私はChatGPT イライラしたイギリス人男性に声をかける。あまりにフレンドリーすぎると、好きになっちゃうんじゃないかと怖い。
あの映画に出てくるあの男のように。
音声アシスタントについてお話しましょう。
Siriはかつて笑いの種でした。しかし、私たちがSiriに死体を隠す方法を尋ねるのに忙しくしている間に、音声AIは静かに市場の隅々まで浸透していきました。2025年時点で、67%の組織が音声AIを自社のビジネスの中核と考えています。
これらの組織は、AI エージェントには音声機能がある方が優れていることを認識しています。
ああ、私が言及したあの映画は？ そんなに遠い話じゃない。Open AIによる最近のio買収は、非侵襲的で永続的に認識する音声アシスタントの開発を目的としているとみられている。
ご存知のとおり、常にあなたの耳元にいる小さな仲間です。
ということで、Alexa は人の名前よりも製品として認知され、AI 企業の CEO たちは婚約写真を一緒に撮り、企業の 3 分の 2 はすでに婚約の日程を決めている。
そして、もしあなたがそれを理解していないなら、あなたは遅れをとっていることになります。
それは当然です。この技術は謎めいていて、その仕組みを説明できる人もほとんどいません。でも、2本の親指と音声技術の大学院学位を持っている人は誰でしょう？
（見えませんが、親指を立てています。）
（...他に誰が見えないか知っていますか？音声アシスタントです。）
（余談ですが）
この記事は、皆さんに最新情報をお届けするために書いています。AI音声アシスタントについて、その仕組み、活用方法、そして多くの企業が業務に導入する理由についてお話しします。
AI音声アシスタントとは何ですか？
AI音声アシスタントは、音声入力を処理・理解し、タスクを実行し、ユーザーに応答するAI搭載ソフトウェアです。これらのアシスタントは、さまざまな業界やユースケースで利用されており、タスク管理や顧客サポートにパーソナルなタッチを加えます。
AI音声アシスタントはどのように機能するのでしょうか?
AI音声アシスタントは、AI技術を複雑に組み合わせたものです。ユーザーの入力音声をキャプチャしてから応答を生成するまでの数秒の間に、シームレスなインタラクションを実現するために、複数のプロセスがトリガーされます。
自動音声認識（ASR）
自動音声認識は、その名の通り音声テキスト変換と呼ばれることもあります。
ユーザーがデバイス（電話、ホームアシスタント、車のダッシュボードなど）に向かって話すと、その音声はテキストに変換されます。このために、ディープラーニングネットワークが音声クリップの書き起こしを予測するようにトレーニングされます。
さまざまな話者、アクセント、ノイズ条件を含む何百万ものさまざまなクリップにわたる数千時間分の音声データでトレーニングした後、これらの AI モデルは文字起こしが非常に上手になります。
そしてそれは重要です。多層システムの最初のステップは堅牢である必要があります。
自然言語処理（NLP）
音声入力が書き起こされると、モデルはそれを解釈する段階に進みます。
NLP は、ユーザーのクエリ (転記されたテキスト) を意図と意味のある単位に解析するために使用されるすべての手法の包括的な概念です。
意図認識
テキストは構造化されておらず、意味を解き明かす作業は決して容易ではありません。次のクエリをいくつか見てみましょう。
- 「火曜日の1時にAniqaとの電話をスケジュールしてください。」
- 「シェールを演奏できますか？」
- 「ヤギのチーズに合うものは何ですか？」
AIアシスタントは、内部的に有限のインテントを持っています。私たちのボットの場合、それには以下が含まれます。
- 予約
- メディアを再生する
- おそらくウェブを検索し、
- 気軽に会話する
意図認識は、各ユーザークエリをこれらのカテゴリのいずれかに分類する役割を担います。
では、それぞれの例はどちらに該当するのでしょうか?
「電話の予約をして…」は命令形です。比較的分かりやすい表現です。「…していただけますか？」は疑問形ですが、先ほどの質問と同様に、命令形でもあります。どちらの場合も、望ましい行動は直感的に理解できますが、それを形式化するのは簡単ではありません。
「…と何が合うか？」というのは、ある意味簡単です。
欲しい答えが何なのかは分かっています。「食べ物」です。しかし、どこから答えを取得すべきかは、あまり明確ではありません。
ウェブを検索する必要がありますか？もしそうなら、いくつの回答を返すべきですか？最初の結果はあまり徹底的ではありませんが、回答が多すぎると単純なタスクが複雑になりすぎてしまう可能性があります。
一方、内部の知識から掘り出すこともできるかもしれませんが、それは先走りすぎです。
重要なのは、選択は必ずしも単純ではなく、このタスクの複雑さはユーザーのクエリと同じくらいボットのデザインや性格に関係しているということです。
名前付きエンティティ認識
実行するタスクを知ることに加え、ボットは提供された情報を認識する必要があります。
固有表現抽出は、非構造化テキストから意味のある単位（固有表現）を抽出する技術です。例えば、ユーザーのクエリに含まれる人名、ミュージシャン名、日付などを識別します。
最初のクエリをもう一度見てみましょう。
- 「火曜日の1時にAniqaとの電話をスケジュールしてください。」
Aniqaは人間であり、クエリからユーザーが彼女を知っていることが推測されます。つまり、彼女はおそらく連絡先です。
この場合、「連絡先」はエンティティとして事前にプログラムされており、ボットはユーザーの連絡先にアクセスできるようになります。
これは、時間、場所、およびユーザークエリに隠れている可能性のあるその他の意味のある情報にも当てはまります。
情報の取得
音声アシスタントは、ユーザーの要望を理解した後、応答に必要な関連情報を検索する必要があります。優れたボットには、ユーザーのニーズを満たすための拡張機能が多数搭載されています。
先ほど内部知識についてお話ししました。大規模言語モデルにはきっと驚かれたことでしょう。 LLM ）と豊富な知識。確かに素晴らしいのですが、質問が専門的になるにつれて、欠点が見えてきます。
リトリーバル・アグメンテッド・ジェネレーション（RAG）
優れたアシスタントは外部の知識源にアクセスでき、トレーニング中に獲得した知識だけに頼ることはありません。RAGは、その知識に基づいてAIの応答を調整します。
この場合の知識とは、文書、表、画像など、基本的にデジタル処理できるものすべてを指します。
ドキュメントを検索し、ユーザーのクエリに最も関連性の高い項目を抽出し、それを使用してモデルの応答を通知します。
- 時には、研究を行う際に学術文献を参照するなど、 LLMs情報を絞り込むことが目的となることもあります。
- また、顧客データなど、モデルが通常は取得できない情報へのアクセスを提供することも重要です。
どちらの場合でも、情報源を引用することで回答の信頼性と検証性が高まるという利点があります。
APIと統合
同様に、 LLM 外部情報とインターフェースでき、API と統合により外部テクノロジーとインターフェースできます。
Google Meetの予約をしたい場合Calendly Clearbit エンリッチメントで評価された HubSpot リードをフォローアップするにはどうすればよいでしょうか? カレンダー、ビデオ会議テクノロジー、CRM、分析ツール (これは絶対にお勧めできません) を構築していない限り、統合する必要があります。
これらのサードパーティ ツールには通常、操作を公開する API があり、エージェントなどの他の自動化テクノロジーで操作を実行できます。
統合により、ボットとサードパーティのテクノロジーの連携がさらに容易になります。API上に構築されているため、煩雑な作業が軽減され、エージェントをわずかな作業で接続できます。
応答とテキスト読み上げ（TTS）
つまり、ユーザー入力が転記され、その意図が解析され、関連情報が取得され、タスクが実行されました。
今こそ応答すべき時です。
ユーザーの質問に答える場合でも、要求されたタスクを実行したことを確認する場合でも、音声ボットはほぼ常に応答を提供します。
テキスト読み上げ（TTS）
音声認識と同等かつ反対のものが、音声合成、つまりテキスト読み上げです。
これらも音声とテキストのペアでトレーニングされたモデルであり、多くの場合、話者、イントネーション、感情に基づいて人間のような発話をします。
TTS は、人間(-oid) の音声で始まり、終わるループを閉じます。
音声アシスタントのメリット
AI機能に音声レイヤーを追加することで、エクスペリエンスが全面的に向上します。パーソナライズされ直感的な操作性はもちろんのこと、ビジネス面でもメリットがあります。
音声はテキストより速い
チャットボットの普及により、ユーザーは素早い応答に慣れてきました。音声AIアシスタントの登場により、入力時間も短縮されました。
音声AIエージェントは、私たちが適切な文章を組み立てる手間を省きます。その代わりに、意識の流れをそのまま口にすれば、ボットがそれを理解してくれます。
回答についても同じことが言えます。読むのは確かに面倒ですが、回答が朗読されていれば問題ありません。
24時間365日対応
スピードはまた別の次元です。人々がリモートワークをし、ビジネス取引が大陸をまたいで行われている状況では、カバーしなければならないすべてのタイムゾーンと労働時間を考慮することは不可能です。
音声によるインタラクションは、特定の営業時間帯の顧客だけでなく、誰もが利用できるべきです。音声AIアシスタントがあれば、それが実現できるかもしれません。
よりパーソナライズされたインタラクション
会話は言葉以上の意味を持ちます。音声ボットは、よりパーソナルな体験を生み出し、ユーザーに信頼感を与えます。AIチャットボットの人間らしい特性と音声レイヤーを組み合わせることで、より強いつながりが生まれます。
簡単な統合
音声アシスタントはハンズフリーなので、UIも不要です。画面も視線も必要ありません。だからこそ、車内で非常に人気があるのです。
実際、マイクを接続できる場所ならどこにでも組み込むことができます。マイクが非常に小さいだけでなく、コンピューター、スマートフォン、さらには固定電話など、既にあらゆる場所に存在しているため、ハードルは非常に低いのです。
回転式電話でアクセスできるもう一つの最先端技術を挙げてください。
よりアクセスしやすく
「ハンズフリー」は単なる利便性ではありません。多様なニーズを持つ人々にとって、それは必需品となり得ます。
音声アシスタントは、従来の AI インターフェースでは使いこなせない可能性のある、運動能力、視覚、識字能力に多様性のある人々にとって利用可能です。
業界をまたいだ音声ボットの活用事例
音声ボットに魅力を感じていらっしゃるようです。素晴らしいですね。では、どのように活用すればいいのでしょうか？
幸いなことに、ほぼすべての業界が音声 AI によって改善できるのです。
ヘルスケア
医療処置は退屈なことで有名です。そして、それには理由があります。それは、リスクの高い仕事であり、正しく行われなければならないからです。信頼性と効果があれば、この分野はAIによる自動化を切望しています。
ヘルスケア分野ではすでに AI が応用されていますが、音声によって改善のための新たな機会が数多く生まれます。
良い例としては、個人情報や病歴などに関する医療アンケートが挙げられます。
それらは面倒です。しかし、重要です。
スピードと生産性の向上により、多忙な医療従事者の作業負荷が軽減され、人間のような会話の流れにより、次から次へと質問に答える単調さが解消されます。
アクセシビリティが考慮されており、先ほど説明した強力な多層パイプラインにより、テクノロジの信頼性が保証されます。
バンキング
一か八かで退屈な話。
口座残高の確認や情報の更新などは比較的単純な取引ですが、エラーや不正行為を減らすために数層の安全対策が施されています。
NatWest の音声エージェントは通常の取引を処理し、人間のエージェントが機密性の高い複雑なやり取りに多くの時間を費やせるようにすることで、セキュリティを損なうことなく顧客満足度を 150% 向上させました。
カスタマーサポート
日常的な通話の自動化に関しては、音声 AI アシスタントである Vodafone の SuperTOBI が、ネット プロモーター スコア (NPS) を 14 から 64 に向上させました。
これは、カスタマーサービスでのやり取りが反復的であり、顧客からの問い合わせは、人間であれエージェントであれ、すべて同じように回答されるからです。このアプローチでは、エッジケースを妥協することなく、人間のエージェントに引き継ぎます。
小売り
営業マンと話していた時代が懐かしいです。
問題は、顧客一人ひとりに対応するのに時間がかかるのは言うまでもなく、店のカタログや方針をよく理解する時間もないことです。
Lowe's のMyLow のような音声販売アシスタントを導入しましょう。これは、製品の詳細、在庫、ポリシーに関する情報を提供する仮想販売員です。
LLMsここでは、一般化された知識が真価を発揮します。Lowe's 固有の情報を提供するだけでなく、インテリア デザインの知識を使用して、家の装飾について顧客にアドバイスします。
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