AI ถอดเสียงการประชุมกับ “สำเนียงท้องถิ่น” ทำไม AI ทั่วไปพลาด…แต่ WAJANA ทำได้

ในยุคที่องค์กรไทยเร่งทำ Digital Transformation การใช้ AI ถอดเสียงการประชุม (Speech-to-Text) และ AI สรุปรายงานการประชุม กลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการลดเวลางานเอกสารและเพิ่มประสิทธิภาพการตัดสินใจ แต่ในบริบทของประเทศไทยที่มีความหลากหลายของภาษาและสำเนียง ปัญหาหนึ่งที่พบได้บ่อยคือ

เมื่อผู้พูดใช้สำเนียงท้องถิ่น—ภาษาใต้ ภาษาอีสาน ภาษาเหนือ—AI ทั่วไปถอดคำได้ แต่ “จับใจความ” ไม่ได้

ผลลัพธ์คือรายงานที่สะกดผิด สรุปผิดประเด็น และไม่สามารถนำไปใช้งานเชิงบริหารหรือเชิงนโยบายได้จริง บทความนี้จะอธิบายว่า ปัญหาเกิดจากอะไร และทำไม WAJANA จึงถูกออกแบบมาเพื่อ “เข้าใจภาษาไทยในโลกจริง”

 

ปัญหาที่องค์กรไทยเผชิญ เมื่อใช้ AI ถอดเสียงทั่วไป

1) สำเนียงท้องถิ่น ≠ ภาษาไทยมาตรฐาน

AI จำนวนมากถูกฝึกด้วยภาษาไทยกลางเป็นหลัก เมื่อเจอคำหรือโครงสร้างประโยคท้องถิ่น เช่น

• อีสาน: “บ่”, “จั่งได๋”, “เฮ็ดแนวใด”

• เหนือ: “เจ้า”, “ไปตี้ไหน”, “จะใด”

• ใต้: จังหวะเร็ว กลืนคำ และศัพท์เฉพาะถิ่น
  ระบบมักถอดคำผิด ตัดประโยคผิด หรือแปลความหมายคลาดเคลื่อน

2) แยกผู้พูดไม่ได้ บริบทหาย

การประชุมระดับองค์กรหรือหน่วยงานรัฐมีหลายฝ่ายพูดสลับกัน หาก AI แยกผู้พูด (Speaker) ไม่แม่นยำ รายงานจะไม่รู้ว่า “ใครพูดอะไร” ทำให้การสรุปมติและข้อสั่งการผิดพลาด

3) สรุปไม่ตรงประเด็น

แม้ถอดคำได้บางส่วน แต่เมื่อ AI ไม่เข้าใจบริบทของภาษาและวัฒนธรรมการสื่อสาร การสรุปจะเน้นคำพูดปลีกย่อย แทนที่จะจับ มติ (Decision), ข้อสั่งการ (Directive) และ รายการงาน (Action Items)

ทำไม WAJANA จึง “เข้าใจสำเนียงไทย” และสรุปได้ถูกใจความ

WAJANA คือระบบ AI ถอดความและสรุปรายงานการประชุมสำหรับองค์กรไทย ที่ออกแบบมาเพื่อการใช้งานจริงในบริบทภาษาไทยและหน่วยงานภาครัฐ โดยมีจุดเด่น 3 ประการ

🧠 1) เข้าใจ “ความหมาย” มากกว่าแค่ “ตัวอักษร”

WAJANA ไม่ได้หยุดที่การแปลงเสียงเป็นข้อความ แต่ใช้โมเดลภาษาเพื่อ ตีความความหมายของประโยค แม้ผู้พูดจะใช้คำท้องถิ่นหรือโครงสร้างประโยคไม่เป็นทางการ
ผลลัพธ์: รายงานที่ได้ “ถูกใจความ” พร้อมใช้งาน

👥 2) แยกผู้พูด + รักษาบริบทการสนทนา

รองรับ การแยกผู้พูดอัตโนมัติ (Speaker Diarization) และติดตามบริบทของบทสนทนา ทำให้การสรุปมติและข้อสั่งการไม่หลุดจากประเด็น แม้มีการพูดสลับหลายฝ่าย

📄 3) สร้างรายงานเชิงองค์กรได้ทันที

WAJANA สามารถ

• สรุปเป็น Key Takeaways / Executive Summary

• จัดรูปแบบเป็น รายงานการประชุมทางการ

• สรุปหลายภาษา (เช่น ประชุมภาษาไทย แต่ต้องการรายงานภาษาอังกฤษ)
  ทำให้เอกสารที่ได้ พร้อมใช้ในงานบริหาร งานราชการ และงานโครงการ

ตัวอย่างการใช้งานจริง: เมื่อการประชุมมีสำเนียงท้องถิ่น

กรณีที่ 1: ประชุมโครงการระดับจังหวัด (ภาษาอีสาน)

• AI ทั่วไป: ถอดคำได้บางส่วน แต่สรุปผิดจุด

• WAJANA: จับใจความว่า “ข้อเสนอหลักคืออะไร / ใครรับผิดชอบ / กำหนดเวลาเมื่อใด” และจัดทำรายงานราชการได้ทันที

กรณีที่ 2: ประชุมพื้นที่ภาคเหนือ (ภาษาเหนือ)

• AI ทั่วไป: สะกดผิด แยกประโยคผิด

• WAJANA: ตีความเป็นภาษาไทยทางการ พร้อมจัดหัวข้อ มติ และ Action Items

กรณีที่ 3: ประชุมภาคใต้ (สำเนียงเร็ว)

• AI ทั่วไป: หลุดคำ สรุปไม่ครบ

• WAJANA: แยกผู้พูดได้ ชี้ข้อสั่งการและงานติดตามอย่างชัดเจน

ฟีเจอร์เด่นของ WAJANA สำหรับองค์กรไทย

• ความแม่นยำสูง (สูงสุด ~98%)

• รองรับหลายภาษา (มากกว่า 140 ภาษา)

• แยกผู้พูดได้หลายคน

• สร้างรายงานได้หลายรูปแบบ (และปรับแต่งเพิ่มได้)

• รองรับ Zoom, Microsoft Teams, Cisco WebEx

• ประมวลผลรวดเร็ว: ไฟล์เสียงยาว 1 ชั่วโมง ใช้เวลาไม่กี่นาที

---

ประโยชน์ที่องค์กรและหน่วยงานจะได้รับ

• ลดเวลาทำรายงาน > 90%

• ความแม่นยำสูง: จับ “ใจความ” ได้ แม้ใช้สำเนียงท้องถิ่น

• โปร่งใสในการตัดสินใจ: อ้างอิงจากข้อมูลการประชุมจริง

• คืนเวลาให้ทีม ไปทำงานเชิงกลยุทธ์และงานสร้างมูลค่า

• พร้อมสำหรับหน่วยงานรัฐ/อบจ./เทศบาล/องค์กรใหญ่ ด้วยรูปแบบเอกสารทางการ

สรุป: AI ที่ดีต้อง “เข้าใจภาษาไทยในโลกจริง”

ในประเทศไทยที่มีความหลากหลายของภาษาและสำเนียง
การถอดคำอย่างเดียวไม่พอ หาก AI ไม่เข้าใจบริบท รายงานที่ได้จะใช้งานไม่ได้

WAJANA ถูกออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหานี้โดยเฉพาะ—
จากการประชุมที่ใช้ ภาษาใต้ ภาษาอีสาน ภาษาเหนือ ไปจนถึงการประชุมผู้บริหาร
WAJANA ไม่เพียง “ถอดเสียง” แต่ “จับใจความและแปลงเป็นรายงานที่พร้อมใช้งานจริง”

เพราะสำหรับองค์กรไทย…
AI ที่ดี ต้องเข้าใจภาษาไทยในโลกจริง ไม่ใช่แค่ในตำรา