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Dify × AmiVoice API で音声認識アプリを手軽に開発しよう

公開日:2025.12.22 最終更新日:2025.12.22

ルーキー

こんにちは。AmiVoiceAPI開発部のルーキーと申します。
いきなりですが、ノーコード/ローコードプラットフォームを業務に使っていますか?

ノーコード/ローコードプラットフォームとは?

ノーコード/ローコード プラットフォームとは、プログラミングの知識がなくてもアプリやシステムを作れる開発ツールのことです。
ドラッグ&ドロップやテンプレートを使うだけで、短時間で業務アプリやWebサービスを作成できます。エンジニア不足の解消や、業務の効率化にとても役立ちます。
本記事では、AmiVoice API の非同期 v2 を利用して、長時間の音声ファイルを効率的に認識する方法を解説します。
AmiVoice API の非同期 v2 を利用して大容量の音声ファイルを認識する場合、ローコードプラットフォームの開発者および利用者の視点から見ると、ローコードプラットフォームを活用することには以下の利点があります。

開発者にとっては、

  • ローコードプラットフォーム上のコンポーネントを組み合わせるだけで、AmiVoice の音声認識機能をワークフローに簡単に統合可能です。
  • AmiVoice API の利用が容易、複雑な実装なしで AmiVoice API の音声認識機能を簡単に使えるため、導入や運用のハードルが大幅に低減ができます。
  • 必要パラメータの外部公開で設定がシンプル、開発者が認識に必要なパラメータを外部に公開すれば、利用者は認証に必要な最小限のパラメータを入力するだけで利用開始できます。

利用者にとっては、

  • ローコードプラットのワークフローURLを呼び出すだけで、PC・スマホどちらでも利用可能です。
  • 準備が簡単、音声ファイルをクラウドストレージに保存するだけです。

例えば、大量の音声データの処理でお悩みの方に、こんなソリューションはいかがでしょう?

ローコードプラットフォームDifyによるワークフローの設計

ローコードプラットフォーム Dify とは、専門的なプログラミング知識がなくても、
高度な AI アプリケーションや業務ツールを迅速に構築できる開発支援プラットフォームです。

直感的に操作できる UI を備えており、次のような設定を視覚的に行えます。

  • API 連携
  • ワークフローの自動化
  • データ管理

これにより、開発効率を大幅に向上させることができます。

Dify と AmiVoice API を連携する方法

Dify のアドバンテージは、ブロックと呼ばれる機能部位を自由に組み合わせることで、自分の業務にあった”ワークフロー”を用途別に作成できることです。Difyの代表的なブロックとその用途カテゴリを表図してみます。

  
ブロック 用途別カテゴリ
プラグイン(外部サービス連携) Slack:Webhook, Google Drive:datasource
LLM AI処理系:LLM呼び出し
知識検索 AI処理系:情報検索、知識探索
ロジック 条件・制御系:IF/ELSE、イテレーション、ループ
HTTPリクエスト 外部サービス連携:API
プラグイン(ファイル操作) File Tools:Save As File
コード実行 プログラムコード実行:Python/JAVASCRIPT

Difyではこれらのブロックをワークフロー画面で線でつなぎデータを渡しながら処理を進めます。

そして今回用いた主要ブロックはこちら。この7つの「ブロック」を「線」でつなぐことで音声認識ワークフローを実現しています。各プラグインはDify マーケットプレイスより取得できます。

  • HTTPリクエスト:AmiVoice APIで音声認識処理
  • JSON :JSON Processプラグイン 
  • SNS連携:Slack プラグイン 
  • コード実行:Pythonコード
  • ファイル操作:File Tools プラグイン
  • ロジック:IF/ELSE
  • LLM:テキストからHTML出力

事前準備

Difyの外で用意しなければならない項目です。なお、Slackの代わりにメールを使用するなどの場合は、用意する項目を読み替えことが出来ます。

1. AmiVoice API 認証用アプリキー

→ 開発者フローのHTTPリクエストに用います。

2. 結果取得通知先:Slack WEBHOOK_URL

→ 開発者フローの外部サービス連携に組み込みます。

これらがそろっていれば、利用者はDifyフローのワンクリックで音声認識タスクを実行できます。

Difyのワークフローでは、認識対象の音声ファイルをローカルからアップロードすることで、Difyのローコードプラットフォーム上のオーケストレーションにより、sessionid の結果を簡単に取得できます。ここでは通知手段としてSlackを利用し、結果をユーザーに知らせます。

もちろん、ローコードプラットフォームの特性を活かして、ファイルをGoogle DriveやOneDriveに置き、ワークフロー内に各Driveの作業ユニットを追加してデータ連携(やり取り)を行うことも可能です。

音声認識利用者のSlackに通知される内容

利用者は音声認識がスタートした時点で、Slackに以下のようなメッセージを受け取ります。

この通知を受け取った利用者は。メッセージ内のURLへアクセスし、取得したセッション ID を入力することで、音声認識結果のテキストを取得できます。音声ファイルが大きいなどの理由でまだ処理が終わっていない場合は「処理中」の返答が返ってきますので、少し時間をおいて再度アクセスします。

Dify実装編 ーワークフローの作成ー

ここからは開発者になってDifyのワークフローを作成します。以下が作成するワークフローです。
ウィザードに従って事前準備した内容を入力するだけなのですが、少しだけ解説します。

ワークフロー1 ー音声認識開始スタート

対象ファイルをAmiVoiceに送信して音声認識を開始させます。

START(ファイル選択):
音声認識の対象となる音声ファイルを入力するブロックです。利用する音声認識の種類もここに設定しておきます。

開発者はまず、AmiVoice Cloud Platform から音声認識用のapp_keyを取得し、あらかじめ通知用の slack_api を準備しておきます。
一方、ユーザー側でやることはとてもシンプルで、認識したい音声ファイルと、使いたい AmiVoice API のエンジン種別を用意するだけです。

HTTP REQUEST(HTTPリクエスト):
HTTPノードを使って音声認識リクエストをAmiVoice APIに送信します。AmiVoice API の使用マニュアルを参考にしながら、CURL コマンドで指定されている必要なパラメータをそのまま HTTP カードに入力すればOKです。例えば、次の CURL コマンドの場合:

curl https://acp-api-async.amivoice.com/v2/recognitions \
     -F u={APP_KEY} \
     -F d="grammarFileNames=-a-general" \
     -F a=@test.wav

CURL コマンド内の u、d、a の 3 つのキーパラメータをそれぞれ HTTP カードのボディ部分に入力し、
メソッドは POST を選択したうえで、Dify 内部の変数を指定すればよいです。

GET FILENAME(コード実行):
アップロードされた音声ファイルの名前は、シンプルな関数を使って取得できます。


JSON DECODING (JSON Process)

AmiVoice APIからの応答であるセッションIDを含む文字列がJSON形式で返ってくるため、そのデコードのために配置します。


SLACK:
あらかじめ設定しておいた slack_url を送信先として使用します。セッションIDと、音声認識に使った音声ファイル名をメッセージ送信します。

全体のフロー図は以下のとおりです。

ワークフロー2 ー音声認識結果テキスト取得

セッション ID をもとに 認識結果テキストを取得します。

START(ユーザー入力):
開発者は AmiVoice API の認証に使用する app_key をあらかじめ設定しておきます。
ユーザー側は、Slack に届く sessionid をもとに認識結果を取得するだけで済みます。

HTTP REQUEST(HTTPリクエスト):
HTTP の GET メソッドを使い、指定されたエンドポイントに sessionid を付けて送信すると、認識結果を取得できます。

IF / ELSE (ロジック):
返ってきたステータスコードに応じて、ワークフローが「処理中かどうか」を知らせてくれ、処理が完了すると、ダウンロード可能な認識結果の txt ファイルが生成されます。

SAVE AS FILE (File Tools:
取得したテキストをファイルとして保存します。音声認識の文字列の他、発言時刻などのメタ情報も含んでいます。

なお、得られたテキストは Dify のローコード環境の「便利カード」へそのまま流し込めるため、自動要約、エンティティ抽出、モニタリングレポート生成など、多様なアプリケーションへ柔軟に組み込むことが可能です。

全体のフロー図は以下のとおりです。

応用編 -LLMをフローに付けるー

Difyはビジネスに使えるたくさんの「便利カード」をデフォルトで保有しています。
今最もホットなカード「LLM」を使ってみます。

音声認識されたテキストを直接 LLM ノードに渡すことで、要約生成や内容分析を自動化し、会議録の整理や業務レポート生成を大幅に効率化できることが期待できます。

下記は今回使用した音声ファイルと認識結果です。

使用した音声
 音声データ(議事録が公開されるまで限定配信) | 環境省 

認識されたテキストファイル

時代においては、このあり方も見直すべきですので、引き続き、アスベスト被害者救済の観点から議論を開始すべきです。もう一点、事務局が頑なに後ろ向きな姿勢を示している。患者家族への患者団体支援団体に関する情報提供に関してですが、制度利用アンケートでも、患者のネットワークに関する情報提供について一定の要望がでているにも関わらず、環境再生保全機構や労働基準監督者から監督署から直接の情報提供を検討しようとしない姿勢は理解に苦しみます。理解に苦しむと報告には書いてください。この点、神奈川県の中沢委員からもご意見を伺いたいと思います。神奈川県は県のホームページに、私どもの会をきちんと案内してくださっています。先月、先日3月28日に閣議決定された第4期がん対策推進基本計画でも、国は相談支援の一層の充実を図るため、患者団体社会人人材リソースを活用するとの方針が示されています。環境省はもちろんですが、環境最善保険機構と患者団体がより一層連携して、情報提供のあり方患者団体等への支援を検討することも必要ですので、記載していただきたいと思っております。以上でございます。この点に関して他にご意見ございますでしょうか?浅野先生、岸本ですどうぞ、木本先生失礼いたします。石綿関連疾患に関しましてはですね、ある一定のやはりあの診断基準という認定基準というのがございますので、医学的な資料をやはり提出していただかないと、死亡診断書だけをそれを丸呑みにするというのはやはり日本においてのこういう制度の根幹に私は変わっ変わると思いますので、我々日夜一生懸命努力をしておりますので、胸部レントゲン画像だとか病理組織、そういうものを出していただいて、それに合致したものは認定をするという。あの現行の制度というのは私は非常に重要だというふうに思っております。それから厚労省の方がんセンターがですね、がん対策基本法の改定をされて新しい案がでておりまして、がん拠点病院には患者相談センターなるものができますし、ピアサポート活動というのも今がん患者さんを中心としてですね、かなり全国で広がってきております。ですから中止の患者さんもこういうがん相談センターやピアサポートセンターとコラボレートしてですね、より良い治療をより良い生活のためのtoorの勉強をされたらいいというふうに思います。以上です。はい。ありがとうございました。他にございませんでしょうか?小菅委員、さらにご発言ご希望でしたらどうぞ。ありがとうございます。先ほどのご意見に対してですけれども、労災では子音と暴露歴で認定することもありますので一言申し上げさせていただきます。よろしゅうございましょうか他にございますか。労災の場合は労働災害であるという勤務歴日のあの確たるデータがあるということがかなり大きなの特徴ですよね。そのことはあの、事務局の整理中にもありましてそれがない方がかなり多数に上る。こちらの制度のガードの違いということがあるというのが事務局の考え方だと思いますので、労災との関係についてもちろん全く切り離してということではない部分がありますから関連性については十分考えなきゃいけない面がありますけれども、この制度自体は直ちに労災救済と全く同じということにはなりにくいというのが一応今のところの整理になっていますから、それも踏まえた上で、ご意見をどのように報告書にまとめるかということについては検討させていただきたいと思います。他の先生方から何かご発言ございますでしょうか?岸本先生に対してちょっと一言お尋ねしたいことがございます。はい。先ほどの発言に対してなんですけれども岸本先生はがん相談センターに紹介されておられますでしょうか?どういうご趣旨ですかはいよくわかりませんが私は今臨床医をしてませんので外来でがん患者さんを見ていませんのでそういう方がいらっしゃったらそういう相談センターに紹介したいと思ってます以上です。よろしいですね。はいそれに対してはですね、10%しか含嗽相談センターに紹介されていないということでございますのでちょっとあの質問させていただいたところでございました。他にございますかよろしゅうございましょうか?はい。それでは次のテーマにとりあえず移らせていただきます。健康管理についてということでございますこの点についてはいかがでございましょうか?8ページでございますね。の部分ですいかがですか。この点については特に高田委員どうぞお願いいたします。高田委員どうぞご発言ください。方でございますご指名いただきましてありがとうございます。どうぞどうぞ。はい。あの健康管理についてですね指摘された論点および今後の方向性に書かれておりますように、この石綿読影の精度確保確保等に関する検討会で健康管理のあり方について、引き続き必要な検討を行うべきであると書かれておりますが非常に重要なことだと思っております。今対策型の検診で胸部レントゲンを用いて行われておりますけれども、さらにですね、ここから精度を高めていってですねいくっていうことは必要なことだと思いますのでぜひ進めていただきたいと思いますよろしくお願いいたします。はい。ありがとうございました。柘植委員どうぞはいありがとうございますまず治療研究の問題についてちょっとあの発言させていただきます。治療研究については次のテーマに申し訳ございませんでした。健康管理に関すること、はい。そうですそうなさい。はい申し訳ございません。この件につきましては、石綿に曝露した建設作業等に従事した1人親方自営業者等の健康管理は、厚労省の石綿健康管理制度、環境省が実施している健診制度のいずれでもカバーされておりません。尼崎市など9市調査実施地域以外の非職業性暴露者も同様でございます。このような方々の健康管理をどうしていくのか、厚労省と連携して議論を開始すべきですので、そのように記載していただくようにお願いしたいと思っております。はいご要望として承りましたどのように手術かまた事務局と相談いたします。他にございませんでしょうか?よろしゅうございますか。それでは、最後になりますが調査研究ですね。どうぞ小菅委員、お願いいたします。はい。それでは治療研究の問題についてちょっと発言させていただきます。はいどうぞ。この問題については、小委員会の議論の日、主要なテーマでしたので、調査研究の中の一部のように記載される話ではないと思うのです。3月17日の参議院環境委員会でも、西村環境大臣は、中皮腫なる治る病気にしたいということは、私個人としても大変強く思っているところですと表明されております。治療研究を項目として設定し、注意書を治せる病気にしていく姿勢を明確にすべきです。その上で、ヒアリングで挙げられた治療研究の現状と課題3億円程度の追加的な予算で状況は変えられるということについて確認されたので、木瀬記載すべきです。現在、基金へ拠出していただいている企業の皆様から、あと100円ずつのご協力をいただければ可能であることを、先日の参議院環境委員会でも指摘されているものですので、記載しをお願いしたいと思います。本小委員会ではでは治療研究に関して、大塚委員から研究開発に充てていくことが望ましいという話をしまして、今でもそう思って思ってます。最終的には国会が決めることになりますので改正をすれば、研究開発のように充てるということも不可能ではない。将来的な道というのは、さらに後ご検討いただければありがたい。とのご意見があったので、必ず記載してください。また、岩村委員から治療研究に関しては、費用負担のあり方も含めて別途議論する必要が、議論を進める必要があるのかなというふうに考えてございますとのご意見がありましたので、これも必ず記載お願いいたします。岸本委員からも、中皮腫に対する国の研究費を新たに設立して、それでやっていけばいいのではないかなというふうに思いますとのご意見がありましたので、必ず記載してください。中沢委員からも、基金の性格から考えると、基金の外で考える方がより研究開発に資することができるのであるならば、そういう可能性があるのならばそういうことを検討するということも必要なのではないかというふうに考えますとも意見がありましたので、必ず記載してください。報告書案の9ページの26、6行目からの記載では、環境省の姿勢が消極的に移りますので、治療研究の重要性について、厚生労働省等の関係省庁と必要な連携を加速すべきであると記載していただくようにお願いいたします。なお、昨年10月21日の以上関係者からのヒアリングで提案のあった一部の胸膜中皮腫なし胸膜中皮腫にしか使用が認められていない。オプジーボと野暮医の2剤併用療法について関係会社で、関係会社である小野薬品工業は、適用拡大のための臨床試験に当たって、日産の試験所恐縮一切の基金拠出はしないと判断したと問う方の関係者から伺っております。現行の労災科研費とメイドの2000万円程度の支援の枠組みでは、2億円程度の費用が必要な医師主導治験は実施できませんので、これらの事実もご記載いただきまして、現行の支援の枠組みでは5.9以上がなる病気にはならないと記載してください。38行目の記載は終始、中皮腫を治せる病気にするためゲノム情報の収集活用も含めて、中皮腫登録の更なる充実について、関係する省庁独立行政法人、学会、医療機関と早急に必要な検討を行うべきであると記載していただくようにお願いいたします。なお、11行目から、基金の残高に関する記載がありますが、私達は基金の使途について運用益の活用を含めて、命の救済のために治療研究の支援に活用すべきであり、現行の基金は明らかに余裕があること第2回小委員会で事務局事務局が示した将来推計は、明らかに過大な見積もりであるとの意見は今でも変わっておりませんので、その点について記載をしてください。今回の資料にもありますが、昨年の認定件数を下回った状況があります。8%ずつ支出が増加し、増加していく推計とは全く異なります。以上でございます。他の委員のご発言を報告書の中に具体的にどこまで書き込むかということについてはもう少し検討する必要があろうかと思いますが、こういう趣旨のというぐらいのことはあるかもしれませんがそこもちょっと検討させていただきます。岩村委員どうぞお願いいたします。はい。ありがとうございます。調査研究についてご意見申し上げたいと思います。個別通のですね、石綿健康被害者の経済的な負担を軽減するという救済制度の目的のもとでですねこれまでも事業者はですね、これすべからくということでございますけれども、教室を継続してきたところでございますこうした資金をですね、拠出率と別の目的に支出するということは拠出し、拠出者としてですね、4人はできません。また基金のですね、人拡大を行うことで、個別の石綿健康被害Eの患者さんのですね。経済的負担軽減という本来の目的をですね果たせなくなるということになるとこれはちょっと本末転倒かなというふうに考えております。またですねこれ報告書案にですね記載がございますけれども、救済制度が安定的に運用されるとその必要があることはこれは当然でございますけれども、今後収支のですね推移を注視していく中でですね、余剰が生じるようであればですね、これは一般拠出率を下げるということが適切だというふうに考えてございます。ただ中小ですね治る病気とするってのはこれは重要な課題だろうということでございますのでこの点に関してですね、厚生労働省との連携であるとか抽出登録の拡充といった方向性が今回の報告書で示されておりますので、ここは私どもとしても賛成するところであります。環境省におかれましてはですね、今後こういった取り組みを着実に実行に移していただきたいというふうに思います。以上です。はいありがとうございました。他にございませんでしょうか?はい。岸本委員どうぞ。はい。我々はですね石綿関連疾患の認定業務にあたっております大林先生も協力していただいております。まだまだ肺がんの認定を含めてですね、抽出までですね、決定的な診断根拠というのがなかなか見つからないということでですね。我々の基準も変わってきております。最近ではバックは外務タップというような特別な遺伝子変異があれば、腫瘍性の胸膜肥厚がなくてもですね、これは中止として認めようということで我々も最先端の医学について行っているつもりでございますが、わからないところを調査するという、そういう調査研究費というのは1人でも多くの患者さんを認定する道に繋がると思いますので、これぜひ重要視していただきたいというふうに思っております。以上です。はい。ありがとうございました。他にご発言ございませんでしょうか?はいどうぞ。失礼いたしました。大林はい。よろしくお願いいたします。報告書案と直接関係していることではないんですけれども、ちょっと診断面のことで少し小委員会判定小委員会のことをご紹介しながらご説明をちょっとさせていただきたいと思います。はい。僕救済制度が始まった当初ですねこの抽出っていうのは非常に診断の難しい難易度の高い病気でございました。ここ数年ですね先ほど岸本先生からもご紹介ありましたようにバップはMタップと言った分子診断に基づく抗体ができまして診断精度が非常に上がっております。それとですね、セルブロックという手法ですね。胸水に溜まっている腫瘍細胞を固めてそれでもって免疫染色をして診断をするという方法これがですね、全国的に普及いたしました。この免疫染色ですとか、セルブロックを作るということは一気に広まったんですが、これには非常に大きなですね、おそらく環境省と厚労省の連携があったというふうに私はあの拝察しておりますという申しますのは明生塾っていうのはそもそもあの1種類400点、診療報酬で400点だったわけですねこれはもう病理学会としてはもう10年間のいくら要求してもそれ以上上がらなかった診療報酬だったわけです。ところがこの救済制度ができまして、病理の判定小委員会の方でどうしてもこれ4種類いるんだと、こういうことを強く要望いたしまして調査研究でもそのような結果が出ましてどうしてもこれは必要だということで診療報酬として4種類の免疫染色が1600点ついたという経緯がございます。それから、あせるブロックも診療報酬がつきました。この診療報酬がつくということはですね、医療関係者の方はよくご存知だと思うんですが、大変なことでございます。私達病理はですね、このことには非常に驚いたというところが正直なところでございまして、これは中種だけではなく、他のですね全ての悪性腫瘍を対象といたしまして4種類の免疫染色が承認されたような状況になったわけです。これはですね、私達病理診断を担当する者にとっては大変大きな進歩でございました。このことはぜひご理解いただきたいと思っております。判定小委員会はもうすぐ450回を迎えようとしております。私どもコロナの中でですね、リモートでバーチャルスライドにされた画像を見て診断をして参りましたこれは我々診断する側もですね、担当の環境省の担当の方も大変な努力といいますか、あの苦労をいたしまして進行しているというようなことでございますんで、もう一つですねぜひこれも知っていただきたいと思うのは、あの抽出っていうのは希少がんとして認められておりますので、現在ですね網羅的な遺伝子診断の対象になります。これは保険診療としてされるものです。このことをですね、意外と臨床の先生でご存知ない先生がおられます。これ押していただきますとですねその中種の遺伝的な細かいことがいろいろわかってまいりますそれによってですね、例えばそれが積み重なりますと創薬お薬を作るということにも結びつくわけでございます。もしもですねなかなかその可能性は低いわけですけれども、既に他の疾患で使っているお薬が、その方の遺伝子異常がそれと同じ遺伝子異常がその方にあった場合ですね、適応適用をですね広げるということも検討できるわけであって、やはりそういった今使われているいろいろなそのシステム制度をぜひフル活用して、やはりあの診療にも創薬にも一歩一歩進んでいきたいいただきたいというかいきたいというふうに思っております。以上でございます。はい。どうもありがとうございます。岡根委員の方からのご発言ございますでしょうか?小菅委員ご発言ご希望でしたらどうぞお願いします。はいありがとうございます。あの今後の拠出金率に関する議論をする場合には、必ず小委員会にを開催して議論をしていただくようにお願いしたいと思っております。はい。よろしゅうございましょうか?本日は事務局からたたき台が出されましてそれについていろいろとご意見いただきました。ご要望も承りましたがその全てを網羅することができるかどうか、ちょっとまたいろいろ考えなきゃいけないと思いますが、事務局にお願いしたいのは本日ご欠席の委員がいらっしゃいますので本日ご欠席の委員からも意見をしっかり聴取していただければと思います。よろしゅうございましょうか?お願いいたします。はいありがとうございます本日様々なされた意見ちょっとあの流れもありますけれどもどのように反映ができるか検討してまいりたいと思います委員長から御指摘のありました欠席の委員の先生方からのご意見というのもですねきちんと聴取をしてまいりたいと思います。ありがとうございます。はい。それではよろしゅうございましょうか他に続けたらよろしいでしょうか?はい、どうぞ。はい。本日は報告書案の取りまとめのための議論しておりますけれども、今回は1次答申であり、取りまとめの後、早急に議事答申の取りまとめについて、各論点の議論を開始すべきだと考えております。終わりでは、そのような記載をしていただくようにお願いいたします。先ほど触れましたが、がん対策基本計画では、国民本位のがん対策を推進するためには、国や地方公共団体と患者団体等の関係団体やがん患者を含めた国民が協力して取り組みを進めていくことが必要であります。また、その際には、多様な患者市民が参画できる仕組みを整備するとともに、患者市民参画に関わる啓発育成も併せて推進することが必要であると示されています。今後の議論、議論において、本委員会も多様な患者が参画できる仕組みを整備することを検討すべき旨の記載をするようにお願いいたします。また、これまでの議事録、配付資料関係委員などから提出された資料は、報告書の添付資料として一体のものとして完成させていただくようにお願いいたします。これは皆様のご意見を伺えればと思いますけれども、次回6月はリアルで開催するようにしてはどうかと思っておりますが、いかがでしょうか?他によろしゅうございましょうか?大林委員何かご発言ございますか。今、挙手上がっております忘れておりました。すいません失礼いたしました。次回の会議をどのような形で行うかということについても事務局と相談をした上で考えさせていただきます。それから参考資料としてどこまで載せるかということについてもですね、これもこれまでの答申の報告書のとの関係もございますので、少し検討させてください。他に特にご発言ご希望がないようでしたら、本日まだ予定の時間よりおはようございますが、これにて閉会ということでよろしゅうございましょうか?はい、ありがとうございますご要望いただきましたので、その点についてはどこまでの報告書の中に盛り込むかということについては検討させていただきたいと思います。事務局から何かございましたらどうぞお願いいたします。渡辺先生ありがとうございました。うん。次回の事務事務局の方から事務的な連絡をさせていただきます。次回の小委員会日程については現在調整中でございますので決まりましたら追ってご連絡をいたします。また本日の議事録につきましては、事務局で原案を作成し、委員の皆様にご確認いただいた後、環境省のホームページに掲載する予定ですので、よろしくお願いいたします。それまでの間につきましては本委員会の運営方針に基づき、会議の音声を環境省のホームページで掲載する予定でございます。それでは、以上で令和4年度第5回石綿健康被害救済小委員会を終了いたします。ありがとうございました。それでは皆さんどうもありがとうございました

この音声認識結果をプロンプトとともに LLM に渡すことで、Dify の LLM ノードから自動的に結果分析を生成することができます。

LLMプロンプト「音声認識結果を分析し、整理したうえで HTML 形式で出力してください。余分な内容は一切出力しないでください。」

実行結果です。生成AIを日ごろからお使いの方なら、なんとなくイメージがついていると思います。

おわりに

ノーコードツールによる音声認識ワークフロー作成いかがだったでしょうか?
私も初めてDifyで音声認識させてみましたが実用的なものができました。

  •  アイディアをはあるけど開発は面倒
  •  便利ツールを作って省力化したいけどプラットフォームの準備が大変

と思っている方には本当におススメであることを実感しました。


ということで、ワークフローでわからないことがあったら是非コンタクトください。一緒に考えます。
またノーコードアプリのアイディアも随時募集中です。

AmiVoiceAPIでは、大きな音声ファイルに適した”非同期APIバージョン2”を新規に開発し公開しています。
ファイルによってはグンと高速な処理が期待できますので是非お使いください。マニュアルはこちらです。

非同期APIバージョン2

AmiVoiceAPIは毎月使える音声60分の無料枠の他、只今期間限定でAmiVoice APIを1,000時間無料で利用いただけるキャンペーンを開催中です。
お時間あるときにホームページを是非覗いってくださいね。

この記事を書いた人

ルーキー

大学ではコンピュータサイエンス、特に画像処理系を研究していました。現在は音声認識の会社でクラウド基盤やAI応用技術のキャッチアップを進めています。

 
APIを無料で利用開始