AI音声アシスタントとは？

ChatGPTの声をイライラしたイギリス人の声に変えざるを得なかった。声がフレンドリーすぎると恋に落ちそうで怖い。

あの映画の、あの人みたいに。

音声アシスタントについて話しましょう。

かつてSiriはジョークのネタでした。でも私たちがSiriに「死体の隠し方」を聞いている間に、音声AIは静かに市場のあらゆる分野に浸透しました。2025年時点で、67%の組織が音声AIを自社の中核と考えています。

これらの組織は、AIエージェントが音声機能を持つことでより優れたものになると認識しています。

ちなみに、先ほど触れた映画も、あながち遠い話ではありません。Open AIによるioの最近の買収は、非侵襲的で常時認識する音声アシスタントの構築を目的としていると見られています。

つまり、いつでも耳元にいる小さな相棒のような存在です。

今やAlexaは人名よりも製品として有名になり、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はすでに日程を確保しています。

もしあなたがまだ対応していないなら、正直言って遅れています。

それも無理はありません。技術は謎めいていて、仕組みを説明してくれる人は多くありません。でも、誰が音声技術の修士号を持っていると思いますか？

（見えませんが、今親指を立てています。）

（…見えないのは音声アシスタントも同じです。）

（話がそれました。）

この記事では、最新情報をお伝えします。AI音声アシスタントの仕組み、できること、多くの企業が導入を進めている理由について解説します。

AI音声アシスタントとは？

AI音声アシスタントは、音声入力を処理し、理解し、タスクを実行し、ユーザーに応答するAI搭載のソフトウェアです。さまざまな業界や用途で使われ、タスク管理やカスタマーサポートにパーソナルな要素を加えます。

AI音声アシスタントはどのように動作するのか？

AI音声アシスタントは、複数のAI技術を組み合わせて動作しています。ユーザーの音声入力を受け取ってから応答を生成するまでの数秒間に、シームレスなやり取りを実現するためのさまざまな処理が行われます。

自動音声認識（ASR）

自動音声認識は、しばしば音声からテキストへの変換（speech-to-text）と呼ばれます。その名の通りです。

ユーザーがスマートフォンやホームアシスタント、車のダッシュボードなどのデバイスに話しかけると、その音声がテキストに変換されます。これを実現するために、ディープニューラルネットワークが音声クリップの文字起こしを予測するよう訓練されています。

何千時間もの音声データを、さまざまな話者やアクセント、ノイズ環境で学習することで、これらのAIモデルは高精度な文字起こしができるようになります。

これは重要なポイントです。多層構造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）

音声入力が文字起こしされた後、モデルはその内容の解釈に進みます。

NLPは、ユーザーの問い合わせ（テキスト化されたもの）を意図や意味のある単位に解析するための技術全般を指します。

インテント認識

テキストは構造化されておらず、意味を抽出するのは簡単ではありません。例えば、次のような問い合わせがあります。

• 「火曜日の1時にAniqaと電話を設定して」
• 「シェールを再生してくれる？」
• 「ヤギのチーズに合うものは？」

AIアシスタントには、あらかじめ決められたインテント（意図）のリストがあります。例えば、私たちのボットなら：

• 予定の予約
• メディアの再生
• 場合によってはウェブ検索、
• 雑談

インテント認識は、各ユーザーの問い合わせ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、先ほどの例はそれぞれどのカテゴリに当てはまるでしょうか？

「電話を設定して…」は命令形で、比較的分かりやすいです。「…してくれる？」は疑問形ですが、実質的には前の例と同じく指示です。どちらも求めている行動は明確ですが、形式化するのは簡単ではありません。

「…に合うものは？」は一見シンプルです。

求めている答えは「食べ物」ですが、どこから答えを取得すべきかははっきりしません。

ウェブ検索すべきでしょうか？その場合、いくつ答えを返すべきでしょう？最初の結果だけでは不十分ですが、多すぎるとシンプルなタスクが複雑になってしまいます。

一方で、内部知識から答えを出すこともできるかもしれませんが、それはまた別の話です。

要するに、選択は必ずしも単純ではなく、このタスクの複雑さはボットの設計や個性、そしてユーザーの問い合わせ内容の両方に関係しています。

固有表現抽出

どのタスクを実行するかだけでなく、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、意味のある単位、つまり固有表現を非構造化テキストから抽出することに関わります。たとえば、ユーザーの問い合わせから人名やアーティスト名、日付などを特定します。

最初の問い合わせをもう一度見てみましょう。

• 「火曜日の1時にAniqaと電話を設定して」

Aniqaは人名であり、ユーザーが彼女を知っていることが文脈から読み取れます。つまり、おそらく連絡先です。

この場合、「連絡先」はあらかじめエンティティとして設定されており、ボットはユーザーの連絡先にアクセスできます。

これは時間や場所、その他ユーザーの問い合わせに隠れている意味のある情報にも当てはまります。

情報の取得

ユーザーの意図を理解した後、音声アシスタントは応答に役立つ関連情報を探す必要があります。優れたボットは、さまざまな拡張機能を備えており、ユーザーのニーズに応えます。

先ほど内部知識について触れました。大規模言語モデル（LLM）の豊富な知識に驚いたことがあるでしょう。しかし、問い合わせが専門的になるほど、その限界が見えてきます。

検索拡張生成（RAG）

優れたアシスタントは外部知識ソースにアクセスできます。学習時に得た知識だけに頼らないのです。RAGは、その知識をもとにAIの応答を生成します。

ここでいう知識とは、ドキュメント、表、画像など、デジタル処理できるあらゆるものを指します。

ドキュメントを検索し、ユーザーの問い合わせに最も関連する項目を抽出し、それをモデルの応答に反映します。

• 時には、LLMの情報精度を高めるために、学術論文を参照させることもあります。

• また、モデルが本来アクセスできない情報（顧客データなど）を利用できるようにする場合もあります。

いずれの場合も、出典を明示できるため、応答の信頼性や検証性が向上します。

APIと連携

LLMが外部情報と連携できるのと同様に、APIや連携機能を使うことで外部の技術ともやり取りできます。

Google MeetsでCalendly経由の予定を作成し、Clearbitで評価したHubSpotリードをフォローアップしたい場合、カレンダーやビデオ会議、CRM、分析ツールを自作しない限り（おすすめしません）、🔌連携⚡️が必要です。

これらのサードパーティツールは通常、他の自動化技術（あなたのエージェントなど）から操作できるようAPIを公開しています。

インテグレーションは、ボットがサードパーティのテクノロジーと連携するのをさらに簡単にします。APIの上に構築されており、複雑な部分をカバーしているので、エージェントを簡単に接続できます。

応答とテキスト読み上げ（TTS）

つまり、ユーザーの入力が文字起こしされ、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。

次は応答の番です。

ユーザーの質問に答える場合も、依頼されたタスクを実行したことを確認する場合も、音声ボットはほぼ必ず応答を返します。

テキスト読み上げ（TTS）

音声認識と対になるのが音声合成、つまりテキスト読み上げです。

これらは音声とテキストのペアで訓練されたモデルで、多くの場合、話者やイントネーション、感情などを条件にして、人間らしい発話を生成します。

TTSは、人間（または人型）の音声で始まり終わるループを完結させます。

音声アシスタントのメリット

AIの機能に音声レイヤーを加えることで、体験全体が向上します。パーソナライズされ直感的なだけでなく、ビジネス面でも多くの利点があります。

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います。音声AIアシスタントでは、入力時間も短縮できています。

音声AIエージェントなら、きちんとした文章を考える必要はありません。思いついたことをそのまま話せば、ボットが理解してくれます。

応答も同じです。正直、読むのは面倒ですが、応答が読み上げられるなら問題ありません。

24時間365日応答

これも一種のスピードです。リモートワークや国をまたいだビジネスが増える中、すべてのタイムゾーンや営業時間をカバーするのは不可能です。

音声でのやり取りは、特定の営業時間に該当する顧客だけでなく、誰でも利用できるべきです。音声AIアシスタントなら、それが実現できます。

よりパーソナルな対話

会話は言葉だけではありません。音声ボットがあることで、より個人的な体験となり、ユーザーに安心感を与えます。AIチャットボットの人間らしさと組み合わせることで、音声レイヤーがより強い結びつきを生み出します。

簡単に統合できる

音声アシスタントがハンズフリーで使えるということは、UIも不要ということです。画面や目を使う必要がないため、車内で特に人気があります。

実際、マイクが接続できる場所ならどこでも統合可能です。マイクは小型で、すでにパソコン、スマートフォン、固定電話などあらゆる場所に普及しています。

ダイヤル式電話でも使える最先端技術を他に挙げてみてください。

よりアクセシブル

「ハンズフリー」は単なる利便性だけではありません。多様なニーズを持つ人にとっては必要不可欠な場合もあります。

音声アシスタントは、従来のAIインターフェースでは困難だった、運動・視覚・読み書きに多様性のある方々にも利用できます。

業界別の音声ボット活用例

音声ボットの導入を決めたのですね。素晴らしいです。でも、実際にはどう活用すればよいのでしょうか？

良いニュースとして、ほぼすべての業界で音声AIによる改善が可能です。

医療

医療手続きは非常に手間がかかります。それもそのはず、重要な業務であり、正確さが求められます。この分野は、信頼性と有効性が担保されるならAI自動化が強く求められています。

医療分野でのAI活用はすでに始まっており、音声によってさらに多くの改善機会が生まれています。

その好例が医療アンケートです。個人情報や病歴などの聞き取りです。

これらは面倒ですが、重要です。

スピードと生産性の向上により、過重労働の医療従事者の負担が軽減され、人間らしい会話の流れが単調な質問の繰り返しを和らげます。

アクセシビリティも考慮されており、前述の厳格な多層パイプラインにより、この技術の信頼性は保証できます。

銀行

重要かつ手間のかかる作業といえば、銀行業務も同様です。

残高照会や情報更新などは比較的単純な取引ですが、ミスや不正を防ぐためにいくつかの安全策が施されています。

NatWestの音声エージェントは日常的な取引を担当し、人間の担当者がより繊細または複雑な対応に多くの時間を割けるようにします。これにより、セキュリティを損なうことなく、顧客満足度が150%向上しました。

カスタマーサポート

定型的な電話対応の自動化について言えば、VodafoneのSuperTOBIという音声AIアシスタントは、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。

カスタマーサービスのやり取りは繰り返しが多く、顧客の質問には人でもエージェントでも同じように答えられます。特殊なケースは人間の担当者に引き継がれるので、対応の質も保たれます。

小売

店員と話していた頃が少し懐かしいです。

でも、店員は忙しくて商品のカタログやポリシーを把握する余裕がなく、個々の顧客対応にも時間がかかります。

Lowe’sのような音声販売アシスタント、たとえばMyLow：バーチャル販売アソシエイトは、商品情報や在庫、ポリシーについて案内します。

LLMの幅広い知識はここで特に活躍します。Lowe’s固有の情報だけでなく、インテリアデザインの知識を活かして、顧客の住まいのコーディネートについてもアドバイスできます。

人とのやり取りを求める顧客もいますが、MyLowは販売スタッフも利用可能です。スタッフがMyLowから必要な情報を得て、直接顧客対応できます。

AI音声アシスタントの導入を始めましょう

音声AIアシスタントは、効率と個性を両立し、人間らしさも損なわない最適な選択肢です。まさに一石二鳥です。

Botpressはカスタマイズ可能なドラッグ＆ドロップ式ビルダー、人による監督、豊富な事前構築インテグレーション、さらにエージェントの上にシームレスに重なる音声ラッパーを提供します。

当社のボットは直感的で使いやすいですが、決して単純ではありません。

今すぐ構築を始めましょう。無料です。

よくある質問

AI音声アシスタントは、さまざまなアクセントや発話障害をどの程度正確に理解できますか？

AI音声アシスタントは、世界中のデータセットで訓練されているため多様なアクセントにも高い精度を持っていますが、強い地域訛りや独特な発音、発話障害がある場合は精度が下がることがあります。GoogleやMicrosoftのような一部のシステムはアクセント別モデルを提供していますが、重度の発話障害があるユーザーはエラー率が高くなり、カスタム調整や専門的なソリューションが必要になる場合があります。

AI音声アシスタントはオフラインでも動作できますか？それとも常にインターネット接続が必要ですか？

AI音声アシスタントは、端末内の音声認識や言語モデルを使えばオフラインでも動作可能ですが、その場合はシンプルなタスクに限定され、リアルタイムの外部データにはアクセスできません。多くの高度なアシスタントは、クラウド処理や最新情報取得のためにインターネット接続を必要とします。

特に医療や銀行などの機密性の高い業界で、AI音声アシスタントに共有されるデータの安全性はどの程度確保されていますか？

医療や銀行など機密性の高い業界でAI音声アシスタントに共有されるデータは、暗号化やHIPAA、GDPR、PCI DSSなどの規制遵守によって保護されています。ただし、企業は十分なセキュリティ認証を持つベンダーを慎重に選ぶ必要があり、個人を特定できる情報の送信は避けるべきです。

既存のチャットボットに音声インターフェースを追加するのは高額ですか？

既存のチャットボットに音声インターフェースを追加する費用は、Google Text-to-SpeechやBotpressの音声ラッパーなどクラウドAPIを使えば比較的安価ですが、独自開発や専用システムへの統合が必要な場合は高額になることもあります。多くのプラットフォームでは音声統合機能が用意されており、中程度の利用なら月数百ドル程度で済みますが、大規模展開やカスタム音声、セキュリティ要件がある場合は数万ドル規模のエンタープライズ価格になることもあります。

企業がAI音声アシスタントをゼロから導入する場合、どれくらいの期間で展開できますか？

企業は、ノーコードプラットフォームや事前に用意されたテンプレートを利用することで、FAQ対応や電話の振り分けなどのシンプルな業務であれば、数時間で基本的なAI音声アシスタントを導入できます。バックエンドシステムとの連携や自然な対話をサポートするような高度な音声アシスタントの場合、開発には通常数週間から数か月かかります。