車載機器向けLLMベースのエージェント開発
【概要】
大規模言語モデル（LLM）を活用し、ドライバーが自然な話し方で車両を操作したり、情報を入手できる次世代の音声対話システムを開発いたしました。
従来の定型的な音声コマンドによる操作を超え、柔軟で人間らしい対話と確実な車両操作を両立させ、以下のようなユーザー体験を実現いたしております。
まるで人と会話しているような自然な言葉での車両操作
音声対話によるリアルタイムな情報検索や質問応答
ローカル処理とクラウド処理を組み合わせた高効率な応答
【開発内容】
・ハイブリッドAI
・車両内のAIと、クラウド上の高性能AI（LLM）を組み合わせて活用する仕組みを構築
・応答速度が重要なシンプルな処理は車載AIで行い、複雑で高度な質問応答はクラウドAIで行うことで、レスポンスの速さと回答の質の高さを両立
・対話機能の統合
・ドライバーの「話す」声をテキストに変換する機能（音声認識）及びAIの回答を自然な音声で返す機能（音声合成）をLLMとシームレスに連携させ、スムーズな会話を実現
・対話の履歴を管理し、ユーザーの意図を汲み取った形で会話を継続させることを実現
・LLMによる車両の操作（Function Calling)
・LLMの推論結果から必要な車両操作を抽出し、車両制御APIにコマンドを送信
・例：「暑い」→意図推定（温度を下げたい）→車両操作の抽出（エアコンの設定温度の目標決定）→車両制御APIをコール→実行結果の音声返答
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車載機器向けLLMベースのエージェント開発
【概要】
大規模言語モデル（LLM）を活用し、ドライバーが自然な話し方で車両を操作したり、情報を入手できる次世代の音声対話システムを開発いたしました。
従来の定型的な音声コマンドによる操作を超え、柔軟で人間らしい対話と確実な車両操作を両立させ、以下のようなユーザー体験を実現いたしております。
まるで人と会話しているような自然な言葉での車両操作
音声対話によるリアルタイムな情報検索や質問応答
ローカル処理とクラウド処理を組み合わせた高効率な応答
【開発内容】
・ハイブリッドAI
・車両内のAIと、クラウド上の高性能AI（LLM）を組み合わせて活用する仕組みを構築
・応答速度が重要なシンプルな処理は車載AIで行い、複雑で高度な質問応答はクラウドAIで行うことで、レスポンスの速さと回答の質の高さを両立
・対話機能の統合
・ドライバーの「話す」声をテキストに変換する機能（音声認識）及びAIの回答を自然な音声で返す機能（音声合成）をLLMとシームレスに連携させ、スムーズな会話を実現
・対話の履歴を管理し、ユーザーの意図を汲み取った形で会話を継続させることを実現
・LLMによる車両の操作（Function Calling)
・LLMの推論結果から必要な車両操作を抽出し、車両制御APIにコマンドを送信
・例：「暑い」→意図推定（温度を下げたい）→車両操作の抽出（エアコンの設定温度の目標決定）→車両制御APIをコール→実行結果の音声返答
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【概要】
大規模言語モデル（LLM）を活用し、ドライバーが自然な話し方で車両を操作したり、情報を入手できる次世代の音声対話システムを開発いたしました。
従来の定型的な音声コマンドによる操作を超え、柔軟で人間らしい対話と確実な車両操作を両立させ、以下のようなユーザー体験を実現いたしております。
まるで人と会話しているような自然な言葉での車両操作
音声対話によるリアルタイムな情報検索や質問応答
ローカル処理とクラウド処理を組み合わせた高効率な応答
【開発内容】
・ハイブリッドAI
・車両内のAIと、クラウド上の高性能AI（LLM）を組み合わせて活用する仕組みを構築
・応答速度が重要なシンプルな処理は車載AIで行い、複雑で高度な質問応答はクラウドAIで行うことで、レスポンスの速さと回答の質の高さを両立
・対話機能の統合
・ドライバーの「話す」声をテキストに変換する機能（音声認識）及びAIの回答を自然な音声で返す機能（音声合成）をLLMとシームレスに連携させ、スムーズな会話を実現
・対話の履歴を管理し、ユーザーの意図を汲み取った形で会話を継続させることを実現
・LLMによる車両の操作（Function Calling)
・LLMの推論結果から必要な車両操作を抽出し、車両制御APIにコマンドを送信
・例：「暑い」→意図推定（温度を下げたい）→車両操作の抽出（エアコンの設定温度の目標決定）→車両制御APIをコール→実行結果の音声返答
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