Salon LINE assistant bot

ヘアサロン LINE アシスタントの対話をRepl-AI を使ってプロトタイピング

2016. 5. 11 Tech-Circle BOT Mashup World 2016

Koji Shiraishi @shiraco

自己紹介

白石 康司

TIS 株式会社所属

自然言語処理、対話システム、ロボットアプリ

仕事

専門分野

Tech-Circle

プログラミング

コミュニティ

研究開発とか

Python / Ruby / R / Objective-C とか最近 Go 始めました

ロボットと共生する社会を実現する

「店舗におけるロボットと人間との接客による顧客体験の向上」

ニュース | TIS と奈良先端大が「マルチモーダルインタラクションを用いたパブリックスペースにおける対話処理」を共同研究http://www.tis.co.jp/news/2016/20160112_1.html

ロボットが、視覚・聴覚を含め、複数（マルチ）のコミュニケーションモードを利用して人との対話を実現

奈良先端科学技術大学院大学と「マルチモーダルインタラクションを用いた対話処理に関する研究」を、 2015 年 11 月から共同で開始。

https://youtu.be/LmbT4W9odtQ

「マルチモーダルインタラクションを用いたパブリックスペースにおける対話処理」

状況を理解した情報の提供と対話を通じた情報推薦。

今日のつづきの内容は技術ブログで

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チャット BOT の可能性とSALON BOT

ビジネスにおける新しいユーザー体験

三河屋 Bot の例

• 出典LINE Bot は 2016 年の i モードだ。 FinTech と人工知能は、多くの人にはまだ来ない。：村上福之の「ネットとケータイと俺様」：オルタナティブ・ブログhttp://blogs.itmedia.co.jp/fukuyuki/2016/04/line_bot2016i.html

今までと違う体験

今までの EC サイトと違い bot が勝手に注文を取りに行きます。

今までの EC サイトと違いフリーワードで注文をできます。

今までの EC サイトと違い id パスワードやメールアドレスの認証がいらない。話しかけた時点でユーザー認証している。

今までの EC サイトと違い url もアプリもいりません。

今までの EC サイトと違い誰でも使えるインターフェイス。うちのオカンでも使える。

今までの EC サイトと違い会話のログなどが残っているので空気を読める (web より過去履歴を解析しやすい ) 。

あらかじめ LINE のユーザー情報とひも付けていれば、配送先や支払も自動で出来ます。

システム主導の対話に注目

なぜにサロンボット？ サロンを電話で予約するのめんどくさい

オフにヘアサロンへ行く予定はなるべく直前で取りた

い

予約しようとしたら一杯で予約取れない

どんな髪型にするか伝えるのがめんどくさい

そもそも美容師との会話が弾まない（特に担当を変え

た直後とか）

ヘアサロンのめんどくさいを解消してくれるかも！

次回の予約の案内編

前回のカットから 2ヶ月…

来店時のメニューの事前確認編

来店が決まったら…

Bot が解決してくれること

サロン側から適切なタイミングを教えてくれる

チャットで予約してくれる

スタイルはチャットで決めれる

来店後の雑談も弾む

Bot でみんな Happy に！

対話シナリオの作成と REPL-AI

対話の主導権

システム主導 ユーザ主導

対話の主導権をシステムに持たせることで、Bot の対話シナリオを素早くつくる

システム側が対話目的を設定できユーザの発言を制限できるため

ユーザ発話の内容を予測しやすく

（例）電話の音声案内サービス

ユーザー側が対話目的を設定できユーザが自由に発言できるため

ユーザ発話の内容の予測が難しい

（例） Siri 、 Watson （質問応

答）

本日はどれくらいの長さカットしましょうか？

前回と同じくらいでお願いします。

わかりました。２センチくらいカットしますね。

うーん。そうですねー。

パンチパーマとかどうですか？

私どんな髪型が似合うと思いますか？

いいですね。

対話の主導権

システム主導 ユーザ主導

対話目的の設定 システム ユーザ

想定される返答の幅 狭い 広い

メリット 固定的な手順の順番で初心者でも使いやすい

熟練したユーザに効率がいい

デメリット 熟練したユーザでも固定の手順で効率悪い

初心者（システム習熟度が低い）には難しい

システム開発面 チャート化しやすく、開発しやすい

システムに高度な言語処理能力が求められる

音声認識精度 認識精度が高い（音声認識の言語モデルを事前設定できるので）

認識誤りや言語理解誤りが起こる可能性が（システム主導より）高い

向いているアプローチ ルールベース 機械学習

対話シナリオの設計

module.exports = (robot) -> robot.hear /badger/i, (res) -> res.send "Badgers? BADGERS? WE DON'T NEED NO STINKIN BADGERS"

robot.respond /open the pod bay doors/i, (res) -> res.reply "I'm afraid I can't let you do that."

robot.hear /I like pie/i, (res) -> res.emote "makes a freshly baked pie"

対話シナリオをコーディングするのは大変

• Hubot の場合

• AIML （ Artificial Intelligence Mark-up Language ）の場合

<category> <pattern>HELLO</pattern> <template>Hi there!</template> </category>http://www.pandorabots.com/pandora/pics/wallaceaimltutorial.html

https://hubot.github.com/docs/scripting/

今回は Repl-AI で対話シナリオを設計GUIベース

https://repl-ai.jp

Repl-AI の API

提供されている API は２つユーザ ID 取得 API対話 API

対話 APIGUI で定義したシナリオに添ってレスポンスを返す

リクエスト：ユーザ発話

レスポンス：システム発話

DEMO

Repl-AI 19

reservation: 次回の予約のご案内

menu: 来店時のメニューの事前確認

システム構成

Google Calendar

API

LINE

Hotpepper API

Repl-AIMy Bot AppLINE BOT API

callbackユーザ発話

システム発話 message

対話の取得

対話シナリオの定義発話に応じて処理を呼び出し

Bot Framework (Dialog)Hubot (Node.js / CoffeeScript) / GitHub

– https://hubot.github.com/

Botkit (Node.js) / Slack– https://github.com/howdyai/botkit

Bot Framework (Bot Builder) / Microsoft– http://docs.botframework.com/

Wit.ai Bot Engine / Facebook– https://wit.ai

まとめ

Bot インターフェイスを使ったサービスを開発、提供

することで、身の回りのめんどくさいを解決できる可

能性は無限大

システム主導対話であれば、シナリオに基いてルール

ベースな対話をツールを使って設計することで比較的

単純に MVP をプロトタイピングできる

対話のデザインは、対話の目的によって最適な方法が

変わってくる

参考資料

対話システム ( 自然言語処理シリーズ ) – 中野 幹生

他– http://www.amazon.co.jp/dp/433902757X

無料【画像加工サイト】もじまる - MOJIMARU.COM– http://www.mojimaru.com/

フリー写真素材・無料ダウンロード -ぱくたそ– https://www.pakutaso.com/web_murata.html

リクルート WEB サービス– http://webservice.recruit.co.jp/

Repl-AI– https://repl-ai.jp

ENJOY BOT!