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AWSサービス比較
約15分
初級
4/10
2025年9月15日

AWS AIFC01 対策 Transcribe vs Polly

Amazon TranscribeとAmazon Pollyの違いを理解し、音声処理要件に応じて適切なサービスを選択するための完全ガイド。実践的な問題を通じて使い分けのポイントを解説します。

この記事のポイント

  • 1
    TranscribeとPollyの基本的な違いを理解する
  • 2
    各音声処理サービスの適用場面と選択基準を把握する
  • 3
    資格試験の問題を通じて使い分けのポイントを理解する

目次

2つの音声処理サービスの違い

Amazon Transcribe(音声認識)とAmazon Polly(音声合成)は、それぞれ異なる方向の音声処理を行うAWSのAI/MLサービスです。

Transcribe音声をテキストに変換(Speech-to-Text)し、Pollyテキストを音声に変換(Text-to-Speech)します。

Amazon Transcribe

処理方向
音声 → テキスト(Speech-to-Text)
主な用途
音声認識、字幕生成、コール分析
対応言語
50+ 言語・方言をサポート
リアルタイム処理
ストリーミング音声認識対応
高度な機能
話者分離、カスタム語彙、PII削除
一般的な統合先
Comprehend、Translate、Connect

Amazon Polly

処理方向
テキスト → 音声(Text-to-Speech)
主な用途
音声コンテンツ作成、読み上げ機能
対応言語
60+ 言語で数百種類の音声
リアルタイム処理
リアルタイム音声合成対応
高度な機能
SSML、音声スタイル、ニューラル音声
一般的な統合先
Lex、Lambda、Connect
ベストプラクティス

音声感情分析を実装する場合は、Amazon Transcribeで音声をテキストに変換した後、Amazon Comprehendで感情分析を行う組み合わせがベストプラクティスです。この2段階のアプローチにより、コールセンターの通話品質向上や顧客満足度の自動監視が実現できます。

ベストプラクティス

顧客サポートシステムを構築する場合は、Amazon Lexでチャットボットの会話型インターフェースを構築し、Amazon Transcribeで電話での問い合わせ内容をテキスト化することで、包括的な顧客対応システムを実現できます。

実践問題で確認

前セクションで学んだ内容を、AWS資格試験対策で確認してみましょう。ここでは、TranscribeとPollyの使い分けが問われる代表的な問題パターンを3つのカテゴリに分けて解説します。

各問題では、音声処理の方向性を正しく判断し、最適解を導出する思考プロセスを体験できます。

AWS認定AIプラクティショナー

練習問題

教育機関が外国語学習アプリケーションを開発し、複数の言語でテキスト教材を音声に変換することで、学習者が文章の発音を聞いて練習できるようにしたいと考えています。この要件を満たすAWSサービスはどれですか?

AWS認定AIプラクティショナー

練習問題

旅行代理店がカスタマーサポートの品質向上のため、顧客との電話対応の感情分析を自動化したいと考えています。システムは通話音声を分析し、顧客の感情(ポジティブ、ネガティブ、中立)を判定して、対応が必要な問題を早期に特定できるようにする必要があります。 このユースケースに適したAWSサービスの組み合わせはどれですか?

AWS認定AIプラクティショナー

練習問題

ある通信会社は、顧客サポートの効率を向上させるためにAWSのAI/MLサービスを活用したい考えています。具体的には、顧客からの問い合わせを自動応答するチャットボットと、電話での問い合わせ内容をテキスト化して分析するシステムを構築する予定です。 このソリューションを構築するために最適なAWSサービスの組み合わせはどれですか?

まとめ

AWS音声処理サービスの選択では、TranscribePollyの処理方向の違いを理解した適切な判断が成功の鍵となります。

音声をテキストに変換するサービスです。話者分離リアルタイム音声認識カスタム語彙などの高度な機能を提供し、コールセンター分析、会議の文字起こし、字幕生成などの用途に最適です。

テキストを自然な音声に変換するサービスです。多言語対応SSML対応ニューラル音声などの機能を提供し、言語学習アプリ、オーディオブック作成、音声応答システムなどの用途に最適です。

入力データの形式(音声 vs テキスト)を最初に確認し、次に出力要件(テキスト vs 音声)を判断します。音声→テキストにはTranscribeテキスト→音声にはPolly選択するのが基本原則です。

これらの判断基準を理解し、入力データの形式→出力要件→具体的な機能要件の順で論理的に分析することで、適切な音声処理サービス選択ができます。

理解度チェック

TranscribeとPollyの処理方向の違いは?

テキストを音声に変換したい場合、どちらを選択すべきか?

通話音声をテキスト化したい場合、どちらを選択すべきか?

音声感情分析を行う場合の適切なサービス組み合わせは?

他の問題も解いてみませんか?

tsumikiでは、AWS認定試験の合格に必要な知識を体系的に学習できます。実践的な問題を通じて、AWSスキルを身につけましょう。