30.【音声生成AI設計】音声AIはなぜすぐ壊れるのか｜LLMを直接つなぐと破綻する理由

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🎧【音声生成AI設計】音声AIはなぜすぐ壊れるのか

―― 🤖 LLMを直接つなぐと破綻する理由

音声生成AIは、テキスト生成より 圧倒的に壊れやすい。
しかしそれは、モデル性能や学習量の問題ではない。

💡 原因は「構造設計」にある。

本記事では、

• ❓ なぜ音声生成AIは破綻しやすいのか
• ⚠️ なぜ LLM を直接つなぐと事故るのか
• 🧩 どういう構造にすると壊れなくなるのか

を、設計・制御の視点で整理する。

🔚 結論を先に言う

🧠 音声生成AIは「生成問題」ではなく「制御問題」である

LLM を発話の中心に置いた瞬間、
音声AIは ほぼ確実に不安定になる。

⏱ なぜ音声はテキストより難しいのか

📝 テキストは「静的メディア」

• 一括生成できる
• 後戻り・修正が可能
• 途中破綻しても読める

🔊 音声は「時間連続メディア」

• 一度出た音は消せない
• 遅延＝体験破壊
• 途中の破綻が即バレる

👉 つまり音声は、

🎯 リアルタイム制御対象

である。

💥 音声生成AIが壊れる典型パターン

① 🗣 無限に喋り続ける

• 発話終了条件が曖昧
• 「まだ続けた方が自然」という LLM 判断

② 🔄 割り込みに弱い

• 人が喋った瞬間に崩壊
• 入力と出力が衝突

③ 🧊 無音でフリーズする

• 状態が不明確
• 再開条件が存在しない

⚠️ これらはすべて
モデル性能ではなく設計不備である。

🔌 LLMを直接つなぐと壊れる理由

よくある構造はこれ。

🎤 音声入力 → 🤖 LLM → 🔊 音声生成

この構造の問題点：

• LLMは 状態を持たない
• 時系列制御ができない
• 終了条件が曖昧
• 割り込みを扱えない

👉 結論：

❌ LLMは制御ループの中心に置けない

🧭 音声AIはFSMで見ると一気に整理できる

音声AIを
FSM（有限状態機械） として見ると、構造は驚くほど単純になる。

📦 代表的な状態例

• 💤 Idle（待機）
• 👂 Listening（入力中）
• 🧠 Thinking（生成準備）
• 🔊 Speaking（発話中）
• ✋ Interrupted（割り込み）
• 🚨 Error / Fallback

👉 これだけで
ほぼ全挙動が表現できる。

🏗 正しい配置：LLMは「外側」

安定する構造はこれ。

🧩 FSM（制御）
 ├─ 🎤 音声入力
 ├─ 🔊 音声出力
 └─ 🤖 LLM（発話内容の生成のみ）

LLMの役割は、

• 📝 何を喋るか
• 🗨 文章をどう構成するか

だけ。

• ⏰ いつ喋るか
• 🛑 いつ止めるか
• ✋ 割り込むか

は FSMが管理する。

🚫 音声生成で「自然さ」を最適化してはいけない

音声AI設計で最も危険な思想：

「もっと自然に喋らせたい」

⚠️ 自然さは 評価関数として定義できない。
定義できないものを最適化すると、必ず暴走する。

設計で守るべきなのは：

• ✅ 状態が明確
• ✅ 遷移条件が決まっている
• ✅ 失敗時に戻れる

という 制御の健全性。

🎭 音声AIは「会話AI」ではない

よくある誤解：

• ❌ 会話AI
• ⭕ 状態遷移AI

音声は感情的に見えるが、
中身は 完全に機械制御である。

📌 まとめ

• 🎧 音声生成AIは生成問題ではない
• ⏱ 時系列制御の問題である
• 🤖 LLMを中心に置くと壊れる
• 🧩 FSMを中心に置くと安定する
• 🛰 LLMは「外側」に置く

🔜 次の記事予告

• 🧩 音声AIをFSMで設計する具体例
• ✋ 割り込み・無音・再開の扱い方
• 🔌 音声生成を制御ループに入れない方法

音声は、
壊れるからこそ設計が面白い。

（GitHub上のMarkdownを正本とし、Qiitaには抜粋・調整して投稿）