エッジ処理型の議事録システムのプロトタイプ開発を、BeSTA FinTech Lab（NTTデータ様運営）での議論を踏まえて実施

株式会社QuantumCore（クアンタムコア、本社：東京都品川区、代表取締役：秋吉信吾、以下「当社」）は、レザバーコンピューティングを基にした話者認識モジュール「VDQore」を活用し、次世代議事録システムのプロトタイプ開発を行いました。

当社は、2019年12月末よりNTTデータ様が運営するBeSTA FinTech Lab®にコラボレーターとして参画しております。ラボでの協議を重ねる中で、金融機関様でニーズのある議事録システムでの話者認識活用を試み、プロトタイプの開発を行いました。

トップ画面

音声登録

議事録作成

金融業界は情報の機密性が非常に高いため、「誰」が「何」を話したかを、金融機関内のサーバーで全て処理し、可視化させることが特に求められています。エッジ処理ができる音声認識ソリューションは既に存在しますが、発話者の声から個人を認識させる話者認識の技術は、未だエッジ処理での利用は困難です。また、主要な既存の議事録システムはネットワーク接続が必須な上に、利用人数やマイクの制限があるため、導入が困難となっていました。

当社が提供するレザバーコンピューティングを基にした多変量時系列処理ソリューション「Qore」は、学習から推論までのフル機能をRaspberry Pi（ラズパイ）内で全て完結します。話者認識モジュール「VDQore」のβ版は既にAPIで提供しておりますが、今回はVDQoreのエッジ化（メモリ100MB弱）を行いました。この結果、ネットワークを介さずに話者認識ができるため、エッジ処理型の音声認識ソリューションと組み合わせることで、エッジ処理型の議事録システムを提供できる可能性が生まれます。
Qoreについて：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000004.000039630.html
VDQoreについて：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000010.000039630.html

以下、話者認識モジュール比較（当社調べ）

性能比較

【BeSTA FinTech Lab】
BeSTA FinTech Labは、NTTデータが「豊洲の港から」で培ってきたベンチャー企業とのネットワークを生かし、「最先端の技術と斬新なアイデアを持つベンチャー企業」と「地域に根差した金融機関」を掛け合わせ、今までにない金融関連サービスを創出することを目的に、2016年10月に設立しました。2017年7月に東京・大手町に常設のオフィスを開設して、参加する金融機関、ベンチャー企業、その他Labに出入りする多様な人材の交流する仕組みによりオープンイノベーションに取り組んでいます。
BeSTA FinTech Lab 公式ホームページ：https://www.besta.fin-lab.net/（外部リンク）

【QuantumCoreについて】
レザバーコンピューティングを基にした、「少量データ」を「エッジ上」で「リアルタイム学習」できる多変量時系列処理ソリューション「Qore」を提供しています。ビックデータによる作りきりのモデルではなく、個人や環境へ柔軟に対応し、人に寄り添う技術の提供を実現させます。
QuantumCore 公式ホームページ：https://www.qcore.co.jp/

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