『学びを、もっと、新しく。』〜 AI で進化するスタディサプリの学習体験〜
https://cloudonair.withgoogle.com/events/google-cloud-day-digital-21/watch?talk=d2-ml-02
2020 年度はコロナ禍の到来によって教育業界での DX も進み、オンライン学習がより身近になった 1 年でした。スタディサプリもより良い学習体験をお届けするべく、発話判定など GCP を活用した AI 機能を実現し進化を遂げています。本セッションでは、AI Platform、BigQuery、Speech-to-Text といった機能の活用事例とともに、裏側でどのような工夫をしているのかについてご紹介いたします。

質問	回答
音声認識の前処理・後処理で工夫されている点について教えて下さい	前処理としては、ピッチの調整やローパスフィルタなどいくつかヒューリスティックなアプローチを試して効果がありそうなものを入れています。また後処理も、smartphone と smart phone のように期待する結果と異なってしまうところの名寄せなどをログを見ながら継続的な改善を実施しています（採点処理の部分）
字幕機能について、校正なしの状態でどの程度の音声認識精度が出ているのでしょうか？	インドネシア語については肌感７割程度の精度となっています。数式や英語のように多言語が混ざることなどもあり、教育コンテンツならではの難しさがあるためと考えています。
音声認識結果の利用方法ですが、字幕生成には人手修正を入れていますが、検索用には人手修正を入れていないように見えました。分けた理由などはありますでしょうか。	ご指摘の通り、現状パイプラインの実装上分かれてしまっているのですが、今後修正して校正後に ES の更新をかけて検索にも反映されるようにしていく予定です。ご質問ありがとうございます。

切り口	内容
スタディサプリについて	AIによる学習効率最適化をどのようにやっているかを、本講演で説明
AIの役割
講義道が検索機能
字幕表示機能
スピーキングフィードバック機能
学習レコメンデーション機能
データ分析基盤について
GCPの効果