2018年2月19日にアトリエ秋葉原にて『Pepper最新事例セミナー 最新接客アプリケーション「TalkQA for Pepper」の紹介』題してイベントを行いました。 このイベントの趣旨はタブレットに頼らない音声での接客ソリューションを実際に体感していただき、Pepperアプリ開発に役立てていただこうというものです。
本イベントはエクスウェア株式会社様のご協力にいただき Talk QA for Pepperという最新ソリューションをご紹介していただきます。
講師はエクスウェア株式会社の兼清俊太郎さんです。
Talk QA for Pepperの公式サイトはこちらです。
エクスウェア社は2014年の6月のPepperの発表から 広く深くPepper 開発に携わっています。 島根の支社ではPepperアトリエサテライト松江としても活動しています。
事業内容は全部で5つにわたりますが今回はロボティクスと AI の掛け合わせによるアプリケーションのご紹介になります。
お話しいただくのはエクスウェア社の兼清様です。 「IBM ワトソンとは」といった初心者にも分かりやすい説明からしてくれています。
Watsonは大きく分けて5種類の API が存在しますがその中でもTalk QA には language 言語系の機能を使っています。
Talk QA というアプリケーションではユーザーからの質問をIBM Watsonと学習データを用いて解答しています。Talk QA はウェブブラウザやLINEなどで使えるものとして提供されています。
TalkQAをPepper版に応用したものがTalkQA for Pepperというアプリになります。
Pepperで利用することによってユーザーが質問をすることに対して答えること以外にも、Pepperから質問を募ることができるようになりました。
お客様からの質問のパターンは無限に存在しますが、機械学習によってお客様毎に専用の AI を作っています。
管理画面では回答の詳細が見ることできますが、この中で「確信度」と「フィードバック」が回答精度を上げるためには重要です。これらの結果を繰り返し学習させることで回答の精度を改善しています。
フィードバックで☓とついているのはお客様からの入力です。 回答が終わった後に「この回答で合っていますか？」と聞き返します。その時に「はい」か「いいえ」で答えていただきます。
確信度は 1を最大、0を最小とした回答の自信の割合です。
回答が間違った場合や、確信度が低い場合については新しく回答を追加したり回答を修正したりします。
回答を元に学習を繰り返すことで回答精度を向上させています。事例に寄ると大体2.3ヶ月にわたって4回以上追加学習を行うことで精度を高くすることができると考えているようです。
今後は各テナントの商品データと在庫データなどとPepperを結びつけることで商品案内まで 行えるようになると考えています。
またPepperの特徴として性別や年齢感情などを分析することができます。これらを会話や質問にうまく利用していくことにチャレンジしていきたいとのことです。
最後は皆さん実際にアプリケーションを体験しただきました。
今回は採用イベントの会話ができるデモを試していただきました。
「男女比はどれくらいですか」といった質問にも答えられていました。
「女性の管理職はいますか？」といった質問にもしっかりと聞き取りができており、
タブレットにPepperが聞き取った言葉がテキストとして表示されるので会話がスムーズでした。