NTT 도코모, 상대방의 상태를 파악하는 음성 대화 기술 발표: EQ 요소를 넣은 AI와 이야기하면 사람보다 발화량이 많다
요약
NTT 도코모가 상대방의 상태를 파악하여 응대 방식을 변경하는 '고 EQ 음성 대화 기술'을 발표했습니다. 이 기술은 기존 AI 모델에 추가 가능한 프레임워크로, LLM 기반으로 상태 판단 규칙 생성 및 침묵 최소화를 구현합니다. 실험 결과, EQ 적용 시 참가자의 발화량이 크게 증가하며 자연스러운 상호작용이 가능함을 입증했습니다.
핵심 포인트
- NTT 도코모가 '고 EQ 음성 대화 기술'을 발표함.
- 상대방의 상태를 파악하여 응답 방식을 능동적으로 변경하는 것이 핵심 기능임.
- AI EQ+1 Framework는 기존 AI 모델에 추가 가능한 구조로 설계됨.
- EQ 적용 시 참가자의 총 발화량이 43.1% 증가하는 효과가 확인됨.
본 기사는 필자가 운영하는 AI Quotidia의 해외 뉴스 해설 기사입니다.
NTT 도코모는 2026년 10월 26일(월), 목소리의 톤이나 대화 내용으로부터 상대방의 상황을 파악하여 응대 방식을 변경하는 '고 EQ 음성 대화 기술'을 확립했다고 발표했습니다.
- 평가 지침인 'AI EQ+1 Framework', 공통 설계도인 'EQ Reference Architecture', 그리고 4가지 요소 기술로 구성되어 있으며, 기존 AI 모델 본체를 재구축하지 않고 추가할 수 있는 구조입니다.
- 요소 기술은 다음과 같습니다. 개발자가 평소의 언어로 작성한 지시사항으로부터 상태 판단 규칙을 LLM이 자동으로 생성하는 기술, 상대방 발화 중에도 응답을 준비하여 침묵을 거의 두지 않고 되돌려주는 기술, 과도하게 공감하는 것을 억제하는 'EQ Guardrail', 대화 로그를 통해 품질을 지속적으로 향상시키는 기술의 네 가지입니다. LLM은 NTT의 tsuzumi입니다.
- 외부 성인 약 20명을 대상으로 한 실험 1에서는, 세션당 참가자의 총 발화량이 EQ 적용 시 83.0자, 미적용 시 58.0자(+43.1%)를 기록했습니다. AI 측의 발화량은 EQ 적용 시가 더 짧았습니다 (53.6자 대 58.2자).
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