GPT-LiveとGPT-Realtimeのアーキテクチャ選定：連続音声AIにおける制御性とレイテンシの分析

GPT-Liveをはじめとする連続音声AIアーキテクチャは、軽量な音声フロントエンドと複雑な推論バックエンドを切り離すことで対話の流暢性を高めている。しかし、フロントエンド側で判断が完結してしまい、バックエンドにタスクが委譲されていないにもかかわらずユーザーに完了したと誤認させる確認応答を返すリスクがある。最初の音声パケットのレイテンシ（TTFA）のみを監視していると、つなぎ言葉（フィラー）によって処理の遅延が隠蔽されやすいため、企業の実業務では最初の実質的情報伝達時間（TTFSI）や最終的な業務承認結果を指標とすべきである。また、クローズドソースのフロントエンドに音声バッファリングや再生遮断といった決定論的な制御機構を組み込むとエンジニアリングの複雑性が著しく増大するため、導入選定にあたっては応答の自然さと実行制御性のトレードオフを見極める必要がある。