AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの現場で音声やBGMを自動生成して広告や説明動画に使えないかと部下に言われましてね。ただ、どうやって指示すれば良いのかが分からず困っているんです。論文で何か参考になる話はありますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論から言うと、ユーザーが短く曖昧に出す指示（プロンプト）は学習時の専門的な指示とズレが生じやすく、それを自動で書き換える仕組みがあると実用化が進むんですよ。
これって要するに、部下が短く『元気なBGM』としか書かなくても、その曖昧な指示を賢く直してあげれば良い音が出るということですか？
その通りです！要点は三つです。1つ目、ユーザーの短い指示は学習時の“オーディオに最適化された言葉”とズレる。2つ目、言葉を上手に書き換えるとモデルが良い音を出しやすくなる。3つ目、書き換えを改善するために音声の出力を評価して学習に組み込むと更に効果的です。大丈夫、これなら実務でも活かせるんですよ。
なるほど。では、その『書き換え』は何が使われるのですか。特別なソフトを作らないといけませんか、それとも既存の仕組みで済みますか。
実は既存の大型言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）を使ってプロンプトを書き換えるだけでかなりの改善が見込めます。そこに生成された音を評価するフィードバックを入れて再学習させると、さらに精度が上がるという手法です。特別な音声生成器の内部を変える必要は基本的にありません。
投資対効果の観点で聞きますが、システムの改修よりは運用で何とかなるという理解で良いですか。初期コストを抑えたいのです。
大丈夫です。要点をもう一度整理すると、1) 既存のTTA（Text-to-Audio、テキストから音声生成）モデルはブラックボックスとして扱える、2) その前段でLLMを使ってユーザー指示を“オーディオに最適化された言葉（ここではaudioneseと呼びます）”に書き換える、3) 書き換えの良し悪しは生成音を評価してフィードバックする、という運用で初期投資を抑えつつ効果を出せるのです。ですから改修コストは抑えられますよ。
具体的に現場で試すときのリスクは何でしょうか。品質が安定しないと外注した方が良いケースもあるはずです。
リスクは三つあります。1つ目、ユーザーの意図を誤解するとブランドに合わない音が出る。2つ目、音質評価の基準が曖昧だと自動学習が暴走する。3つ目、著作権やコンテンツポリシー上の問題が発生する可能性です。対策としては、初期は人のチェックを残してフェーズ的に自動化を進める運用が現実的です。
分かりました。これって要するに、まず既存モデルはそのままに、プロンプトを書き換える仲介役を置いて、評価→学習で改善していくということですね。最後に、私の言葉で論文の要点を一つにまとめても良いですか。
ぜひお願いします。言い直すことで理解が定着しますよ。一緒に整理していきましょう。
はい。私の言葉で言うと、要は『社員が出す短い指示を賢く書き直す仲介AIを置けば、既存の音声生成器を大きく変えずに実用に耐える音を出せる。初期は人でチェックして段階的に学ばせる』ということですね。
