ABOUT US
TARVOについて
音声技術で、
新しいコミュニケーションを創造する。
TARVOは、高度な音声信号処理技術とAI（Deep Learning）を融合させた、音声テクノロジー企業です。
「声」は、人間のアイデンティティそのものであり、感情を伝えるための最も原始的かつ強力なツールです。私たちは、この「声」をデジタルの力で拡張し、エンターテインメントの進化や、声にハンディキャップを持つ方々の支援を実現します。
ヒューマンセンタードな技術
医療・福祉・教育へ応用し、技術をすべての人へ。声の不安に寄り添い、コミュニケーションを取り戻す技術を追求します。
パーソナライズ音声モデリング
少量データから高精度に個人の声を再現。声質・話し方まで学習し、利用者ごとの自然な音声を提供します。
リアルタイム音声処理
独自最適化により遅延を知覚限界まで低減。電話・会話・配信などで「違和感ゼロ」のリアルタイム音声体験を実現します。
大切にしている価値観
ファクトドリブン
事実から考える
事実・データを基点に判断する。推測に流されず「本当にそうか？」を問い、確かな価値を生みます。
ハイオーナーシップ
圧倒的な当事者意識
役割に関係なく、自分ごととして動く。気づいた人が動き、最後まで責任を持ってやり切ります。
高速に作り、現実から学ぶ
高速に作り、現実から学ぶ
まず小さく作り、現場から学ぶ。実践と改善の高速ループで、最短で正しい解に近づきます。
サービス
ソリューション
法人向けサービス
法人向け
AI受託開発
AI Development Services
音声AI・生成AIを活用したソリューションを構築。リアルタイムボイスチェンジャー、音声認識・合成、LLMチャットボット、RAG検索など、PoC設計から本番導入まで一気通貫で支援します。
SuaraPortal
オーダーメイドAI音声変換プラットフォーム
少量の音声データからでも、高品質で自然な声を生成できる法人向けAI音声変換サービス。ナレーション、吹き替え、バーチャルヒューマン、発声障がい者支援など、用途に合わせて「理想的な声」をオーダーメイドで提供します。
AI受託開発
AI Development Services
音声AI・生成AIを活用したソリューションを構築。リアルタイムボイスチェンジャー、音声認識・合成、LLMチャットボット、RAG検索など、PoC設計から本番導入まで一気通貫で支援します。
SuaraPortal
オーダーメイドAI音声変換プラットフォーム
少量の音声データからでも、高品質で自然な声を生成できる法人向けAI音声変換サービス。ナレーション、吹き替え、バーチャルヒューマン、発声障がい者支援など、用途に合わせて「理想的な声」をオーダーメイドで提供します。
コンシューマー向け
個人向け
Suara Lite
無料のシンプルボイスチェンジャー
ピッチとフォルマントを自由に調整できる無料のボイスチェンジャー。数10ms以下の超低遅延でリアルタイム処理。シンプルな操作で手軽に声を変えられ、録音機能も搭載。まずは気軽にボイスチェンジを試してみたい方に。
コエノコ
声を残すAIボイスケアサービス
手術で声を失うかもしれない方のために、術前の声を残し、術後に「自分らしい声」で話せる環境をつくる支援サービス。名古屋大学との共同研究「Save the Voice」プロジェクトから生まれました。
Suara Lite
無料のシンプルボイスチェンジャー
ピッチとフォルマントを自由に調整できる無料のボイスチェンジャー。数10ms以下の超低遅延でリアルタイム処理。シンプルな操作で手軽に声を変えられ、録音機能も搭載。まずは気軽にボイスチェンジを試してみたい方に。
コエノコ
声を残すAIボイスケアサービス
手術で声を失うかもしれない方のために、術前の声を残し、術後に「自分らしい声」で話せる環境をつくる支援サービス。名古屋大学との共同研究「Save the Voice」プロジェクトから生まれました。
BLOG
ブログ
AIで再現した声は、「本人ではありません」と書いても免罪符にならない
AIカバーや声変換コンテンツに「本人ではない」と表示すれば、権利の問題は消えるのでしょうか。法務省の解釈指針をもとに、ボイスチェンジャーや音声合成を仕事で使うときの判断材料を整理します。
学習データに本人の声がなくても、権利侵害になりうる
AIで作った声は、どこから違法になるのでしょうか。法務省の検討会が2026年8月に公表した解釈指針を、音声AIを開発する事業者の目線で整理します。
AIコールセンターと呼ばれているものは、4種類ある
電話の一次受付、AIからの督促電話、オペレーター画面の回答候補、通話記録の自動作成。この4つはどれも「AIコールセンター」の名前で売られていますが、導入する目的はそれぞれ異なります。どの機能が自社の困りごとを解決するのか、どこから入ると失敗しにくいのかをまとめました。
音声AIは、画面が使える場所では意外と出番がない
スマホの音声アシスタントも、電話の自動応答も、中で使われている技術はよく似ています。それでも業務で効果が出るかは、AIの性能より「音声を使うべき場面か」で決まります。導入前に確かめる3つの問いと、用件を広げるほど難しくなる理由をまとめました。
LLMが変えたのは、音声対話の「考える」部分
車のナビは「自宅に帰る」しか受けなかったのに、いまのAIは「そろそろ帰ろうかな」でも通じます。LLMが変えたのは音声対話の「考える」部分で、得たのは言い方の自由、手放したのは想定外の動きをしない堅さです。この交換をどう設計に落とすかを整理します。
音声UIで画面をそのまま置き換えてはいけない理由
話す入力は速いのに、聞く出力は1件ずつしか届きません。音声UIを入れて効くかどうかは、ほぼこの偏りと使う場所で決まります。効く場面の見極めと、聞き間違いを前提にした設計の組み方をまとめました。
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