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サラッとなぞるAIの仕組み ~リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは？~
サラッとなぞるAIの仕組みへようこそ！今回のテーマは再帰型ニューラルネットワークとも呼ばれる、リカレントニューラルネットワーク（RNN）です。 このコースは、初学者には少し難解なAIの仕組みや概要をなるべく優しい言葉でお伝えするコンテンツです。 AIに興味はあるけれどどこから学べばいいか分からない。G検定やDX検定に挑戦したいけど用語が難しい… そんなお悩みがある方は是非この動画でサラッと学んで、AIへの理解を一歩深めてみましょう。 ■サラッとなぞるAIの仕組みシリーズ サラッとなぞるAIの仕組み ~深層学習の仕組み~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/c0323d01/learn/steps/53326 サラッとなぞるAIの仕組み ~畳み込みニューラルネットワーク（CNN）とは？~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/ae27f876/learn/steps/53330 サラッとなぞるAIの仕組み ~リカレントニューラルネットワーク（RNN）とは？~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/21798df1/learn/steps/53333 サラッとなぞるAIの仕組み ~リカレントニューラルネットワーク（RNN）の進化~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/64295bbd/learn/steps/53336 サラッとなぞるAIの仕組み ~自然言語処理~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/629252d5/learn/steps/53338 サラッとなぞるAIの仕組み ~音声認識~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/218304a9/learn/steps/53341 サラッとなぞるAIの仕組み ~強化学習~ https://unlimited.globis.co.jp/ja/courses/3473ce75/learn/steps/53343 ■AIについてもう少し学んでみたい方はこちらもご覧ください https://unlimited.globis.co.jp/ja/search?tag=AI%E6%B4%BB%E7%94%A8 ※本動画は、公開時点の情報に基づき作成したものです（2024年5月公開）
より理解を深め、他のユーザーとつながりましょう。
100+人の振り返り
stakky
メーカー技術・研究・開発
音素なる要素を勉強するることができた。これら一連の流れを一瞬でしていることは驚異である。
partner_sato
販売・サービス・事務
音声を文字に変換する過程は、問題解決のためのロジカルツリー作成にも近いものがあると思いました。また、例えば異国の方と話す時にその時の背景からこの状態で相手が訴えてくる可能性としてどれがもっとも近いと考えられるかと考えることのほうが、相手の発音を何とか理解しようと考えるよりも有効なのではないかと考えました。
daikon0129
IT・WEB・エンジニア
A-D変換は知っていたが、ここまで具体的に詳しく知らなかったため、勉強になった。
shinya000
専門職
音素 ad変換 デジタル化
_skmhn_
マーケティング
大変勉強になりました。
gengegenki
その他
音声を認識するには次のステップで行われる
A-D変換 すなわち アナログからデジタルへの変換を行う
次に音素という文字の最小単位を特定する
次に蓄積されているデータより単語を特定
その次に前後の単語のつながりから文章を特定する。
このようなながれで音声を認識する
takehiro531
営業
音素から具体的文字を辞書データから特定など他のソースも使う仕組みであることを理解する
masahiko-j
その他
音声認識の仕組みが理解できました。
ChatGPTは話した言葉を文字化し、さらにポリッシュしたり、要約してくれるので外国語学習に優れていると感じます。
kurohebi21
その他
文字認識について音声を数値化していることで文字認識していることがわかった。これまでのパターンにないものは逆に文字認識がしづらいと思ったので、専門用語などはまだまだAIに勉強させる必要があると思いました。
rgm79
メーカー技術・研究・開発
日本語は母音の統合され、子音も少ないにも関わらず、音素としては区別しやすい言語と認識していた。にも拘わらず、仮名段階でも誤認識が多い理由が推測ができない。
tom-suzuki1983
その他
リアルタイムにAD変換して、音素を特定後、文章に変換する流れが分かりやすく理解できました。
abe12345
経営・経営企画
音声変換の仕組みが具体的にわかり学びが深まりました。
rinada
金融・不動産 関連職
アナログ信号、標準化、量子化、デジタル化により数字データを見るなど、基礎および単語認識技術の進歩を学んだ。文章生成、メカニズムは理解できたがこの技術をいかにビジネスに生かすかを考えたい。
fjeter
営業
音声認識、標本化（サンプリング）→量子化→デジタル化のプロセス
smitsuda
販売・サービス・事務
現時点で活用には至らないが、音声認識についても理解ができた。
mitto-man
資材・購買・物流
音声認識はデジタルにした情報と前後のつながりの情報、今までのパターンの情報などを組み合わせて正しい買いを導き出していることは理解できました。これはすべての言語に関して可能でしょうか？日本語と英語のように分の成り立ちが違えば、それに合ったパターンを用意する形で可能だとは思いますが、日本の東北地方のような文字にすると同じ文字だけど話すと微妙に違う一音で成り立つ単語なんかも判別できるようになるんですかね？
we_yu
その他
思ったよりも工程があり、改めてAIの処理スピードに関心した
ka-2107
専門職
音声データの処理の流れがイメージ出来ました。音声データをコンピュータが適切に認識（AD変換、音素、辞書データで単語特定）出来れば、後は自然言語処理と同じ流れなのかな、と思いました。
yorasan
販売・サービス・事務
すごい時代になったなと改めて感心しています。
ekek
販売・サービス・事務
現場の実業務に実装するときに運用側で改善すべきあたりをつけやすくなった。
togiwara
その他
やっぱり数値化ですな。
h_yoshiad
その他
A-D変換のデジタルデータをどの様に扱うかと、サンプリングデータの多さで精度に影響するため、近年精度が向上してきた所以であり、これから音声認識は更なる飛躍を遂げるのは明らか。
keijiro_ishida
経営・経営企画
音声をデジタル化して、音素に区切った上で単語を抽出し、次に出てくる単語を蓄積されたデータから類推して音声を認識している、
tarataku
マーケティング
有益な講義でした。振り返りができました。
knockforward
販売・サービス・事務
音声認識は、AD変換、音素の特定、単語のつながりで構成されている。
1920_ss
マーケティング
空気の波を数値化するAD変換からはじまり一連の流れを一瞬で処理する驚異です。
samsamissamu
金融・不動産 関連職
2025年度になって、会社でも急速に生成AIについて活用する機会が増えてきました。
グロービスのコンテンツを活用し体系的に学んで行きたいと思います。
take1972
金融・不動産 関連職
音声認識の仕組みは、音声をAD変換により数値化し、音素から単語を特定。辞書データから文章を予測。音声の予測精度を限りなく100に近づける方法はあるのでしょうか？
yamasaki_1978
建設・土木 関連職
音声認識の仕組みが理解できました。
junyajohnya
販売・サービス・事務
音声認識がデータ化や単語の認識から文書作成など多くの過程を辿って行われていることが理解出来た
dia44
メーカー技術・研究・開発
A-D変換は知っていたが、ここまで具体的に詳しく知らなかったため、勉強になった。
kaznm
メーカー技術・研究・開発
さらっと音声認識機能について理解することができました。
1977_fujii
営業
音声を言葉で表現する仕組みが要素を用いて行われている事が理解できた。
yokomizo4tt6
コンサルタント
音声認識の技術に辞書データが用いられていることを知り、過去のワープロにおける文字変換の技術が応用されていることに技術の連続性を感じた。
zummy_0617
金融・不動産 関連職
音素のデータを波線グラフにある程度区切りを入れて次に量子化して音声につなげたと思います。これをA-D変換にしたと考えます。
スマホで音声を試したことは今までなかったので今度試したいです。
kinopiko
人事・労務・法務
音声データ変換の工程がわかり、AIの処理スピードが早くて驚いた。だが音声認識はまだ誤変換も多く、利用時の体感としてはスピードが遅いと感じてしまい、これからもっと便利になると思った。
ryu_takahashi
営業
日々の業務で活用できる内容だと感じました。
aki_0506
販売・サービス・事務
音声検索したときに間違いがおこる理由がわかりました
m_kuwabara
その他
リアルタイムにAD変換して、音素を特定して、文章を生成して、、短時間に処理してるんですね。。
im2123
営業
音声から文章にする仕組みを初めて理解しました
jun_suga
メーカー技術・研究・開発
音声認識についてざっくりと理解できました。音素から単語になおして、文章化した際に、文章の内容がおかしい場合に音素の特定に戻ってやり直すこともしているのでしょうか？
yuuko-suzuki
営業
ここ数年で急激に音声認識の正確さが上がっている事に驚いていましたが、短時間で音声をデジタル化し、音素で分析し、辞書データからと照合しながら前後の文章から推測までしているのですね。
この数年でこの連携が急速に発展した事にAIの進化速度を恐ろしく感じています。
ym55
販売・サービス・事務
分かりやすかったです。一番スッと理解できました。
y-connie
人事・労務・法務
音声データの処理: 音声波形からの特徴抽出、AD変換、音素の特定について学びました。
akaizawasatoru
営業
今の音声認識の進化は非常に驚いています。
ひと昔前の文字起こしとは訳が違う。
paozu
その他
理解した！！！！！！！！！
rugby13
営業
単語特定の段階で、波形データを参照していることが興味深かった。
daby
IT・WEB・エンジニア
音声認識の仕組みが分かった
hinachan-629
その他
音声認識の概要が理解できた。一瞬の処理でここまでの工程があるとは思わなかった。
s_hym
営業
昨今の技術の進展と、この技術がどれほどの影響を及ぼしたのか知りたいと感じました。聞くと昔から考えられていたような解析手順のようにも聞こえますし、そうなると、処理能力が上がっただけなのとも感じてしまいました。
start_up
専門職
基本的な音声処理の仕組みが分かり、勉強になりました。一文字ずつ解析しているとは思わず驚きました。、nightとknightなど発音しない文字があった場合にどう正しく判断するのか、といった新たな疑問も湧いてきました。翻訳アプリを使うときは、文脈からAIが正しく変換できるように人間が入力データに注意を払う必要があるとも感じました。今後AI技術がどのように進化していくのか非常に興味がわきました。
tky-hiramatsu
メーカー技術・研究・開発
音声解析の精度を上げるには、サンプリングレートの強化や膨大な辞書データが必要と感じた。データが多くなると処理時間がながくなるので、快適に使うには最適な条件の見極めが必要だと思う。
takagi7568
建設・土木 関連職
音源を数値する為の仕組みが理解できました。
これは「教師あり学習」がメインで学習するのかなぁとおもいました。
また、「RNN」によって語源の序列化を解く手する事も理解しました。
ただ、テキスト生成AIの場合はNSPを多用するため、「教師なし学習」も使用しているのかぁな？とも思いました。
上記の区別が理解しにくかったので他でも学んでみる必要性を感じました。
akira_nabetani
メーカー技術・研究・開発
音声認識の仕組みが整理して理解しました。
misaki-ochi
営業
勉強になりました。ぎょうむにいかします
kana_takamura
マーケティング
音の数値化は人間は出来ているが、AIは難しいことが分かった
mid-kh
IT・WEB・エンジニア
議事録作成などで活用していますが、まだ誤字なども多いため、人が確認する前に生成AIで要約するような使い方をしています。
saotome_wataru
専門職
音声認識は日常生活だけでなく、業務においても多くの可能性を秘めた技術であり、これをより効果的に活用する方法を学ぶ良いきっかけとなりました。今後は、音声認識システムを業務にどのように取り入れられるか考えるとともに、関連する新技術について継続的に学んでいきたいです。また、この研修で得た知見を社内のメンバーと共有し、チーム全体での活用方法を模索していきたいと思います。
utetim
営業
音声認識の仕組みをなんとなく理解できた
air-dolphin
コンサルタント
音声認識のベースは人間が覚える過程と似ている
_-o-o-_
その他
日常的に音声入力を使って文章を入力することがあるので仕組みを知れてよかった。最近は変換ミスなどもほとんどなく文字起こしをしてもらえるのは、このように文章の内容まで推測してくれているからなんですね。
yukoalan
金融・不動産 関連職
一つ一つ過程を踏んで目的を達するということは、どんな作業・処理を行うにも重要なことだと改めて理解しました。
muni22
メーカー技術・研究・開発
音をコンピュータで処理するために、波形を数値化できるよう処理しているのがグラフからよく分かりました。
kiyotaka_tanaka
営業
音声認識の基本を学べとても勉強になりました。
masayoshi_37
建設・土木 関連職
大変勉強になりました。
spn46ev9
販売・サービス・事務
会議などの議事録を作成するのに有効だと感じた。
kyao0
メーカー技術・研究・開発
音の認識について、少し理解できました。
u_yasu
人事・労務・法務
AIの音声認識の仕組みについて、わかりやすく解説いただき、理解することができました。
gen_ta-gl
メーカー技術・研究・開発
仕組みを理解出来ました。今後の発展的学習の際の基礎知識とします
daikonn
その他
音声認識までに色んな処理があり知ることができた。
yasuoka-yoshio
メーカー技術・研究・開発
AIで立派な文章が作成できるメカニズムが、よくわかりました。
kei_tsutsumi
コンサルタント
音声認識の仕組みとエラーが出る理由がよく理解できました。
sound
その他
AIの仕組みが理解できました。
takao_suzuki
メーカー技術・研究・開発
音声認識について基本が理解できました。
ksowlz
メーカー技術・研究・開発
音声認識が、意外と進んでいる事理解しました。
hironorih415
その他
音声認識について基礎から学ぶことができた
k_hossy2000
クリエイティブ
良い復習になりました。
dh777
経理・財務
動画認識より複雑な仕組みを活用している様に思えました。
kdm_r
その他
音声認識について学ぶことが出来ました。
baku_wada
人事・労務・法務
AIの音声認識が音声をデジタル化することを経ている関係から、正確な音声に変換できないケースがあることを理解できた。
kuwahara0304
経理・財務
わかりやすかったです
tomokunmark5
専門職
音声は波まずアナログの音声を電気の周波数にしFM変調しデジタル化したのち音韻と子音をわけ言語をつくる
michi0913
金融・不動産 関連職
音声が文字に変換できるとは
知らなかった
awan
販売・サービス・事務
言葉（文字）自体は同じでもイントネーションや訛りの違いも区別できるのか興味があります。
kou525
メーカー技術・研究・開発
全てデジタル化して認識することを了解致しました
rkawatsu
メーカー技術・研究・開発
音声認識の仕組みをなんとなく理解することができました。今後、業務の効率化のためにも、音声認識をできるかぎり利用するように考えていきたいです。
o--mi
その他
とても興味深かったです。
zif_mizukoshi
IT・WEB・エンジニア
音素という要素を初めて知りました。
yus-tanaka
販売・サービス・事務
音声認識の基本的な考え方に触れられてよかったと思います。ここが出発点なんですね。
kawakami916
IT・WEB・エンジニア
音声から結構ステップが必要なことが分かった。
yukiohayama
営業
音波を分解して、辞書データと照合し、どれと適合するのかを予測解析して、確からしさを判定する。一連の処理をたちどころに済ましてしまう。正に超人的だ。
hisayotadayosi
販売・サービス・事務
AIの仕組みが少し見えました。
makfs
その他
音声変換はずっと謎でしたが、なるほど、理解できました
tabata13
営業
音声データを数値化～音素の分析～辞書データ参照～文脈から文章の特定、までを一瞬のうちに処理してしまうのは大変な技術であると感じる。裏側を知ると大変興味深い。
h-haru
その他
音の数値化ってすごい。
sphsph
メーカー技術・研究・開発
不思議な世界です。
使えるレベルになっていますので、感動です。
k_yuna
販売・サービス・事務
大変勉強になりました。
hydorogen
メーカー技術・研究・開発
数千人数千時間は、日本人のみ？地域性はどうみたのかな？
joy_
メーカー技術・研究・開発
音声認識のプロセス、理解しました。ありがとうございます。
pomu77
IT・WEB・エンジニア
音声認識するための作業の流れが理解出来ました。