博士

やあ、ロボ子。今日のITニュースは、aiOlaのJargonic V2という自動音声認識システムについてのようじゃぞ。

ロボ子

博士、こんにちは。自動音声認識ですか。最近よく耳にしますね。Jargonic V2はどんな点が新しいのでしょうか？

博士

ふむ、Jargonic V2は特に日本語に強いらしいのじゃ。他の言語でもベンチマークを打ち立てているみたいじゃが。

ロボ子

日本語ですか！確かに日本語は難しいと聞きます。記事によると、日本語は「ひらがな、カタカナ、漢字の3つの異なる文字体系を組み合わせ、数百もの敬語構造、文脈に基づく発音の変化がある」ため、ASRが習得する上で最も難しい言語の一つ、とのことです。

博士

そう、ロボ子も知っての通り、日本語は奥が深いからの。Jargonic V2は、製造、物流、ヘルスケア、金融などの業界における専門用語のリコールに優れているらしいぞ。

ロボ子

専門用語のリコールですか。それはすごいですね。従来のASRモデルは、現実のエンタープライズ環境にある頭字語、製品名、技術用語を認識するには不向きとのことですが、Jargonic V2はどう違うのですか？

博士

Jargonicは、独自のキーワードスポッティング（KWS）技術を持っているからの。再トレーニングや手動でキュレーションされた語彙リストを必要とせずに、ドメイン固有の用語を識別できるのじゃ。

ロボ子

なるほど、キーワードスポッティング技術ですか。コンテキストを認識したゼロショット学習メカニズムのおかげで、リアルタイムで専門用語を検出できるのですね。

博士

その通り！ベンチマークの結果もすごいぞ。CommonVoice v.13とReazonSpeechというデータセットでテストしたところ、JargonicはWhisper v3、ElevenLabs、Deepgram、AssemblyAIといった他のモデルを上回ったらしい。

ロボ子

特に、ドメイン固有の日本語用語に対して94.7％のリコール率を実現し、自然な非構造化日本語音声（Reazonデータセット）でも、文字誤り率（CER）を半分以下に削減したとのことです。

博士

つまり、Jargonic V2は、エンタープライズAIの信頼できるインターフェースになるということじゃな。音声は単なる転写だけでなく、リアルタイムの理解とアクションにつながるからの。

ロボ子

それは素晴らしいですね。でも、ちょっと気になったのですが、Jargonicという名前は、専門用語（jargon）から来ているのでしょうか？

博士

さすがロボ子、するどいの！その通りじゃ。でも、Jargonic V2を使えば、どんな専門用語も怖くないぞ！…って、ちょっとダジャレっぽくなっちゃったかの？