【１２】 UD トークの上⼿な使い⽅
開催⽇

2019 年 10 ⽉ 21 ⽇（⽉）15：00〜16:15

形式

ウェビナー

企画

PHED 事務局
ゲストスピーカー：茂⽊脩佑さん（株式会社カプセルアシスト）
ファシリテーター：森脇愛⼦（PHED）

参加者

⾼等教育機関の教職員

内容

聴覚障害などの情報保障（⽂字通訳）の選択肢に、⾳声認識システムの活⽤があ り ま す 。 ⼤ 学 等 の 情 報 保 障 で も 活 ⽤ 例 が 増 え て い る UD ト ー ク 🄬（https://udtalk.jp/）をはじめとした⾳声認識システムによる⽂字通訳ソフ
ト・アプリの基本操作と、学⽣のニーズ、授業やゼミなどのシチュエーションに応じて適切に活⽤するための⽀援者がしておくべき、テクニカルな情報を提供します。
（１）⾳声認識の基本的な仕組み、（２）UD トークの強み、（３）情報保障・⽂字通訳として⼤事な３つのポイント；集⾳・単語登録・ご認識の修正、（４）Q & A：⽇常のみなさんの⼼配事や質問にお答えします。

＜森脇＞l

それでは皆様、PHED の障害学⽣⽀援専⾨的研修 CBI ということですが、本⽇は、事務局企画のウェビナー企画です。みなさんからのリクエストにお答えした内容になるかなと思います。これまでウェビナーですとか他のシンポジウムなどの企画、全て SIG も皆様に企画をしていただいておりましたが、今回のように少しテクニカルな内容や、SIG のテーマにまだ含まれていないような課題などもありますので、そういうものに対して事務局企画として、テーマを設けていこうと思っています。

l

今回の⽬的です。
１点⽬：⾳声情報の Accessibility を考える機会として、ぜひ皆様にこういう機会を提供できたらと思っています。⾳声情報のアクセシビリティ、他にもいろいろな⼿段はあるんですけれども、その中の⼀つとして⽂字通訳の⽅法を、今⽇は考えていきます。その中でも選択肢をできるだけ増やすという意味で、⾳声認識のシステムを利⽤したり、その他の活⽤の仕⽅というところも、あわせてご案内できればと思っています。
２点⽬：皆様から本当に質問たくさんいただいております。多分 PHED の中で個別にご質問いただいているので⼀番多いのが UD トークの使い⽅というところかもしれませんが、皆様に基本的なそのセッティング⽅法、操作、それから活⽤の⽅法など、情報提供させていただいていますが、やはり同じようなご質問いただくことが多いので、でも、ぜひその基本的なところを今回まとめて紹介したいなというふうに思っております。

l

今回は、ゲストスピーカー：として、株式会社カプセルアシストの茂⽊さんに来ていただいています。茂⽊さんからは基本的な情報提供していただく
んですけれども、実際に⼤学の中で活⽤するといった場合の疑問点などを@東京⼤学 PHED

1

皆様お持ちだと思いますし、実践していてよりよい活⽤法ですとか⼯夫をしている⽅も多いと思いますのでそれを共有しましょう。参加者全員でこのウェビナー作っていきたいと思っています。
l

今回の参加者への事前アンケートの集計では、聴覚情報保障の⽅法として、
⼿書きのノートテイクが⼀番多かったですね。その次が連携システムを使ったパソコンテイクということになります。その次に多いのが、UD トーク（37%）など⾳声認識アプリを利⽤したものということになっています。ただ、修正者がついているというのはそれよりも数が減っているようです。
・・・実際には⼿書きのノートテイクが多いということがわかっていますけれども、そのような⽅にこそ今回の基本スキルもしっかりご覧いただ
ければと思います。

l

ただ、１つ確認をしておかないといけないのがですね、今回は UD トークを中⼼にお話をさせていただきますけれども、⽂字通訳に使える⾳声認識のシステム、それからそれに関連するものと、アプリなどというのはたくさんあります。なぜか UD トーク 1 択のように紹介されることが多いんですけ
れども、実はそうではなくて、他にもたくさんあります。よくご存知の⽅は情報共有されていらっしゃると思いますけれども、初めてこういうものを触られる⽅ですね。なんか１つしかないような気がされるかもしれません
けど、選択肢はたくさんありますので、その点ご了解いただきたいと思います。また機会がありましたら、そのほかのアプリなどの使い⽅ですとか、どうやって使い分けについてもお話ができたらと思うんですけれども、今回は UD トークを中⼼にお話をさせていただきますことをご了承ください。

lでは、ここから茂⽊さんにバトンタッチして、実際にお話をしていただきま
す。

＜茂⽊＞
l

皆様こんにちは、。株式会社カプセルアシストの茂⽊と申します。今⽇は UD
トークの上⼿な使い⽅ということで、お話をさせていただく機会をいただ
きました。よろしくお願いします。

l

私が今⽇お話しすることは、こちらの内容になっております。

l

主にその⼤学の障害学⽣⽀援で、UD トークを使う際に気をつけておいてい
ただきたいポイントをお伝えできればいいかなと思っています。事前のアンケートを拝⾒しますと、今⽇ご参加の皆さんのうちの 98％ぐらいの⽅は「UD トークを触ったことがある」という、ご回答いただいてました。なので、今回は「UD トークとはなんぞや」とか、操作⽅法について細かく解説をするということは控えようかなと思ってます。

l

細かい使い⽅はオンラインマニュアルとか、あとは UD トークの Web ページにヒントが掲載されておりますので、そちらをご参照いただければと思います。

@東京⼤学 PHED

2

l

では、
「UD トークを上⼿に使うために」。

l

そもそも⾳声認識の仕組みというのを簡単に、ものすごーく簡単に、お話したいなと思います。今ご覧いただいているのは、⾳声認識の仕組みを、もの
すごく簡単に表した図です。この図に沿ってお話をしたいと思います。

l

まず、ある⼈が何かを話します。そうすると、⾳声認識技術というのは、まず⼊ってきた⾳の特徴を調べて「⾳素」を特定します。
「⾳素」というのは簡単に⾔ってしまえば、⺟⾳とか⼦⾳などのことを指します。この⾳素がわ
かると、次にその並びを⾒まして、これはこの単語じゃないかということを予測します。そして、単語が⾒えてくると、この単語の次にくるのはあの単語じゃないかとか。この⽂脈からすると、この単語じゃないかというふうに、次々に予測をしていきます。この予測をするときに使われるのが、⾳声認識辞書になるわけです。ここには膨⼤な量の⾳声とか、あとはテキストを使って、統計処理をして作ったものが⼊ってまして、⼊⼒された⾳声の特徴
から、この辞書にある情報を検索して、最も確からしいものを出⼒していくというような形になってます。そうやって変換したものが⼿元の端末に表⽰されていく。ものすごくざっくり説明しましたが、簡単に⾔えば、⾳声認識の仕組みというのはこういうものになってます。

l

今⽇は、この⾳声認識の仕組みを元に、特に UD トークを上⼿に使うためのコツを⾒ていこうと。

l

まずポイントの１つ⽬です。これがものすごく⼤事なんですけれども、まず⾳声を⼊⼒するときに、『⽂字に出したい⾳だけを⼊れる』っていうことが、
ものすごく⼤事です。ここで雑⾳が混ざってしまいますと、⾳声認識の精度が落ちてしまうので、周りの⾳にものすごく気を配っていただきたい。これが１つ⽬です。

l

そしてもうひとつ。次、ポイントの２つ⽬ですけれども、事前の単語登録を
しっかり⾏うということです。

l

先ほどお話しました通り、⾳声認識っていうのは、辞書を検索して、最も確からしいものをテキストとして出⼒していくっていう作業を⾏います。つまり、どんなに丁寧に、ゆっくり、はっきり、明瞭に話しても、辞書に⼊ってない⾔葉は変換できないっていうことです。したがって、この辞書に⼊っていなさそうな⾔葉で、でも、どうしても変換させたいと思う⾔葉があるときは、事前に辞書に登録しておく必要があるということです。

lそしてポイントの３つ⽬です。誤変換の修正者を配置するということです。

l

繰り返しますけれども、⾳声認識は、辞書を検索して、最も確からしいもの
を出すっていう作業を⾏ってます。つまり、100％正しいテキストを出⼒し続けるっていうことは、結構難しいことです。もし、認識率 100％を維持しようと思ったら台本を作って、その通り読み上げるっていう他に⽅法はありません。でも、実際それをやろうと思うと、それって現実的ではないですよね。なので、情報保障として⾳声認識を使うと思った場合には、「誤変換は必ず出るんだ」っていう前提に⽴って、誤変換を修正する⼈間を配置しま
しょうというのがポイントの３つ⽬です。

@東京⼤学 PHED3l

以上の 3 点が今⽇お話ししたい⾳声認識、UD 上⼿に使うためのコツです。
最初の森脇さんの話にもありましたけれども、⾳声認識を使うアプリケー
ションっていうのは様々ありますね。UD トークのほか、使ったことが多いっていう答えが多かったのは、Google の Live Transcribe（ライブ・トラン
スクライブ）などだと思います。こういったアプリケーションいろいろある
中でも UD トークが特に優れているっていうのは今ご説明した３つのポイ
ントをクリアするための機能が備わっていて、かつ、スマートフォンとかタ
ブレット、パソコンとか⽇頃使い慣れてる端末で気軽に操作ができるっていうところが、他にアプリよりも優れているところかなと思います。

lではですね、今お⽰ししました３つのポイントについて、もう少し細かく⾒ていきたいと思います。

l

まず１つ⽬。⽂字に出したい⾳だけを⼊れましょうということについてお話します。たまに、こういう相談を受けることがあります。
「UD トークっ
ていうのを使い始めたんだけれども、誤認識だらけで、こんなものは使い物にならない。みんな便利だ便利だって⾔うんだけど、みんなどうやって使ってるんだ」っていう相談を受けることがあります。

l

⼀体どんな使い⽅をしているのかなと思って、その先⽣にお話を詳しく伺うとですね。
「UD トークをインストールしたタブレット端末を学⽣に渡して使わせてるんだよ。それだけ。
」こういうふうにおっしゃるんですね。こんな使い⽅では、誤変換だらけになるのは当然。もう少し使い⽅を⾒直していただきたいなと思います。

l

私たちの⾝のまわりには、いろんな⾳があふれてます。例えば、授業の場⾯、教室の中を⾒てみますと、先⽣が話す声だけでなくて、他の学⽣さんがもしかしたらヒソヒソお話をしているかもしれません。あるいはそういったことが、教室の中であちこち反響しているかもしれません。教室の中だけでなくて、もしかしたら窓の外では、体育の授業をやっていて、いろんな掛け声
何かが聞こえてくるかもしれませんし、パトカーとか救急⾞が通ればそういった⾳も⼊ってきます。そういった環境の中で、前⽅で⽴って話している
先⽣の⾳声を後⽅に座っている学⽣さんのところで⾳声認識しようと思っても、⼗分な⾳量が確保できませんし、雑⾳はいろいろ混ざってくるわけです。こういった中で、やっぱり誤変換だらけになるっていうのは、ま、当然のことなわけです。

l

上⼿に使うと思ったらまずは周囲の雑⾳を排して、⽂字に出したい⾳声のみ、この場合は先⽣の声ですけれども、先⽣の声を、適度な⾳量で⼊⼒する
ような⼯夫、仕組みを考えていただきたいなと思います。

@東京⼤学 PHED

4l

じゃ、そのために⼀体どうしたらいいのか。まず⼀番⼿っ取り早い⽅法は、UD トークをインストールしたスマートフォンやタブレット端末を発⾔する⼈の⼝元に近づけるということが、まず⼀番簡単な⽅法です。その際は、端末１台ではなくて、発⾔者⽤と表⽰⽤の端末を⽤意して、喋る⼈と⾒る⼈
で端末を分けるというのが良い⽅法です。UD トークには２台の端末、ある
いは、それ以上の複数の端末で⽂字を共有する機能があって、使っている⼈
たちはよく、「QR コードで連携」っていう⾔い⽅をするんですけれども。
この QR コードで連携をする⽅法をとると、発⾔者⽤と表⽰⽤の端末を分けても、情報共有することができます。

l

この⽅法については、先ほどご紹介したオンラインマニュアルに詳しい解説が載ってますので、やったことがない⽅、⽅法が気になる⽅はこちらをご覧になってください。

l

ただですね、授業のときに先⽣に iPhone を持ち続けてもらうっていうのは、なかなか現実的ではないわけです。

l

そのときに次の⽅法として、タブレットとかスマートフォンで使える外付
けのマイクを使うっていう⽅法があります。

l

例えばこんな機種がありまして、画⾯では 4 種類ご紹介していますけれど
も、上の３つは UD トークで使っている⾳声認識エンジン「AmiVoice」な
んですけれども、そこと同じ会社が作っている⾳声認識専⽤のマイクです。
これらはものすごく⾳声⼊⼒の精度がいいので、UD トークで使うのに相性がいいものになってます。あとは⼀番下、SONY のワイヤレスマイクロフォンも掲載してますけれども、これは特に UD トークについて特化して、というようなものではなくて、ビデオカメラなんかにつけてインタビューを取るみたいなときに使うものなんですけれども、これもかなり性能が良くて使いやすいです。

l

もちろん、これらだけでなくて他にも、使えるものはいろいろあるんですけ
れども、選ぶときのポイントとしては、やっぱりマイクを⼝元に近づけることができるか、とか、指向性はどうか。とかあとは、スマートフォンやタブ
レット端末で簡単に使えるものかどうかっていうところを⾒て、選んでいただけると便利かなと思います。

l

それからですね、今、ご紹介したこの SONY のワイヤレスマイクロフォン
なんですが、タブレット端末、スマートフォン端末にはあの対応していません。そういったものを使うときには別途、「オーディオインターフェイス」というものを買っていただく必要があります。これがあると、スマートフォンとかに対応していなくても、⾳声を⼊⼒することができます。

l

⼀番 UD トークユーザーで広まっているのは、こちらお⽰ししてます「iRig2」っていうものです。これは 5000 円程度で買えるもので持ち運びにもものすごく便利なので皆さん使ってらっしゃいます。この使い⽅に関してもユーザーズマニュアルに載ってますのでぜひご覧になってください。

@東京⼤学 PHED

5l

今、ご紹介した⽅法はスマートフォンやタブレット端末に直接マイクを接続して⾳を⼊⼒する⽅法ですけれども、例えば、教室に備え付けられている
⾳響設備から出⼒を取れたら、端末にも⼊⼒できるし、同時に拡声もできる
ので、便利なんじゃないか。もちろんそういう⽅法もできます。

l

使うものは、備えつけられている⾳響設備によって違うんですけれども、先ほどご紹介した「iRig2」をオーディオインターフェイスを使うと、まあた
いてい、どの⽀出⾳響機器からも出⼒を取ることができます。

l

その⽅法についてはすみません繰り返しになってしまいますが、オンライ
ンマニュアルとか Web ページにヒントが載っていますので、ぜひ調べて、
チャレンジしてみてください。

l

それから、学校によっては、その教室に備え付けの機器だけでなくて、
Phonak（フォナック）のロジャーのシステムを取り⼊れているところもあると思います。ロジャーお使いの場合には My Link（マイリンク）から⾳をとることができます。これを使えば UD トークで⽂字を出しつつ、補聴器なんかにも⾳を⾶ばすことができるので、⾮常に⽀援がやりやすくなるというようなことです。

l

ここまで⾳の⼊れ⽅について、ご説明をしてきましたけれども、⼊れ⽅だけでなくて、実は⾳量も、ものすごく⼤事なところです。UD トークの画⾯、⼀番下の中央のあたりに「タップして話す／タップして終了する」っていう
ボタンがあるんですけれども、⾳量がその上の辺りに円で表⽰されます。この円の部分がだいたい、緑⾊から時々⾚⾊が表⽰されるぐらいが、ちょうどいいかなというところです。灰⾊しか出ないときには⾳量が⼩さすぎる。逆に⾚⾊ばっかり出てしまうと、⾳量が⼤きすぎるという状態です。緑から時々⾚⾊ぐらいになるように、⾳量を調節してください。

l「タップして話す」ボタン押して、⾳声認識をスイッチオンにしている状態
で、誰も何も⾳を⼊れてないのに、⾳量表⽰が動く。灰⾊がピクピクピクピ
ク動くような状態になっているときは、ノイズが⼊っている可能性がありますので、周りの雑⾳はどうかとか、あとは機器の接続の仕⽅に問題がないかを確認してください。特に端末を充電しながら⾳声認識しようとすると、
何か電気の配線の問題でノイズが乗るなんていうこともあります。その辺もぜひ注意をしてみてください。

l

以上、ここまで、「⽂字に出したい⾳だけを⼊れましょう」というポイント
についてお話をしました。

l

次に、「単語登録をしましょう」ということについて、お話をしたいと思います。

l

最初にお話をしました通り、⾳声認識の場合、辞書の中に登録されていない
単語は絶対に出てきません。どんな喋り⽅をしても、⾳声認識エンジンが知らない⾔葉は絶対に出てきません。ですから、例えば⼈の名前とか、組織の名前、あるいは製品の名前みたいな、固有名詞とか、その分野でしか使わな
い略語、独特な⾔い回しみたいなものは、事前に必ず登録をしておきましょ@東京⼤学 PHED6う。固有名詞を登録しないでそのまま使ったとして、正確に表⽰ができない
場合に、その前後の⽂脈における⾳声認識も難しくなるということがあります。これはどの辞書を検索するときに、前後の⽂脈も参考にしながら単語を選ぶためなんですね。ちょっと間違いが出ると、その次の⽂章も誤変換が増えるっていうことがよくあります。
lですから、単語登録は絶対してください。単語登録をサボることは「百害あって⼀利なし！」ということです。

lUD トークには、Web 上で単語登録をするための専⽤のサイトがあります。
こちらに ID とパスワードを⼊⼒してログインすると、単語登録をするためのページが出てきます。ここで⼊⼒をすると、同じアカウントでログインしている端末に登録した単語が反映されるようになっています。

l単語登録をするときのコツなんですけれども、まず同⾳異義語に注意しま
しょう、ということです。例えば、”しょうがい”という単語をどれか⼀つ登録しておいたとすると、「しょうがい」って⾔っても、例えば⾝体障害の障害なのか。けがをした時の「傷害」なのか、⼈⽣の話の「⽣涯」なのか、外の団体との交渉の話の「渉外」なのか。いろいろ「しょうがい」があるわけですね。どれかひとつ、の表記に、この「しょうがい」を当てはめてしまうと、他の表記を出したいときにもこの登録してしまった単語が出てしまうことがあるのであまりこういった登録の仕⽅はよろしくない。もし登録をするのであれば、他の単語とセットで、例えば「障害学⽣⽀援」という⾔葉とセットで登録をすると、他の同異義語が出てくるような間違いは減らせる、というようなことになります。

l

それから⻑い名詞は区切って必要なものだけ登録をするっていうのも上⼿な登録のコツです。例えば、今回のウェビナーですけれども、主催は「東京⼤学障害と⾼等教育に関するプラットフォーム形成事業」ですけれども、これを全て登録しておく必要はありません。例えば「東京⼤学」なんていうのは、⽇常会話の中でも出てくるような⾔葉ですので、わざわざ登録する必要はありません。同じ理由で「プラットフォーム」なんて登録する必要もありません。私はちょっと⼼配症なので、もし登録をするとしたら「障害と⾼等教育」ぐらいは登録しておこうかな、というようなかたちになります。あとは「形成事業」なんていうのも、もしかしたら「けいせい」が違う⾔葉で出てくるかなみたいな予測をするしてしまうので「形成事業」ぐらいは登録しておこうかな、というような形になります。

l

あとは⼈名を登録するときなんですけれども、そのお名前だけでなくて、どういう呼ばれ⽅をするか、敬称もセットで登録をすると認識率が良くなります。例えば私は茂⽊脩佑ですけれども、苗字の茂⽊に敬称を付けて、
「茂
⽊さん」
、
「茂⽊くん」とかもし授業をする場合だったら「茂⽊先⽣」。あるいはビジネスの話をするときだったら「茂⽊社⻑」みたいな呼ばれ⽅をしま
すから、そういったいろいろなバリエーションを考えて登録をしておく。同
じことを、フルネームの場合だったらどうなるかなっていうことで、いろいろ組み合わせを作って登録しておくと、認識率が良くなります。

l

それから、発話のくせを考慮するっていうことなんですけれども、単語登録@東京⼤学 PHED

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は必ずしも、例えば広辞苑に載っているような表記と読みの組み合わせで登録しておく必要はありません。よくあるご認識の例なんですけれども、「発達障害」が右側の「×」のところにある、漢数字の「⼋」と⽥んぼの「⽥」の字で出てしまうようなことがあります。どうしてこうなってしまうのかなっていうのを、この間違いになってしまうのか、表記の読み⽅を⾒ながら考えてみますと、多分機械には「発達障害」ではなくて/はったしょうがい/とか、もしかしたら/はったっしょうがい/っていうふうに聞こえたんじゃないのかなっていう推測ができるわけですよ。つまりそんなときに話した⽅は「発達障害」と⾔っているつもりでも、おしりの「つが」綺麗に発⾳できていないという。だったらその⽅が話すときには、発達障害という表記には/はったっしょうがい/みたいな形で読みを登録しておけばちゃんと表記
が出てくるんじゃないのかという形で登録をしておくっていうのも⼯夫の⼀つです。
l

そういう形でいろいろ⼯夫をしながら単語登録をしていただくといいんですけれども、単語登録のしすぎは、かえって⾳声認識の精度を下げます。登
録した単語が話せないことが明らかにわかっているときには登録した単語
を無効、⾳声認識に反映させないという設定もできますので、こちらもうま
く活⽤してください。

l

それから、⾳声を綺麗に⼊れて、⾳量も適切、きちんと単語登録をしてるんだけれども、正確に表⽰できないっていうときもあります。例えば病気や障害によって発⾳とか発声が特徴的な⽅が喋った場合、あるいは⽅⾔とか、⽇本語勉強中の外国⼈の⽅の発⾳だったり、訛りがひどいとか、あるいは喋り⽅が「えっと…あの…その…」みたいな、⾔いよどみが多過ぎる場合、こういった場合は、⾳声認識辞書の中にそのデータが⼊っていないために綺麗に認識することができません。

l

ここまで単語登録のコツについてお話をしてきました。

l

ここからはポイントの３つ⽬、「誤変換を修正しよう」というお話をしたいと思います。

l誤変換の修正なんですけれども、iPad でも iPhone でもその他のスマートフォンタブレット端末でもできますし、パソコンでも専⽤のソフトが利⽤できます。"私などは、まあ、IP Talk でノートテイクをする経験の⽅が⻑いので、パソコンの⽅が使いやすいんですね。なので、ぜひ皆さんには「パソコンで修正するのがいいよ」っていうようなおすすめの仕⽅をしています。

l

パソコンで修正を⾏う場合には、専⽤の UD トーク for Windows と、UD
トーク for Mac というのを Web ページで公開していますので、こちらからダウンロードしていただいてインストールして使っていただければと思います。

@東京⼤学 PHED

8l

だいたいカプセルアシストで UD トークの修正を請け負う場合には、90 分のセミナーには、だいたい修正者 1〜2 名を配置します。今回は私が直接マイクを使って⾳声認識していて単語登録もしっかりしているので、そんなに誤認識は出ないだろうなという予測のもと、修正者は 1 ⼈だけです。そう聞くと、「1 ⼈で本当に⼤丈夫なの?」とか⾔う⼼配の声も聞かれますけれ
ども、⾳声⼊⼒、単語登録をしっかり準備しておけば、まあ、1 ⼈で修正できるだろう、くらいの認識率にはなるはずです。

l

それから、よく聞くことなんですけれども、UD トークの誤認識の修正は結構⼤変じゃないかっていうお話をよく聞きます。確かに慣れは必要ですが、従来の全⽂の⾳を聞いて、1 から 10 まで全部、⼿⼊⼒する場合のノートテ
イクと⽐べると、その負担というのはかなり少なくなってます。本当にノートテイクっていうのは職⼈芸だなっていうようなふうに私は感じていまして、その技を⽀援学⽣に⾝に付けてもらって現場に出てもらうようになるまで育てるっていうのはものすごく⼤変なことです。それと⽐べれば⾳声認識の誤変換の修正っていうのは、だいぶ楽になっているなと思います。

l

ただ、そうやって負担の軽い⽅法で⽀援者を育てれば、今まで 3 ⼈の⽀援
学⽣をようやく育てて、1 ヶ所の授業のノートテイクなんかに派遣していたところを、もしかしたら 1 ⼈で任せられるようになれば、3 ヶ所で⽀援ができるようになるかもしれない、そんなふうに考えて UD トークを取り⼊れてもらえたらいいかなというふうに思います。

lUD トークは、修正ソフトだけでなくて、修正をする際の、負担を軽くするための機能も付いています。UD トークを開いて⼀番最初の「設定」の画⾯の中に「⾳声のモニタリング」という欄があります。この中には４種類、選択できるものがあるんですけれども、この中から「遅らせる」を選択すると、端末に⾳声を⼊⼒してから 5 秒後にその同じ⾳を再⽣してくれるというよ
うな機能が付いています。これはだいたい⾳声の⼊⼒から 5 秒ぐらいすると⾳声認識が終わって、⽂字が確定するので、確定したところから⾳声を聞
けば聞き溜めの負担を減らせるので修正者の負担を軽くできるんじゃないかということで、こういった機能が付いています。ぜひこれを活⽤していただけたらなと思います。

l

ただし、この機能が使えるのは⾳声を⼊⼒する端末だけです。QR コードとかで連携をしていても、表⽰⽤の端末に⾳を⾶ばすみたいなことはできな
いので、その点は注意していただけたらなと思います。

l

ここまで、誤変換の修正についてお話をしてきました。

l

以上の３つのポイントを踏まえて、例えばですけれども、年度初めに配慮依
頼⽂書を作成されたりすると思うんですけれども、そういうその中に、もし、書けるとしたらこういったものがあるのかなっていうことを私なりに想像してみました。

l

⾳声の⼊⼒に関しては、発⾔をする際は、先⽣や学⽣さんにマイクを持って話して欲しいとか、話者が切り替わるときには必ず名前を名乗って欲しい。
あるいは複数⼈が同時に発⾔しないように、司会を⽴ててコントロールして欲しいとかそういった内容が考えられるかなと思います。

l

また、単語登録に関しては、可能な範囲で事前に資料を提供してほしい。また誤変換の修正に関しては授業の教室の中に修正を担当する学⽣が同席することを認めてほしい、といったようなことがあるかなと思います。

@東京⼤学 PHED

9l

こうやって書いてみますと、これ、従来のノートテイクと何ら変わらないなと思います。もし⾳声認識に、特有のものがあるとすれば、その他のところに書きましたけれども、教室の⾳響設備から出⼒を取りたいので、授業の部
屋を⾳響設備のついている部屋にしてほしいだとか、UD トークを使うためにはネット回線が必要になるので、WiFi が使える部屋を使えるようにしてほしいとか、そういったことも、もしかしたら配慮としてあげられるのかなと思います。

l

ご検討いただければと思いました。

l

次にですね、PHED のウェビナーでいつも UD トークを⾒ているんだけれども、どういうセッティングでやってるんですか？っていう質問が事務局の⽅によく寄せられるということだったので、どんなセッティングをしているかっていうのを簡単に図にまとめたものです。

l

今回のウェビナーでは私、講師の私が外部マイクを使って、端末に直接⾳声を⼊⼒して⾳声認識してます。それを QR コードで連携して遠隔の参加者の⽅に⾒ていただいています。また、今⽇は弊社の修正者が 1 ⼈ついていますので、その担当者にも UD トークを共有して、ZOOM で⾳声を聞きな
がら、間違ったところを修正しているという形になっています。

l

ただですね、これまでのウェビナーでは、講師の先⽣⽅に UD トークを使っていただくっていうことが難しいこともありましたので、講師の先⽣には
普通に、ZOOM のパソコン、その他の端末を使って喋ってもらって、UD トークの⾳声認識については、講師の⾳声を⼊れるのではなくて、遠隔の修正者が ZOOM で⾳声を聞きながら復唱するという形で、UD トークを使って
いました。

l

なぜかというと、電話とか Web 会議システムを介した⾳声っていうのは、結構ノイズが乗っているので、⾳声認識には適していない、というふうに私は感じているんですね。なので、講師の⽣声を⾳声認識にかけることができるならその⽅法とった⽅がいい。もしそれができないんだったら復唱した⽅がいい、というふうに思います。

l

実は今⽇のウェビナーも最初の⽅、森脇さんがお話をされていたときは、実は ZOOM を介した⾳声を、⾳声認識にかけていました。最初の⽅、「あれ、
今⽇は⾳声認識の認識率が悪いですね」なんていうふうに⾔っていたと思
うんですけれどもそれはやはり、ZOOM のシステムを介した⾳声を使っていたから、ノイズが多くのっていたので、認識率が下がっていたんじゃないかなというふうに考えられます。

l

ウェビナーで UD トークを使う場合なんですけれども、いつも事前に QR コ
ードを作成してメールで送っていると思います。この QR コードなんです
けれども、UD トークで QR コードを作成しても構わないんですが、この場
合、アプリを終了すると QR コードも無効になってしまいます。

l

それを防ぐために、実は UD トークの他に「UD コネクト」というアプリもあります。これは QR コードを作成したり、あとは⾳声認識で出てきた⽂字のデータ、「ログ」と⾔ったりしますけれども、このログを保存しておくために使うアプリです。UD トークではなくて UD コネクトを使えば、アプリを終了しても同じ QR コードを使い続けることができます。なので UD コ
ネクトで QR コードを作成して、それを案内⽂書に掲載すれば、多くの参加@東京⼤学 PHED

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者と UD トークで⽂字を共有できるというような形です。
l

これもオンラインマニュアルに使い⽅が詳しく載っていますので、ぜひ参照してください。

l

最後に、事前のアンケートにもあったかと思うんですけれども、「無料版ってどこまで使えるの?」って⾔うお話なんですけれども、実は教育機関で無料版の UD トークを使うことはできません。利⽤規約で使ってはいけないということがはっきり書かれています。

l

それはなぜかといいますと、無料版で話された⾳声、無料版の UD トークに⼊⼒された⾳声っていうのは、⾳声認識の精度向上のために⾳声を収集したり分析したり、みたいなことで再利⽤されてしまうからです。⾳声をそうやって再利⽤されるということは、⼤学の中、例えば学⽣さんの個⼈情報だ
ったり研究の⼤事な情報だったり、そういった機密情報を学外の企業に提供することになってしまうからですね。ただし、再利⽤すると⾔っても、その⾳声を⼀般に公開して広げてしまっていうようなことはなく、厳重に管理して、個⼈が特定できないような形で使⽤していますので、無料版を使ったから、プライバシーも何もなくなるっていうことではないんですけれども、⼤事な情報を、安易にそういった形で安易に、他の企業に提供するというのは⼤変よろしくないので、無料版ではなく、きちんと教育機関向けプランを契約して「⾳声を再利⽤されない状態」にして、サポートを受けながら使ってもらえたらと思います。

l

ただし、教育機関の中でも私的なコミュニケーションであれば、無料版を使っていただいて⼤丈夫です。

l

もちろんその際、再利⽤されるっていうことは念頭において、「これぐらいの内容だったら喋ってもいいかな」みたいな合意を取った上で使っていただく⽅がいいかなと思います。

l

この点に関してなんですけれども、UD トークは教育機関向けプラン、いわゆる法⼈向けプランを契約すれば、⾳声の再利⽤はしないという約束ができますけれども、『こえとら』なんかは利⽤規約の中に「⾳声を再利⽤します」っていうことがはっきり書かれていますので、便利で使っていただく分にはいいんですけれども、情報をしっかり管理するという上ではそういった点も気にしながら使っていただくのがいいかなと思います。

l

そんなわけで、今⽇お話ししたい内容が全て終わってしまいました。詳しい使い⽅についてはですね、最初にご紹介しましたが、オンラインでマニュアルが整っていますので、ぜひこちらを参照してください。今⽇ご紹介できな
かった便利な機能についても、いっぱい載っていますので、お時間のあるときに⾒ていただければと思います。

l

それから、今回の内容に関して何か質問したいみたいなことがあれば、こちらのメールアドレスに送っていただくのは全然構いませんので、よろしくお願いいたします。

@東京⼤学 PHED

11lということで、私の話は以上です。御清聴ありがとうございました。

（おわり）@東京⼤学 PHED

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