拓海先生、最近うちの若手が「会話から感情を取れるAIが来る」と言っているんですが、正直ピンときません。何が新しいんですか？
素晴らしい着眼点ですね！要は声の「言葉にならない部分」、つまり声の高さや速さ、息づかいなどをテキストにして、大きな言語モデルに理解させる取り組みなんですよ。
それって要するに、話している言葉の内容だけでなく、声そのものの特徴を『翻訳』してテキストに載せるということですか？
そのとおりです。専門的には、音声のアクセントやピッチ、エネルギーなどを自然文で表現し、それを大きな言語モデル、つまりLarge Language Models (LLMs) 大規模言語モデルに渡して感情判断させる手法です。構造変更をしないので導入負荷が小さいのが利点です。
でも、うちの現場は古い設備も多いし、音質が安定しないんです。そんな現場でも役に立つんですか？投資対効果が気になります。
良い質問です。ポイントは三つです。第一に、既存の大きな言語モデルを変えずに使えるため初期投資は抑えられること、第二に、音質や雑音の影響を受けるが、音声特徴の記述の仕方でロバストにできること、第三に、現場で得られる示唆は運用改善や顧客対応改善に直結しやすいことです。
実際にどうやって声をテキストにするんですか。難しい技術がたくさん必要なんじゃないですか？
安心してください。基本は音声解析で得られる特徴量を、人が読める説明文にまとめるだけです。たとえば「声が高まり、話速が速く、無音部分が短い」といった自然文で書くのです。専門用語で言えば、Automatic Speech Recognition (ASR) 自動音声認識に頼らなくても、音響特徴量を記述することで多くの情報を伝えられますよ。
なるほど。現場の担当者にとっては手間が増えませんか？現場負荷が心配です。
導入の工夫次第で現場負荷は小さくできるんです。例えば初期はサンプルの数十件を専門家がレビューして、自動化ルールを作る。次に簡易なスクリプトで特徴抽出を行い、最終的には現場に見せるダッシュボードだけに集約する流れが現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
これって要するに、追加の大きなシステムを組むのではなく、既存の言語モデルに”声の説明文”を渡して判断させることで、コストを抑えつつ感情の手がかりを増やすということですか？
まさにそのとおりです。要点は三つ、既存モデルを変えない、音声のニュアンスを自然文にする、運用面で段階的に導入する。これだけで実務に使える成果が出やすくなりますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、まずは音声から『声の様子を説明する短い文』を作って、それを言語モデルに渡して感情を判定させる。初期は人が作った説明で調整して、安定してきたら自動化する流れですね。
