IT之家 10月14日の報道によると、Counterpointの「グローバルエンドポイントAIウェアラブルデバイス予測」レポートが指摘している。2030年までに、世界の処方型補聴器の販売台数は3100万台を超えると予測され、2025年から2030年までの年間複合成長率は4％になる。。AIが補聴器分野で広く利用されるにつれて2030年までに、約50％の補聴器製品が端末側AI機能を搭載することになると予想されている。
長年にわたり、補聴器は小型化、接続性、バッテリー寿命の面で進歩を遂げてきましたが、核心的な問題は常に存在します。つまり、騒音の多い環境では利用者が会話を聞き取ることが難しいのです。従来の補聴器は主にデジタル信号処理（DSP）に依存しています。マイクが周囲の音声を収集し、プロセッサが周波数や音量などの特徴を分析した後、既定のアルゴリズムによってどの音声を増幅するか、または減少させるかを決定します。この方式はエアコンやエンジンなど安定したノイズには有効ですが、実際の場面はより複雑です。 例えば、混雑したレストラン内で複数の対話や音楽、食器がぶつかる音が同時に聞こえる場合、ルールに基づくシステムではユーザーが本当に聴きたい音を判断するのは難しい。
AIは全く異なる解決策をもたらします：AIモデルは事前設定されたルールに依存せず、学習を通じて人声と他の音声のパターンを区別することができます。数百万組の人声と背景ノイズサンプルのデータで訓練された深層ニューラルネットワーク（DNN）により、話し手の声をリアルタイムで認識し、関係のないノイズを抑制することができます。
AIは、実際の環境における補聴器の音声認識能力を向上させることができます。人間の声とノイズを分離し、対象の話し手を優先的に強調し、空間認識能力を高め、環境の変化に適応する機能を実現することで最適化が行われます。 AIは特に「s」「f」「t」「sh」「th」といった微妙で混同しやすい音声を区別するのが得意です。また、15と50、17と70のような数字も区別するのに役立ちます（IT之家注：英語のfifteenとfiftyは発音が似ている）。これらの精密な音声特徴を保持することで、AIは音量を増大させるだけでなく、レストランや会議、混雑した通りなどの場面での実際の音声理解能力も向上します。
臨床の「騒音下での音声認識」テストにおいて、聴力が正常な聴取者は約2dBの信噪比（SNR）が必要で、50％のキーワードを正しく認識することができる。一方、軽度から中等度の感音神经性聴力障害を持つ聴取者にとっては、この要求は約8dBに高まり、AIは信噪比において可量化された改善をもたらすことができる。 フォナクのテストによると、固定指向マイクで従来設定を採用すると、全向マイクに比べて信号対雑音比が6.4 dB向上する。AIノイズキャンセリング技術を搭載した場合、デフォルト設定では9 dB、最大設定では10.2 dBの向上が見られ、レストランのような場面でユーザーがスムーズにコミュニケーションを取れるようになる。
AIは補聴器をさらに自動化・個性化することも可能です。機械学習により、ユーザーの好みや聴取シナリオに応じて音声処理を自動的に調整できるため、手動での調整が減り、会話の追従に必要な認知負荷が低減し、結果として聴取疲労が減少し、繰り返し質問する必要もなくなり、ユーザーの日常的なコミュニケーションへの自信が高まります。しかし、これらの改善にはコストも伴います。ニューラクタンを継続的に動作させることでバッテリーの消費やデバイスの占有面積が増えるため、現在最も高性能なAI補聴器はごく少数のモデルしか提供されていません。
補聴器は処理の遅延に対する要求が非常に高い：音声を収集してから処理が完了し、耳に届くまでの全過程を10ミリ秒以下に抑える必要があり、これが補聴器とほとんどのAI機器との本質的な違いである――スマートフォンはデータをクラウドにアップロードし、AIから結果を返してから処理を行うが、補聴器はクラウドへの往復遅延に耐えられない。わずかな遅延でもユーザーの聴覚と聲音の同期が乱れたり、ユーザ自身の声が不自然になる可能性がある。
したがって、リアルタイム音声処理の要求により、AIはユーザーのスマートフォンやクラウドではなく、補聴器のローカルに実行される必要があります。これこそがエンドポイントAIの核心的な価値です：音声はマイクと受信機に近いローカルで分析処理されるのです。
難点は、補聴器自体のバッテリー容量が非常に小さく、計算能力が限られており、サイズの制約が厳しいことです。このような機器にAIの機能を組み込むには、AIモデルとプロセッサを高度に最適化する必要があり、音声分離やノイズ除去を実現しながら、消費電力を最小限に抑えることが求められます。 ネットワークニューラルネットワークを継続的に動作させることで、バッテリーの寿命が大幅に短縮されます。例えば、峰力2025モデルのAudéo Infinio Ultra Sphereでは、通常の使用時のバッテリー寿命は56時間ですが、AI機能を継続的に有効にすると、バッテリー寿命は10時間に急落します。これは、ローカルでAIを動作させることによるコストがどれほど大きいかを直感的に示しています。
統合型端側AIにより補聴器が「スマート」になりますが、効率的な統合こそが研究開発の難点です。音声の明瞭さが一つ向上するごとに、バッテリー寿命やサイズのコストがかかります。峰力製品のデータも、このコストを直感的に示しています。次世代の補聴器の核心的な競争力は、AIを背景で静かに動作させることにあります。より明瞭な音声や低い聴取負荷、より個性的な聴覚体験を提供しながら、過度な電力消費やデバイスのサイズ増大を防ぐことです。現在、業界ではこの技術競争が始まっています。