講談社がファンと育てるAIキャラクター、数万回の対話を支えた基盤づくり

完成されたRDを提供するのをやめ、ファンとの対話を通じて一緒に育てる企画へ切り替えた判断が、この取り組みの起点になっています。正解を開発側で決め切れない対象に対し、正解を外から受け取り続ける構造へ設計を組み替えた、と読み取れます。方向を変えたことで「こっちが正解だよね」というフィードバックがファンから寄せられるようになり、キャラクターづくりの材料が流れ込む循環が生まれました。品質の判定者をユーザー側へ開いたことが、行き詰まりを解く鍵になったのだと考えられます。

改善を自分たちで回せる状態を先につくってから運用に入る、という順序も効いています。パートナーとして加わったG-genは、Terraformでクラウドインフラを設定ファイルとして記述できる形に整え、GitHub Actionsで変更を自動的に反映するCI/CD（更新作業を自動で流す仕組み）を用意しました。ここで注目したいのは、講談社側が運用や改善を自分たちで回したいと表明し、G-genがその意図に沿って基盤側を固めるという役割の分かれ方です。育てる企画である以上チューニングの回数は必然的に増えるため、手作業のデプロイを前提とした構成では企画そのものが続かなくなります。

負荷試験を、実際のユーザー行動のシナリオに寄せて組み立てた点も見逃せません。チャットは発話の内容や、そこから分岐する処理によって応答までの時間が変わるため、通常のウェブサイトと同じ測り方では実態をつかみにくい領域です。そこで数ターン会話してから最後にフィードバックを送信して離脱する流れを再現し、同時接続1,000ユーザーを想定して、依存する外部APIの制限を含む複数のボトルネックを洗い出しています。あわせてAPIの監視でエラーを捉えSlackへ通知する経路も組み込まれ、公開後に異常へ気づける導線が用意されました。