【2025】音声認識・音声解析AI開発に強い企業を9社厳選

AIによる音声認識・音声解析は、議事録の自動作成やコールセンター業務の改善などで活用されるようになりました。自社にも導入したいけど「どの会社に開発を依頼すればいいか分からない」と悩んでいる方も多いのではないでしょうか。

そこで、音声認識・音声解析AI開発に強い企業を9社厳選し、2025年11月時点の最新情報でご紹介します。

活用方法や導入のコンサルができる企業から、専門性の高い業界に対応できる企業まで幅広く紹介しているので、ご参考になれば幸いです。

【一覧で比較】音声認識・音声解析AI開発が得意な企業9社

最初に音声認識・音声解析AI開発に強い企業9社を比較しやすいよう、表でまとめました。
※表は左右にスクロールします
※社名をクリックorタップすると、詳しい紹介までジャンプします。

音声認識AIのPoC・コンサルに強い会社2社

株式会社LIG

おすすめ理由：AI導入からシステム実装・保守までワンストップで支援

弊社はWeb制作やシステム開発をルーツとしており、生成AIやXRの専門家である梶谷健人氏を顧問に迎え生成AIコンサルティングサービスを提供しております。

「AIを導入したいけど何から始めればいいか分からない」という企業さまに対し、特定のプロダクトにとらわれず、AIを活用した戦略策定からプロトタイプ作成、システム実装まで一気通貫でご提案できることが強みです。

たとえば文字起こし会議ツールの技術検証や開発実績があるほか、OpenAI社のWhisperを活用した文字起こしなど、各種音声認識AIの活用支援まで対応可能。ノウハウを持ったプロがお客様のニーズや課題に応じて、最適なソリューションを提案させていただきます。

音声認識AIの活用を検討中の方は、ぜひ下記ページからサービス詳細をご覧ください。

>>LIGの生成AIコンサルティングサービスを見る

NEC（日本電気株式会社）

出典：https://jpn.nec.com/speech-analysis/index.html
おすすめ理由：コンタクトセンター向けリアルタイム音声分析プラットフォーム

NECでは音声認識ソリューション「NEC Enhanced Speech Analysis」を提供。リモート会議、現場点検、営業商談などさまざまなシーンで活用できます。

音声認識とAPIを組み合わせたユーザーインターフェースを提供し、リアルタイムでの音声分析が可能。話者識別やフィラー除外など、テキスト解析への連携にも役立つ機能が搭載されています。

音声認識AIによる業務改善が得意な4社

エス・アンド・アイ株式会社

出典：エス・アンド・アイ株式会社

おすすめ理由：コンタクトセンターの業務改善に役立つAIサービスを提供

エス・アンド・アイ社はコンタクトセンター向けの音声認識AI開発に特化した企業です。

音声データをもとにAIが回答を提案する応対支援システム「AI Dig」シリーズを提供しているほか、音声認識システム運用支援サービスも実施。音声認識AIの導入・運用支援、認識率向上支援、活用支援と3つの軸でサポートしてくれます。

株式会社ACES

出典：株式会社ACES

おすすめ理由：商談・会議の内容を記録・要約・分析できる「ACES Meet」を開発

AI研究の第一線を走る、東京大学松尾研究室発のACES社。ヒトの知見や業務のデジタル化をAIの力で支援しており、“事業や現場にとっての価値”を生み出しています。

同社では、会議や商談の内容を自動で文字起こし・要約・分析できるサービス「ACES Meet」を提供。議事録作成の工数削減、受注率向上や育成効率の向上に役立てられます。

Hmcomm株式会社

出典：Hmcomm株式会社

おすすめ理由：AI異音検知やコールセンター向けシステムを開発

音に特化したAI企業として創業したHmcomm（エイチエムコム）社では、コールセンター業務改善AI「Voice Contact®」や、AI異音検知「Fast-D®」などのソリューションを提供しています。

「Fast-D®」はAI技術者でなくてもモデル作成やメンテナンスができ、製造業やインフラ、医療など専門性の高い業界で活用できるのが特徴です。

NTTテクノクロス株式会社

出典：https://www.ntt-tx.co.jp/products/foresight_vm/
おすすめ理由：音声認識10年の実績を持つAIソリューションを提供

NTTテクノクロスは、音声認識10年の実績と知見を持ち、すぐに使えるクラウドサービスを提供する企業です。同社の「ForeSight Voice Mining（フォーサイト・ボイス・マイニング）」は、コールセンター向けAIソリューションとして、オペレーターの応対業務や管理業務の効率化を支援します。

特に注目すべきは、高精度な音声認識技術と豊富な分析機能。リアルタイムで通話内容をテキスト化し、顧客の満足度を自動判定。さらにSalesforceとの連携により、顧客情報の高度な分析も可能です。世界最先端のAI技術を活用し、通話から顧客の感情や満足度を自動的に判定できるため、応対品質の向上に直結します。

ゆうちょ銀行をはじめとする金融機関や、エネルギー業界、自治体など、幅広い業界での導入実績があります。オンプレミス環境とクラウド環境の両方に対応しており、企業の既存システムに柔軟に組み込めることも強みです。

専門技術・特定領域に強い開発会社3社

アーニーMLG株式会社

出典：アーニーMLG株式会社

おすすめ理由：話者分離・感情分析が得意な独自のAIが魅力

アーニーMLG社では、自社独自の音声認識AI「Olaris」を開発・提供しています。一般的に、音声認識AIは話者を分けて認識する精度を高めるのが難しいと言われていますが、Olarisは話者の自動識別や感情分析が可能な点を強みとしてうたっています。

日本語のビジネス会話に特化していて、特定の業界や業務にあわせたモデルの用意も可能です。

株式会社ATR-Trek

出典：株式会社ATR-Trek

おすすめ理由：オフラインでも利用できる多言語翻訳システムを開発可能

ATR-Trek社は音声認識システム「vGate ASR」や、「vGate Translate 音声翻訳システム」を活用したソリューションを提供している企業です。

同社のシステムはオフラインでも利用可能なのが特徴で、音声翻訳システムは多言語翻訳にも対応。業界や業務に応じて専用のカスタマイズもできるため、幅広いビジネスで活用できます。

株式会社ブレインパッド

出典：https://www.brainpad.co.jp/news/2025/03/28/23031
おすすめ理由：音声認識と画像認識を組み合わせたマルチモーダルAI技術

株式会社ブレインパッドは、データサイエンティスト数が国内随一で、質の高さもトップクラスを誇る企業です。2025年3月には、Fairy Devices、BrainPad AAAとマルチモーダルAI分野において業務提携を発表しました。

協業第一弾として市場投入された「作業動画解析AIエージェント」は、現場業務のDXを支援するAIネイティブなウェアラブルデバイスです。音声認識技術と画像認識技術を組み合わせたマルチモーダルAIにより、作業現場の音声と映像を同時に解析。作業手順の可視化、作業品質の向上、ノウハウの蓄積などを実現します。

音声認識においては、各種音声APIの活用で認識後のテキストデータ分析を行い、音声内容の識別や分類を高精度に実現。コールセンターログを用いた応対品質の自動評価でのサービス品質向上や、音声認識と文字認識、画像認識を連携させた新規サービスやUI開発が可能です。

音声認識AI開発会社の選び方

音声認識AI開発会社を選ぶ際は、自社のニーズや課題に合った企業を見極めることが重要です。以下のポイントを押さえて、最適なパートナーを選びましょう。

自社の課題と目的を明確にする

音声認識AIを導入する前に、まず自社の課題と目的を明確にすることが最も重要です。問い合わせの前に、最低限以下の項目は整理しておくことをおすすめします。。

検討すべき項目

• どの業務を効率化したいのか（議事録作成、コールセンター業務、商談分析など）
• どの程度の認識精度が必要か
• リアルタイム処理が必要か、録音データの後処理でよいか
• 専門用語や業界特有の言葉に対応する必要があるか
• 既存システムとの連携が必要か

これらを明確にすることで、自社に最適な音声認識AIソリューションを提供できる企業を絞り込めます。例えば、コールセンター業務の効率化が目的なら、コンタクトセンター特化型のソリューションを持つ企業を優先的に検討すべきでしょう。

導入後のサポート体制を評価する

音声認識AIは導入して終わりではなく、運用しながら認識精度を改善していく必要があります。導入後のサポート体制が充実している企業を選びましょう。

💡確認すべきサポート内容

• 認識精度の改善支援（辞書の追加、モデルの再学習など）
• 技術サポートの対応時間（営業時間のみか、24時間365日か）
• トラブル発生時の対応速度
• 定期的な運用レビューや改善提案の有無
• バージョンアップやアップデートの頻度

特に、認識精度の改善支援は重要です。導入当初は想定通りの精度が出なくても、専門用語の追加や音響モデルの調整で改善できるケースが多くあります。

開発・導入実績をチェックする

自社と似た業界や用途での開発・導入実績がある企業は、業界特有の課題を理解しており、スムーズな導入が期待できます。

実績を確認する際は、単純な件数だけでなく、どのような課題をどう解決したかという具体的な内容も聞いてみましょう。成功事例だけでなく、失敗事例とその改善策についても質問することで、企業の技術力と対応力を見極められます。

セキュリティ・コンプライアンス対応を確認する

音声データは機密情報を含む可能性が高いため、セキュリティ対応は必須の確認事項です。特に医療や金融など規制の厳しい業界では、オンプレミス環境での提供が可能かどうかも、セキュリティ要件によっては重要な選定基準となるでしょう。

コンプライアンス要件を満たしているかどうかが導入の可否を決定します。以下のようなポイントを確認しておくとよいでしょう。

💡セキュリティ対策の例

• データの暗号化（通信時、保存時）
• アクセス制御とログ管理
• データ保存期間と削除ポリシー
• 第三国移転の有無（海外サーバーの使用）
• ISMS（情報セキュリティマネジメントシステム）認証の取得状況
• プライバシーマーク、ISO27001などの認証

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音声認識AIの開発費用について

結論から言うと、音声認識AIの開発費用は要件や規模、企業の状況など、さまざまな要因で大きく変わります。相場を一概にいうことは難しいため、まずは見積もりをとることが重要です。

また、今回紹介したように既製品のソフトウェアやアプリケーションを提供している企業も多くあります。ゼロからの開発ではなく、既製品のカスタマイズで課題を解決できるケースも考えられるので、自社の要望や課題を整理したうえで相談してみてください。

さいごに

音声認識・音声解析AIは業界や職種を問わずに幅広く利用でき、業務効率化に役立てられる汎用性の高いAIといえます。

一方で、導入にともなう課題や活用方法を現場の視点で検討するなど、導入の先まで見据える必要があるのもたしかです。自社にノウハウがない場合は、必要に応じてコンサルティングができる企業に依頼することも検討してみることをおすすめします。