Microsoft Bot Frameworkにおけるチャットボットのマルチテナント設計を本気で考えてみた（Build 2018対応版） - Qiita
課題 Azure Bot Serviceは、BotRegistrationと、AppServiceを組み合わせで契約してくれる。アプリとボットがすぐに接続できるのはメリットだが、密になりすぎていて切り離せなく、マルチテナント化しにくい。 同様の機能のボットを複数作りたいとき、Bot Service単位で作るとコストが倍々でかかってしまう。 対策および目的 Microsoft Bot Framework、もといAzure Bot Service( https://azure.microsoft.com/ja-jp/services/bot-service/ )のテクノロジーを活用しつつ、マルチテナント対応するためのベストプラクティスを考える。 この場合のマルチテナントとは、1アプリケーションでマルチテナントを捌けるチャットボットのことを指す。 GAしたBot Serviceの契約単位について
LINE連携チャットボット導入事例をまとめたカオスマップを公開！
企業の DX を推進する国内最大級の AI ポータルメディア「AIsmiley」を運営するアイスマイリーは、DX推進支援の一環としてLINEと連携できるチャットボット導入事例をまとめた「LINE連携チャットボット導入事例カオスマップ」を公開します。掲載数は合計で98事例です。 LINE連携チャットボット導入事例カオスマップ ※2022年09月27日作成、更新 こちらのカオスマップはLINEと連携しているチャットボットの事例を用途ジャンル別で探せるように「商品告知」「情報提供」等のカテゴリーに分け、合計98サービスを取り上げております。 作成にあたり参考にしたサービスURL、LINE連携のチャットボットのベンダーを記載した一覧表（Excel）は、カオスマップ資料請求後にLINEと連携できるチャットボットサービスの導入を検討している企業ご担当者様に無償でご案内いたします。 LINE連携チャット
マークダウンでチャットボットをサクッと書けるサービスを作ってみた話 - Qiita
はじめに こんにちは、maKunugiです。 先日、マークダウンを書いて「ドキュメントを書くような感覚」でチャットボットを手軽に作成できる、「mabo」というサービスを開発し、ベータ版を公開しました。ぜひ経緯や内容を共有したいと思い記事を書いてみましたので、チャットボットに興味のある方はぜひ読んでみていただけると嬉しいです！ どんなものを作ったか サービスページ 利用ガイド maboはマークダウンをツラツラと記述するだけで、ブラウザ上で応答可能なチャットボットを簡単に構築できるサービスです。(スマホ・PC両対応) まるでドキュメントを書いているかのような感覚でチャットボットを手軽に構築できるのが特徴です。 チャットボットは公開URLを配布することで、様々なユーザに利用をしてもらうことができます。 （Slack上でも動作します。) なぜ作ったか 数年前にチャットボットブームが到来し、チャット
https://jp.ricoh.com/release/2019/0604_1
SGホールディングスグループで国内ロジスティクス事業を展開する佐川グローバルロジスティクス株式会社は、株式会社リコーが開発したAI（人工知能）搭載チャットボット（自動会話プログラムの機能を持つ対話ロボット）「RICOH Chatbot Service」を活用した社内問い合わせ窓口を導入しましたので、お知らせいたします。 佐川グローバルロジスティクスでは、政府が進める「働き方改革」への対応や、人材の有効活用を目的とした業務効率化を推進しています。こうした取り組みのなかで、管理部門における基幹システム操作や人事・経理・総務の各種申請の方法などの社内ルールなど社内の電話やメールでの問い合わせ業務に多くの労働時間が割かれている実態が明らかになってきました。さらに、対応できる担当者が限られるため回答が滞ったり、担当者によって回答内容が異なり業務に混乱を来たしたりするなどの課題も浮き彫りになりました。
MicrosoftのFAQチャットボット技術を検証してみた〈QnA Makerでの実装〉 - Qiita
【追記 2019/02/12】 記事の中で、QnA MakerはDeep Learning系のRNNアルゴリズムを使ってるんだろう的なことを書いたのですが、製品開発チームの人に聞く機会があって知ったのですが、どうやら違ったようです。何のアルゴリズムかは正確に確認できてないのですが、おそらくTF-IDFからのcosine類似度とかを使ってそうで、それは比較的昔からよく使われる手法だと思います。最近、Deep Learningばっかりが存在感を増しているので、「Deep Learningが先進的ですべてにおいて優れている」と勘違いしがちですが、冷や水をかけられた気分です。 へんな先入観なく、幅広いデータ分析アルゴリズムを考慮していかないとなと思わされた一件でした。 あー、だからモデル作るの滅茶苦茶早いのかー。 はじめに 前回、「Microsoft Cognitive Toolkit」っていうD
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