【AIツール No.169】今更聞けない！Deepgramをサクッと解説

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本記事では、音声認識AIとして注目されている「Deepgram」について、初心者の方にもわかりやすく解説いたします。会議やコールセンター、動画などの音声データを効率的にテキスト化する技術に関心がある方は、ぜひ最後までご覧ください。

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Deepgramとは？

Deepgramは、AIベースの音声認識プラットフォームであり、高精度かつリアルタイムに音声をテキスト化できるサービスです。従来のルールベースの音声認識とは異なり、ディープラーニング技術を活用することで、方言や専門用語にも柔軟に対応できます。

わかりやすい具体的な例

わかりやすい具体的な例1

例えば、会社の会議で録音した音声を、手作業で議事録に起こすのは非常に時間がかかります。Deepgramを使えば、録音ファイルをアップロードするだけで、会話の内容を自動で文字起こししてくれます。これにより、議事録作成の手間が大幅に削減され、効率的な業務運用が可能になります。

flowchart TD A[録音音声] --> B[Deepgramによる音声解析] B --> C[ディープラーニングモデルが音声認識] C --> D[テキストとして出力] D --> E[議事録に活用可能] note right of C: ※学習済みのAIモデルで高精度な認識

会議で発言された内容が自動で文字として出力されるので、手作業で聞き直す必要がなくなります。しかも、リアルタイムでも処理できるため、議事録の即時共有も可能になります。

わかりやすい具体的な例2

YouTube動画に字幕を付けたいとき、動画編集ソフトで一つひとつ手動で打ち込むのは大変です。Deepgramを活用すると、動画内の音声をテキスト化し、自動でタイムスタンプ付きの字幕データを生成できます。これにより、作業時間を大幅に短縮し、正確な字幕表示が可能になります。

flowchart TD A[動画音声] --> B[Deepgramが音声認識] B --> C[文字起こし＋タイムスタンプ生成] C --> D[字幕ファイルとして書き出し] D --> E[動画に字幕を追加] note right of C: ※タイムスタンプは自動で付加

自動生成された字幕は精度も高く、多言語にも対応可能なため、海外ユーザーへの対応にも役立ちます。

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Deepgramはどのように考案されたのか

Deepgramは、従来の音声認識技術の限界を超えるために開発されました。特に、ノイズの多い環境や特殊な用語が使われる業界では、従来の音声認識では正確性に欠ける問題がありました。これを解決するために、音声信号を直接ディープラーニングで解析するアプローチが採用され、高精度な認識が可能となりました。

flowchart TD A[旧来の音声認識] --> B[ノイズに弱い] B --> C[精度に限界] C --> D[Deepgramが開発着手] D --> E[ディープラーニング活用による改善] E --> F[高精度な音声認識] note right of E: ※人間の脳のような解析手法

考案した人の紹介

Scott Stephenson氏は、Deepgramの共同創業者であり、元NASAの物理学者です。彼は、深海の音声データを解析するプロジェクトに従事していた際に、音声認識技術の限界に直面しました。この経験がきっかけとなり、より精度の高い音声認識を実現すべくDeepgramの開発をスタートしました。

考案された背景

2010年代後半、音声認識はコールセンターやスマートスピーカーなどで急速に普及しました。しかし、特定の業界用語や多言語への対応が課題とされていました。こうしたニーズに対応すべく、Deepgramは実用性を重視した音声認識エンジンとして登場しました。

Deepgramを学ぶ上でつまづくポイント

Deepgramの最大の特徴である「エンドツーエンドの音声認識」は、従来のシステムとは仕組みが異なるため、初心者にとって理解が難しい点です。特に「言語モデル」や「音響モデル」といった専門用語に混乱する方も多いです。これらは、ChatGPTのような生成AIとは異なり、音声の波形を直接分析することで、より正確な音声テキスト化を目指しています。

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Deepgramの構造

Deepgramは、音声信号をエンドツーエンドのニューラルネットワークで処理し、音響特徴量の抽出、モデル推論、テキスト出力までを一括で行います。従来のような段階的処理ではなく、一貫したフローにより高精度と高速処理を両立しています。

flowchart TD A[音声入力] --> B[音響特徴量抽出] B --> C[エンドツーエンドモデル推論] C --> D[テキスト出力] D --> E[ユーザーが取得] note right of C: ※学習済みのニューラルネットワークを活用

Deepgramを利用する場面

主にコールセンター、会議、動画コンテンツ、医療記録など、あらゆる音声の文字起こしに活用されます。

利用するケース1

カスタマーサポート部門では、Deepgramを導入することで、通話内容の自動記録と分析が可能になります。これにより、オペレーターの対応品質をチェックしたり、顧客のニーズを分析するなど、業務改善に直結するデータが得られます。音声の感情分析とも連携でき、応対中の感情変化も把握できます。

flowchart TD A[顧客との通話音声] --> B[Deepgramでテキスト化] B --> C[キーワード・感情分析] C --> D[CRMシステムへ連携] D --> E[業務改善・レポート出力] note right of C: ※感情変化の検出や会話速度も分析可能

利用するケース2

医療現場では、医師の口頭診療記録をDeepgramでテキスト化し、電子カルテに即時反映する取り組みが始まっています。これにより、記録ミスの防止や業務効率の向上に寄与し、医療スタッフの負担軽減にもつながります。

flowchart TD A[診察中の音声] --> B[Deepgramが自動文字起こし] B --> C[医療用語にも対応した変換] C --> D[電子カルテへ入力] D --> E[医師の確認と保存] note right of C: ※医療用語を学習した専用モデルも利用可能

さらに賢くなる豆知識

Deepgramは、APIとして提供されており、開発者は自社アプリケーションに組み込むことが可能です。また、カスタムモデルのトレーニング機能により、業界特化型の認識精度をさらに高めることができます。さらに、リアルタイム処理が可能な点も大きな特長です。

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あわせてこれも押さえよう！

Deepgramの理解において、あわせて学ぶ必要があるAIツールについて5個のキーワードを挙げて、それぞれを簡単に説明します。

  • Whisper（OpenAI）

    • 高精度な音声認識を提供するAIツールで、複数言語の認識にも強みがあります。

  • Otter.ai

    • 議事録作成に特化した音声認識サービスで、会議の記録・共有が容易です。

  • Descript

    • 音声編集と文字起こしが一体となったツールで、動画編集にも利用されています。

  • Rev AI

    • 音声認識APIを提供しており、エンタープライズ用途に対応可能です。

  • AssemblyAI

    • リアルタイム音声認識に強く、多様な用途でAPI連携が可能なサービスです。

まとめ

Deepgramを理解することで、音声データを活用した業務効率化や新しいサービス開発に繋がります。日常の会話や業務の記録を簡単にテキスト化できることは、多くの現場での省力化につながります。今後ますます広がる音声AIの活用に備えて、基礎からしっかりと理解を深めておくことが大切です。

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