2026年9月のベンチマークでは、AIによる音声分離が265件の実際の会話において音声テキスト変換の単語誤り率を73%低下させたが、もともとクリーンだった録音では誤りがわずかに増えた(Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026)。このトレードオフがこのカテゴリー全体の姿を決めている。ノイズ抑制は今や主要な会議ツールの初期設定になっているが、その価値は元の音声がどれほど汚れているかに左右される。GoogleはMeetのノイズキャンセリングがBusinessおよびEnterpriseアカウントで初期設定でオンだとし、MicrosoftはTeamsの音声分離をユーザーに対して初期設定で有効と記載し、Owl Labsは米国の労働者の76%が音声のエコーや歪みをハイブリッド会議でよくある問題として挙げていることを明らかにした(Owl Labs、State of Hybrid Work 2025)。これらの機能が組み込まれているコラボレーション基盤全体については、当社の企業向けユニファイドコミュニケーション統計で扱っている。本記事では、Microsoft ResearchのDeep Noise Suppression Challengeの論文、Microsoft、Google、Zoom、Apple、NVIDIA、Krisp、Owl Labs、NIOSH、世界保健機関、そしてEurope PMCに索引付けされた聴覚学および音声研究の査読付き論文からデータを集約した。
主なポイント
- 音声分離により、録音された265件の会話全体で単語誤り率が73%低下した(Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026)。
- 職場環境のWERは31.84%から6.30%に低下したが、クリーンな電話通話では3.48%から3.91%に上昇した(Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026)。
- Google MeetのノイズキャンセリングはBusinessおよびEnterpriseアカウントで初期設定でオンである(Google、Meet Help Center 2026)。
- TeamsのVoiceIsolationポリシーの値は初期設定で有効である(Microsoft Learn、音声分離の管理者ガイド、2026年4月)。
- Teamsの月間アクティブユーザーは320百万人を超えていた(Microsoft、FY2024 Q1決算説明会、2023年10月)。
- 米国の労働者の76%が音声のエコーや歪みを、75%が全員の声が聞こえないことを、ハイブリッド会議でよくある問題として挙げている(Owl Labs、State of Hybrid Work 2025)。
- 米国の労働者約27百万人が毎年有害な騒音にさらされている(NIOSH、CDC)。
- 第1回DNS Challengeはクリーン音声441時間を公開し、19チームから28件の提出を集めた(Reddy ら、Interspeech 2020)。
- 2023年までに、このチャレンジは合計遅延20 ms以下を求め、1つのトラックでクリーン音声760.53時間を使用した(Dubey ら、ICASSP 2023 DNS Challenge)。
- CXリーダーの60%が6〜12か月以内にAI音声翻訳の導入を計画しており、2025年の36%から上昇した(Krisp、2026 State of Voice in CX)。
- DNN補聴器プログラムにより、バイモーダル人工内耳利用者の騒音下での文の聞き取りが60%から79%に向上した(Kolberg ら、J Clin Med 2025)。
- 430百万人が、日常生活に支障をきたす難聴のためにリハビリテーションを必要としている(WHO、難聴に関するファクトシート)。
1. プラットフォームの初期設定:ノイズ抑制は会議基盤に組み込まれた
採用の問題は、購買の判断というよりもむしろ初期設定によってほぼ決着した。GoogleのMeetヘルプセンターは、ノイズキャンセリングがBusinessおよびEnterpriseアカウントで初期設定でオンだと述べており、Education Fundamentals、Education Standard、Education Plusでは初期設定でオフとなっている(Google、Google Meetでバックグラウンドノイズを除去する)。Microsoftの管理者向けドキュメントは、Teamsの会議ポリシーVoiceIsolationと、音声プロファイル設定であるEnrollVoiceおよびPassiveVoiceEnrollmentを、初期設定で有効と記載している(Microsoft Learn、音声分離の管理、2026年4月更新)。音声分離はノイズ抑制より一歩進んでいる。ユーザーのデバイスに保存された音声プロファイルを使って、それに一致しない音や声を取り除くのである。
これらの初期設定の到達範囲は大きい。Microsoftは2023年10月に、Teamsの月間アクティブユーザーが320百万人を超え、Teams Premiumの有料顧客が10,000社を超えると報告した(Microsoft、FY2024 Q1決算説明会)。入手できる最新データ:Microsoft、2023年。2026年7月の決算説明会ではTeamsのユーザー数の新しい数値は示されなかった。最もよく知られた独立系ベンダーであるKrispは、同社のAIが数兆分の音声会話を処理してきたと述べている(Krisp、会社概要)。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| Google Meetのノイズキャンセリングの初期設定 | BusinessとEnterpriseはオン、Education版はオフ | Google、Meet Help Center 2026 |
| AndroidでのMeetのデバイス上ノイズキャンセリング | Pixel 4以降、Samsung S10以降、その他の機種 | Google、Meet Help Center 2026 |
| TeamsのVoiceIsolationポリシーの初期設定 | 有効(EnrollVoiceとPassiveVoiceEnrollmentも有効) | Microsoft Learn、2026年4月 |
| Teamsの月間アクティブユーザー | 320百万超 | Microsoft、FY2024 Q1決算説明会(2023年) |
| Teams Premiumの有料顧客 | 10,000超 | Microsoft、FY2024 Q1決算説明会(2023年) |
| Zoomのバックグラウンドノイズ抑制レベル | 自動(初期設定)、低、中、高 | Zoomサポート、プロフェッショナルオーディオ設定 2026 |
| AppleのVoice Isolationマイクモード | FaceTimeはiOS 15以降、通話はiOS 16.4以降、自動モードはiOS 18以降 | Appleサポート 2026 |
| Krispが処理した音声の分数 | 数兆分 | Krisp、会社概要 2026 |
補足:Zoomの「高」設定は最も強力なものとして説明されており、他者の背景の話し声を除去できる反面、CPU使用率が上がる場合がある。ミュージシャン向けのオリジナルサウンドモードは後処理を無効にし、コーデックを48 kHz、モノラル96 kbpsまたはステレオ192 kbpsに引き上げる(Zoomサポート、プロフェッショナルオーディオ設定)。クリエイター向けでは、NVIDIA BroadcastのNoise RemovalとRoom Echo Removalには、GeForce RTX 2060、Quadro RTX 3000、TITAN RTX以上のGPUが必要である(NVIDIA、Broadcastアプリ)。Appleのマイクモードの要件はAppleサポートによる。
2. 音声品質の悪さのコスト:会議の問題と職場の騒音
ノイズ抑制が売れるのは、音声の悪さがハイブリッド会議で最もよくある不具合だからだ。Owl Labsの2025年7月の調査では、米国のフルタイム労働者2,000人のうち、76%が音声のエコーや歪みを、75%が全員の声が聞こえないことを、ハイブリッド会議でよくある問題として挙げた。これに僅差で続くのが、技術的な問題による時間の損失の77%である(Owl Labs、State of Hybrid Work 2025)。労働者はハイブリッド会議の開始に平均で約6分を費やしており、27%は技術的な準備に1回の会議あたり10分以上を失っている。
Microsoft自身の研究も、音声と映像の品質を、会議がすべての参加者にとって機能するかどうかと結びつけている。メールによる調査回答3,290件とクライアント内の評価17,287件のうち、品質、信頼性、アジェンダの有無は、それぞれが会議をインクルーシブと評価される確率を70%高めうるとされた(Cutler ら、Meeting Effectiveness and Inclusiveness in Remote Collaboration、arXiv 2021)。入手できる最新データ:Microsoft Research、2021年。この研究は音声と映像の品質をまとめて測定しているため、背景騒音だけの影響を切り分けることはできない。問題のもう半分であるオフィスの音響については、当社のオープンプランオフィスの集中阻害と音響の統計で扱っている。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 音声のエコーや歪みをハイブリッド会議でよくある問題として挙げた労働者 | 76% | Owl Labs、State of Hybrid Work 2025 |
| 全員の声が聞こえないこと | 75% | Owl Labs、State of Hybrid Work 2025 |
| 技術的な問題による時間の損失 | 77% | Owl Labs、State of Hybrid Work 2025 |
| ハイブリッド会議の開始で失う平均時間 | 約6分(27%は10分以上を失う) | Owl Labs、State of Hybrid Work 2025 |
| 会議調査の標本(メール/クライアント内) | 回答3,290件/評価17,287件(クライアント内の回答率は約15%) | Cutler ら、Microsoft Research 2021 |
| 音声映像品質、信頼性、アジェンダがインクルーシブになる確率に与える影響 | それぞれ+70% | Cutler ら、Microsoft Research 2021 |
| 毎年有害な騒音にさらされる米国の労働者 | 約27百万人 | NIOSH、CDC |
| 聴覚に困難がある/耳鳴りがある米国の就労人口 | 約9人に1人/約13人に1人 | NIOSH、CDC |
補足:NIOSHの定義では、有害な騒音は85 dBAから始まる。これは8時間労働日の平均として推奨される曝露限度であり(NIOSH、About Noise and Hearing Loss)、一般的なオフィスよりはるかにうるさい。2021年の脳波(EEG)研究では、アクティブノイズキャンセリングヘッドホンを使うと騒音下より精神的負荷が低いことが脳活動によって部分的に裏付けられたが、主観的な差は有意ではなかった(Pieper ら、Frontiers in Neuroscience 2021)。ビデオ会議の疲労への影響は、当社のビデオ会議疲労の統計で追跡している。
3. 研究ベンチマーク:MicrosoftのDeep Noise Suppression Challenge
今日のリアルタイムノイズ抑制技術の大半は、1つのオープンなベンチマークによって形作られた。Interspeech 2020での第1回Deep Noise Suppression Challengeは、2,150人の話者によるクリーン音声441時間と、150の音声クラスにわたる60,000本のノイズクリップを公開し、19チームから28件の提出を集めた(Reddy ら、Interspeech 2020 DNS Challenge)。主催者は、合成テストセットが実際の録音を代表していないことを強調しており、そのため以降のすべての回が、ブラインドの実世界クリップとクラウドソーシングによるITU-T P.808評価に依拠した。
基準は上がり続けた。ICASSP 2023での第5回では、1つのトラックがクリーン音声760.53時間(読み上げ音声562.72時間、中国語185.41時間)と、152クラスのノイズ181時間を使用し、モデルはクアッドコアのIntel Core i5上でリアルタイム係数0.5以下、合計遅延20 ms以下で動作しなければならなかった(Dubey ら、ICASSP 2023 DNS Challenge、Microsoft Researchのチャレンジページ)。課題はノイズの除去から、妨害する話者の除去へと移り、論文はほとんどのモデルで信号品質が低下したと報告している。これは、音声分離がノイズ除去より難しいことの表れである。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 公開されたクリーン音声、2020年 | 話者2,150人、441時間 | Reddy ら、Interspeech 2020 |
| 参加状況、2020年 | 19チームから28件の提出(両トラックに9件) | Reddy ら、Interspeech 2020 |
| クリップあたりのクラウドソーシング評価数、2020年 | 10(上位の提出は20) | Reddy ら、Interspeech 2020 |
| クリーン音声、ICASSP 2023 トラック2 | 760.53時間 | Dubey ら、ICASSP 2023 |
| ノイズデータ、2023年 | 181時間、152の音声クラス、60,000クリップ | Dubey ら、ICASSP 2023 |
| 参加状況、2023年 | トラックあたり11件の提出、両トラックに10チーム | Dubey ら、ICASSP 2023 |
| ノイズ入りブラインドセットに対する最良のチャレンジスコア向上、2023年 | 0.145(ヘッドセット)、0.141(スピーカーフォン)、同じチームが両方で優勝 | Dubey ら、ICASSP 2023 |
| 計算上の制限、2023年 | リアルタイム係数0.5以下、合計遅延20 ms以下 | Microsoft Research、ICASSP 2023 DNS Challenge |
補足:公開データセットは巨大である。チャレンジのリポジトリには、クリーン音声827 GB、ノイズ58 GB、展開後で約1 TBと記載されている(Microsoft、DNS-Challengeリポジトリ)。2022年の回では指標として単語の正確さが追加され、研究コミュニティは困難な実世界の騒音に対してまだ道半ばであると結論づけた(Dubey ら、ICASSP 2022 DNS Challenge)。入手できる最新のチャレンジ結果:ICASSP 2023。
4. 音声分離と音声認識の精度
ノイズ抑制は今や人間だけでなく機械にも入力を供給している。会議の文字起こしや音声エージェントがクリーンな入力に依存しているためだ。Krispの2026年のベンチマークでは、音声分離により職場環境の単語誤り率が31.84%から6.30%に低下した。これは9つのエンジンによる11の音声テキスト変換構成を対象としたものである(Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026)。改善幅が最大だったのは、2人目の声が存在する場合で、クリーンな電話通話では、分離によって誤りがわずかに増え、3.48%から3.91%になった。
この結果は学術的な知見とも一致する。2026年の論文は、ノイズを含む音声で学習したモデルと比べて、モノラル音声強調は認識のための有効なフロントエンドとしては確立されていないと指摘したうえで、2つの段階を切り離すことでCHiME-2においてWERを相対で28.4%削減したと報告している(Yang、Pandey、Wang、Computer Speech and Language 2026)。実用上の結論:音声分離は、混線や背景の話し声に対する対策であり、すべての通話に無料でもたらされるアップグレードではない。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 音声分離によるWER全体の変化 | -73% | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| 職場環境(未処理と分離後) | WERが31.84%から6.30% | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| クリーンな電話通話(未処理と分離後) | WERが3.48%から3.91%(わずかな悪化) | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| AssemblyAI Universal-3 Pro(バッチ処理) | 30.32%から3.75%(-88%) | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| ElevenLabs Scribe v2/Soniox STT v5 | -85%/-82% | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| ベンチマークのデータセット | 会話265件:オフィス96件、コールセンター106件、モバイルまたは車内63件 | Krisp、ベンチマークデータセットの投稿 2026 |
| CHiME-2での分離型の音声強調とASR | WERの相対28.4%削減(WER 5.6%) | Yang、Pandey、Wang、Computer Speech and Language 2026 |
| 同じ手法、シングルチャンネルのCHiME-4 | シミュレーションでWER 3.3%、実録音で4.4% | Yang、Pandey、Wang、Computer Speech and Language 2026 |
補足:Krispのベンチマークはベンダー自身が実施したもので、Krisp独自のモデルを試験しているが、データセットはHugging Faceで公開されている。対象は、音声分離モデル4種、オフィス用デバイス24種、コールセンター用ヘッドセット18機種、スマートフォン18機種である(Krisp、ベンチマークの録音方法)。独立した再現はまだ公表されていない。
5. コンタクトセンター:ノイズ除去が音声AIと出会う場所
コールセンターは、最も騒がしい部屋と、最も音声に依存する業務フローを併せ持つ。Krispのベンチマークでは、コールセンターの音声は音声分離後に単語誤り率が23.83%から6.86%に低下した。ここは、音声分析、エージェント支援、翻訳のすべてが、オペレーターのマイク入力の品質を引き継ぐ現場である(Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026)。投資意欲は明らかで、CXリーダーの60%が6〜12か月以内にAI音声翻訳の導入を計画しており、2025年の36%から上昇した(Krisp、The 2026 State of Voice in CX)。
オペレーター自身の耳も重要である。ポーランドの研究では、コールセンターのオペレーター78人の個人の1日あたりの平均騒音曝露が74.7 dBAと測定され、92.3%は両耳とも聴力が正常だった(Pawlaczyk-Luszczynska ら、Noise and Health 2018)。2022年のより大規模な研究では、コールセンターのオペレーター177人を含むヘッドセット利用者213人の曝露が57〜96 dBの範囲にあり、85 dBを超えたオペレーターは1.4%にとどまった(Pawlaczyk-Luszczynska ら、IJOMEH 2022)。これらのチームの業務負荷と離職のデータは、当社のコールセンターオペレーターの燃え尽きと離職の統計にある。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| コールセンターのWER、未処理と音声分離後 | 23.83%から6.86% | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| 6-12か月以内にAI音声翻訳を計画しているCXリーダー | 60%(2025年は36%) | Krisp、2026 State of Voice in CX(リーダー815人、12か国) |
| アクセント変換、現在の採用または採用予定 | 61% | Krisp、2026 State of Voice in CX |
| 音声分析の採用 | 80% | Krisp、2026 State of Voice in CX |
| 最大の課題:適切な地域と言語でのオペレーター採用 | 40%(言語サポートのコスト37%、技術統合14%) | Krisp、2026 State of Voice in CX |
| 1日あたりの平均騒音曝露、コールセンターオペレーター78人 | 74.7 dBA(範囲68-79) | Pawlaczyk-Luszczynska ら、Noise and Health 2018 |
| 85 dBを超えたヘッドセット利用者、オペレーター177人 | 1.4% | Pawlaczyk-Luszczynska ら、IJOMEH 2022 |
| 両耳の聴力が正常なヘッドセット利用者(250-8000 Hz) | 213人中42% | Pawlaczyk-Luszczynska ら、IJOMEH 2022 |
補足:State of Voice in CX調査は、音声翻訳とアクセント変換を販売するベンダーが公表したものであるため、その採用率の数値は傾向を示すものとして読むべきだ。2018年の研究は、その対象集団におけるコールセンターオペレーターの曝露に関して入手できる最新データであり、オージオグラムの15.4%で高周波数の切れ込みも見つかった。
6. 会議の先へ:聴覚ケアにおけるディープラーニングのノイズ低減
同じニューラルノイズ除去の考え方が、今や補聴器にも搭載されており、その重みはより明瞭な文字起こしよりも大きい。71-89歳のバイモーダル人工内耳利用者11人を対象とした2025年の研究では、DNN補聴器プログラムにより、騒音下での文の聞き取りが従来の設定の60%に対して79%に向上し(p < 0.001)、人工内耳のみに対するバイモーダルの効果は21%に対して40%だった(Kolberg ら、Journal of Clinical Medicine 2025)。現場のデータも同じ方向を示している。3,614件の瞬間的な評価と6,812時間の音を記録した経験豊富な利用者40人では、DNNベースの補聴器は背景騒音のレベルにかかわらず満足度を一定に保った(Christensen ら、American Journal of Audiology 2024)。
対象となる人口は大きい。WHOは、日常生活に支障をきたす難聴のためにリハビリテーションを必要とする人が430百万人を超え、2050年までに2.5 十億人近くが何らかの程度の難聴を抱えると推定している(WHO、難聴に関するファクトシート)。2023年の研究は、1本のマイクで動作するディープラーニングのノイズ除去器が、補聴器利用者の音声の聞き取りやすさを聴力が正常な対照群の水準まで回復させ、ノートPC上でリアルタイムに動作したと報告した(Diehl ら、Scientific Reports 2023)。
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 騒音下での文の聞き取り、DNNと従来プログラムの比較 | 79%対60%(p < 0.001)、71-89歳の利用者11人 | Kolberg ら、J Clin Med 2025 |
| 雑踏の話し声の中での人工内耳のみに対するバイモーダルの効果 | 40%(DNN)対21% | Kolberg ら、J Clin Med 2025 |
| 実環境でのDNN補聴器の試験 | 利用者40人、評価3,614件、音声6,812時間 | Christensen ら、Am J Audiol 2024 |
| 高齢者におけるDNNとビームフォーミングの併用 | すべての指標で他のプログラムを上回った(参加者20人) | Folkeard ら、Trends in Hearing 2026 |
| 重度から最重度の難聴におけるノイズ低減 | 聴取努力を有意に低減(参加者25人) | Dong ら、Frontiers in Neuroscience 2024 |
| DNNの客観的評価 | SNR -5、0、+5 dBでのマネキン録音1,152件 | Ashkanichenarlogh ら、Trends in Hearing 2025 |
| 日常生活に支障をきたす難聴のためにリハビリテーションを必要とする人 | 430百万人超(世界人口の5%超) | WHOファクトシート |
| 未対応の難聴による年間の世界的コスト | 1兆米ドル近く | WHOファクトシート |
補足:これらの試験は規模が小さく、参加者は11人から40人で、いくつかは単一メーカーの機器で実施された。Folkeard、Dong、Ashkanichenarloghらの結果は、それぞれの抄録から要約したものであり(Folkeard ら 2026、Dong ら 2024、Ashkanichenarlogh ら 2025)、2025年の客観的研究における効果は、中程度の残響下では減弱した。
数字で見るAIノイズキャンセリングソフトウェア(まとめ)
| 指標 | 値 | 出典 |
|---|---|---|
| 音声分離によるWER全体の変化 | 265件の会話で-73% | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| 職場環境のWER、未処理と分離後 | 31.84%から6.30% | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| クリーンな電話通話のWER、未処理と分離後 | 3.48%から3.91% | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| コールセンターのWER、未処理と分離後 | 23.83%から6.86% | Krisp、Voice Isolation Benchmark 2026 |
| Google Meetのノイズキャンセリング | BusinessとEnterpriseで初期設定でオン | Google、Meet Help Center 2026 |
| TeamsのVoiceIsolationポリシー | 初期設定で有効 | Microsoft Learn、2026年4月 |
| Teamsの月間アクティブユーザー | 320百万超(2023年) | Microsoft、FY2024 Q1決算説明会 |
| Zoomのノイズ抑制レベル | 4段階(自動が初期設定、低、中、高) | Zoomサポート 2026 |
| ハイブリッド会議でよくある問題としての音声のエコーや歪み | 76% | Owl Labs、State of Hybrid Work 2025 |
| 全員の声が聞こえないこと | 75% | Owl Labs、State of Hybrid Work 2025 |
| 有害な騒音にさらされる米国の労働者 | 年間約27百万人 | NIOSH、CDC |
| DNS Challenge 2020のクリーン音声/提出数 | 441時間/19チームから28件 | Reddy ら、Interspeech 2020 |
| DNS Challenge 2023のクリーン音声、トラック2 | 760.53時間 | Dubey ら、ICASSP 2023 |
| DNS Challenge 2023の遅延上限 | 20 ms以下 | Microsoft Research 2023 |
| CHiME-2での分離型音声強調によるWERの相対削減 | 28.4% | Yang、Pandey、Wang 2026 |
| AI音声翻訳を計画しているCXリーダー | 60%(2025年は36%) | Krisp、2026 State of Voice in CX |
| コールセンターオペレーターの1日あたりの平均騒音曝露 | 74.7 dBA | Pawlaczyk-Luszczynska ら 2018 |
| DNN補聴器による騒音下での文の聞き取り | 79%対60% | Kolberg ら 2025 |
| 聴覚リハビリテーションを必要とする人 | 430百万人超 | WHOファクトシート |
方法論と出典
上記のすべての数値は、本記事のための調査中に、企業の文書、ヘルプセンターのページ、決算説明会の書き起こし、政府のページ、チャレンジの論文、または査読付き論文の抄録で確認した。ベンダーによるベンチマークや調査は、その旨を明記している。
- Krisp:会社概要、Voice Isolation Benchmark、2026年9月、ベンチマークデータセットの録音に関する投稿、2026年9月、The 2026 State of Voice in CX、2026年8月
- Microsoft:FY2024 Q1決算説明会、2023年10月、Microsoft Learn、音声分離の管理(2026年4月)
- Microsoft Research DNS Challenge:Interspeech 2020の論文、ICASSP 2022の論文、ICASSP 2023の論文、ICASSP 2023チャレンジのページ、DNS-Challengeリポジトリ
- Microsoft Researchの会議研究:Cutler ら、Meeting Effectiveness and Inclusiveness in Remote Collaboration、2021年
- Google:Google Meetでバックグラウンドノイズを除去する
- Zoom:プロフェッショナルオーディオ設定のサポート記事
- Apple:マイクモードのサポート記事
- NVIDIA:Broadcastアプリ
- Owl Labs:State of Hybrid Work 2025
- NIOSH(CDC):About Noise and Hearing Loss
- 世界保健機関:難聴に関するファクトシート
- Europe PMC経由の査読付き研究:Yang、Pandey、Wang 2026、Pieper ら 2021、Pawlaczyk-Luszczynska ら 2018、Pawlaczyk-Luszczynska ら 2022、Kolberg ら 2025、Christensen ら 2024、Diehl ら 2023
- データウォッチ:AIノイズキャンセリングソフトウェアの市場規模の数値は掲載していない。独立した2つの調査会社の推定値を一次資料の形で確認できず、1社だけを引用することは避けたためである。Krispは非公開企業でユーザー数を公表しておらず、「数兆分」という主張は同社自身の発表であり、同社のベンチマークもCX調査もベンダー自身が実施したものだ。Teamsのユーザー数(320百万人)は2023年10月のものであり、Microsoftの2026年7月の決算説明会でも更新はなかった。2020年にAIノイズ抑制を発表したMicrosoft Teamsのブログ記事とWebexのノイズ除去に関するヘルプ記事は読み込めなかったため、Cisco Webexは対象外としている。2023年のDNS Challengeの論文はスコアの向上幅を示しているが、完全な結果表は抽出できなかった。Cutlerらの会議研究(2021年)、2018年のコールセンター曝露研究、2023年のDNS Challengeは、それぞれの種類で入手できる最新データである。補聴器の試験は規模が小さく(参加者11人から40人)、一部はメーカーとつながりがある。Owl Labsの会議の問題に関する割合は、2025年7月に調査された米国のフルタイム労働者による自己申告である。
最終更新日:2026年10月3日。当社はこのまとめを四半期ごとに更新しており、次の更新は、Owl LabsがState of Hybrid Work 2026のレポートを公表し、Microsoftが次回のDeep Noise Suppressionまたは音声品質のチャレンジの結果を発表した時点を予定している。