【ITニュース解説】What Makes Real-Time Voice AI agents Feel Real

この記事では、リアルタイム音声AIが、従来のターン制音声AIと比べて、なぜより自然で人間らしい会話体験を提供できるのかを解説する。システムエンジニアを目指す読者が理解しやすいように、それぞれの技術要素とアーキテクチャの違い、そしてそれがユーザー体験にどのように影響するのかを説明する。

従来のターン制音声AIは、ユーザーの発話をすべて聞き終えてから、音声テキスト変換（STT）、自然言語処理（LLM）、音声合成（TTS）の各処理を行う。つまり、ユーザーが話し終わるまでAIは沈黙し、その後にまとめて応答を生成するため、どうしても応答に遅延が発生し、会話がぎこちなく感じられる。まるで教室での授業のように、発言と応答が明確に区切られるイメージだ。

一方、リアルタイム音声AIは、ユーザーの発話が完了するのを待たずに、発話内容を逐次的に処理する。STTは発話の一部（チャンク）をリアルタイムでテキストに変換し、LLMはその部分的なテキストデータを受け取り次第、即座に処理を開始する。TTSも同様に、テキストデータが生成され次第、音声の生成を開始する。この一連の処理が並行して行われるため、ユーザーはAIがまるで会話に参加しているかのように感じられる。例えば、ユーザーが話し終える前にAIが質問を挟んだり、相槌を打ったりすることで、より人間らしいインタラクションが実現する。

リアルタイム音声AIの実現には、高度な技術が必要となる。まず、発話の割り込みを検知し、適切に処理する必要がある。また、STT、LLM、TTSの各処理から出力されるストリームデータを正確に同期させ、一貫性のある応答を生成する必要がある。さらに、これらの処理を高速に行い、応答遅延を1秒未満に抑える必要がある。これらの要素が複雑に絡み合い、全体を調整する必要があるため、リアルタイム音声AIのアーキテクチャは複雑になる。

具体的な技術要素としては、まず、ストリーミングASR（Automatic Speech Recognition）が重要となる。これは、発話全体を待たずに、リアルタイムで音声認識を行う技術であり、300ミリ秒以下の遅延でテキスト変換を実現する必要がある。次に、低遅延の推論を行うLLMが必要となる。部分的なテキストデータからでも、迅速に適切な応答を生成する必要があるため、高度な自然言語処理能力が求められる。最後に、チャンク化されたTTSが重要となる。テキストデータ全体が揃わなくても、音声合成を開始し、最初の音声を出力するまでの時間を200ミリ秒以下に抑える必要がある。これらの最適化によって、リアルタイム音声AIは、まるでAIが即座に応答しているかのように感じさせることができる。

ターン制音声AIは、アーキテクチャが比較的単純で、構築やデバッグが容易であるという利点がある。しかし、応答遅延が大きいため、どうしてもロボットのような印象を与えてしまう。一方、リアルタイム音声AIは、自然で人間らしい会話体験を提供するが、アーキテクチャが複雑で、モジュール性が低いという欠点がある。

実際のシステムでは、依然としてSTT→LLM→TTSの基本的なパイプラインが使用されることが多いが、上記の技術要素を最適化することで、リアルタイムに近い応答を実現している。

要するに、従来のターン制AIは、ユーザーの言葉を「聞く」だけである。一方、リアルタイムAIは、ユーザーと「会話」をすることができる。この小さな違いが、AIとのインタラクションを、単なる機械との対話から、人間との対話へと変えるのだ。