NamiTech

音声認識AI（文字起こし）

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FitGapにおけるすべての評価は、公平性を最優先に、客観的なアルゴリズムを用いて計算されています。製品の評価方法は「FitGapの評価メソッド」、シェアデータの算出根拠は「シェアスコアの算出方法」をご覧ください。

NamiTechとは

NamiTechは音声認識AIを活用した文字起こしサービスを提供しており、バックグラウンドノイズキャンセル機能や日本語を含む非英語圏言語への対応に特色があります。同社のコンタクトセンター向けソリューション「NamiSense」では、通話内容の自動解析により要点抽出や感情分析を実施し、応対内容の要約作成や担当者評価のためのツールを提供しています。主なターゲットは金融・証券業界で、高精度な音声認識と厳格なセキュリティ要件への対応を図る一方、AI導入コストの低価格化にも取り組んでいます。2025年6月の日本法人設立を通じて市場展開を加速する計画も示されており、クラウドとオンプレミスの両方式に対応することで、中小規模から大規模センターまで幅広い導入が可能となっています。料金体系については用途に応じた柔軟なプランが設定されており、各企業の規模に適した運用を実現できる仕組みが整備されています。FitGapの要件チェックでは、音声認識AIカテゴリ37製品中2位の対応範囲で、通話・面談記録分析、通話リアルタイム認識、電話帯域最適化にも○(対応)です。コンタクトセンターで通話記録の文字化から分析まで扱いたい企業にとって、機能範囲を確認しやすい製品です。

強み

日本語に特化した高精度

NamiTechは、アジア発の日本語特化型STT技術を採用しており、日本市場のニーズに応じた精度を実現しています。漢字の多い日本語でも文脈を的確に捉えることで、認識ミスを減らし、会議や通話内容を正確に文字化することが可能です。日本語での利用が中心の企業にとって、言語最適化されたエンジンは信頼性の高い選択肢となります。

AIノイズ除去でクリアな音声

NamiTechは、AI技術を活用した独自のノイズキャンセリング機能を搭載しています。オフィスのざわつきや通話相手のバックグラウンドノイズなど、周囲の雑音がある環境下でも音声を聞き取りやすくし、高精度な文字起こしを支援します。雑音下での会議や通話が多い現場において、環境に左右されにくい音声認識性能が期待できる点が特長です。クリアな音声コミュニケーションの実現により、業務効率の向上に貢献します。FitGapの要件チェックでは、「ノイズタイプ学習」が○(対応)で、カテゴリ37製品のうち対応製品は13.5%に限られます。「発話強調補正」も○(対応)のため、小声や遠距離話者が混在する通話・会議の文字起こしを重視する現場で判断材料になります。

通話内容を多角的に分析

NamiTechは通話を正確に文字起こしした上で、キーワード検知によるNG表現のリアルタイム発見や、自動要約による要点抽出を行います。さらに、会話内容にタグ付けしてトピック傾向を可視化したり、声の特徴から顧客の感情を判定して一目で表示することができます。音声データをテキスト化するだけでなく、満足度や業務プロセスの視点でスタッフのパフォーマンスを数値化できるため、顧客対応の改善に直結するインサイトを得ることが可能です。FitGapの要件チェックでは、「音声イベント検知」が○(対応)で、カテゴリ37製品のうち対応製品は24.3%です。特定語句や異常音の検出を通話分析に組み込みたいコールセンター部門では、文字起こし後の活用範囲まで比較しやすい製品です。

注意点

日本語特化の音声認識

NamiTechの音声認識は日本語に特化しているため、日本語環境においては高精度な認識性能を発揮しますが、英語など他言語には対応していません。そのため、多言語での音声認識が求められる場面や、日本語以外の言語を扱う業務では利用が難しい場合があります。導入をご検討の際は、利用環境や対象言語が日本語のみで問題ないか、事前にご確認いただくことをお勧めします。

高精度化による遅延リスク

NamiTechは高精度な認識性能を追求していますが、処理が複雑化することで遅延が生じやすくなる傾向があります。大規模な同時音声認識やリアルタイム処理が多い環境では、求める性能要件と遅延のバランスに注意が必要です。特に高速処理が求められる用途においては、事前に性能要件との兼ね合いを十分に検討されることをお勧めします。導入前にテスト環境での検証を行うことで、実運用における適切な設定を見極めることができます。FitGapの要件チェックでは、「通話リアルタイム認識」と「ライブ字幕表示」は○(対応)ですが、実際の遅延性能を示す評価順位はありません。大量の同時処理や低遅延運用を前提にする場合は、対応可否だけでなく処理量ごとの応答時間を検証しておく必要があります。

大量データの処理コスト

大量の音声データを扱う場合、処理コストが増大する傾向があります。NamiTechは安価に提供されていますが、大量利用時にはクラウド利用料や計算リソースのコストが嵩む可能性があります。データ量の増加に伴い運用コストも増加するリスクがあるため、事前に想定される処理量を見積もり、コスト面での影響を検討しておくことが望ましいでしょう。導入前に利用規模を踏まえた試算を行うことをお勧めします。FitGapの料金評価はカテゴリ45製品中27位です。利用量に応じて費用が増える運用では、初期費用だけでなく、通話時間や保存量が増えた場合の月額費用まで確認すると判断しやすくなります。

カテゴリ別マーケットシェア

2026年3月 FitGap調査