音声感情認識 (Speech Emotion Recognition)
読み: おんせいかんじょうにんしき
最終更新: 2026-07-13・AI PICKS編集部
定義
音声感情認識とは、話し声の周波数・抑揚・話速などから話者の感情状態を推定する技術のこと。
音声感情認識 (Speech Emotion Recognition)とは — 詳しく解説
音声感情認識 (SER) とは、 声のピッチ・抑揚・話速・音量変化などの音響特徴量を解析し、 怒り / 喜び / 不安 / 平静といった話者の感情状態を推定する技術のこと。 コールセンターのオペレーター支援やクレーム検知、 対話 AI の応答トーン調整などで広く採用されているとされる。 2026 年時点の実運用では、 方言・早口・雑音混じりの音声で精度が落ちやすい点が現場の悩みどころで、 テキスト化 (音声認識) の誤りが感情推定にも連鎖するため、 まずは書き起こし精度を上げてから感情レイヤーを載せる設計が定石とされる。 コスト面では 汎用 API を組み込む形が主流で、 相場感としては通話時間 / 分単位の従量課金が中心。 選定時は 「感情ラベルの粒度 (2値 か 多クラスか)」 と 「日本語音声での学習データの有無」 を確認してから 導入判断するのが実務上のポイントとされる。
音声感情認識 (Speech Emotion Recognition)の使用例
- コールセンター通話を録音し、感情スコアが閾値を超えたらエスカレーション通知する運用。
- 対話型 AI アプリで、ユーザーの声のトーンから返答の言葉選びを変える設計。
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