Microsoft Azure Speech Service

音声認識AI（文字起こし）

日本製

コスト

要問合せ

無料プラン

IT導入補助金

無料トライアル

~ 音声認識AI（文字起こし）

事業規模

中小

中堅

大企業

Microsoft Azure Speech Serviceとは

強み

注意点

カテゴリ別市場マーケットシェア

プラン

代替サービス

サービス基本情報

運営サービス一覧

Microsoft Azure Speech Serviceとは

Microsoft Azure Speech Serviceは、マイクロソフト社が提供する音声認識AIサービスです。Microsoft Azure Cognitive Servicesの一部としてクラウド環境で提供され、ディープラーニング技術を活用した音声テキスト変換機能を備えています。日本語を含む多言語に対応しており、リアルタイムのストリーミング文字起こしとバッチ処理の両方に対応可能です。Custom Speech機能を利用することで、音声認識モデルのカスタマイズが行え、専門用語やノイズ環境に応じて認識精度の向上を図ることができます。Azure上で提供される翻訳やテキスト分析などの他サービスとの連携も可能で、アプリケーションや業務システムへの組み込みに柔軟性を持たせています。クラウドベースのスケーラビリティと企業向けセキュリティ機能を有しており、中小規模から大企業まで様々な規模の組織で導入されています。

強み

カスタムモデルで専門用語に対応

Microsoft Azure Speech Serviceは標準モデルに加えてCustom Speechを提供しており、独自の音声データやテキストを用いてモデルをチューニングすることができます。業界特有の用語や訛りに合わせてモデルを最適化することで、一般的な音声認識エンジンでは対応が難しい専門用語についても高精度な認識を実現できます。医療や法務などの特定分野における音声活用において、このような柔軟性を持つことが同サービスの特長となっています。

オンプレ実行とAzure連携が可能

Microsoft Azure Speech Serviceは、クラウドサービスとして大規模なスケーリングが可能でありながら、コンテナを活用したオンプレミス環境での実行にも対応しています。社内サーバーやエッジデバイス上で音声認識を実装できるため、セキュリティポリシーによりクラウドへの送信が制限される音声データも処理することができます。さらに、Azureの翻訳やテキスト分析といった他サービスとの連携により、音声データの活用をワンストップで実現できる点も特長の一つです。

リアルタイム処理と多言語対応

Microsoft Azure Speech Serviceは、ストリーミング音声のリアルタイム文字起こしに対応しており、会話の進行と並行して逐次的にテキスト化を行うことができます。英語や日本語をはじめとした多数の言語モデルを提供しているため、複数の言語が使用される会議においても、即座に各言語を文字化して表示することが可能です。Microsoftの長年にわたる音声研究によって培われた認識精度とグローバルな言語対応力により、国際的なビジネスシーンでの活用も期待されています。

注意点

エンドポイント作成など初期設定が必要

Microsoft Azure Speech Serviceを利用するためには、Azure Portal上で音声サービスのリソース作成が必要となります。無料アカウントの登録後、適切な地域や価格プランを選択してエンドポイントを設定し、APIキーの取得といった初期手順を完了する必要があります。クラウドサービスの設定に慣れていない場合、これらの導入作業には一定の専門知識と時間を要する可能性があるため、事前の準備や学習が重要になる場合があります。

無料枠ありも大規模利用は課金必須

Microsoft Azure Speech Serviceは音声テキスト変換において月5時間分の無料利用枠（F0プラン）を提供していますが、それを超える大規模な利用には有料の標準プランへの移行が必要となります。利用時間の増加に応じてコストが発生するため、長時間の会議録音などで継続的に活用する際は、無料枠だけでは対応できません。そのため、事前の料金計算と適切な予算管理を行うことが重要となるでしょう。

用途特化には追加調整が必要

Microsoft Azure Speech Serviceは標準状態で高精度な音声認識を提供しますが、業界特有の専門用語や特殊な発話パターンを多く含む環境では、そのままの状態では認識精度が十分でない場合があります。医療や法律、技術分野など専門用語を頻繁に使用する業種で導入する際は、カスタムモデルの構築やカスタムボキャブラリ機能を活用した用語チューニングを行うことで、より高い認識精度を実現できる可能性があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2025年8月 FitGap調査