Agora Go Real アプリやWebサイトまわりの技術、Agoraに関する記事などを綴ります。

※この投稿は、Agoraの日本総代理店であるブイキューブが、Agoraブログを翻訳した記事です。 個別最適化が当たり前になった今、ファンダムは「見るだけ」から「参加する」へ変わりました。 推しとの関係はリアルタイムで更新され、やり取りが継続します。 その結果、ファン体験は日常のタッチポイントとして定着しています。 リアルタイムエンゲージメント（RTE）の世界的リーダーであるAgoraは、最新の会話型AIでファン向けプラットフォームの進化を牽引します。 会話型AIは、ファン向けプラットフォームに新しい時代をもたらします。 AIが生む親密な体験と、実際に触れられるインタラクティブなアクセサリーの融合が、 アーティストやインフルエンサー、ブランドとコミュニティのつながり方を根本から変えていきます。

レイテンシーは、しばしばインターネットの「速度」として語られる帯域幅と混同されがちです。多くのインターネットサービスプロバイダーは「○○Mbpsで速い」「競合より30％速い」と帯域幅を強調しますが、体感の速さや操作の反応の速さは帯域幅だけでは決まりません。 正しくは、帯域幅＝一度に流せる量（道路の幅）、レイテンシ＝最初のデータが届くまでの時間（目的地までの時間）という別の指標です。道路がどれだけ広くても、目的地までの時間が長ければ到着は遅いのと同じで、レイテンシは実効的な速さ（ページの表示開始やクリック後の応答）を支える一方で、しばしば上限を決めるボトルネックになります。 本記事では、レイテンシーの意味、帯域幅との違い、主な原因、かんたんな測定方法、そして改善のコツをわかりやすく解説します。

※この記事はAgora社の「How does WebRTC work?」を翻訳したものになります。 WebRTCの定義から、WebRTCとWebSocketsの比較やその仕組みを解説します。 ＜WebRTCの仕組み概要＞ 端末が getUserMedia() でカメラ/マイクを取得し、RTCPeerConnection を作成。 シグナリング経由で SDP と ICE候補を交換し、STUN/TURNで到達経路を確立。 DTLSで鍵交換→SRTPで暗号化してメディア送受信（P2P or SFU中継）。

2025年8月28日に開催された株式会社ブイキューブ主催のオンラインセミナー「AIデジタルヒューマン最前線セミナー」。本セミナーでは、AIとの対話における「タイムラグ」と「表現力」の壁を、いかに技術で乗り越えるかが語られた。Agora社の超低遅延音声技術とKlleon社のビデオ生成技術の融合がもたらす、自然で人間らしいコミュニケーションの可能性とは。実演デモや国内外の豊富な導入事例を交え、その核心に迫る。

教育テクノロジー（Edテック）はこの5年間で大きく進歩し、イノベーションとアクセスの両立が進みました。バーチャル教室、オンライン講座、デジタルツールの普及により学習機会は大幅に拡大しましたが、採用拡大とともにオンライン学習にはいくつかのギャップも明らかになっています。主な課題は、学習者のエンゲージメントやコース修了率の低さ、パーソナライズの不足、そして講師が個々の学生ニーズに十分対応できないという現実的な制約です。 会話型AIは、こうした課題を解決しオンライン教育の体験を向上させる切り札となります。高度な大規模言語モデル（LLM）を活用することで、仮想ティーチングアシスタント（TA）を通じてリアルでインタラクティブな学習環境を提供できます。

テクノロジーの進化にともない、信仰コミュニティでは会話型AIの活用が進んでいます。つながりを深め、礼拝体験を向上させ、地域との関係を強める手段として注目されています。最近のデータもその傾向を示しています。2023年には教会の約37％がAI技術を時折利用していましたが、2024年にはその割合が急増し、教会スタッフの66％以上が日常的にAIツールを取り入れるようになりました。 会話型AIは、聖書をもとにした励ましの言葉やガイド付きの祈り、あらゆるスピリチュアルな伝統に根ざした前向きなメッセージを通じて、信仰に基づく対話を豊かにする可能性を秘めています。 以下では、会話型音声AIが信仰テック（Faith-Tech）の分野でどのように活用されているか、その革新的な事例をいくつか紹介します。

AIは音声との相性が抜群です。なぜでしょうか？大規模言語モデル（LLM）を用いた音声インタラクションは、キーボード入力よりも 速く、簡単で、直感的。 音声インタラクションはハンズフリーでリアルタイムなコミュニケーションを実現し、アクセシビリティと効率を飛躍的に高めます。 カスタマーサポートからメンタルヘルス相談まで、スピードと利便性が求められるあらゆる場面で、音声対応AIはLLMの可能性を引き出します。

近年、顧客体験の向上や業務効率化のため、AI、特に「対話型AI」の活用が急速に広がっています。テキストチャットだけでなく、より自然で直感的な「声」によるコミュニケーションへの期待が高まっています。 しかし、人間とAIがリアルタイムでスムーズに音声対話するシステムを構築しようとしても、遅延、ネットワークの不安定さ、背景ノイズ、精度の問題といった課題が、しばしばユーザー体験を損ない、フラストレーションの原因となってきました。 この記事では、そうした課題を解決し、高品質なリアルタイム音声AIアプリケーションの開発を加速する「Agora Conversational AI Engine」について、初めての方向けに分かりやすく解説します。製品の概要とその強み、そしてこの製品を試していただく方法に焦点を当ててご紹介します。

はじめに 前回の記事では、Agora Conversational AI Engine の基本的な概念と Console の Playground を通じた対話体験の概要を紹介しました。Playground での体験は、本製品が提供する対話型 AI の可能性の一端を示すものです。 本記事「その2」では、Agora Conversational AI Engine の RESTful API の活用方法を掘り下げます。API を利用することで、開発中のアプリケーションや既存のサービスと Conversational AI Engine を直接連携させ、より柔軟かつ高度な対話型 AI 機能の実装が可能になります。

AIを活用したリアルタイム音声認識（Speech-to-Text: STT）は、カスタマーサポート、字幕生成、多言語会議、ライブ配信、通話記録、など多くのユースケースで活用されています。 そしてAgoraが提供するクラウドベースの文字起こし機能(Real-Time Speech to Text)も、低遅延かつ高精度なSTT機能を提供します。 Real-Time Speech to Textの公式ドキュメントこちら また、LLMを併用した応用的なアーキテクチャを構成する際にも、文字起こしの精度が非常に重要となります。 そこで本記事では、Agoraの文字起こしがどの程度の精度であるか、発話音声に対して意図的にノイズを混入させ、Agoraの文字起こし精度を確認していきます。