ElevenLabs Agents vs OpenAI Realtime API: 会話型エージェント対決

今年、会話型エージェントの提供を大幅に拡大し、ElevenLabs Agentsとしてリブランドしました。一方、OpenAIはgpt-realtimeモデルとそのリアルタイムAPI機能に大規模なアップデートを行いました。

このガイドでは、2つのプロダクトの最新バージョンを比較し、会話型エージェント開発のニーズに最適なものを評価する手助けをします。

概要

会話型エージェントは、人々が自然に話し、エージェントがその意味を理解し、リアルタイムで音声応答を返すシステムです。どちらのプロダクトも会話型エージェントの構築を可能にしますが、異なるアーキテクチャアプローチを取っています。

OpenAIのリアルタイムAPIは、統合されたスピーチtoスピーチモデルを使用して、中間ステップを減らし処理を簡素化します。一方、ElevenLabs Agentsは、スピーチtoテキスト、LLM、テキスト読み上げの各コンポーネントを連携させるモジュラーアーキテクチャを採用しています。

OpenAIは感情理解と動的な音声調整に強みがありますが、ElevenLabs AgentsはリアルタイムAPIに対していくつかの重要な利点を持っています。

• 一貫して信頼性の高いエージェントパフォーマンスを低コストでプロダクション対応のユースケースに提供
• より高度な推論と関数呼び出し機能
• 優れた音声体験、自然なターンテイクと多様な音声を特徴とする
• 完全なデベロッパープラットフォーム、マルチエージェントワークフロー、テストツール、分析、さらに多くのテレフォニー統合をサポート

比較の内訳

信頼性の高いエージェントパフォーマンス

ベンチマーク

Independent evaluation show advantages for ElevenLabs Agents across reasoning, instruction following, and function calling:

• 関数呼び出し: ComplexFuncBenで80%の精度、OpenAIの66.5%に対して(1)。
• 指示のフォロー: Multichallengeで50%以上の精度、OpenAIの30.5%に対して(2)。
• 推論: Big Bench Audioで90%以上の精度、OpenAIの82%に対して(3)。

より高いベンチマークパフォーマンスは、エラーハンドリングの削減、スムーズなエンドユーザー体験、運用コストの削減に直接つながります。ElevenLabs Agentsを使用すれば、より正確で一貫した応答をするシステムを設計できます。

出力の一貫性

OpenAIのリアルタイムAPIでは、開発者がシステムの出力を制御することが制限されています。。 トランスクリプトはしばしば元の音声入力を正確に捉えられません。言語処理も予測不可能で、APIがユーザーの意図なしに会話中に言語を切り替えることがあり、混乱を招くことがあります。

対照的に、ElevenLabs Agentsはより高い出力信頼性を提供します。 モジュラーアーキテクチャにより、高度に専門化されたスピーチtoテキストモデルを活用し、トランスクリプト出力が中間処理なしで言語モデルに直接流れます。

この効率的なパイプラインにより、ElevenLabsは元の音声をより忠実に再現するトランスクリプトを生成できます。さらに、開発者はエージェントが理解し話すことができる言語を正確に指定でき、会話がユーザーの期待に沿って一貫性を保つことを保証します。

柔軟性

OpenAIリアルタイムAPIはgpt-realtimeモデルに限定されており、ベンダーロックインを避けたい、または特定のモデル特性を必要とする組織にとって懸念となるかもしれません。

ElevenLabs Agentsは、オープンソースの代替案、GPTモデル、Claude、Gemini、カスタムトレーニングモデルを含む複数のLLMプロバイダーをサポートすることで柔軟性を提供します。これにより、最新のSOTA LLMモデルを活用したり、プライバシーが優先される場合には独自のモデルを使用したりできます。

自然な音声体験

ターンテイク

誰かが話の途中で頻繁に割り込んだり、応答すべき時に気まずい沈黙を残したりする状況を想像してください。これが、ターンテイクが会話型AIの最大の課題の1つである理由です：いつ応答するかを知ること。

OpenAIのリアルタイムAPIは、ユーザーが考えを完結する前に頻繁に応答する単純な音声活動検出（VAD）に依存しています。システムはまた、文脈認識に欠けており、「うーん」や「オーケー」などの自然な会話信号を中断として扱い、通常の話し方パターンとして認識しません。これにより、エージェントが早まって介入したり、不自然な会話の流れを作り出したりするフラストレーションのあるやり取りが生じます。

ElevenLabsは、テキストと音声を同時に分析する独自のターンテイクモデルを開発しました。音調、リズム、声の強調などの韻律的な手がかりを言語的内容と組み合わせることで、システムは文中の一時停止と実際の会話の終点を本当に理解します。また、ターンテイクパターンが文脈によって大きく異なることを認識し、ドメイン固有の最適化を適用します。たとえば、ElevenLabsエージェントは、カスタマーサポートの通話、ウェブインタラクション、数値回答の質問など、異なるユースケースの文脈に適応します。

音声オプション

OpenAIリアルタイムAPIが10のプリセット音声のみを提供するのに対し、ElevenLabs Agentsは市場で最大のボイスライブラリを提供し、言語や地域のアクセントを超えて5,000以上の音声を持っています。さらに、開発者はクローン、デザイン、リミックス機能を使用して完全にカスタムの音声を作成することもできます。これにより、ブランドのための音声を簡単にデザインしたり、ユースケースに適した高品質の音声を選択したりできます。

レイテンシー

OpenAIは、自然な会話体験にとって低レイテンシーが重要であると考えています。絶対的なレイテンシーが重要である一方で、その一貫性もエンドユーザー体験にとって同様に重要です。OpenAIリアルタイムAPIは優れた絶対レイテンシーを提供しますが、OpenAIモデルにのみ依存しているため、サービスの中断により予期しないレイテンシースパイクが発生する可能性があります。

多様なLLMプロバイダーのエコシステムにより、ElevenLabs Agentsはより広範なレイテンシーパフォーマンスを示します。自社ホストのモデルは、OpenAIの最高のパフォーマンスに匹敵するレイテンシーを提供し、サードパーティプロバイダーは選択したモデルに応じて追加の遅延を引き起こす可能性があります。

私たちを際立たせるのは、カスケードフォールバックアーキテクチャです。主要なモデルに問題が発生した場合、システムは自動的にバックアップLLMに切り替わります。このアプローチにより、個々のプロバイダーが停止や遅延に直面しても、より一貫したパフォーマンスが保証されます。

完全なデベロッパープラットフォーム

複雑なワークフロー

OpenAIリアルタイムAPIは単一エージェントモードでのみ動作し、複雑な顧客ビジネスシナリオへの適用が制限されます。

ElevenLabs Agentsは、専門化されたエージェントが異なる機能（請求、サポート、販売）を処理し、他のエージェントや人間にシームレスに会話を転送するマルチエージェントアーキテクチャを可能にします。ノーコードワークフロービルダーは、コーディング知識なしでこれらのプロセスを作成するのに役立ちます。マルチエージェント設定のサポートにより、エージェントはプラットフォームの制限を回避することなく、組織の成長に自然に適応します。

テストツール

OpenAIのリアルタイムAPIはエンドツーエンドの音声処理を使用しており、入力と出力の両方が音声ベースであるため、テストが複雑です。音声テストケースの作成と評価は技術的に困難です。

ElevenLabsは異なるアプローチを取り、個々のコンポーネントのテキストベースのテストを可能にします。私たちのAgentsプラットフォームはテスト駆動開発のために構築されており、行動期待を定義し、実際の会話からテストシナリオを生成し、プロダクション展開前に変更を自動的に検証できます。このテストフレームワークはUIとAPIの両方で利用可能です。

分析

私たちのAgentsプラットフォームには、詳細なパフォーマンス指標と評価基準を備えた統合分析、さらに分析と規制遵守をサポートするための自動通話録音とトランスクリプトアーカイブが含まれています。

対照的に、OpenAIのリアルタイムAPIにはこれらのエンタープライズグレードの機能が欠けており、開発者は独自の分析システムを構築し、データストレージ管理を独自に行う必要があります。

テレフォニー統合

OpenAIリアルタイムAPIは最近SIPトランキングサポートを導入しました。ElevenLabs Agentsは、SIPトランキングに加えて、TwilioやGenesysとのネイティブ統合を含むより広範なテレフォニー機能を提供します。

さらに、ElevenLabsはボイスメール検出、IVRナビゲーション、バッチコールなどの包括的なアウトバウンド通話機能を提供します。これにより、リードの資格確認、顧客フォローアップ、予約通知、債務回収などのアウトバウンドユースケースを解放できます。

価格設定

ElevenLabs Agentsは、ビジネスティアで1分あたり$0.096の料金で、ボリュームとエンタープライズの割引が大幅に利用可能です。LLMのコストは追加で、モデルの選択によって異なります。

OpenAIリアルタイムAPIはトークンベースの価格設定を使用しています：1Mオーディオ入力トークンあたり$32（キャッシュ入力の場合は$0.5）および1Mオーディオ出力トークンあたり$64。1分あたりの推定に変換すると、基本的な使用は1分あたり約$0.1から始まりますが、典型的なプロダクションシステムのプロンプトを組み込むと頻繁に1分あたり$0.2を超えます。

シンプルなプロトタイプの場合、OpenAIはより低コストを提供するかもしれません。しかし、ElevenLabs Agentsは、高ボリューム使用と包括的なシステムプロンプトを必要とするプロダクション展開において、はるかにコスト効率が高くなります。

要約表

重要なポイント

OpenAIのリアルタイムAPIは、良好なレイテンシーと動的な音声適応に焦点を当てており、プロトタイプや個人用コンパニオンなどのアプリケーションに最適です。

ElevenLabs Agentsは、信頼性の高いエージェントパフォーマンス、自然な会話体験、競争力のある価格でのエンドツーエンドのデベロッパープラットフォームを強調しています。信頼性、広範なカスタマイズオプション、エンタープライズ対応のインフラストラクチャを重視する開発者は、私たちのAgentsが高度な音声AIアプリケーションを開発するためのより広範な基盤を提供することを発見するでしょう。

参考文献

1. https://github.com/zai-org/ComplexFuncBench 注：ElevenLabs Agentsでは、GPT-4oの業界をリードする関数呼び出し機能を活用することで精度を達成できます。
2. https://scale.com/leaderboard/multichallenge 注：ElevenLabs Agentsでは、Geminis 2.5 Flash & Claudeモデルを使用することで精度を達成できます。
3. https://artificialanalysis.ai/models/speech-to-speech 注：ElevenLabs Agentsでは、Whisper音声認識、GPT-4o推論、TTS-1合成のアーキテクチャを使用することで精度を達成できます。