ServiceNow AI、コードスイッチング対応のASR評価ベンチマークを公開

ServiceNow AIは、バイリンガルユーザーが文中で言語を切り替える「コードスイッチング」に特化した音声認識（ASR）性能のベンチマーク結果と評価ツール「AU-Harness」を公開しました。世界人口の半分以上が複数言語を話し、特にコンタクトセンターやITヘルプデスクでの実務において言語が混在する発話は一般的ですが、これまでの音声エージェント評価ではこの側面が十分に考慮されていませんでした。

本調査では、スペイン語・フランス語・ドイツ語をベースに英語を織り交ぜた4つの言語ペアを対象に、12語から40語程度のITサポートおよび人事関連の対話コーパスを用いています。OpenAIのWhisperを含む最新のフロンティアモデルや大規模音声言語モデル（LALM）など7つのシステムを比較した結果、言語ペアや単語の埋め込み長によって認識精度に大きな差が生じることが明らかになりました。

従来、多くの商用ASRは単一の「主要言語」を指定して認識を行うため、コードスイッチングが発生すると認識率が著しく低下する課題がありました。今回の公開データにより、実務環境に近い多言語混在条件下でのエラー率（WER）の定量化が可能となり、音声インターフェースの実装判断における具体的な指標が提供されます。