Galaxy Buds4 Pro vs AirPods Pro 2 通話性能を徹底比較【2026年】

イヤホン

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みなさん、こんにちは。

Galaxy Buds4 Proは通話性能においてAirPods Pro 2を超える部分があります。 特に「音声をどう拾うか」という設計思想の違いが、通話品質に直結しています。

今回はSamsung Newsroom(韓国語版)が2026年6月25日に公開した技術解説記事をもとに、Galaxy Buds4 Proの通話技術の中身を掘り下げながら、AirPods Pro 2との比較を行います。スペックシートだけでは見えてこない「マイクアーキテクチャ」「AIモデルの設計思想」「対応通話帯域」の3軸で整理しますので、どちらを買うか悩んでいる方はぜひ最後まで読んでみてください。


Galaxy Buds4 Proの通話技術:サムスンが公開した中身

3マイク+VPUによるセンサーフュージョン

Galaxy Buds4 Proの最大の特徴は、音声取得の多重化です。

通常のワイヤレスイヤホンは複数マイクで環境ノイズを拾い、差分演算でユーザーの声だけを抽出するビームフォーミング方式を使います。Galaxy Buds4 Proもこれを踏襲していますが、それに加えてVPU(Voice Pickup Unit)=骨伝導センサーを組み込んでいる点が差別化ポイントです。

サムスンが公開した情報によると、取得するデータは以下の3種類です:

  1. 外部マイクが拾う空気伝搬音(いわゆる普通のマイク入力)
  2. 骨伝導センサーが拾う体内伝搬音(声帯・頭蓋骨を通じた振動)
  3. 発話時の頭部微振動(物理的な骨格運動の検出)

これらを「環境認識型センサーフュージョン技術」と呼ばれるアルゴリズムで統合処理します。骨伝導データはノイズに混じりにくいという特性があるため、風切り音や群衆ノイズが多い環境下でも「声らしいデータ」として参照できる、というのがポイントです。

DNNによるオンデバイスAI処理

もうひとつ注目すべきは、人間の脳構造から着想を得たDNN(Deep Neural Network)の搭載です。

エンジニア視点で気になるのはオンデバイス最適化の数字で、サムスンによると:

  • 演算負荷:従来比約90%削減(1/10)
  • AIモデルサイズ:従来比約70%削減(約1/3)

この圧縮を実現しながら、前モデル比で16倍多い音声ディテールを捕捉できるとされています。小型筐体にバッテリーとSoCを詰め込んだイヤホンでDNNを動かすには、相当なモデル軽量化が必要です。この数字はモデル蒸留(Knowledge Distillation)や量子化(Quantization)を積極的に活用していることを示唆しており、技術的にかなり攻めた設計と言えます。

スーパーワイドバンド(SWB)通話への対応

通話音声の帯域幅も重要な指標です。Galaxy Buds4 ProはGalaxyスマートフォンとの組み合わせで最大16kHz帯域のSWB(スーパーワイドバンド)通話に対応します。

一般的な通話帯域の比較:

通話規格 周波数帯域 音声の聞こえ方
従来の電話(ナローバンド) 300Hz〜3.4kHz 「電話らしい」こもった音
ワイドバンド(HD Voice) 50Hz〜7kHz 自然な声に近い
スーパーワイドバンド(SWB) 50Hz〜16kHz 高音域・子音まで鮮明

16kHz対応により、日本語の「さ行・た行」の子音や、語尾のニュアンスまで正確に伝わりやすくなります。これはGalaxyエコシステムとSamsungのキャリアパートナーとの連携があって初めて活きる機能であり、iPhoneとAirPodsの組み合わせとは設計の前提が異なる部分です。


AirPods Pro 2の通話技術:Apple H2チップとの比較

H2チップによるアダプティブオーディオと通話処理

AirPods Pro 2はApple独自のH2チップを搭載し、通話時はアダプティブトランスペアレンシーと組み合わせた音声処理を行います。マイク構成は3マイク(外向き1+内向き1+ベント検知用)で、機械学習ベースのノイズ抑制を実装しています。

AirPodsの強みはiPhoneとの深い統合にあります。iPhoneのAプロセッサとH2チップが協調動作することで、通話品質の最適化が端末側とイヤホン側の両方で行われます。ただし、骨伝導センサーは非搭載であり、音声取得は空気伝搬音のみです。

スペック比較表

比較項目 Galaxy Buds4 Pro AirPods Pro 2
チップ Samsung独自SoC(型番非公開) Apple H2
マイク数 3マイク+VPU(骨伝導センサー) 3マイク
骨伝導センサー あり なし
AI音声処理 DNN(オンデバイス最適化) 機械学習(H2内蔵)
最大通話帯域 16kHz(SWB) ※Galaxy端末接続時 最大8kHz(ワイドバンド相当)
前モデル比の音声ディテール 16倍 非公開
AIモデルサイズ削減 約70%圧縮 非公開
iOSとの統合 △(Samsung端末優先)
Androidとの統合 ◎(Galaxy端末優先)
実環境テスト カフェ・駅・車内など 非公開

エンジニア視点:設計思想の違いを読む

「ノイズを消す」vs「声を再構築する」

AirPods Pro 2のアプローチは、環境音をいかに精度高く除去するかという方向性です。H2チップの高い演算能力でノイズをリアルタイムに分離・除去し、残った音をクリアな音声として送信します。

Galaxy Buds4 Proのアプローチは少し異なります。骨伝導センサーを使って「声そのものの特徴量」を直接取得し、DNNでユーザーの声を再構築するというアーキテクチャです。ノイズがどれだけ多くても、骨伝導データには「声らしい成分」が残るため、極限環境での通話安定性に寄与します。

この設計思想の違いは、どちらが優れているというより「どんな環境で使うか」によって評価が変わります:

使用シーン Galaxy Buds4 Proの優位性 AirPods Pro 2の優位性
工事現場・ライブ会場など超高ノイズ ◎(骨伝導が機能) △(マイク飽和のリスク)
カフェ・電車内
静かなオフィス
iPhone使いの日常通話 △(SWBはGalaxy端末必要)
Androidスマートフォンとの連携
子音・語尾の聞き取りやすさ ◎(SWB対応時)

AIモデルの軽量化技術について

演算負荷90%削減・モデルサイズ70%削減という数字は、エンジニアとして見ると相当な工夫が必要な水準です。通常、DNNをそのまま小型デバイスに乗せると、バッテリーを急速に消費します。

推測ですが、Samsungはここでモデル蒸留(大きなモデルの知識を小さなモデルに転移する手法)INT8量子化(32bit浮動小数点を8bit整数に変換して軽量化)を組み合わせていると考えられます。前モデル比16倍の音声ディテールを取りながら、演算コストを1/10に抑えるというのは、量子化だけでは達成が難しく、アーキテクチャ設計そのものを見直した可能性が高いです。

韓国Newsroomの元記事(韓国語)には「인간의 뇌 구조에서 영감을 받은(人間の脳構造から着想を得た)」という表現が使われており、スパイキングニューラルネットワーク(SNN)に近い省エネ設計を採用したか、あるいはリカレント構造を最適化した可能性もあります。詳細なアーキテクチャはまだ公開されていませんが、注目すべき技術的取り組みです。


通話用途別:どちらを選ぶべきか

Galaxy Buds4 Proをおすすめするケース

  • Androidスマートフォン(特にGalaxy)を使っている
  • 在宅ワーク・カフェ・移動中など多様な騒音環境でビジネス通話が多い
  • 子音や語尾の聞き取りやすさを重視する(SWB対応端末あり)
  • 技術的な最先端を体験したいガジェット好き

AirPods Pro 2をおすすめするケース

  • iPhoneをメイン端末として使っている
  • Appleデバイス(Mac・iPad)とシームレスに切り替えたい
  • すでにAirPodsに慣れており、操作性を変えたくない
  • 静音〜中程度のノイズ環境が中心

なお、Galaxy Buds3 ProやLG TONE Freeなど、韓国発ワイヤレスイヤホンの全体的なラインナップが気になる方は、以下の記事も参考にしてみてください。


まとめ:通話性能ではGalaxy Buds4 Proが技術的優位

Galaxy Buds4 Proは、骨伝導センサー+DNNという「声の再構築型」アーキテクチャで、通話品質の安定性を技術的に一段上の水準に引き上げています。 特にSWB対応(最大16kHz帯域)は、子音や語尾のニュアンスまで届けられる点で、日本語通話でも実感しやすい違いをもたらす可能性があります。

AirPods Pro 2はiPhoneエコシステムとの統合という圧倒的な使いやすさがあり、iPhone使いにとってはいまも最有力候補です。ただし純粋な通話音声処理技術という観点では、Galaxy Buds4 Proが2026年時点で一歩先を行っている、というのが私の見立てです。

どちらを選ぶかは技術仕様より「どのスマートフォンをメイン端末にしているか」で9割決まります。GalaxyユーザーならBuds4 Pro一択、iPhoneユーザーならAirPods Pro 2が安定した選択と言えるでしょう。


参考情報

本記事は以下の情報を参考に執筆しました。

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東京外国語大学 朝鮮語専攻卒。韓国語歴26年、ダナワ・퀘이사존・인벤など韓国テックメディアを日常的に読んで一次情報を収集。株式会社スワローインキュベート代表。AIエンジニアとして顔認証・なりすまし判定システムをC++/Pythonで開発。趣味は自作PCで、複数台を一から組み上げた経験を持ち、社内稼働中のデスクトップはすべて自作。Samsung・LG・Galaxyなど韓国テック製品を、現地の声・エンジニアの目線・自作PCユーザーの実感で深掘りします。

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