IBM Watson Speech to Text

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

IBM Watson Speech to Text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

IBM Watson Speech to Textとは

IBM Watson Speech to Textは、IBM社が提供するAIプラットフォーム「IBM Watson」の一機能として開発された音声認識サービスです。ディープラーニング技術を活用し、多言語の音声を高精度でテキスト化することができます。日本語音声認識の分野では先駆的な存在として位置づけられており、専門用語に対応したカスタム言語モデルの作成にも対応しています。利用形態は柔軟で、IBM Cloud上でSaaSとして提供されるほか、オンプレミス環境への構築も可能なため、企業のセキュリティ要件に応じた導入が行えます。コールセンターでの通話記録のテキスト化や議事録作成の自動化など、様々な業界で活用されており、グローバル企業から国内組織まで幅広い導入実績を持っています。また、IBMの自然言語処理技術との連携により、音声から変換されたテキストデータを用いた感情分析や知見の抽出といった高度な分析への発展も可能となっています。

強み

エンタープライズ級の信頼性

IBM Watson Speech to Textは企業利用を前提とした設計となっており、金融・医療といった厳格な要求を持つ業界での導入実績を有しています。99.9%の稼働SLAに加えて充実したエンタープライズサポートが提供されるため、ミッションクリティカルなシステムへの組み込みにも対応可能です。ビジネス継続性を重視する企業環境において、安定した音声認識サービスを求める現場に適したソリューションといえます。

専門分野へのモデル最適化

Watson Speech to Textでは、領域別に最適化されたモデルが提供されています。医療用モデルにおいては、薬剤名や症状といった専門用語を高い精度で認識することが可能です。また、ユーザー独自の単語を登録できるカスタムモデル機能も備わっており、業界特有の用語が多用される環境においても精度の高い文字起こしを実現できます。このような専門領域での利用に対応する柔軟性が評価されている特長の一つです。

マルチクラウド・オンプレ対応

IBM Watson Speech to Textは、IBM Cloud上での利用に加えて、オンプレミスや他のクラウド環境にも対応したハイブリッドな提供形態を備えています。Dockerコンテナを活用することで、社内データセンターへのデプロイも実現でき、データ主権やレイテンシに関する要件に応じて柔軟な運用環境を構築することが可能です。クラウドサービスの利用が困難な環境においても、Watson AIの音声認識技術を活用できるため、セキュリティポリシーやコンプライアンス要件が厳格な企業でも導入を検討できる選択肢となっています。

注意点

利用にはIBM Cloudの知見が必要

IBM Watson Speech to Textを利用するためには、IBM Cloud上でサービスを有効化し、APIキーやエンドポイントの取得が必要です。他のクラウドAPIと同様に、プログラムから音声データを送信して結果を受け取る形式のため、IBM Cloudの操作やAPI開発に関する知見が求められます。IBM Cloud自体の国内普及度がAWSなどと比較して高くないことから、利用可能な情報やコミュニティサポートも相対的に限られる傾向があります。

初期モデル精度にはチューニングが必要

IBM Watson Speech to Textは多言語対応で汎用性が高い音声認識エンジンですが、日本語における特定業界の専門用語などは初期モデルでは認識精度が十分でない場合があります。カスタム言語モデル機能を活用することで、ドメイン固有の単語を学習させて精度を向上させることは可能ですが、そのためには追加のデータ準備やトレーニング作業が必要となります。特に業界特化の用途で導入を検討される際は、ある程度の調整作業が前提となることを理解しておくことが重要です。

エンタープライズ向けで手軽さに欠ける

IBM Watson Speech to Textは企業利用を前提として、高度なセキュリティやスケーラビリティを重視した設計となっているため、個人や小規模チームでの利用には適さない面があります。料金体系も大規模な利用を想定した設定となっており、無料で利用できる範囲は限られています。全社規模での音声認識インフラの構築には優れた性能を発揮しますが、短期間での試験的な導入や単発的な利用を検討している場合、他のサービスと比較して導入のハードルが高く感じられ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