J-Moshiは、日本語の音声対話を生成する革新的なAIモデルとして注目を集めています。このモデルは、自然な会話の流れを再現し、相槌や言葉の重なりまでも表現できる画期的な技術です。本記事では、J-Moshiの概要から使い方、そして他の音声生成AIとの比較まで、詳しく解説していきます。

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AI監修者兼ライター

きょろ

AIツール専門家

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書籍掲載：Chrome拡張×ChatGPTで作業効率化/工学社出版

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この記事はこんな人におすすめ

・「J-Moshi」がSNSで話題で気になる
・「J-Moshi」がどれだけ日本語に長けている音声生成AIなのか聴きたい

J-Moshiとは？
J-Moshiの主な特徴
J-Moshiの開発背景
J-Moshiは無料？
J-Moshiの使い方
使用上の注意点
J-Moshiと他音声生成AIを比較してみた
1. 他の音声生成AIとの比較
2. J-MoshiとCotomoを比較してみた
まとめ

J-Moshiとは？

J-Moshiより引用

J-Moshiは、日本語の音声対話を生成するAIモデルで、Kyutai Labsが開発した英語版Moshiをベースに、日本語で追加学習を行ったものです。このモデルの特徴は、単に音声を生成するだけでなく、実際の会話のような自然な対話を再現できる点にあります。

J-Moshiは、日本語における革新的なフルデュプレックス音声対話システムであり、人間同士の自然な会話を再現する次世代の音声対話AIです。対話の自然さを実現する技術としては以下の2パターンです。

リアルタイム応答

会話の遅延時間は僅か160〜200ミリ秒
ユーザーの発話中でも、適切なタイミングで相槌や補足的な発言が可能
従来の半二重方式から、人間に近い対話モデルへの大きな進化

マルチストリーム処理

ユーザーの音声ストリームとAIの音声ストリームを同時に処理
割り込みや発話の重なりを自然に扱える
1つのモデルで複雑な対話シナリオに対応

J-Moshiの主な特徴

リアルタイムの対話生成
J-Moshiは、リアルタイムで音声対話を生成できます。これにより、ユーザーとAIの間で、まるで人間同士が会話しているかのような自然なやり取りが可能になります。

相槌と言葉の重なり
人間の会話では、相手の言葉に対して相槌を打ったり、言葉が重なったりすることがよくあります。J-Moshiは、このような自然な会話の特徴を再現することができ、より人間らしい対話を生成します。

日本語に特化
J-Moshiは、大規模な日本語音声対話データを用いて学習されています。そのため、日本語特有の言い回しや表現を適切に使用することができ、より自然な日本語の会話を生成できます。

J-Moshiの開発背景

近年、人工知能技術の発展により、人間とAIの自然な対話の実現が期待されています。特に注目を集めているのが、人間同士の会話で見られる発話の重なりや相槌などの同時双方向的な特徴を再現できるfull-duplex音声対話システムです。しかし、日本語におけるfull-duplex音声対話システムの開発は極めて限定的で、その実現に向けた技術的知見が不足していました。

この課題に対応するため、英語圏で高い評価を得ているMoshiシステムをベースに、JST（科学技術振興機構）のムーンショット型研究開発事業の支援を受けて日本語に特化したJ-Moshiの開発に着手しました。開発には、名古屋大学のスーパーコンピュータ「不老」が使用されました。これは、J-Moshiの学習に大規模な計算リソースが必要だったことを示しています。J-Moshiは、大規模な日本語音声対話データを活用し、さらにMulti-stream TTSによる合成音声データで学習を行うことで、自然な日本語の同時双方向対話を可能にしています。

このシステムは、日本語における最初のfull-duplex音声対話システムとして、今後の研究開発の基盤となることが期待されています。特に、相槌や発話の重なりといった日本語特有のコミュニケーション特性を考慮した対話モデルの実現を目指しています。

J-Moshiは無料？

J-Moshiのモデル自体は無料です。しかし一定のコストがかかる可能性があります。以下、J-Moshiの利用に関する費用面について詳しく説明します。

モデルの無料公開

J-Moshiのモデル自体は、研究目的で無料で公開されています。これは、AIの研究や開発を促進するための取り組みの一環です。しかし、モデルを実行するには、相応のハードウェア環境が必要となります。

必要なハードウェア

J-Moshiを動作させるには、24GB以上のVRAMを搭載したLinux GPUマシンが必要です。このような高性能なGPUは、一般的な個人用PCには搭載されていないため、クラウドサービスを利用する必要があるかもしれません。

クラウドサービスの利用

多くのユーザーは、Google ColabのようなクラウドサービスでJ-Moshiを実行しています。Google Colabの場合、無料版ではT4 GPUが利用可能ですが、J-Moshiの実行には不十分です。そのため、有料プランでL4 GPUを使用する必要があります[2]。

潜在的なコスト

クラウドサービスの利用料: Google Colabの有料プランや、他のクラウドGPUサービスの利用料が発生する可能性があります。
電気代: 自前の高性能GPUマシンを使用する場合、電気代が増加する可能性があります。
ハードウェア投資: 自前でGPUマシンを用意する場合、初期投資が必要になります。

コスト削減の方法

共有リソースの活用: 大学や研究機関のGPUリソースを利用できる場合があります。
使用時間の最適化: クラウドサービスを使用する場合、必要な時間だけ利用することでコストを抑えられます。
モデルの軽量化: 将来的に、より軽量なバージョンのJ-Moshiが開発される可能性があります。

J-Moshiの使い方

J-Moshiの使用方法は比較的シンプルですが、適切な環境設定が必要です。以下、詳細な手順を説明します。

必要な環境

ハードウェア要件:

24GB以上のVRAMを搭載したLinux GPUマシン
MacOSは非対応

ソフトウェア要件:

Python環境
CUDA（GPUを使用するため）

インストール手順

Pythonパッケージのインストール:
ターミナルで以下のコマンドを実行します。

   pip install moshi

モデルの実行:
以下のコマンドでJ-Moshiを起動します。

   python -m moshi.server --hf-repo nu-dialogue/j-moshi-ext

Google Colabでの実行方法

Google Colabを使用する場合、以下の手順で実行できます。

Google Colabの有料プランに加入し、L4 GPUを使用可能にします。
新しいノートブックを作成し、以下のコードを実行します。

   !pip install moshi gradio
   !python -m moshi.server --hf-repo nu-dialogue/j-moshi-ext --gradio-tunnel

初回実行時は、15.4GBのモデルをダウンロードするため、時間がかかります。
Gradio Web UIのリンクが生成されるので、そのリンクを開きます。
「Connect」ボタンを押して、会話を開始します。

使用上の注意点

リソース管理: J-Moshiは大量のメモリを使用するため、他のアプリケーションを閉じてリソースを確保することをお勧めします。
ネットワーク接続: モデルのダウンロードと実行には安定したインターネット接続が必要です。
プライバシー: 音声データを扱う際は、個人情報の取り扱いに注意してください。
利用規約: J-Moshiの使用には、開発者が定めた利用規約や制限が適用される可能性があります。使用前に確認することをお勧めします。

J-Moshiと他音声生成AIを比較してみた

J-Moshiは、他の音声生成AIと比較して、いくつかの独自の特徴を持っています。ここでは、J-Moshiと他の代表的な音声生成AIを比較し、その特徴や長所、短所を詳しく見ていきます。

他の音声生成AIとの比較

1. GPT-3（OpenAI）

特徴: テキスト生成に特化したAI
比較:
GPT-3は主にテキスト生成に使用され、J-Moshiは音声対話に特化しています。
GPT-3はより広範な知識を持っていますが、J-Moshiは自然な会話の流れを再現する能力に優れています。

2. Siri（Apple）

特徴: 音声アシスタント
比較:
Siriは主に質問応答や簡単なタスク実行に使用されます。
J-Moshiは、より自然な会話を目指しており、相槌や言葉の重なりなど、人間らしい対話を再現できます。

3. WaveNet（Google）

特徴: 高品質な音声合成AI
比較:
WaveNetは主に音声の品質に焦点を当てていますが、J-Moshiは対話の自然さに重点を置いています。
J-Moshiは、WaveNetよりも会話の文脈や流れを理解し、適切な応答を生成できる可能性があります。

4. Alexa（Amazon）

特徴: 音声アシスタント、スマートホームデバイス制御
比較:
Alexaは主に命令実行や情報提供に特化していますが、J-Moshiは自然な会話を目指しています。
J-Moshiは、Alexaよりも柔軟な対話が可能で、より人間らしい会話を再現できる可能性があります。

J-MoshiとCotomoを比較してみた

左が「J-Moshi」右が「Cotomo」です。対話のスピードがレべチすぎませんか。

これぐらいならクレーム対応をいけそう・・・(笑)

長所:

リアルタイムで自然な対話を生成できる
日本語に特化しているため、日本語での使用に適している
相槌や言葉の重なりなど、人間らしい会話の特徴を再現できる

短所:

高性能なハードウェアが必要で、一般ユーザーには利用が難しい場合がある
現時点では、特定のタスク実行や幅広い知識ベースの質問応答には適していない可能性がある
まだ開発段階にあり、完全な安定性や一貫性が保証されていない可能性がある

まとめ

J-Moshiは、日本語の音声対話生成において革新的な技術を提供するAIモデルです。リアルタイムで自然な会話を生成し、相槌や言葉の重なりまでも再現できる点が大きな特徴です。

主な特徴と利点:

日本語に特化した自然な対話生成
リアルタイムでの会話シミュレーション
人間らしい会話の特徴（相槌、言葉の重なり）の再現

使用上の注意点:

24GB以上のVRAMを搭載したGPUが必要
Google Colabなどのクラウドサービスを利用する場合は有料プランが必要な場合がある
初回実行時には大容量のモデルダウンロードが必要

J-Moshiは、研究目的で無料で公開されていますが、実行には高性能なハードウェアが必要となるため、一般ユーザーにとっては利用にコストがかかる可能性があります。しかし、その革新的な技術は、将来的に様々な分野での応用が期待されています。

今後、J-Moshiがさらに発展し、より軽量で使いやすいバージョンが開発されれば、音声アシスタントや対話型AIなど、様々な分野での活用が広がるでしょう。日本語の自然な対話生成技術の進歩は、コミュニケーションの新たな可能性を開くものとして、大きな期待が寄せられています。

J-Moshiの開発と公開は、日本のAI研究の進展を示す重要な一歩であり、今後のさらなる発展が楽しみです。音声対話AIに興味がある方は、ぜひJ-Moshiを試してみてください。その革新的な技術を体験することで、AIと人間のコミュニケーションの未来を垣間見ることができるでしょう。

きょろ

趣味：業務効率化、RPA、AI、サウナ、音楽
職務経験：ECマーチャンダイザー、WEBマーケティング、リードナーチャリング支援
所有資格：Google AI Essentials,HubSpot Inbound Certification,HubSpot Marketing Software Certification,HubSpot Inbound Sales Certification
▼書籍掲載実績
Chrome拡張×ChatGPTで作業効率化/工学社出版
 保護者と教育者のための生成AI入門/工学社出版（【全国学校図書館協議会選定図書】）

突如、社内にて資料100件を毎月作ることとなり、何とかサボれないかとテクノロジー初心者が業務効率化にハマる。AIのスキルがない初心者レベルでもできる業務効率化やAIツールを紹介。中の人はSEO歴５年、HubSpot歴１年