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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
utetim
営業
音声認識の仕組みをなんとなく理解できた
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
aqueous
メーカー技術・研究・開発
不良がつかう汚らしい言葉とかも学習しているのだろうか。すげー面白い。
hr-sakai
その他
理解してます。これからも利用します。
taka1962
販売・サービス・事務
現在キーボードを使っているデータ入力を音声認識で入力できれば、仕事のやり方が変わって効率化できると思います。
th0588
その他
まったくわかりませんでした。
sakana3
その他
もうすっかり実用化されている。テレアポとかお問い合わせセンターなんて仕事は大幅縮小しそう。
drmhoyu
メーカー技術・研究・開発
生産技術の設備に使えそうです
yoshi-katsu-222
メーカー技術・研究・開発
A-D変換しているんですね
okuoku2
その他
基本中の基本ですね。
pomuec
専門職
音声認識では、A-D変換を行なっており、音素や文章構成も含め適切な認識を行なっていることが分かった。標本化や量子化などA-D変換は工事担任者の資格で学べていたので、復習できた。
sekioka01
メーカー技術・研究・開発
音声認識にはAD変換後にデータベースと照会して言葉に直すということを理解しました。また、誤変換される理由も知れたので、今後さらに精度が上がれば、ビジネスの場での翻訳にかなり活用できるのと思いました。
y-arano
メーカー技術・研究・開発
音声認識にはたくさんの工程を経て文字起こしされていることを理解しました。
英語と比べるとまだ日本語の音声認識の精度は低く感じますが、次はどのような技術的ブレイクスルーがあると精度が向上するのか気になりました。
t_banban
メーカー技術・研究・開発
はきはきと話さないと認識できないかもですね。
vegitaberu
人事・労務・法務
コンピューターの音声認識のメカニズムを知ると、人間がどのように認識しているのかが気になりました。
hhmorimoto
メーカー技術・研究・開発
簡単な説明で音声認識のしくみがわかりました
masayah
専門職
音声認識の仕組みが理解できました。
音声でのやりとりもすぐに文字化され効率が図れそうと思いました。
madara68
専門職
音声認証のしくみが理解できた。
1250405
その他
音声認識は、AD変換、音素特定、単語のつなぎ合わせ予測を経て出来ている。音素特定、単語の繋ぎ合わせ予測にAIが使われていることがわかりました。
komanetzi
営業
音声認識とは音声をコンピューターが認識できるようA-D変換により数値化、それをベースに発された言葉の音素を特定、単語認識、単語同士のつながりから次に来る単語の予測で文章化する。という多くのステップを経て成立することがわかりました。それぞれのステップに膨大なデータが必要となることもイメージできました。日本語の音声認識においては、どこの企業のものが精度的にも高く、利用が先行しているのか知りたくなりました。
nabezo1962
人事・労務・法務
コンピュータにおける音声の扱い方を学べました。
多分、私たち人間も同じような理解／認識をしているのだろうなあ、と思います。だとしたら感慨深いものがあります。
celt
クリエイティブ
音声認識の仕組みについてよく分かった。数値データに変化した音声から音素を特定し、辞書データと付き合わせて単語を特定、さらにその単語から文章を作るという流れであった。誰が考えたのか知らないが、上手い考え方だと思った。
nob_non
メーカー技術・研究・開発
時系列に読解し続けるだけでなく、次の言葉を推測・照合していく工程があるのには驚いた。
hideki-f
営業
音声認識の仕組みについて、色々な過程をえて認識しているのが理解出来ました。
oooooooo44
IT・WEB・エンジニア
音声認識は業務効率化において，とても活用できると思います。キーボードを打ちながら、別の指示を記録するなど，仕事の効率性を大きく変えうる可能性を持つと考えました。
k1_k
経営・経営企画
よく理解できました。多言語の会話の場合も、同様の仕組みで判断するのでしょうか
tohrut
専門職
音声認識をさせるために、音声はアナログなのでデジタル変換が必要なんだと当たり前のことに気が付いた。
デジタル技術なのでアナログをデジタルに変換する工程をへて、収集を行い現在に至るということに感動
nakata0505
建設・土木 関連職
音声認識を業務で使用することはあまりないが、A/D変換は普段の業務で使用している。今後は、音声認識を利用してユーザーからの意見を正確に認識し、正しい回答ができるようにシステムを構築していきたい。
s-eguchi
営業
人によって声の周波数が違うと思いますので、その辺の処理はどうしてるのかが気になりました。
axtyu
IT・WEB・エンジニア
音声認識のAIは広く普及されており、その仕組みを知っておき、日常生活で利用したい
kamakuramm
その他
もともとはアナログデータで、それを数値化するためにデジタルにするという過程が理解できました。
yurina_2024
経理・財務
よくわかりました。AIの仕組みにますます興味がわきました。
akihiroen
専門職
音声認識の仕組みの基礎を知った
mishibya
建設・土木 関連職
音声認識の仕組みがわかりました。音声変換が誤変換する事の事情がわかり、勉強になりました。
koh-i
営業
言語に音声波形を組合せている辞書があることが理解でき、これのブラッシュアップは日々行われていると想定されました。
tomsou
営業
知らない言葉が多く出てきたので初歩で良かったと感じました、
w371173
経理・財務
音声認識の仕組みが、良くわかりました。
tomoyasu_kudo
建設・土木 関連職
音声認識を用いて、聞き取りにくい情報を文字に起こして文章にした。
ark2024
その他
TV会議で自動文字起こし機能をよく使います。
滑舌よくしっかり話せばリアルタイムで間違いもなく書き起こしてくれますが、背後でされている処理がわかり興味深く感じました。
katakorikei
マーケティング
音素という捉え方がAIの音声認識を高めてる事が理解できました。
seishiro
営業
ありがとうございました。
higuchi_561
人事・労務・法務
AIの処理工程の理解に役立てたい
grateful
専門職
音声認識の仕組み学びました。
firia
営業
音声認識、なかなか理解しずらいですね
noir_hpy
経理・財務
仕組みがわかりました
bonjours
金融・不動産 関連職
音をＡＩが誤認識する仕組みも理解できました。
n_jiro
営業
仕組みが理解できました。この処理を瞬時にするためのAIチップの重要性も改めて感じました。
papapon
営業
音声認識にはＡ-Ｄ変換が必要であり、これを数値化して、辞書と照合するなど複雑な処理が必要だ。
akira01552
販売・サービス・事務
興味深い内容でした。
gantetsu013
営業
音声認識をさせるために、音声はアナログなのでデジタル変換が必要てあることは理解していたか、その積み重ねがベースであることを理解できた
千里の道も、てすね
paseri_2
メーカー技術・研究・開発
AIエンジニアと話す際の音声認識の最低限の用語を理解した
fujiij40
コンサルタント
理解できました！ありがとうございます。
4ktake
人事・労務・法務
音声認識にも、色々な行程に分化されているということが分かった
akirakanno
営業
AIの学習能力は、そこに至るまでの気が遠くなる時間と細かな作業がある事を認識した
toshi-iwai
経理・財務
音声を音素にして辞書データで言語化して認識するってことですね。難しいので復習したいと思います。
ryoshima
メーカー技術・研究・開発
処理の系統がなんとなく理解できた
chang_shin
販売・サービス・事務
まずA-D変換がなされ、それを音素に分解・当てはめ、辞書ツールを使って文章に落とし込む。
rika05
販売・サービス・事務
音声認識の仕組み、理解できました
aoyama_globis
IT・WEB・エンジニア
一つ一つは理解できるが、背景にある技術は凄いものだなと想像できますね。
yuu3131
金融・不動産 関連職
音声認識やズレる仕組みが理解できた
sh-tsujimoto
メーカー技術・研究・開発
音声認識について理解できました。
aki4444
建設・土木 関連職
音声認識について基本がわかりました
kawaihrm
人事・労務・法務
音声認識の事がよくわかりました
_oioioi
その他
日常よく使う機能についての新しい知識が増えた
kshimada
メーカー技術・研究・開発
音声認識も細かく見るといろいろな技術が絡んでいるのですね。