IBM Watsonを活用したチャットボット構築のアプローチ

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ねんたろうおなか
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1 日本銀行様第 6 回 FinTech フォーラム IBM Watson を活用したチャットボット構築のアプローチ日本アイビーエム株式会社ワトソンソリューションアーキテクト田中孝

2 IBM Watson の概要

3 IBM Watson が提供するサービスお客様固有の知識を活用してビジネス課題を解決するお客様固有の AI IBM Cloud API 照会応答探索発見意思決定支援会話系知識探索系画像系音声系言語系会話 Assistant 知識探索 Discovery ニュース分析 Discovery News テキスト分析 Natural Language Understanding 画像認識 Visual Recognition 音声認識 Speech to Text 音声合成 Text to Speech 発話分類 Natural Language Classifier 言語翻訳 Language Translator 性格分析 Personality insights 語調分析 Tone Analyzer カスタムアノテーション Knowledge Studio 青色 : 日本語対応済テクノロジー : 自然言語処理知識表現機械学習 Deep Learning 企業内固有の知識外部の知識文献知見

4 IBM Watson の代表的な適用パターン IoT/BigData 活用最適化判断ロボットや機械の制御自動化人との自然な対話質問応答専門的知識に基づく高度な意思決定新たな発見や創造的活動生産物流最適化在庫発注判断車の自動運転産業用ロボット制御チャットボット自然言語検索医療診断保険審査法務法規制対応新素材研究創薬新レシピ作成作曲中核的な要素技術画像認識音声認識感情分析理解言語理解知識表現機械学習深層学習自然言語処理数値構造化データ文字列コード様々なデータタイプ画像映像音声文書非構造化データ

5 Watson Assistant とは

6 IBM Watson の製品サービス一覧照会応答系データ分析系知識探索系画像系 Watson Assistant アプリケーションに自然言語インターフェースを追加してエンドユーザとのやり取りを自動化 Watson Studio 機械学習モデル向けの作成と学習データの準備と分析のための統合環境 Watson Knowledge Catalog 分析に必要なデータを加工カタログ化できる分析データ準備環境 Discovery 先進的な洞察エンジンを利用してデータの隠れた価値を解明し回答やトレンドを発見する Discovery News( 日本語未対応 ) Discovery 上に実装されエンリッチ情報も付加されたニュースに関する公開データセット Visual Recognition 画像コンテンツに含まれる意味を検出する Watson Machine Learning 機械学習モデル深層学習モデルの作成学習実行環境 Natural Language Understanding 自然言語処理を通じてキーワード抽出エンティティー抽出概念タグ付け関係抽出などを行う Knowledge Studio コーディングなしに業務知識から生成した機械学習モデルで非構造テキストデータから洞察を取得音声系 Speech to Text 音声をテキスト文章に変換する Text to Speech テキスト文章を音声に変換する言語系 Language Translator 自然言語テキストについて他言語へ翻訳を行う Natural Language Classifier テキスト文章の分類を行う ( 質問の意図推定など ) 心理系 Personality Insights テキストから筆者の性格を推定する Tone Analyzer( 日本語未対応 ) テキストから筆者の感情社交性文体を解析する

7 Watson Assistant を活用したアプリケーションアーキテクチャ Twilio

8 Watson Assistant の適用領域 Watson Assistant 質問頻度 Watson Assistant はこの領域において質問の表現とコンテキストを元に推論を行いユーザーと対話することに長けています Short Tail Long Tail 数百数千質問種類

9 チャットボット構築のポイント

10 Four capabilities differentiate Watson from traditional programmed computing systems Understand Reason Learn Interact Watson understands like humans do. Watson reasons. It understands underlying ideas and concepts. It forms hypotheses. It infers and extracts concepts. Watson never stops learning, getting more valuable with time. Advancing with each new piece of information, interaction and outcome, it develops expertise. With abilities to see, talk and hear, Watson interacts with humans in a natural way.

11 継続的な学習下図は質問応答ソリューションにおける一般的な回答精度推移をグラフにしたものです回答精度リリース後トレーニング初期トレーニング Go live 初期 Ground Truth 登録クライアントトレーニングタイムライン

12 継続的な学習この回答精度推移を実現するためには継続的な学習が必要ですが継続的な学習を実現するために幾つかの観点を正しく理解する必要があります回答精度リリース後学習 a. 回答精度とは何か初期トレーニング Go live 初期 Ground Truth 登録クライアントトレーニング b. 本番前 / 本番後の違い本番前本番後タイムライン

13 継続的な学習 a. 回答精度とは何か Topic Scope 質問の位置付け正答の意味精度改善の取り組み分布例 IN ソリューションが扱うビジネスの商品やサービスに関する質問かつ正しく回答したい質問正しく回答できること誤認識を改善回答文を改善 50% ON OUT ソリューションが扱うビジネスの商品やサービスに関する質問だが現時点では回答しない ( サービススコープ外 ) と判断しているものまた意図があいまいで回答できないもの正しく棄却できること正しく棄却するよう改善 ON/IN へ移行させる 30% IN ソリューションが扱うビジネスの商品やサービスに関係ない質問だが基本サービスレベルを向上させるために回答しようとしている質問正しく回答できること誤認識を改善 10% OFF OUT ソリューションが扱うビジネスの商品やサービスに関係ない質問かつ現時点では回答しない ( サービススコープ外 ) と判断しているもの正しく棄却できること正しく棄却するよう改善 OFF/IN へ移行 10%

14 継続的な学習 b. 本番前 / 本番後の違い本番前本番後

段階的な拡張下図は Watson Assistant を活用して高度なチャットボットを実現する際のアーキテクチャを概念図化したものです UI 制御 API 制御連携制御オーケストレーションコンポーネントカスタムコンポーネント計算処理等認証連携コンポーネント認証認可ユーザー情報取得基幹システム連携コンポーネント社内環境 ( クラウド /

15 段階的な拡張下図は Watson Assistant を活用して高度なチャットボットを実現する際のアーキテクチャを概念図化したものです UI 制御 API 制御連携制御オーケストレーションコンポーネントカスタムコンポーネント計算処理等認証連携コンポーネント認証認可ユーザー情報取得基幹システム連携コンポーネント社内環境 ( クラウド / オンプレミス ) 認証システム業務システム Chat Interface Graphic Interface 業務情報取得業務情報登録 / 更新コンテンツストア Watson Developer Cloud Assistant API ユーザー発言の理解会話フロー制御 Discovery API データ検索データ分析音声 API 画像 API 等

16 段階的な拡張複雑なソリューションを実装する場合段階的に拡張することが一般的ですが予め拡張に伴うインパクトを想定し柔軟性の高いソリューションとしておくことが重要です a. チャネルの違いによる提供サービス仕様への影響カスタムコンポーネント社内環境 ( クラウド / オンプレミス ) UI 制御 API 制御連携制御オーケストレーションコンポーネント計算処理等認証連携コンポーネント認証認可ユーザー情報取得認証システム Chat Interface Graphic Interface 基幹システム連携コンポーネント b. 外部連携を想定した業務情報取得オーケストレーション層業務情報登録 / 更新のデザイン業務システムコンテンツストア Watson Developer Cloud Assistant API ユーザー発言の理解会話フロー制御 Discovery API データ検索データ分析音声 API 画像 API 等

17 段階的な拡張 a. チャネルの違いによる提供サービス仕様への影響チャネルユーザー入力に関する特徴出力 ( 表示 ) に関する特徴 PC ブラウザキーボードで入力するしっかりした書き言葉テキスト以外の入力も可能 ( ボタン押下等 ) モバイルブラウザモバイルデバイスからの入力に起因する比較的短いラフな表現テキスト以外の入力も可能 ( ボタン押下等 ) 画面の広さを活かしたリッチな表現 ( フォント画像等 ) や使い勝手のよい機能 ( リンクボタン等 ) を独自に実装可能 PCブラウザに機能的な特徴は類似するが画面の狭さにより表示上の制約が生じるメッセンジャープラットフォームモバイルデバイスからの入力に起因する比較的短いラフな表現テキスト以外の入力も可能 ( ボタン押下等 ) スタンプ絵文字などを入力可能音声対話口語文章として不完全な発言プラットフォームの提供する仕様の範囲内でのリッチな表現 ( フォント画像等 ) や使い勝手のよい機能 ( リンクボタン等 ) プラットフォームごとに差異ブラウザ的なセッションタイムアウトの観念がない文字のみ ( リンク不可等 ) ユーザーが音声合成の発言を聞いていられる時間的長さは短い

18 段階的な拡張 b. 外部連携を想定したオーケストレーション層のデザインインプット図表. Watson Conversation の拡張俯瞰アウトプット凡例他システム顧客情報システム分析システムリコメンド等発話応答無人チャットボットユーザー I/F インプットシステムとの連携アウトプットシステムとの連携エスカレーション有人チャットコンタクトセンターアシスタンスセンター Watson APIs 外部情報サイト Watson API 利用制御ロジック感情分析契約システムその他 Weather Company ( 気象情報 ) Personality Insights ( 性格分析 ) Watson Discovery Watson Assistant Tone Analyzer ( 感情分析 ) Speech to Text Text to Speech ( 音声利用 ) 音声のやり取り

19 Watson Assistant によるユーザー対話の実装方法

20 Assistant によるユーザー対話処理 Assistant はチャットボットを実装するための API です対話ユーザーの発言の言い回しなどの多様なバリエーションの解釈含めて単独のサービスとして提供しますユーザーの意図理解のため意図分類器を使っています会話のやりとりを通じてコンテキストを決めていく仕組みボットの実現に向いた仕組みログイン出来ません色々な言い回しログインができないログインが失敗するけど XX お客様サポートへのログインでよろしいでしょうか? チャットボット 1 入力メッセージの受信 2 Assistant の呼び出し入力メッセージを渡して対応する返答メッセージを受け取る 3 出力メッセージの送信 Assistant ログイン出来ません入力された自然言語に対する学習された意図を内部的に返すログインの意図入力された内部的な意図に対する応答メッセージを返す XX お客様サポートへのログインでよろしいでしょうか?

21 Assistant を構成する 3 つの要素インテント (Intents)~ 動詞に該当 Assistant インスタンスが処理すべきユーザーが入力したテキストに含まれる目的が Intents( 意図 ) です Assistant サービスは意図分類器により入力テキストを分類しユーザーが求めている意図を理解しますエンティティ (Entities)~ 目的語に該当 Assistant インスタンスがユーザーの入力テキストから抽出すべきキーワードのリストが Entities( エンティティ ) です入力テキストから抽出されたエンティティはユーザーの目的の対象物を示したりしますこのエンティティ情報を合わせることで Assistant サービスはユーザーの要求を完全に理解しますダイアログノード (Dialog)~ 処理フローに該当 Dialog( ダイアログ ) はユーザー要求 ( 意図とエンティティ ) とそれに対する回答の組み合わせです 1 回のやり取りのためのひとつのダイアログノードのであることも複数の会話のやり取りのための木構造となったダイアログノードもあります曖昧なリクエストで不明な情報を補完するために複数の会話のやり取りを使用することがあります

22 Assistant ツール Assistant ツールは Assistant サービスでの会話シナリオを管理するワークスペースとワークスペースに含まれるインテントエンティティダイアログノードを管理するための GUI ツールですすべての Assistant サービスのユーザーはこの Toolkit を使用することができ詳細な Assistant API の呼び出しやコンテンツの構造にとらわれることなく簡単に会話シナリオの作成をすることができます

23 インテント編集画面 GUI の画面でインテントとそのインテントに該当するサンプル質問文を登録します保存すると自動的に学習が始まりますサンプルの質問文は以下のようにエンティティー名を参照するような記載も可能です

24 エンティティ編集画面 GUI の画面でエンティティエンティティの値各値のシノニムを定義します

25 ダイアログ編集画面ダイアログエディターでダイアログの流れを視覚的に開発することができます簡易テスト機能でその場で会話の流れを確認できますダイアログエディター簡易テスト機能

ノードを実装することでの会話フローの制御操作方法 API 呼び出し側 ( アプリケーション ) API 呼出し時に context 変数を JSON

26 コンテキスト変数コンテキスト変数は複雑な会話フローを実装するに当たり会話の状態に関連する様々な情報を保持するための仕組みです一連の会話フロー (API の呼び出し ) でデータを保持して API 呼び出し側 ( アプリケーション ) での再利用データの内容に応じたダイアログノードを実装することでの会話フローの制御操作方法 API 呼び出し側 ( アプリケーション ) API 呼出し時に context 変数を JSON オブジェクトとして操作会話フローでの設定 Assistant ツールでのJSON editor, context editorで設定 ( 下図 ) 会話フローでの参照コンテキスト変数として参照

27 追加学習機能収集した会話履歴データによる改善機能 ( 追加学習機能 ) を提供します

28 分析用ダッシュボードチャットボットの挙動を多くの視点で分析するためのダッシュボードを提供します以下の指標が取得可能です会話総数 (Total conversations) 会話毎の平均メッセージ数 (Avg. msg. per conversation) 最大会話数 (Max. conversations) 理解不十分 (Weak understanding) メッセージ総数 (Total messages) アクティブユーザー数 (Active users) ユーザー毎の平均会話数 (Avg. conversations per user) 上位インテント (Top intents) 上位エンティティ (Top entities)

29 ありがとうございました

ワトソンで体感する人工知能フォローアップ情報株式会社リックテレコム / 書籍出版部 ( 最終情報更新日 :2018 年 4 月 5 日 ) [INDEX] 2018 年 4 月 1 日時点の IBM Watson 仕様変更について ( 著者 : 井上研一氏からのフォロー情報 ) [ 変更点 -1

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