【ITニュース解説】Implementing a Scalable Message Buffer for Natural AI Conversations in n8n

会話型AIの進化は、私たちがテクノロジーと接する方法を大きく変えたが、人間のように自然で流れるような会話を実現することは、依然として大きな課題の一つだ。多くの開発者がチャットボットやAIエージェントを構築する中で、本当に滑らかで人間らしい対話を実現するためには、メッセージの処理方法やパターンを慎重に考える必要がある。

この記事では、従来のAIチャットシステムが抱えていた根本的な問題点に取り組み、より自然な会話を可能にしつつ、システムが多くのユーザーに対応できる拡張性を保つ革新的なメッセージバッファリング技術を提示する。

従来のチャットボットは、メッセージを受け取るとすぐにAI（大規模言語モデル、LLM）で処理し、その結果を返信するという一連の処理を厳密に行っていた。この逐次処理にはいくつかの問題が生じる。例えば、ユーザーが複数のメッセージに分けて考えを伝えた場合、それぞれのメッセージがAIによる個別の返信を引き起こす。これにより、一つのまとまった回答ではなく、断片的な返信が複数届き、会話の流れが不自然になり、ユーザーの不満につながる。また、AIに質問を送る回数（APIコール）が増加し、それに伴うコストも上昇する。さらに、適切なメッセージの一時保存機能がないと、AIは各メッセージを独立して扱い、直前の会話の記憶のみに頼ることになるため、短時間に連続して送られた複数のメッセージ全体からユーザーの意図を正確に読み取ることが難しくなる。

こうした問題を解決するため、これまでにもメッセージを一時的にまとめて処理する「メッセージバッファリングシステム」が考案されてきた。これらの解決策は、受信したメッセージを揮発性メモリデータベース（Redisのような高速な一時データ保存場所）に格納し、一定期間待機して関連するメッセージを収集する。その後、収集されたメッセージ全体を一つのまとまった文脈としてAIで処理し、一度の包括的な返信を行うというパターンが一般的だった。このアプローチは、単一のユーザーに対しては会話の質を向上させる効果があった。

しかし、これらのバッファリング手法には「集中型の待機ノード」という、システムを拡大する上でのボトルネックが生じた。複数のユーザーが同時にAIと対話しようとすると、すべてのメッセージの流れが共通の一箇所で待機することになる。これにより、ユーザーが増えるにつれて処理の遅延が積み重なり、システム全体の応答速度が低下する。また、すべてのセッションが不必要に待機するため、コンピューター資源が非効率的に消費されたり、応答時間が予測不能になったり、中程度から高い負荷がかかった場合にシステムが不安定になったりする原因となった。

そこで、私たちは会話の質を維持しつつ、この拡張性のボトルネックを解消する、より洗練されたアプローチを開発した。その鍵となるのは、メッセージのタイミングと個々の対話の状態に基づいて、選択的に待機を行う「条件付きバッファリングとスマートな遅延」という技術だ。

この技術では、まず各ユーザーの対話セッションごとに、メッセージを一時的に保存するための専用のキュー（列）が確保される。これにより、あるユーザーのメッセージが他のユーザーのメッセージと混ざることがなく、それぞれ独立して処理できる。次に、各セッションで最後にメッセージが送られてきた時刻を記録する「スマートなタイムスタンプ管理」が行われる。

このシステムの核心は「条件付きフロー制御」にある。ユーザーが短時間に複数のメッセージを連続して送った場合、その最初のメッセージだけが、次にメッセージが送られてくるのを待つ期間に入る。しかし、その後に続くメッセージが、設定されたバッファ期間（例えば15秒）以内に到着した場合、それらのメッセージは待機をスキップし、すぐにユーザー専用のキューに追加される。これにより、従来のシステムで問題となっていた、すべてのメッセージが集中型の待機ノードで足止めされるというボトルネックが解消される。

そして、バッファ期間が終了した後、システムは「動的なメッセージ抽出」を行う。ユーザー専用のキューに蓄積されたすべてのメッセージがまとめて取り出され、AIが処理しやすいように一つのまとまったテキストに結合される。この結合されたメッセージが、過去の会話履歴も考慮に入れつつ、大規模言語モデル（LLM）に送られ、AIがユーザーの真意を全体として理解した上で、一度の自然な返信を生成する。

この新しいアプローチにはいくつかの大きな利点がある。各ユーザーの対話セッションが完全に独立して動作するため、「並列処理」が可能になり、共通のボトルネックがなくなる。また、「インテリジェントなバッファリング」により、システムは本当に必要な時だけ待機するため、全体の遅延が軽減される。結果として、ユーザーは複数の断片的な返信ではなく、一貫性のある「自然な会話フロー」を体験できる。さらに、「スケーラブルなアーキテクチャ」により、ユーザーが増えてもシステムの性能が線形に維持されやすくなる。そして、関連するメッセージをまとめて一度にAIに送るため、「LLM APIコールが削減」され、それに伴うコストも最適化される。

具体的な実装では、「もしタイムスタンプに15秒を加えた時刻が現在の時刻よりも前であれば、つまりバッファ期間が終了していれば、すぐにメッセージを処理する。そうでなければ、さらにメッセージが来るのを待機する」といったシンプルな条件分岐を用いる。この条件が、個別のメッセージに対して不必要な待機をなくしつつ、連続するメッセージ群を効果的に捉えることを可能にしている。

実際にこのシステムを試したところ、複数のユーザーが同時に利用するシナリオにおいて、平均応答時間が70%削減され、賢いメッセージのまとめ方によってAIへのAPIコールが45%減少した。また、最大100の同時セッションまで、ほぼ線形にシステムが拡張できることが確認された。これにより、より自然な対話が実現し、ユーザーの満足度も向上した。

結論として、自然なAI会話を構築するには、単に強力な言語モデルを用意するだけでなく、メッセージをどのように扱うかというパイプラインの設計に、深い工夫が必要となる。セッションごとにメッセージを分離し、条件に基づいてメッセージを一時的にまとめて処理するこの方法を導入することで、ユーザーが期待するような高い会話の質を維持しつつ、システムが多くのユーザーに対応できる拡張性を両立する解決策が生まれた。このアプローチは、タイミングと状態管理を慎重に考慮すれば、性能や拡張性を犠牲にすることなく、より人間らしいAIシステムを構築できることを示している。

この技術は、ユーザーの入力パターンに応じてバッファ期間を自動調整したり、重要なユーザーや緊急のリクエストに優先的に対応する仕組みを加えたり、複数のコミュニケーションチャネルに適用してそれぞれの特性に合わせたバッファ戦略を導入したり、利用状況の分析に基づいてバッファ期間を最適化したりするなど、さらなる発展の可能性を秘めている。会話型AIの未来は、単に優れたモデルを作るだけでなく、人間がコミュニケーションで用いる複雑で非同期的な性質を、いかにスマートに処理していくかというオーケストレーションにかかっているのだ。