［事例紹介：Llama］AIが人間のように対話する未来へ：TavusとLlamaが拓くビデオコミュニケーション革命

2025-04-08

はじめに

　近年、AI技術は目覚ましい進化を遂げ、私たちの生活やビジネスの様々な場面で活用されるようになりました。特にコミュニケーションの分野では、より人間らしく、自然な対話を実現する技術への期待が高まっています。

　本稿では、AIビデオ研究企業であるTavusが、Meta社が開発した大規模言語モデル（LLM）「Llama」を活用し、まるで本物の人間と会話しているかのような、リアルなデジタルインタラクション体験をどのように実現しているのか、その技術的な側面と可能性についてMetaAIブログ「How Tavus is helping to make AI videos feel like real conversations」の記事をもとに詳しくご紹介します。

引用元情報

記事タイトル: How Tavus is helping to make AI videos feel like real conversations
参照元URL: https://ai.meta.com/blog/tavus-real-feeling-ai-videos-llama/
発行日: 2025年4月2日

要点

Tavusは、MetaのLlamaモデル（特にLlama 3.3） を活用し、人間と見分けがつくほど自然な会話が可能なAIビデオプラットフォームを開発しています。
Llamaが持つ視覚的な質問応答（VQA） やマルチイメージ推論（複数の画像情報から意味を読み取る能力）が、AIが生成するデジタルレプリカ（人間の分身のようなもの）に、あたかも「目」と「脳」があるかのように機能させます。
オープンソースであるLlamaを採用したことで、従来のモデルよりも応答速度が速く、データのプライバシーを守りやすく、企業ごとのカスタマイズも容易になりました。
ファインチューニング（特定の目的に合わせてAIを再調整すること）やRAG（外部の知識データベースを参照して回答精度を高める技術）を用いることで、顧客が持つ独自のデータに基づいた、よりパーソナルなAI対話を実現しています。
Llamaの導入により、Tavusのプラットフォームは応答速度や遅延（反応の遅れ）において大幅な改善を達成しました。

詳細解説

Tavusが目指す、リアルなデジタルコミュニケーション

　Tavusは、AIを用いて人間のようなデジタルインタラクションを作り出すことを目指す企業です。彼らが開発するプラットフォームでは、視覚的な質問応答（VQA） やマルチイメージ推論といった高度なAI技術を統合しています。これにより、ユーザーは自分たちの「デジタルレプリカ」（外見や話し方を模倣したAIアバター）と、リアルタイムで魅力的な対話を行うことができます。

　この核となるのが、会話型ビデオインターフェース（CVI）プラットフォームです。Tavusはこのプラットフォームの基盤として、MetaのLlama 3.3 を採用しました。開発者はこのCVIプラットフォームを利用することで、デジタルツイン（デジタルレプリカと同義）との間で、豊かで現実的、かつリアルタイムな会話体験を構築できるようになります。

　Tavusの共同創設者兼CEOであるHassaan Raza氏は、「Llamaモデルを組み込むことで、デジタルレプリカは効果的に『目』と『脳』の両方を持つことになります。『目』はマルチイメージ推論を通じて視覚コンテンツを解釈し、『脳』はニュアンスに富み、文脈を理解した応答を提供します」と述べています。このアプローチにより、Tavusは会話の質と視覚的な質問応答に関する重要な課題を解決し、すべてのインタラクションに生き生きとした応答性と一貫性をもたらしています。

なぜLlamaを選んだのか？オープンソースの力

　Tavusが会話レイヤーにLlamaを採用した理由は、その優れた性能とオープンソースであるという特性にあります。従来、リアルタイムのデジタルインタラクションを実現するには、膨大なエンジニアリング時間と複数のAIモデルが必要でした。しかし、Llamaを用いることで、プラットフォーム全体の効率が向上し、迅速かつ明確な応答が可能になりました。

　Tavusチームは、当初利用していたクローズドソース（ソースコードが非公開）のAIモデルの代替としてLlamaを選びました。その理由は、Llamaがより高い会話品質、より速い応答時間、そして柔軟なオープンソース設計を提供したからです。

　オープンソースモデルであるLlamaの採用は、Tavusにとって極めて重要でした。これにより、オンプレミス（自社サーバー）での展開やテストが可能となり、クローズドソースモデルと比較して、速度、データプライバシー、相互運用性（他のシステムとの連携しやすさ）が向上しました。

　さらに、活発なオープンソースコミュニティと豊富なツールの存在により、Tavusはモデルの実験やカスタマイズを迅速に行うことができました。これは、Tavus固有のユースケースに合わせたモデルの調整と、開発サイクルの高速化に貢献しています。実際にTavusは、Llama 70Bモデル（700億パラメータを持つモデル）が1秒あたり約2,000トークン（単語や文字のような処理単位）を処理するなど、効率と品質の大幅な向上を報告しています。

Llamaの具体的な活用方法

　Tavusは、Llamaモデルをいくつかの重要な機能に統合しています。

会話AI: Llamaモデルは、文脈を理解した応答性の高いインタラクションをリアルタイムで提供します。これにより、デジタルレプリカは長文の会話もスムーズに処理できます。
ツール呼び出し: 外部のツールやAPIを呼び出す機能により、応答性が向上し、追加機能による動的なインタラクションをサポートします。
マルチイメージ推論 / VQA: 動画内の視覚的な文脈に基づいて正確な応答を提供します。例えば、動画に映っているものについて質問すると、AIがそれを理解して答えることができます。
カスタマイズ (RAGとファインチューニング): ファインチューニングされたLlamaモデルとRAG技術を組み合わせることで、クライアントは自社のデータや検索ソースを利用し、特定のビジネスニーズに合わせてAIを調整できます。

スムーズな導入と目覚ましい成果

　Tavusは、Llama 8B（80億パラメータ）および70B Instructバージョンを容易に統合することに成功しました。マルチレベルプロンプティング（段階的に指示を与える高度なプロンプト技術）を含むカスタマイズにより、会話の深みを増しています。

　インフラストラクチャは、当初オンプレミス（vLLMを使用）とホスト型クラウドソリューション（Cerebras、Fireworks）の両方でテストされました。また、ベクトルデータベースと埋め込みモデルを使用して、ストレージとクエリ（問い合わせ）の最適化を図っており、CerebrasやFireworksといったパートナーがクラウドインフラをサポートしています。

　特にCerebrasのLlama実装により、Tavusは従来の遅延が大きいモデルと比較して440%〜550%の遅延改善を達成し、同等のGPTモデルに対しても25%〜50%の優位性を示しました。

　Raza CEOは、「Llamaは、私たちのAIスタックの中で最も複雑さが少なく、最も信頼性の高いコンポーネントの1つです」と述べ、強力なコミュニティサポートと社内ワークフローとの相互運用性の高さも評価しています。

未来への展望

　マルチモーダル機能（テキスト、画像、音声など複数の種類のデータを扱える能力）や、デバイス上やエッジ（ネットワークの末端）での利用に適した小型モデルを含むLlama 3.2および3.3は、Tavusが新たな可能性を探る上で役立っています。将来的には、CVIプラットフォーム内の機能を拡張し、強化された音声認識、話者交代検出（会話のターンを認識する技術）、視覚的質問応答（VQA）などの機能向上を目指しています。

まとめ

　TavusとLlamaの組み合わせは、AIによるコミュニケーションが、より人間らしく、よりリアルになる未来を切り開いています。特に、Llamaのような高性能なオープンソース大規模言語モデルの活用は、技術革新を加速させ、多様なビジネスニーズに応える新たなソリューションを生み出す大きな可能性を秘めていると言えるでしょう。

　AIが生成するビデオやアバターとの対話が、私たちの日常的なコミュニケーションの一部となる日も、そう遠くないのかもしれません。今後のAIビデオ技術のさらなる発展に、大いに期待したいと思います。