概要
https://www.techno-edge.net/article/2025/08/18/4533.html
詳細内容
## MacBook Proで動くOpenAI gpt-oss-120bで、門外不出AIアバターとの音声対話システムを構築できた（CloseBox）
https://www.techno-edge.net/article/2025/08/18/4533.html
MacBook Pro (M4 Max)上でOpenAIのオープンソースLLM「gpt-oss-120b」を動作させ、個人データに基づいたプライベートAIアバターとの音声対話システムを構築する実践事例を紹介しています。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 90/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[ローカルLLM, AIアバター, 音声対話システム, プライバシー, 開発ワークフロー]]
MacBook Pro (M4 Max)にOpenAIのオープンソースLLM「gpt-oss-120b」をローカルで動かし、著者自身の妻を模倣したAIアバターとの音声対話システムを構築した実践事例が紹介されています。本記事は、コンシューマー向けハードウェアで大規模LLMを実用的に運用する可能性と、その技術的課題克服の具体例を示しています。
開発の核となるのは、LM StudioをAPIサーバーとして利用し、LLMに約2万4000字に及ぶ妻の交換日記などの個人データをシステムプロンプトとして読み込ませることで、本人らしい応答を実現した点です。これにより、外部サービスに依存せず、門外不出のパーソナルなキャラクター特性をプライバシーに配慮しながら手元で開発・改善できるメリットが強調されています。音声対話にはCoqui XTTS v2を統合しましたが、初期の応答遅延（70秒）に対しては、ChatGPTの助言を得ながら文章を逐次生成・再生する方式に改善し、実用的な会話速度を達成しました。
ウェブアプリケーションエンジニアにとって重要なのは、ローカルLLMの活用がプライバシーとセキュリティを確保しつつ、極めて個人的または機密性の高いデータを扱うAIシステムの開発を可能にする点です。また、開発者が自身のマシン上で迅速に反復的な試行錯誤を行えるため、外部サービス連携のボトルネックを解消し、より効率的なAIキャラクター開発ワークフローを構築できることを示唆しています。音声合成やLLMとの連携における具体的なトラブルシューティングと最適化の知見も提供されており、これは音声対話システムやプライベートAIの構築を目指すエンジニアにとって実践的な指針となるでしょう。