Dialogflowを利用したチャットボット導入事例 | GREE Engineering
こんにちわ。鈴木です。 久しぶりの投稿です。 前回はプロダクトにおけるAI活用というお話でした。 今回は、とあるゲームの事前登録サイトにDialogflowを利用したチャットボットを導入した事例をご紹介します。 先日、発表用にまとめたスライドがあるので、お時間ある方はご覧ください。 Dialogflowについて Dialogflowは、Googleがサポートしている自然言語処理系APIサービスです。 MLベースとルールベースのハイブリットモデルで文章分類と、登録したレスポンスを返すことができます。 意図しない分類がされた場合でも、正しい正解ラベルを紐づけて再学習させることで、APIの精度をあげることができます。 他サービス検証 下記が、Dialogflow導入に至る際にサービス検証したグラフです。 ライブラリなどを利用して一からアルゴリズムを実装する「DL/MLライブラリ」 ある程度パッケ
基幹系のクラウド活用、コストを抑える方法
「本当に基幹系システムを乗せて問題ないのか」「障害が起こったらどう対処するのか」。こうしたパブリッククラウド利用の課題は、どう解決するのか。クラウドの導入に携わるITエンジニアへの取材から、移行・運用に関するポイントをまとめた。 処理の負荷が高くデータ容量が大きいことが一般的な基幹系システム。インフラをクラウドに乗せる場合には、高スペックで高価なインスタンスが必要になる。 「そもそもクラウドはレンタルの考え方と同じ。長年利用すれば、購入するオンプレミスよりも高くなるのは当たり前。コスト低減に向けた工夫が欠かせない」とキヤノンITSの上島シニアITアーキテクトは指摘する。 移行時点の「現状」に合わせる 必要な工夫の1つが、移行時のサイジングだ。長年の利用が見込まれる基幹系システムの場合、オンプレミスのハードウエアを調達する際は5年程度の利用期間を想定して移行時点よりも余裕を持ったインフラを用
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
