メインコンテンツにスキップ
Hearing care professional hearing room

24年間にわたる AI 分野での革新*

フォナックは、難聴者の方々の実生活に役立つ聞こえのソリューションを開発しています。当社では、絶え間ない技術革新を通じて、補聴器の音質とことばの理解の向上に努めています。

2000年以来、補聴器と聞こえのソリューションに人工知能(AI)ベースの機械学習を採用し、聴覚ケアを次の次元へと進化させてきました。

AI 技術の絶え間ない進歩により、聴覚学分野においても、聴覚専門家と顧客の双方に利益をもたらす、さらに革新的なアプリケーションの出現が期待されています。

さらに詳しくスクロールして、AI がヘルスケア、聴覚ケア、補聴器およびそれ以外の分野でどのように活用されているかをご覧ください。

*2024年1月1日時点


Smiling female doctor gesturing and explaining patient in medical practice

聴覚ケアを変える最新の AI の進歩

これまでの補聴器は設定が固定されていましたが、機械学習により、より動的でパーソナライズされた、思い通りのリスニング体験を提供するように変化しています。聴覚学における AI の潜在性は否定の余地がありませんが、この技術が進化するにつれ、オーディオロジストは当然ながら慎重になり、次のような疑問を抱くかもしれません。

  • 補聴器と聴覚ケアにおける AI の未来はどのようになるのか?

  • AI を活用した補聴器のオプションについて、さらに知るにはどうすればよいか?

  • 補聴器を選ぶ際に AI に対応した機能を検討すべきだろうか?

AI を聴覚学の分野に安全かつ効果的に統合するためには、これらの疑問に対する答えを得ることが非常に重要になります。

 

 

動画

聞こえの技術の未来について興味がありますか? フォナックは、聞こえの技術の限界を押し広げることに尽力し、よりカスタマイズされた、自然な聞こえ体験を実現する次世代の補聴器機能の開発に取り組んでいます。私たちがどのように聴覚ケアの未来を形作っているかをご覧ください。

顧客体験を向上させるために AI を活用する

フォナックは、AI を駆使した24年間に及ぶ機械学習の実績を活かし、顧客に最良の聞こえをお届けします。AI ベースの機械学習の一例として、フォナック ルミティ補聴器で利用可能なオートセンス OS 5.0があります。顧客に以下のようなメリットをお届けできます。

  • オートセンス5.0はスマートスピーチ技術を活用し、静寂下、騒音下、離れた場所、移動中など、さまざまな状況でことばの理解を向上します。1-5

  • オートセンス OS 5.0は、機械学習を活用して音環境を正確に識別し、必要なタイミングや場面で自動的にパーソナライズされたサウンドに調整します。6

ポッドキャスト

オートセンス OS は顧客にどのようなメリットをもたらしますか? 弊社聴覚マネージャーである Davina Omisore とセールス聴覚マネージャーである Chase Smith がお届けするエピソードを聞いて、この質問やその他の疑問に対する答えを見つけましょう。フォナックは、ことばの理解と音質を向上させる革新的な技術を75年以上にもわたって開発してきました。あらゆる音環境で最高の聴覚パフォーマンスを顧客に届けるための、エビデンスに基づいた各種機能に関する洞察を深めることができます。

オートセンス OS 5.0

フォナックのオートマチックなオペレーティング システムは、人工知能を活用した機械学習によって音環境を正確に判別するようにトレーニングされています。

Worldof Hearing Products

ブログの投稿

聴覚ケアにおける人工知能

AI は、聴覚ケアに地位を徐々に確立しつつあり、聴覚専門家に貴重なツールを提供し、顧客の転帰を改善する可能性を秘めています。課題は残るものの、AI は単なる注目の技術から、聴覚専門家や顧客にとって有用なツールへと進化しつつあります。

カスタマイズ可能な増幅

AI は、個人個人のニーズに合わせた補聴器のカスタマイズに役立ちます。AI は、顧客独自のニーズ、好み、および音環境を分析して、補聴器をリアルタイムで微調整し、聞こえの体験を最適化することもできます。フォナック オートセンス OS は、AI ベースの機械学習でいかにことばの理解が向上し、聞くための努力が低減するかを示す素晴らしい一例です。

Audiologist at work
より早期の検出

AI のアルゴリズムが、オトスコープ イメージ、オージオグラム、さらには遺伝データまでも分析して、難聴を早期に、より高い精度で突き止めます。AI で老人性難聴やメニエール病の兆候を早期に突き止め、迅速に介入できるようになることを想像してみてください。

Female client in audiologist’s office
聞こえの健康管理

AI を活用したアプリにより、顧客は自分の聞こえの健康管理においてより積極的な役割を担うことができ、専門家による聴覚ケアを補完することができます。たとえば、AI を搭載した耳鳴りアプリは、独自の耳鳴りパターンを学習し、音が鳴る感覚をマスキングするためにカスタマイズされたサウンド セラピーを作成することができます。また、認知行動療法(CBT)の手法を取り入れることで、耳鳴りから来るストレスや不安を制御し、最終的には全体的なウェルビーイングを向上させることもできます。

Middle aged couple exercising near a mountain lake

人工知能に関する FAQ

AIとは何ですか? また補聴器でどのように活用できるのですか? この FAQ コーナーは、AI を活用した聞こえのソリューションについての疑問に答え、情報を提供することを目的としています。

AI と補聴器全般

よくあるご質問

人工知能とは、人間の行動を模倣する機械の能力と定義される。一般的に、人工知能と機械学習は同じ意味で使われています。7

 

機械学習とは人工知能の一部で、システムが自動的に学習し、提供されたデータの分析を通じてパフォーマンスを向上させる仕組みです。7

フォナックの補聴器では、24年間にわたって人工知能の技術が活用されてきました。長年の間、機械学習(ML)を活用した AI 技術は、1) 音環境の分類、2) 音処理のパラメータの適用という2つの作業を実行するために使用されてきました。 

フォナックの最近の導入例では、フォナックの補聴器オペレーティング システム、オートセンス OS をトレーニングするのに機械学習が行われています。この技術の開発とトレーニングは、実世界の何千もの音を録音して行われました。これにより、真にカスタマイズされた聞こえの体験が実現します。

ディープ ニューラル ネットワーク(以下、DNN)などの複雑なアルゴリズムを採用し、人間の脳を高い精度で模倣する機械学習の高度なサブセットで、システムがより複雑で精度の高い情報を学習し、対応することを可能にします。⁷

DNNを通じたディープ ラーニングは、最も強力な機械学習アルゴリズムです。⁷

フォナックでは、AI が補聴器技術の特定の側面における革新の重要な推進力であると位置付けています。AI/ディープ ラーニングは目新しいものではなく、1990年代にすでに存在していた技術ですが、動作に必要な処理能力が非常に大きいため活用が制限されていました。

フォナックは、AI 技術を取り巻く盛り上がりを歓迎する一方で、フォナックは透明性が重要であるという信念を堅持しています。AI の現時点での限界を率直に認め、単に流行のためだけのバズワードを詰め込んだ誇大広告は避けなければなりません。

また、フォナックでは、医療従事者とその顧客のニーズを満たす上で、その他の技術的進歩の重要性も認識しています。私たちは、特に背景雑音のある厳しい環境において、実生活での聞こえの体験を向上させることを目指しています。 

フォナックは、補聴器の分野においてAIと機械学習(ML)、そしてDNNといったAIのサブセットを統合することで、計り知れない可能性が生まれると考えている。AI と DNN の影響を理解する上で重要なのは、規模です。「小さい DNN」は、必ずしも古典的な機械学習よりも優れた結果を顧客にもたらすとは限りません。

当社が目指すのは、使用する技術に関係なく、ユーザーにとって真に有益な実用的かつ効果的なソリューションを提供することです。

フォナックでは、顧客にとって最良の結果を提供するには聴覚専門家の役割が不可欠であると認識しています。AI 技術が進化し続けている中で、革新と経験豊かな聴覚専門家の両方を組み合わせた取り組みが非常に重要になります。高度な技術と専門家によるケアや指導を組み合わせることで、補聴器で AI の能力を最適に活用することができ、最終的にお客様の利益につながります。

フォナックの パートナーになる

フォナックのパートナーとして、業界最先端の聞こえのソリューションや、当社の豊富なリソースのライブラリ、マーケティングのサポートにアクセスすることができ、ビジネスの成長、コミュニティのイベント、トレーニングなどに活用いただけます。

Side view of female nurse working at computer desk against window in office

参考文献:

1. Appleton, J. (2020). AutoSense OS 4.0 - significantly less listening effort and preferred for speech intelligibility. フォナック フィールド スタディ ニュース。https://www.phonak.com/evidence 
2. Latzel, M., & Hobi, S. (2022). ActiveVent Receiver provides benefit of open and closed acoustics for better speech understanding in noise and naturalness of own voice perception. フォナック フィールド スタディ ニュース。
https://www.phonak.com/evidence  3. Thibodeau L. M. (2020) Benefits in Speech Recognition in Noise with Remote Wireless Microphones in Group Settings. Journal of the American Academy of Audiology, 31(6), 404–411.
4. Latzel, M., Lesimple, C., & Woodward, J. (2022). New implementation of directional beamforming configurations show improved speech understanding and reduced listening effort. フォナック フィールド スタディ ニュース。https://www.phonak.com/evidence 
5. Latzel, M., Lesimple, C., & Woodward, J. (2023). Speech Enhancer significantly reduces listening 

effort and increases intelligibility for speech from a distance. フォナック フィールド スタディ ニュース https://www.phonak.com/evidence

6. RIC: 
Usability PDL-14751 
PDL-18247 (Func. Behavior) 
PDL-18770 (Hear. Perf.) 
BTE: 
Usability PDL-14720 
Hearing Performance verification report: PDL-18771 
Functional verification report: PDL-18246

7. https://nix-united.com/blog/artificial-intelligence-vs-machine-learning-vs-deep-learning-explaining-the-difference/