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音声検索が進化!これから検索はどうなる?

これまで主流だったテキスト検索に対して、音声検索経由での利用が急増しており今後もその傾向は継続すると見られています。有名なものにiPhoneのSiriやGoogleHomeなどのパーソナルアシスタントがあり、普及がすすんでいるのです。これらの音声検索を利用すると、知りたいことの質問に答えてくれるので、必要な情報を機動的に取得することが出来ます。

音声認識自体は比較的歴史のある技術ですが、近年の音声認識技術革新には目覚ましいものがあります。1995年当時では単語の正確な認識はほぼ不可能とされていましたが、最近の音声認識技術での単語誤識率は23%にまで下がっており、これは人間の会話とほぼ同様の水準とされているほど。検索を通じてWEBページを表示することと、ユーザーの検索意図を正しく認識し検索意図にそった回答を出すと言うものです。
しかしマシーンの信頼性に対する人間の要求水準には大きなものがあり、音声検索の最適化はWEBサイト運営に携わるものにとって大きな加太になっているようです。音声検索最適化(VSO)とも呼ばれる問題ですが、対策のためには2つのアプローチが存在しています。

この問題に解決策として、Googleのジョン・ミュラー氏はいくつかの提案をしているのです。ジョン・ミュラー氏はこの問題の解決は一朝一夕に見るのは難しいとしつつも、構造化データの利用や音声での検索に回答されやすいテキストの採用や音声アクション・音声アシスタントの利用などを推奨しています。構造化データを活用することで、検索エンジンが理解しやすい条件を整えることになるので、ユーザーの検索クエリに最適な音声での回答をする可能性をさらに挙げることが出来るわけです。

音声検索はテキストの記述を必要としないので、モバイル環境にマッチングすることから今後も利用は急増すると見られています。モバイルのようなタイピングするのに制限があるような条件化でも、音声検索によって検索クエリを会話のように発することで、必要な情報を瞬時にみられることを可能にします。現在では会話形式での問いかけなどが必要ですが、音声認識技術がさらに発展することで、現在では識別が困難な雑踏のなかでの個人の音声認識などの高度な検索が可能です。技術面での革新がさらに進み、一層の高度な認識機能を獲得すれば音声だけで操作できるので高齢者のデジタルデバイド(情報格差)などの解消のための対策にも役立つこと期待されています。