拓海先生、最近部下がASRって言葉を持ち出してきて、うちもAIを導入しろと言うんですが、正直何を評価すればいいのか分からなくて焦っています。要するに音声認識の精度が高ければそれで十分なのですか。
素晴らしい着眼点ですね！ASRはAutomatic Speech Recognition（ASR、自動音声認識）で、音声を文字にする技術ですよ。結論から言うと、単に全体の誤認識率が低ければ良いという話ではなく、誤りの種類によって下流の判断、今回なら認知症検出の精度が大きく変わるんですよ。
ほう、部下はWERという指標をよく言うのですが、WERが良ければ投資対効果があると単純に考えていました。これって要するに、WERが高くても重要でない言葉が間違っているだけなら問題ないということですか。
素晴らしい確認です！まさにその通りです。要点を3つにまとめると、1) 全体のWER（Word Error Rate、単語誤り率）は一つの目安に過ぎない、2) stopwords（ストップワード、意味情報が少ない機能語）は誤りが多くても診断には影響しにくい、3) 診断に直結するキーワードの誤りは小さくても結果を大きく変える、ということですよ。
なるほど、じゃあ導入の際は単にASRのベンチマークスコアを見るだけでは足りない、と。現場の言葉でいうと、売り上げを変える“キーワード”を正しく拾えるかを見なければいけない、ということですか。
その感覚は経営者として本質を突いていますよ。現場での投資判断に直結する評価軸を作るなら、ASRのどの誤りが下流モデルに効いているかを確認する、つまり誤りの“質”を見る評価設計が必要なんです。技術的にはBERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers、事前学習型言語モデル）などを使った下流モデルで、重要語の寄与を解析しますよ。
技術用語は出てきましたが、要点が掴めてきました。では具体的に我々のような中小製造業が参考にするなら、どんな評価や投資基準にすればいいですか。
良い質問です。要点を3つに整理します。1) ビジネスに直結する語（我々なら工程名や不良の兆候語）をリスト化して、その語の認識精度を優先的に評価する。2) 全体WERよりも下流の業務判断の変化量、つまり意思決定やアクションにどれだけ影響するかを試験導入で可視化する。3) 誤り耐性を高めるため、重要語を補正する仕組みや、誤りの影響を減らす後処理を組む、という順番で投資することです。
具体的で助かります。これって要するに、我々が先に経営上重要なワードを洗い出して、それの誤認率を下げることに投資すれば、費用対効果が高くなるということですか。
まさにその通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さく評価して重要語の精度を上げ、その改善が現場の判断にどう効くかを数値化してから拡張する、という段階的戦略で行きましょう。
分かりました、私なりに整理すると、ASRの総合スコアだけで判断せず、経営上重要な語の認識精度と、それが意思決定に与える影響を評価する。これを小さく試験して効果が出れば本格導入する、という戦略で進めます。
