DNN・多言語認識・対話AIによる音声認識基盤の高度化
FY2017に初出。23回の記載のうち18回が「前進」で、最初の「前進」はFY2018-Q3。直近の記載は2026-06-29。
直近の記載が「前進」なのは、ほかに1社。
- 2026-06-29前進経営計画
「音声認識の基礎的な開発は終了し、既に、様々な商品を開発しビジネス化を行っております。」
基礎的な音声認識開発の完了を示したうえで、音声AIの技術進化や新製品開発を次の開発課題として記載している。 - FY2026前進有価証券報告書
「「AI音声認識AmiVoice®」において、最新のディープラーニング技術に関する研究、実装を進め、End-to-End型音声認識エンジンの精度向上、適応範囲の拡大、機能の追加や改良等を行いました。」
音声認識基盤の高度化をEnd-to-End型へ進め、ローカルLLM、AI多段階推論、生成AI要約など周辺技術への適用も実装段階に進んだ。 - FY2025前進有価証券報告書
「AI音声認識APIサービス「AmiVoice® API」に新たにEnd-to-Endを採用した次世代音声認識エンジンを搭載し、従来のハイブリット型エンジンを上回る高い音声認識精度を実現しました。」
End-to-End型の次世代音声認識エンジンをAmiVoice APIに搭載し、従来型を上回る認識精度を実現した。 - FY2025-H1前進有価証券報告書
「ローカル環境でセキュアに大規模言語モデル（LLM）を利用可能な「AOI LLM for AmiVoice® Communication Suite」をリリースしました。」
音声認識基盤の高度化について、ローカル環境でセキュアにLLMを利用できる製品をリリースし、生成AI技術の実サービスへの組み込みを進めた。 - FY2024前進有価証券報告書
「当連結会計年度においては、「AI音声認識AmiVoice®」のさらなる認識精度向上、およびAI音声認識の周辺技術や関連技術の研究開発について取り組みました。」
End-to-End型音声認識、Transformer音響・言語モデル、生成AIによる対話・重要文抽出・自動要約、話者識別などへ研究開発領域を広げた。 - FY2024-Q2前進有価証券報告書
「AI音声認識文字起こし支援アプリケーション「AmiVoice® ScribeAssist」にMicrosoft社の「Azure OpenAI Service」を活用し自動要約を行える「AI要約（β）powered by GPT-3.5」をリリースしました。」
音声認識基盤の高度化について、GPT-3.5を活用した自動要約機能をリリースし、生成AIの適用を実サービスへ進めた。 - FY2024-Q1前進有価証券報告書
「また、OpenAI社の大規模言語モデルGPT-3.5/4を活用した要約システムを開発し取手市での試行を開始するなど、製品やサービスの付加価値向上に繋がる機能の開発に取り組みました。」
音声認識基盤の高度化について、OpenAI社の大規模言語モデルを活用した要約機能の開発・試行へ進んだ。 - FY2023-Q1前進有価証券報告書
「取手市議会に自治体初（当社調べ）となるAI音声認識・自然言語処理を活用した「議会会議録視覚化システム」を試行導入するなど、製品やサービスの付加価値向上に繋がる機能の開発に取り組みました。」「また、新たに感情解析エンジンの提供を開始いたしました。」
自然言語処理を用いた議会会議録視覚化システムの試行導入と、感情解析エンジンの提供開始により、音声認識基盤の適用領域を広げた。 - FY2022前進有価証券報告書
「「AI音声認識AmiVoice®」において、次世代音声認識技術として注目されている「End-to-End」方式など、最新のディープラーニング技術に関する研究、実装を進めました。また、双方向型のディープラーニング技術「Bi-LSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）」における学習方法を改良し、自然発話音声認識の認識精度向上を行いました。」
Bi-LSTMの学習方法改良に加え、End-to-End方式など最新ディープラーニング技術の研究・実装へ取り組みを広げた。 - FY2022-Q3前進有価証券報告書
「新バージョンは、AI話題抽出機能による通話トレンドの即時可視化や、在宅オペレーター支援を目的としたコミュニケーション機能を強化するとともに、最新のディープラーニング技術を活用したBi-LSTMエンジンの搭載により認識率が向上いたしました。」
音声認識基盤の高度化について、Bi-LSTMエンジンをCommunication Suite4に搭載し、認識率の向上を実現した。 - FY2022-Q2前進有価証券報告書
「主力製品である「AmiVoice® ScribeAssist」のビジネス向けの音声認識エンジンに、新たにメディカル・議会・英語の音声認識エンジンを拡充することで、会議ごとに最適な音声認識エンジンを選択することや英語の会議での利用が可能になりました。」
音声認識基盤について、ScribeAssistにメディカル・議会・英語の領域・言語別エンジンを追加し、用途選択と英語会議への対応を実現した。 - FY2021前進有価証券報告書
「「AI音声認識AmiVoice®」において、最新のディープラーニング技術の研究や、双方向型のディープラーニング技術「Bi-LSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）」の実装を進め、自然発話音声認識の認識精度向上を行いました。また、中国語、韓国語、英語、タイ語にも「Bi-LSTM」の適用範囲を拡大し、音声認識精度向上を行いました。」
Bi-LSTMの実装を進め、自然発話認識の高度化に加えて、中国語・韓国語・英語・タイ語への適用範囲を拡大した。 - FY2021-Q2前進有価証券報告書
「また、既にリリースした汎用ACPに加え、医療ACP、金融向け業務報告ACP、保険向け業務報告ACP、製薬向け業務報告ACP、会議・議事録ACPの５つの領域特化型エンジンをリリースしました。これらには、双方向型のディープラーニング技術「Bi-LSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）」が実装されており、エラー改善率が最大で25％（当社調べ）となり、自然発話を中心とした認識率を大幅に向上させています。」
音声認識基盤について、5領域の特化型エンジンをリリースし、Bi-LSTMによるエラー改善率最大25％を示した。 - FY2021-Q1前進有価証券報告書
「音声認識APIを提供する開発プラットフォーム「AmiVoice® Cloud Platform（ACP）」に、今まで提供していた「汎用エンジン」に加え、「医療汎用エンジン」「業務報告 製薬エンジン」「業務報告 金融エンジン」の３つの領域特化型エンジンの音声認識APIの提供を開始いたしました。」
音声認識基盤について、汎用エンジンに加え、医療・製薬・金融の3領域特化型エンジンをAPIとして提供開始した。 - FY2020前進有価証券報告書
「「AI音声認識」において、双方向型のディープラーニング技術「Bi-LSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）」の研究や実装を推し進めて、自然発話音声認識の認識精度向上を行いました。また、中国語、韓国語、英語、タイ語の音声認識精度向上および適用範囲の拡大を行いました。」
LSTMの研究・実装をBi-LSTMへ進め、自然発話認識を高度化するとともに、中国語・韓国語・英語・タイ語への適用範囲を拡大した。 - FY2020-Q3再定義有価証券報告書
「海外事業部は、中国語版AI音声認識AmiVoice®エンジンのさらなる認識精度向上や、コールセンターに続く新しい分野への事業開発に取り組みました。」
音声認識基盤の高度化について、中国語版エンジンの精度向上に加え、コールセンターに続く新分野への適用開発を明示している。 - FY2020-Q2再掲有価証券報告書
「海外事業部は、中国語版AI音声認識AmiVoice®エンジンのさらなる認識精度向上や中国向けコールセンター製品の開発等の研究開発に重点的に取り組みました。」
中国語版音声認識エンジンの高度化と中国向け製品開発を、音声認識基盤の強化策として継続している。 - FY2020-Q1再掲有価証券報告書
「海外事業部は、中国語版AI音声認識AmiVoice®エンジンのさらなる認識精度向上や中国向けコールセンター製品の開発等の研究開発に重点的に取り組みました。」
中国語版AI音声認識エンジンの認識精度向上と中国向けコールセンター製品開発を、音声認識基盤高度化の取り組みとして継続している。 - FY2019前進有価証券報告書
「ディープラーニングの発展技術であるリカレントニューラルネットワークについての研究や実装を推し進めて、自然発話音声認識の認識精度向上を行いました。また、中国語、韓国語、英語、タイ語の音声認識精度向上および適用範囲の拡大を行いました。」
RNNの研究・実装を進めて自然発話認識精度を高め、中国語・韓国語・英語・タイ語への対応と適用範囲を拡大した。コールセンター製品への感情解析・LSTM搭載も実施した。 - FY2019-Q3前進有価証券報告書
「コンタクトセンター向けAI音声認識ソリューション「AmiVoice® Communication Suite」に感情解析機能とLSTM技術（ディープラーニングの発展技術であるリカレントニューラルネットワーク）を搭載し、感情の見える化と認識率の大幅な向上を実現しました。」
LSTM技術の実装について、研究開発・順次実装の段階から、コールセンター向け製品への搭載と認識率向上の実現へ進んだ。 - FY2018再掲有価証券報告書
「基礎技術においてディープラーニングの発展技術であるリカレントニューラルネットワークの実装による認識精度向上、多言語の音声認識精度向上について取り組みました。」
RNN実装による自然発話認識精度の向上と、中国語・韓国語・英語を含む多言語認識の高度化を研究開発の重点として継続している。 - FY2018-Q3前進有価証券報告書
「なお、音声認識エンジンAmiVoice®に、ディープラーニングの発展技術であるリカレントニューラルネットワークの「LSTM」を実装しました。これにより、エラー改善率最大20%を記録（当社調べ）し、自然発話の認識率が大きく向上いたしました。議事録分野やコールセンター分野からスタートし、各分野の製品・サービスに順次実装してまいります。」
音声認識基盤にLSTMを実装し、エラー改善率最大20％を記録した。議事録・コールセンター分野から各製品・サービスへの順次実装を進めるとしている。 - FY2017初出有価証券報告書
「基礎技術において自然発話音声認識のDNN（ディープニューラルネットワーク）などによる認識精度向上、多言語の音声認識精度向上について取り組みました。また、応用技術において対話エージェント向け意図抽出エンジン開発、対話型情報入出力アプリケーション開発について取り組みました。」
DNNによる自然発話認識、多言語認識、意図抽出エンジン、対話型アプリケーションを研究開発の重点領域として記載している。