFJ銀行のAI音声対話アプリに「AmiAgent」が採用｜アドバンスト・メディア

コンタクトセンター向けAI音声認識（Hmcomm／ニッテレ債権回収／協和）

VContactは、Hmcomm株式会社が提供するコンタクトセンター向けAI音声認識ソリューションです。お客様との通話を自動でテキスト化したり、FAQを表示したり、感情分析、顧客情報の管理など様々なオプションがつけられます。

全国5拠点250箇所規模のコールセンターをもつニッテレ債権回収株式会社は、法律の点からも会話内容を正確に記録する必要でしたが、通話時間よりも長くかかり多大な労力、時間がかかっていました。そこでVContactを導入しました。VContactを導入した結果、特に通話時間が短い電話では修正がほぼいらず、長い電話でも作成時間に比べると大きく時間を節約できたため、コールセンターの業務が大きく効率化が進みました。

株式会社協和は全国4拠点100席規模のコールセンターを構える通販会社です。まだ8割近く電話での注文の中で、どのように情報を取得するのか、またどのように顧客管理に使うのかという課題がありました。そこでVContactを導入した結果、リアルタイムで全文テキスト化し構造的データを取得し、お客様情報の自動帳簿入力することでオペレーターのPCスキルに依存しない仕組みを構築することが出来ました。

参照：ニッテレ債権回収のVContact導入事例｜Hmcomm
参照：協和のVContact導入事例｜Hmcomm

コールセンターでAIチャットボット導入事例についてはこちらの記事で特集しています。

問い合わせ対応をサポートセンターに一元化し業務負荷の軽減（丸紅情報システムズ／大東建託パートナーズ）

丸紅情報システムズのMSYS OmnisはGoogle Cloudの機械学習のエンジンを活用した音声認識システムであり、FAQ・要約・感情分析などが可能です。また、クラウドで利用できるため、設備投資を抑え低コストで運用可能です

大東建託株式会社は従来各営業所で対応していたお客様の問い合わせ対応をサポートセンターに一元化し、業務負荷の軽減を目指しました。音声認識のテキスト化、AIによるFAQ表示により、通話時間を20％、テキスト化時間も60％短縮できました。

参照：大東建託パートナーズが「MSYS Omnis」を試験導入｜丸紅情報システムズ

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AI音声認識の課題

AIによる音声認識は非常に注目度の高い技術で、現在も技術の進歩が著しい分野です。一方で言葉による情報は極めて多種多様なため、AIと人とのスムーズなコミュニケーションを達成するには超えるべき課題も多く残されています。

学習データの収集

これまでのコンピュータが扱うデータは、数値もしくはテキストデータがほとんどでした。最近は画像認識についてもAIの活用が進められ、インターネットでは大量の画像データが日々アップされています。こういったデータに比べて音声データはデジタル化された音源データが乏しく、AIによる機械学習のためのデータベースの入手が難しい点が重要な課題です。

個別チューニングへの対応

同じ言葉を話す場合でも話す人や地方、時代によって細かい違いがあります。今後はAIによる音声認識の活用にあたって、ユーザーの特性にあわせて個別のチューニングが必要となるケースが多くなると予測されています。方言や訛り、業界用語やスラングなどへの対応は今後の課題の一つです。また、声の特徴から性別を判定して言葉の選び方を予測するような機能も実現が期待される技術の一つです。

ノイズのある環境での音声認識

人の耳は騒音のなかでも雑音をフィルタリングして、相手の声だけを言葉として聞き取ることができます。また、大勢の人が同時に話している中から、自分の知人の声だけを選択して会話をすることも自然にやってのけます。こういったノイズへの対処は現在のAIではまだ不十分です。

波形の特徴から言葉とノイズを分離したり、マイクから入力された言葉をフロントで処理して特定の声だけを認識するといった機能の実現に向けて、現在研究が進められています。

AI音声認識サービスの将来性

音声認識の精度が高まることにより、今後活躍の場はより一層拡大していくとも思われます。

翻訳精度の向上

音声認識を活用して機械翻訳を行うことで外国人との会話もスムーズにできるようになります。

緊急時の自動運転

音声だけでなく、心拍や血流の音も認識する研究が進んでいます。これにより、例えば車のドライブ中、運転中に心臓発作が起きた場合、心拍を認識し自動運転に切り替えるなど安全を確保できます。

音声認識のほかにも自動運転に用いられるAI技術、現状の問題点についてはこちらの記事で解説しています。

音声だけで買い物ができる

音声認識による検索の精度も高まっている結果、話しかけるだけで買い物ができ、は委託してくれることなどがが可能になり、より便利に利用できます。

AIによる音声認識についてよくある質問まとめ

まとめ

AI音声認識は、発話をテキスト化し、議事録や応対記録、診療記録などの作成を支える技術です。音声から文字列への変換を一体的に学習する方式に加え、LLMや音声分離技術の活用も進んでいます。さらに、認識後のテキストを生成AIで要約・整理することで、記録業務全体の効率化につなげられます。

導入時は、実際の音声データを使い、専門用語・方言・雑音などへの対応や、必要な認識精度と処理速度を確認することが重要です。文字起こしや要約の誤りを確認する運用、既存システムとの連携、機密情報の取り扱いも含めて検討しましょう。

AI Marketでは、音声認識や通話分析、音声を活用した業務システムの導入・開発について、課題整理から適したAI開発会社の紹介まで無料で支援しています。自社の業務にどのように活用できるか検討している方は、お気軽にご相談ください。