概要
https://zenn.dev/r4ynode/articles/local-llm-and-aivis-speech-anneli
詳細内容
## 一家に一台Anneliちゃん！LM Studio × AivisSpeechで簡易AIコンパニオンを作ろう
https://zenn.dev/r4ynode/articles/local-llm-and-aivis-speech-anneli
LM StudioとAivisSpeechを統合し、完全オフラインの対話型AIコンパニオンを構築する実践的な手法と、AIを活用した「バイブコーディング」の知見を解説します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[ローカルLLM, 音声合成, AIコンパニオン, AIプログラミング, オフライン開発]]
本記事は、LM StudioとAivisSpeechを組み合わせ、完全オフラインで動作する対話型AIコンパニオンを構築する具体的な手法を提示します。ローカルLLMの利点としてコストフリー、オフライン動作、プライバシー保護を挙げ、特にAivisSpeechの高速な日本語音声合成能力が、リアルタイムでの対話体験を実現する上で極めて重要であることを強調しています。
開発プロセスでは、CopilotのAgentモードを活用した「バイブコーディング」というアプローチを実践。高レベルのプロンプトでAIにコード生成を委ね、その結果を人間がリファクタリングや機能追加で洗練させるという、新しい開発ワークフローを提示します。Clean Architectureの採用や、LM Studioのストリーミング出力をAivisSpeechで順次音声化する工夫により、応答性の高いシステムが実現されています。
また、ブラウザのWeb Speech APIを用いた音声入力機能を追加する過程で、AIが自身の音声を拾ってしまう課題に直面し、一時的な入力ブロックで対処した経験も共有。これにより、AIコンパニオン開発における具体的な技術的課題と、その解決策への洞察が得られます。
「バイブコーディング」の経験から、仕様の明確化、ソフトウェア設計の理解、そしてテスト駆動開発の重要性が再認識されました。AIは迅速なプロトタイプ作成には極めて有効ですが、保守性や堅牢性を確保するには、エンジニアによる適切な設計判断と品質管理が不可欠であると結論付けています。本記事は、ローカルAI開発の可能性と、AIを活用した効率的なコーディング手法に深い示唆を与えます。