LLMにVestaboard Noteを話させる：Vestaboard AIの構築
本記事では、Vestaboardというディスプレイデバイス向けに、LLM（大規模言語モデル）にVestaboard Note形式でメッセージを生成させるシステム「Vestaboard AI」の開発背景と技術的アプローチについて解説する。限られた文字数と特殊なレイアウト制約の中で、いかにして自然で意味の通るメッセージをLLMに生成させるかに焦点を当てている。
背景メモ
Vestaboardは、壁掛け式の機械式ディスプレイで、文字盤上の小さなカラーフリップタイルを反転させてメッセージを表示するIoTデバイス。画面ではなく物理的なタイルを使う点が特徴で、主に家庭やオフィスの装飾的コミュニケーションツールとして使われる。通常はスマホアプリやSlack連携などでテキストを送るが、タイルには数値や英字、記号しかなく、フォントやデザインの指定はできない。
この記事では、同社がLLM（大規模言語モデル）を搭載し、ユーザーが自然言語で「誕生日メッセージを派手に表示して」と指示するだけで、タイルの制約（タイルの数が限られている、1行22文字×6行など）をLLMが自動解釈して最適な表示デザインを生成するシステム「Vestaboard AI」を構築した経緯を解説している。具体的には、プロンプトエンジニアリングやFew-shot学習により、LLMにVestaboardの出力フォーマットを「話させる」方法を採用している点が技術的ポイント。