教育テーマトーク音声コーパスとトランスクリプトの提供開始
Visual Bank株式会社傘下の株式会社アマナイメージズが展開するAI学習用データソリューション「Qlean Dataset」は、「日本語・2話者・教育テーマトーク音声コーパスとトランスクリプト」の提供を開始しました。このデータセットは、ASR(自動音声認識)、NLP(自然言語処理)、LLM(大規模言語モデル)といった音声・言語系AIの開発を支援するために設計されています。
本データセットは、教育制度、進路相談、学習環境、個人の意思決定といったテーマについて、2名の話者が対話形式で意見を交わす日本語音声とそのトランスクリプト(書き起こしテキスト)で構成されています。台本に依存しない自然な対話構造が特徴で、話者の切り替わりや相互参照を含む音声とテキストが対応付けられているため、文脈理解や対話構造を伴う検証に活用できます。
データセットの概要と利用シーン
提供されるデータセットの概要は以下の通りです。
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データ種別: 音声、テキスト
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被写体属性: 20代〜50代の男女
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データ形式: 音声データ(wav/mp3)、テキストデータ
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収録時間: 計約900時間(1音声約5分〜60分)
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音声レート: 44.1kHz
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対象のシーン: 教育や学習、進路に関するテーマの日本語対話。教員免許取得、将来設計、受験、教育方針、SNSなどの話題が含まれます。
このデータセットは、研究用途から商用開発まで幅広く利用可能です。具体的なユースケースとしては、以下が挙げられます。
研究用途
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対話音声を用いたASRモデルの評価・分析
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教育・進路テーマにおける対話理解研究
産業用途
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教育・進路相談を想定した対話AIの検証
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LLMの日本語対話評価・事前検証
その他実需要
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教育・学習相談サービスにおける対話品質検証
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教育関連サポート窓口における音声認識検証
より詳細なサンプル情報は以下のリンクから確認できます。
サンプル詳細
Qlean Datasetについて
Qlean Datasetは、Visual Bank傘下の株式会社アマナイメージズが提供する、商用利用可能なAI学習用データソリューションです。画像、動画、音声、3D、テキストなど多様な形式のデータに対応し、権利処理や利用条件が整理された形でデータを提供しています。これにより、AI開発現場におけるデータ収集・整備の負荷を軽減し、法的リスクのない開発環境の構築を支援しています。

Qlean Datasetは、株式会社千葉ロッテマリーンズや株式会社東洋経済新報社などとの協業を通じて、業界特化型のデータラインナップ「AIデータレシピ」を継続的に拡充しています。既存データは最短1日で納品可能であり、カスタム撮影・収録による独自データ構築にも対応しています。

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Qlean Datasetサイト: https://qleandataset.visual-bank.co.jp/
Visual Bank株式会社について
Visual Bank株式会社は、「あらゆるデータの可能性を解き放つ」をミッションに掲げ、AI開発力を最大化する次世代型データインフラを構築・提供するスタートアップ企業です。AI学習用データセット開発サービス『Qlean Dataset』を提供する株式会社アマナイメージズを100%子会社に持ちます。同社は国の研究開発プログラム「GENIAC」にも採択されており、社会実装に向けた取り組みを加速させています。
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Visual Bank企業URL: https://visual-bank.co.jp/
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アマナイメージズ企業URL: https://amanaimages.com/about/
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回のQlean Datasetによる日本語教育テーマトーク音声コーパスの提供は、教育分野におけるAI活用の可能性を大きく広げるものと期待されます。特に、進路相談や学習環境に関する自然な対話データは、教育コンサルティングAIや学習サポートチャットボットの開発において、意図理解や応答設計の精度向上に直結するでしょう。これにより、教育機関や関連サービス企業は、よりパーソナライズされた学習体験や相談サービスを提供できるようになり、業務効率化と顧客満足度向上に貢献すると考えられます。AIが個々の学習者に寄り添う未来が、一歩近づいたと言えるのではないでしょうか。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

