Nishika、防衛・航空向け音声認識モデルを提供開始しました

Nishikaは、防衛・航空分野の専門用語に特化した音声認識モデル「shirushi-defense」をリリースしました。
約4,000語の専門語彙を再学習し、議事録での名詞の認識誤り率を56.0％削減しました。
同モデルは、オンプレミス型AI議事録ツール「SecureMemo」の期間限定無償オプションとして提供されます。

記事の概要

「shirushi-defense」は、Nishikaが自社開発の音声認識モデルをベースに開発した専門モデルです。
防衛白書、航空法、国土交通省の航空用語集、日本機械学会の用語集などから約4,000語を整備しました。
専門語彙には装備、機体、材料力学、航空管制などの用語が含まれ、読み仮名や表記ゆれも整えています。
独自の評価用音声データセットでは、名詞の認識誤り率を示すnoun-WERが18.6％から8.2％に改善しました。
文字誤り率（CER）は63.6％削減され、防衛分野の評価データ813件では44.9％の発話で精度が改善しました。
一方、精度が悪化した発話は4.4％で、一般的なビジネス会議でもCERを従来モデル比で44.7％削減しました。
同モデルは、外部ネットワークから遮断した環境で動作するSecureMemoに優先適用されます。
SecureMemoの利用中または導入を検討する顧客は、問い合わせフォームや担当営業を通じて無償トライアルを申し込めます。

記事のポイント

1. 約4,000語を再学習： 公開情報源から防衛・航空の専門語彙を抽出し、読み仮名と表記ゆれを整えて再学習しています。
2. 専門語の誤り率を削減： 評価データでnoun-WERを18.6％から8.2％へ改善し、文字誤り率も63.6％削減しています。
3. オンプレミスで無償提供： SecureMemoの期間限定オプションとして、機密性の高い会議を社内で処理できます。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： 専門用語の誤変換を前提に議事録を人手で直す運用から、評価データで効果を確認しながら導入可否を判断する段階へ移る可能性があります。
• 音声認識事業者： 汎用モデルの精度競争だけでなく、公開情報源から専門語彙を整備し、オンプレミス環境まで含めて提供する設計が競争軸になりそうです。
• 防衛・航空業界： 標準用語辞書が一元化されていない領域でも、複数の公開情報源を統合して議事録のデータ化を進める取り組みが広がる可能性があります。

このニュースの背景

防衛・航空分野では、装備品名や材料力学、航空管制などの専門用語が音声認識で誤変換され、議事録の修正作業が課題になっていました。
医療分野とは異なり、一元化された標準用語辞書が存在しないため、複数の公開情報源から語彙を抽出・統合する必要がありました。
機密性の高い会議では外部ネットワークから遮断した環境での処理が求められるため、専門モデルとオンプレミス型議事録ツールを組み合わせた提供形態につながっています。

関連するニュース

• NishikaがAI議事録サービスSecureMemoに修正履歴を学習する校正機能を追加しました。
• NishikaのAI議事録サービス「SecureMemo」が全国信用保証協会連合会に導入され、議事録作成前の業務を効率化しました。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

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