AI LogicとGemini Native Audioで実現する会話型AI体験の構築：プレゼン練習AIを例に

導入：進化する会話型AIと音声インターフェースの可能性

チャットボットは現代のコミュニケーションにおいて非常に便利ですが、特定のシナリオではよりユニークな音声体験が求められます。例えば、料理中にレシピについて会話したい場合や、同僚とのスケジュール調整なしにプレゼンテーションのフィードバックを得たい場合など、ハンズフリーでの自然な対話が理想的です。

このようなニーズに応えるため、AI Logicを活用することで、GoogleのGemini Native Audioモデルを用いたストリーミング型の会話体験をアプリケーションに組み込むことが可能になりました。これにより、まるで人間と話しているかのような、より自然でパーソナライズされたユーザー体験を提供できます。

AI Logicは、Gemini APIキーをクライアントから保護するなど、既存のAI Logicが提供する強固なセキュリティ機能をそのまま利用できるため、安心して独自のAI体験を開発できます。

本記事では、AI LogicとGemini Native Audioモデルを用いて、プレゼンテーション練習用のフィードバックAIを構築するプロセスを通して、その具体的な活用方法を詳しく解説します。

Gemini Native Audioモデルの基本と設定

私は、Firebaseのディープダイブに関するプレゼンテーションの練習を行い、AIからフィードバックを得られる独自のAI体験を構築することにしました。このプロジェクトでは、モデルとして「Gemini Flash native audio」を使用しています。

音声モデルの重要な設定：レスポンスモダリティ

音声モデルを利用する上で、非常に重要な設定があります。それは、レスポンスモダリティ (response modality) を「audio」に設定することです。

response modality: audio

これは、音声モデルが音声入力を消費するだけでなく、常に音声出力を生成するためです。この設定を行うことで、わずか数行のコードで、ライブAPIを通じて会話可能なAIを構築することができます。

AIにパーソナリティと目標を与える「システム指示」

ただ会話できるだけのAIはまだ実用的ではありません。私の目標は、スクリプトに対して辛辣なフィードバックをくれる「誰か」と会話することです。これを実現するためには、システム指示（System Instructions）が非常に強力な手段となります。

システム指示でAIの振る舞いを定義

システム指示は、モデルにペルソナ、目標、そしてフィードバックの与え方を教えるものです。

私のユースケースでは、以下のようなシステム指示を設定しました。

ペルソナ: Peter（例：友人で、スクリプトに厳しいフィードバックをする人物）
目標: パブリックスピーキングの改善を支援する
フィードバックの与え方: 簡潔で実用的なフィードバックを提供する

このように具体的な指示を与えることで、モデルはユーザーが改善すべき点を明確に理解し、それに基づいた適切な応答を生成するようになります。これにより、より有益でパーソナライズされたフィードバック体験が実現します。

リアルタイムフィードバックのためのツール呼び出し

会話によるフィードバックだけでなく、私は話している最中に観察できるいくつかのメトリクス（指標）も表示したいと考えました。元のスクリーンショットでは、情報を示すチャートが表示されているのが確認できます。

「update metrics」ツールによるリアルタイム更新

モデルにこれらのチャートを更新させるには、ネイティブオーディオモデルに「update metrics」というツールを渡すことができます。このツール呼び出しは、AI Logic内に存在する他のツール呼び出しと非常に似た概念です。

モデルは、状況に応じてこのツール呼び出しを行い、メトリクスを更新できます。これにより、私が話している間もダッシュボードは常に最新の情報を反映し、リアルタイムな洞察を提供してくれるようになります。

音声のカスタマイズ：デフォルト音声からの変更

最後に、デフォルトの音声ではなく、別の音声を選択したいと考えました。GoogleのNative Audio APIでは、多くの異なる音声から選択肢が提供されています。

`generation config`オブジェクトの更新

私のユースケースでは、generation configオブジェクトを更新することで、デフォルトの音声から「core」という音声に切り替えました。これにより、AIの声をよりアプリケーションのコンセプトやユーザー体験に合わせてカスタマイズすることが可能です。

ライブセッションの開始と音声会話の流れ

すべての設定が完了したら、実際にライブセッションを開始し、音声会話を行う必要があります。

ライブセッションの確立と会話の開始・停止

ライブセッションの開始: live modelオブジェクトでconnectメソッドを呼び出すことで、新しいライブセッションを開始します。この操作により、クライアントが接続できるWebSocketが作成されます。
音声会話の開始: WebSocketに接続したら、start audio conversationを呼び出して音声会話を開始します。このメソッドは、マイクからの音声をWebSocketにルーティングする処理を行います。
会話の終了: 会話が終了したら、controllerオブジェクトのstopメソッドを呼び出すことで、音声の送信を停止します。

これらのステップを踏むことで、ユーザーはAIとのスムーズな音声対話を開始し、終了することができます。

まとめ：AI Logicが拓く会話型AIの未来

実際に構築したプレゼンテーション練習AIを動作させた結果、AIは非常に的確なフィードバックを提供し、効果的な練習体験を実現できました。

AI LogicとGemini Native Audioモデルを組み合わせることで、私たちは単なるチャットボットを超えた、豊かな会話型AI体験をアプリケーションに実装できます。音声モデルの基本設定から、システム指示によるパーソナリティ付与、ツール呼び出しによるリアルタイムな情報更新、そして音声のカスタマイズまで、開発者が独自のニーズに合わせてAIを細かく制御できることがお分かりいただけたかと思います。

この技術を活用すれば、例えば教育分野での言語学習支援、カスタマーサポートでの高度な音声応答、あるいはパーソナルアシスタントとしての利用など、様々な分野で革新的なユーザー体験を創出できるでしょう。

AI LogicとGemini Native Audioは、あなたの次のアプリケーションに、より人間らしいインタラクションをもたらす強力なツールとなります。ぜひ、この技術を使って、どのようなユニークな体験を構築できるか試してみてください。

参考動画

https://www.youtube.com/watch?v=zVzoOPcjTEE

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