AI時代の新潮流! 音声×AIがもたらすビジネス革命 第2回 録音ファイルから音声データへ。企業成長を加速する音声のデータ化とは?

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ChatGPTなどの生成AIの登場により、4度目のAIブームが到来したといわれています。

文章や画像、音楽、動画などのコンテンツづくりなどもAIが担うことができるようになり、私たちの働き方やビジネスの世界が大きく変わりつつあります。

今回のAIブームは、過去の一過性のものとは異なり、インターネットやスマートフォンと同じように私たちの生活に不可欠な存在として定着するでしょう。

ビジネスにおけるAI活用も一層進み、AIを活用する企業とそうでない企業の競争力の差は、ますます広がっていきます。

本連載ではAI活用が当たり前になる社会においてこれまで価値を見出されてこなかった「音声」の可能性について紐解いていきます。

AIの活用はますます加速しています。サービスを提供する企業が増え、AI活用による成果の競争も激化していきます。
○AI活用の3大分野

AIを十分に活用するためには、学習に必要なデータが欠かせません。

企業が保有するデータは主に「画像」「テキスト」「音声」の3つに分類されます。

ビジネスの現場では、「画像」「テキスト」は資料やメールなどでデータとしてきれいに整形された状態で残っており、既にビッグデータとして蓄積されています。

しかし、「音声」については録音する機器と機会が少なく、音声のデータ化は画像・テキストのデータ化に比べて遅れています。

商談や会議などビジネスにおける会話には、意思決定や議論の過程における重要な情報が含まれているため、これまで記録に残りにくかった音声をデータ化し、蓄積していくことで、AI活用において新たな競争力が生まれます。
○録音ファイルと音声データは似て非なるもの

「企業がAIを活用していくためには、AIに学習させるための企業独自のデータが重要」というお話しをすると、「コールセンターのやりとりを全て録音してあるので、この録音ファイルを使って自動顧客対応AIを作れないか?」といった質問を受けることがあります。

しかし、ただ単に録音ファイルを溜めるだけでは、AI活用にはつながりません。商談や会議の録音ファイルを最初から最後まで視聴するのは時間がかかります。聞き返したい通話があっても、その録音ファイルを探す手間がかかるのであれば探そうと思いません。

これは音声データの活用が進まない理由の一つです。手間や時間がかかることは誰もやろうとしないのです。

また、ただ単に録音された状態ではAIによる学習も分析も期待できません。「AIは万能」と思っている人も多いのですが、AIが分析できるようにするためには、未処理の録音ファイル(非構造化データ)を音声データ(構造化データ)に変える必要があります。