リアルタイム音声対話の可能性
これまでの音声AIとの会話、なんだかテンポがずれるなって感じたことはありませんか?
ありますね。話しかけてからちょっと間があって返事が来るみたいな。
そうそう、その数秒の遅れが自然なキャッチボールを難しくしてましたよね。
今日はですね、お預かりした資料、リアルタイム音声対話で変わる会話型AI｜miiboが実現する新たな可能性、これをちょっと深掘りしていきたいなと。
はい。
これはmiiboっていう会社が開発中の技術についての記事ですね。
そうですね。
このリアルタイム音声対話が、我々が知っているAIコミュニケーションをどう変えるのか、その可能性に迫っていきましょう。
お願いします。
さて、じゃあこれを紐解いていきましょうか。まず、従来の課題、つまり間の問題ですよね。
はい。
ユーザーが話し終わってから、AIが内容を理解して音を考えて、それを音声にするっていう。
うーん、そのプロセスにどうしても時間がかかってましたからね、数秒ですけど。
そこでmiiboさんは、オープンAIのリアルタイムAPIとか、最新の技術と、あとWebSocketっていう通信形式のAPIを使うと。
はい、WebSocketですね。
これでリアルタイム音声対話機能、まだ開発中らしいんですけど、これを提供する計画だそうです。
目指しているのはやっぱり人間同士みたいな、もっとスムーズな会話のキャッチボールなんですね。
そうですね。その技術的なところですけど、WebSocket APIっていうのは、簡単に言うと双方向の専用線みたいなもので、音声データをすごく低い遅延でやり取りできるんですよ。
なるほど、速さが違うわけですね。
ただ、miiboさんの面白いなと思うのは、単に速いだけじゃなくて、もともと持っているAIの個性とか役割設定、エージェント設定とか、あとは過去の会話履歴とかですね。
あとは会話の文脈とか状態、ステートって言いますけど、そういう情報をちゃんと統合してリアルタイム対話に反映させられるっていうところなんです。
へー、それは単なる技術の組み合わせじゃないと。
そうなんです。基盤になるオープンAIリアルタイムAPIとかで、音声認識から合成まで一気に処理しつつも、そこにmiiboさん独自の負荷価値を設けているみたいな。
なるほど。
観光案内AIの活用
開発中のデモを見た感じだと、遅延はほとんど感じられないレベルみたいですね。
それはすごいですね。技術的な速さだけじゃなくて、その会話の質にも関わる部分で強みがあるということですね。
そう言えると思います。
じゃあその具体的な使い道についてちょっと見ていきましょうか。資料である一つ目の例が観光案内AI。
はい、観光案内。
駅のホームとかスペースが限られた場所でたくさんの人に素早く情報を提供したいと。
よくありますね。
でも一人の人が長く話し込んじゃうと後ろに行列ができちゃう。
確かに、端末が限られているとそうなりますね。
そこでmiiboさんが考えたのが、発話の長さに応じた重み付けっていう仕組みだそうですけど、これかなりユニークな感じしますね。
そうなんですよ。この発話の重み付けが結構面白いところで、これが示唆するのは単なる効率化だけじゃなくて、なんていうか、AIによる会話のマネジメントみたいな可能性なんですね。
会話のマネジメントですか?
具体的には、ユーザーの話しが長引いてくると、システム側でマイクの音量をちょっとずつ下げていく。
それでAIが会話に割って入るような、そういう主体性を見せるみたいな。
なるほど。人間同士でもちょっと話が長いなって時に、合図値とかで区切ったりしますもんね。
そうそう、そういう反応を模倣しているんですね。で、さらにmiiboのシナリオ機能と組み合わせると、もっと高度なこともできて。
と言いますと?
例えば、話の長さに応じてAIが応答の内容を変えたりとか、場合によってはちょっとスッケない態度を示すとか。
スッケない態度?
ええ、それで案にそろそろ終わりですよって、利用時間の調整を促すみたいな。
ああ、なるほど。それで端末の回転率を上げる。
そういう狙いですね。
ビジネスシミュレーションの新境地
ただそのスッケない態度っていうのは、ユーザーを不快にさせたりしませんかね。その辺のバランスかなり繊細な気がしますけど。
ああ、それはおっしゃる通りですね。そこのチューニングはかなり重要になってくると思います。どういう表現にするかとか。
ですよね。ではもう一つの用途として、ビジネスシミュレーションが挙げられてますね。
はい、ビジネスシミュレーション。こっちはまた全然違う面白さがあります。
特徴としては、リアルタイム音声対話ならではの緊張感だと。
そうなんです。テキストチャットと違って、沈黙もリアルタイムで伝わっちゃうし、やっぱり即座の反応が求められる。
確かに、マガコハイみたいなのありますよね。
ええ、これが面接とかプレゼン会議みたいな状況の練習にすごく活きるんじゃないかと。
なるほど。
さらに発展的なのが、複数のAIとの対話シミュレーションですね。
複数AIですか?一人じゃなくて?
ええ、これはMEVOエージェントハブっていう、いろいろな役割を持ったAIエージェントを管理して連携させる、MEVOさんの基盤があるんですけど、それを活用する形です。
ほうほう。具体的にはどんな感じになるんですか?
例えば、あなたが映像担当者役だとしますよね。
はい。
AIだ、例えば先輩の営業役と、クライアント側の意思決定者、技術担当、購買担当みたいな感じで、複数のAIを相手に商談シミュレーションをするとか。
それはかなり実践的というか、プレッシャーありそうですね。
そうなんですよ。ここでのポイントは、あなたが積極的に発言していかないと、AI同士で勝手にどんどん議論が進んじゃうっていう。
置いていかれる感じですか?
そうなんです。だから、いつどういうふうに切り込むべきかっていう判断が常に迫られるわけです。
なるほど。それは確かにリアルな緊張感が体験できそう。
実際のビジネスシーンに近いプレッシャーの中で、実践的な訓練ができる。
さらに、裏側でMCP技術、会話の分析手法ですけど、そういうのを使えば、その議論にどれだけ貢献したかを記録しておいて。
ふむふむ。
あとで客観的に振り返る、なんてことも可能になるかもしれないですね。
それは学習効果すごく高そうですね。
シミュレーションを通じた学びがぐっと深まる可能性があると思います。これは重要な問いを提起しますよね。
つまり、MIBOの技術っていうのは単に応答が早くなるっていうだけじゃなくて、
はい。
その発話の重み付けによる場のコントロールみたいな話とか、複数AI対話によるかなり高度なシミュレーションとか、
ええ。
そういう独自の機能によって、観光案内みたいな身近なところからビジネス訓練まで、具体的な課題解決につながる実用性をすごく高めているってことですね。
まさにおっしゃる通りです。会話の自然さと、その実社会での応用力、これを両立させようとしている試みだと思いますね。
これは非常に興味深い進化だな。
ええ。ベータ版の提供も予定されているみたいなので、今後どういう活用事例が出てくるのか、ちょっと注目したいですね。
そうですね。今回は単なる質疑応答を超えて、ちゃんと文脈を読み取って、リアルタイムで自然に応答するという会話型AIの新しい地平というか、特にみぼうさんの取り組みに焦点を当ててきました。
ええ。
技術の進化って本当に早いですね。
本当にそうですね。それで最後に、ちょっと皆さんに考えてみていただきたい問いがあるんですけど、
はい。何でしょう。
こういう効率化とか訓練みたいな実用的な面だけじゃなくて、これだけ人間らしい自然な感じで対話できるAIっていうのは、私たちとテクノロジーの関係自体をこれからどう変えていくんでしょうかね。
もっと根源的な問いですね。
AIがまるで人間みたいに会話の流れを巧みにコントロールできるようになったとき、そこにはどんな新しい可能性が開かって、あるいは私たちが注意深く見守るべき点があるのか。
なるほど。AIとの関わり方そのものが変わっていくかもしれないと。
そういう可能性もあるんじゃないかなと思うんですよね。そのあたり皆さんはどうお考えになりますでしょうか。
