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2016年6月13日 (月)

ここまで進歩した!BMW7シリーズの音声認識がすごい理由(3/4)  

ここまで進歩した!BMW7シリーズの音声認識がすごい理由

桃田健史 [ジャーナリスト]
【第221回】 2016年3月16日
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自然言語理解の研究開発の現場で
ニュアンス社のキーパーソンに聞く

MITやハーバード大学があるマサチューセッツ州ケンブリッジ市。ニュアンスのNLU開発拠点は同市内にある Photo by Kenji Momota

 音声認識について詳しく知るため、ニュアンスのNLU(自然言語理解)の開発チームを取材した。オフィスがある米東海岸ボストン市近郊のケンブリッジ市は、MIT(マサチューセッツ工科大学)やハーバード大学がある学問の街である。

 一般的に「音声認識」とひとくくりで呼ぶが、学術的な音声認識とは、まず「音声を文字化する」こと。それを基に、NLUで「これは何を指して、どういう意味なのか」を検証する。その先に、AI(人工知能)が各種のデータソースのなかからデータを抽出して回答の精度を上げていくというプロセスがある。

ニュアンスのケンブリッジオフィスの内部の様子ニュアンスのNLU開発部門を統括する、チャオ・ウァン氏(写真右)と、日本語開発を担当するピーター・オカモト氏 Photo by Kenji Momota

 MIT出身でNLU開発を統括するシニアディレクターのチャオ・ウァン氏は、「発話は(同じ表現でも様々な言い回しがあるため)とてもフレキシブルで、これに技術的に対応するソフトウエアは複雑になる。それをどのようにして、ロバスト性(外部要因に対する強さ)を高め、さらに広い領域に対応させるかがNLU開発のカギだ」と語る。

 また、自動車向けのハイブリッド型音声認識については、「一般ユーザーは、発話に対する回答までの時間の速さと、内容の濃さを同時に求める。その上で、NLUにおいて車載器の信頼性のスコア(正確性の度合い)をどのように設定するかは、自動車メーカーの要求次第であり、弊社としては様々な対応が可能だ」と、製品毎のカスタマイズの重要性を強調した。

 また、日本語の難しさについては「NLUとして対応するためのアルゴリズムは、言語間での類似性が高い。確かに日本語は、漢字、平仮名、カタカタ、アルファベットなどの複雑な融合があるが、それはNLU全体でみると“小さなこと”に過ぎない」と言う。

 また、同席した日本語開発チームのシニアサイエンティストのピーター・オカモト氏は「製品化の面でも、日本語の音声認識が難しいため英語やドイツ語に比べて技術開発が遅れていることはない」と言い切る。

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以上は「diamond online」より

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