日本オラクルでは2016年秋、東京・青山の本社ビルにカフェテリア(社員食堂)を新設。同社エバンジェリスト Oracle Cloud Developersの中嶋一樹氏は、そのカフェの利用者をサポートする役割を担うBotを開発した。LINEの「友だち」に登録することで会話できるようになる、いわゆるLINE Botで、ユーザーがその日のランチメニューやカロリーを聞くと教えてくれるというものだ。実際に社員の間で日々活用されているという。本セッションでは、参加者がそれぞれ自由に手元のスマートフォンでそのBotと会話して操作するという参加型のデモンストレーションを交えながら、Botが提供する各種機能について紹介。それを支えるアーキテクチャや開発メソッドについて解説した。 講演資料:Waterfall cafeで働くBot 日本オラクル株式会社 エバンジェリスト Oracle Cloud Develop
ユーユーの津崎です。 LINE上の恋愛チャットボット 「保険彼氏」 を運営する会社のCEOをやっています。 非エンジニアです。 去年バズった 「断言しよう、チャットボットブームは去るし関連ビジネスも失敗するよ」 という記事から半年が経ったので、この記事で挙げられている論点を自分なりに考えてみました。まずはリンク先の元記事を一読下さい。 前提として、チャットボットはタスク処理型と雑談型の2タイプに大別されます。 前者の例が不動産のイエッティやインバウンド向けのbebot、後者の例がリクルートのパン田一郎やマイクロソフトのりんな、そして当社の保険彼氏もこの雑談型です。 それでは、記事で指摘されている3点をみていきます。 1. ユーザー の利用シーンが無い ユーザーがチャットを利用するシーンを想定するよりも、「電話やメールだと不便」なシーンを想定すると答えが見えてくる気がしていて、例えばヤマト運
2016年6月28日に開催したASCII STARTUP ACADEMY“2016年上半期ベンチャー、スタートアップ業界振り返りトーク”。国内外で活躍する有力ベンチャーキャピタル、ベンチャー専門家たちが集まり、2016年上半期のスタートアップシーンを振り返りながら、今後成長が見込める注目分野について語った。 注目すべき分野として、いずれも口をそろえたのが“チャットbot”(チャットボット)だ。人工知能を使ったテキスト自動応答システム、テキスト版自動応答オペレーターのようなもの。しかし現在のウェブメディアを根本から覆す潜在能力を秘めている。 ■セミナー登壇者 IMJ Investment Partners Pte.Ltd. 岡洋氏 Fenox Venture Capital. Venture Partner 田所雅之氏 サムライインキュベート玉木諒氏 デフタ・キャピタル 山口豪志氏 コールセ
チャットボットがアツい!と言われて久しい。 Facebook、Micorosoft、GoogleがチャットボットのAPIを立て続けに提供開始し、Apple もついにiOS10からサードパーティにiMessage/SiriのAPIの公開を開始する。 かくいう自分は、チャットボットと言っても、何か必要な情報がある場合は検索した方が早いし、例えばECサイトへの技術の応用を考えた場合も、わざわざボットに投げかけなくてもレコメンドエンジンが自分の行動データを踏まえて結構な精度でレコメンドしてくれるから、別にわざわざ対話形式にする必要はないじゃん、くらいに思っていた。 実際、いま話題のマイクロソフトのAI女子高生、”りんな”でもちょっと遊んでみたが、最新の自然言語処理アルゴリズムを使っているという割には、以下のとおりまったく会話が通じず残念なイメージしかなかった。 ただ、英エコノミストの記事 でも、ア
今、ボットが話題になっています。FacebookはF8カンファレンスでFacebook Messenger ボットを大々的に発表しました。Facebook Messenger ボットの他にも、Skype、Line、Kik、Telegramが同様のボットを発表しており、ボットへの注目度が急速に高まっています。 中でもFacebook Messengerの利用者は全世界で9億人と多いため特に注目度が高くなっています。 すでにFacebook Messengerのボットのストアはオープンしており、誰でもボットを公開できるようになっています。TechCrunchがFacebookのボットストアがApp Store以来、最も重要なリリースに成り得ると報じるなど、2016年に最も注目すべき技術トレンドの1つとなっています。 FacebookのCEOのマーク・ザッカーバーグは2016年4月のF8カンファ
NRIが発売した「TRAINA」のデモ画面。複数のファイルを印刷したいというユーザーの質問文を受け、「Excelファイルか」「ではWordファイルか」などと補足質問をして、ユーザーの質問の意図を明確にしてから回答する 人工知能(AI)を実業務に適用した代表例として、IT技術者はもちろんそれ以外の一般消費者にも知られるようになってきた米IBMの「Watson」。そのWatsonに対抗する和製システムが名乗りを上げた。野村総合研究所(NRI)が2016年6月30日に発売した「TRAINA(トレイナ)」である。 TRAINAはAIを活用し、質問者との対話により知識データベースの中から質問者に役立つ知識を提示するもの。コールセンターやWeb上のFAQデータベースの検索システム、バーチャル秘書サービスなどを主な対象とし、NRIが得意とする金融業界をはじめ多様な業界に展開したいとする。 NRIはTRA
デジタルマーケティングを支援する、株式会社アイ・エム・ジェイ(本社:東京都目黒区 上席執行役員社長兼CEO:竹内 真二 以下、IMJ)は、2016年7月13日(水)、Facebook Messenger、LINE、その他の各種対話型インターフェースにて、BOTを通じた企業のオウンドサービス/コンテンツの提供を支援するコンサルティングサービスの開始を発表します。 これまで企業がオウンドメディアを起点に、顧客とコミュニケーションの接点を作り出していましたが、オウンドメディアを活用するために、企業が個々のBOT、いわゆる「オウンドBOT」と呼べるようなBOTを持ち、窓口としてコミュニケーションを図る時代への変革が予想されます。 BOTを企業の顧客サービスとして成立させるためには、人工知能技術への深い理解力に加え、「デジタルマーケティングの戦略・実行力」「ソーシャルメディアのプランニング力」「ユー
会社名を明かせないが、業界大手のベンチャーキャピタルに所属している。 主な出資先は所謂ミドル、レイターと呼ばれる「成長、拡大期」のベンチャーである。 私自身も一回事業立ち上げ、売却した経験を持つ。 さて、そんな私も最近は起業前、もしくは新規事業を立ち上げようとしている方にアドバイスをすることが多い。 そしてその中でもここ1ヶ月は会う人の3割がチャットボット系のサービスのアイデアを語るのである。 「やめたほうが良い」と毎回アドバイスするのだが、毎回伝える3つの点についてここに記したい。 願わくばこの記事が広まり、浅はかな「対話型サービスの未来」を考えているベンチャーが断念し、より可能性の高いビジネスに切り替えて欲しい。 そしてこの記事を受けても尚、私の予測を上回り成功するチャットボットサービスが出てきてほしいとも思う。 前置きが長くなったが、以下3点がチャットボットが失敗する理由である。 1
このたび同社が公開する人工知能ボット(人間に代わって自動的に実行するプログラム)は、「アパホテル」の元谷芙美子社長がモデルとなっており、人工知能対話システムによってホテルのフロント業務のデモンストレーションが披露されるという。 また、今回のデモンストレーションで使用するシステム「MINARAI」は、ホテルフロント受付システムのコンセプトプロトタイプ。 "人工知能OJT"をコンセプトとした同システムの最大の特徴は「人工知能と人との協業」がフローに組み込まれていること。来客と人工知能との会話が破たんした際は、人間のオペレーターにバトンタッチしてその後の対応を引き継ぐだけでなく、その会話パターンを人工知能が学習する事でより高度な対話を実現できるようになるという。現状は日本語と英語に対応しているが、他のさまざまな言語にも対応可能だとしている。
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