音声AI導入の分岐点：Google、OpenAI、Together AIが描く「速度と統制」の未来

「速さ」か「コントロール」か。音声AIを導入する企業は、これまでこの二者択一に悩まされてきました。しかし、その境界線が今、崩れようとしています。音声エージェントが試験運用から規制の厳しい顧客対応現場へと移行する中、選択の基準は単なる性能から「ガバナンスとコンプライアンス」へと進化しています。

音声AI市場を形作る「三つのアーキテクチャ」

現在の市場は、速度、制御、コストのバランスを最適化した三つの主要な設計に集約されています。一つ目は、GoogleのGemini 2.5 FlashやOpenAIのRealtime APIに代表される「ネイティブS2S（音声対音声）」モデルです。これは人間の反応速度に近い200ms〜300msという低遅延を実現しますが、内部プロセスが不透明な「ブラックボックス」であるという課題を抱えています。

対照的なのが、書き起こし（STT）、推論（LLM）、音声合成（TTS）を個別に組み合わせる「モジュール型」です。そして今、これら二つの利点を融合させた「統合型モジュール」が登場しています。Together AIは各コンポーネントを同一のGPUクラスタに配置することで、モジュール型の制御性を保ちながら、ネイティブに近い500ms未満の遅延を実現しました。

規制業界が「制御」を優先する理由

金融やヘルスケアなどの規制業界にとって、低コストや高速度は「ガバナンス」の次点に過ぎません。モジュール型の最大の利点は、音声と推論の間に「テキスト層」が存在することです。これにより、以下のような高度な制御が可能になります。

• PII（個人識別情報）の削除：推論モデルに渡す前にクレジットカード番号などを自動で伏せ字にします。
• 用語の強制：薬品名や専門用語の誤読を防ぐため、独自の辞書を厳密に適用します。