Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Alexa x 機械学習でスキルをよりリッチにする方法
Search
chao2suke
April 06, 2019
Technology
1.8k
0
Share
Alexa x 機械学習でスキルをよりリッチにする方法
2019/04/06 Alexa Day 2019 登壇資料
chao2suke
April 06, 2019
More Decks by chao2suke
See All by chao2suke
天井カメラで捉えた人物をコンピュータビジョンで解析した3年間のトライアンドエラーとこれから
chao2suke
0
2.4k
結局普通のエンジニアが今SageMaker使うと何ができるのかわかるLT
chao2suke
0
1.7k
機械学習の知識ゼロでも動かせるAIツールキットの世界
chao2suke
0
1.8k
「今」のAI技術と「3年後」のAI技術のご紹介
chao2suke
0
1.1k
Alexaに詳しい人は普段Alexaをどう扱っているか
chao2suke
0
980
奥深きAPLの世界
chao2suke
0
130
Alexaスキル & レジレスCafeにおけるStripe活用の取り組み
chao2suke
0
2k
#AAJUG vol.2 APL ハンズオン
chao2suke
0
3k
Alexaスキルを安心安全に開発運用するためのAWS自動化ソリューション
chao2suke
0
810
Other Decks in Technology
See All in Technology
Oracle Cloud Infrastructure:2026年4月度サービス・アップデート
oracle4engineer
PRO
0
310
20260428_Product Management Summit_Loglass_JoeHirose
loglassjoe
4
6.8k
コミュニティ・勉強会を作るのは目的じゃない
ohmori_yusuke
0
290
小さいVue.jsを30分で作る
hal_spidernight
0
140
Agent Skillsで実現する記憶領域の運用とその後
yamadashy
1
190
AIが自律的に働く時代へ Amazon Quick で実現するAIエージェント紹介
koheiyoshikawa
0
180
AIが盛んな時代に 技術記事を書き始めて起きた私の中での小さな変化
peintangos
0
350
新卒エンジニア研修、ハンズオンの設計における課題と実践知/ #tachikawaany
nishiuma
2
100
AI駆動開発で生産性を追いかけたら、行き着いたのは品質とシフトレフトだった
littlehands
0
340
もっとコンテンツをよく構造化して理解したいので、LLM 時代こそ Taxonomy の設計品質に目を向けたい〜!
morinota
0
170
ServiceによるKubernetes通信制御ーClusterIPを例に
miku01
1
140
バイブコーディングで3倍早く⚪⚪を作ってみた
samakada
0
220
Featured
See All Featured
For a Future-Friendly Web
brad_frost
183
10k
Primal Persuasion: How to Engage the Brain for Learning That Lasts
tmiket
0
330
Thoughts on Productivity
jonyablonski
76
5.1k
Making Projects Easy
brettharned
120
6.6k
Organizational Design Perspectives: An Ontology of Organizational Design Elements
kimpetersen
PRO
1
680
A brief & incomplete history of UX Design for the World Wide Web: 1989–2019
jct
1
370
Easily Structure & Communicate Ideas using Wireframe
afnizarnur
194
17k
Believing is Seeing
oripsolob
1
120
Ecommerce SEO: The Keys for Success Now & Beyond - #SERPConf2024
aleyda
1
2k
技術選定の審美眼(2025年版) / Understanding the Spiral of Technologies 2025 edition
twada
PRO
118
110k
The #1 spot is gone: here's how to win anyway
tamaranovitovic
2
1k
Designing for Performance
lara
611
70k
Transcript
Alexa x ػցֶशͰ εΩϧΛΑΓϦονʹ͢Δํ๏ Ϋϥεϝιουגࣜձࣾͤʔͷ
ਗ਼ ߶࢙ʢͤʔͷʣ Ϋϥεϝιουגࣜձࣾ ࡳຈΦϑΟεॴଐ ׆ಈ༰ ίϛϡχςΟʮAlexa Salonʯओ࠵ ίϛϡχςΟʮAmazon Alexa Japan
User GroupʯӡӦ Amazonೝఆ Alexa ΤʔδΣϯγʔ ॻ੶ʮ͡ΊͯͷAlexaεΩϧ։ൃʯࣥච Classmethod, Inc. AI Solution Department Alexa Technical Evangelist / VUI Architect
ػցֶश
Alexa ASR (Auto Speech Recognition) NLU(Natural Language Understantding) TTS(Text to
Speech)
όοΫΤϯυ
ࣗͰϞσϧΛߏங͢Δ
AIΛར༻͢Δࡍͷ՝ʢෳճʣ "*ʹ͍ͭͯͷཧղ͕ෆ͍ͯ͠Δ ಋೖޮՌ͕ಘΒΕΔ͔ෆ҆ खܰʹಋೖͰ͖Δ"*ͷαʔϏε͕ͳ͍ ಋೖඅ༻͕ߴ͍ "*ͷΤϯδχΞ͕ෆ͍ͯ͠Δ "*ͷಋೖࣄྫ͕ෆ͍ͯ͠Δ
AIಋೖͷޮՌ ظ௨ΓͷޮՌ͕ग़ͨ ޮՌΛଌఆ͍ͯ͠ͳ͍ ಋೖ͔ͨ͠ΓͷͨΊ·ͩޮՌ͕Θ͔Βͳ͍ ͲͪΒͱ͍͑ͳ͍
͍ํ͕Θ͔Βͳ͍
Agenda ɾػցֶशͷ؆୯ͳઆ໌ ɾػցֶशΛೖΕΔલʹߟ͑Δ͜ͱ ɾϢʔβʔԿΛٻΊ͍ͯΔͷ͔ ɾؾΛ͚ͭͨํ͕͍͍͜ͱ
ػցֶशͷ؆୯ͳઆ໌
ڭࢣ͋Γֶश(ྨ) ҟৗݕ ը૾ೝࣝ
ڭࢣ͋Γֶश(ճؼ) ച্༧ଌ धཁ༧ଌ
ڧԽֶश(Reinforcement Learning)
ڧԽֶश ήʔϜ ࣗಈӡస
DeepRacer
DeepRacerಉձ 5/16 େࡕ։࠵ܾఆ!!
ػցֶश։ൃ
։ൃ
ओͳOSS Caffe Berkeley ը૾ೝ͖ࣝɾߴ TensorFlow Google Ϣʔβʔ࠷ଟ Chainer PFN ͍͍͢
CNTK Microsoft RNNʹڧ͍ MXNet Apacheࡒஂ AWSͱͷ૬ੑ͕ྑ͍
ֶश
ओͳAIΫϥυαʔϏε ৫໊ αʔϏε໊ ରܕπʔϧ Google Google Cloud Machine Learning Google
Colaboratory Amazon Amazon AI Amazon SageMaker Microsoft Azure Machine Learning Azure Notebooks IBM Watson Data Platform DataScience Experience
ਪ
ػցֶशΛೖΕΔ લʹߟ͑Δ͜ͱ
ϧʔϧϕʔεͱֶशϕʔε ਫ਼ີʹΑ͚ͬͯΔ
VUIͰͬͨํ͕͍͍ʁ
εϚϗͷํ͕͘Ͷʁ
͜Εػցֶश͏ʁ
ϧʔϧϕʔε
ϧʔϧϕʔε = Ifจͷ࿈ଓ
ϧʔϧϕʔε A B
ϧʔϧϕʔε If ( Λങͬͨ) { } Λ͓͢͢Ί͢Δ;
ϧʔϧϕʔε If ( Λങͬͨ) { } Λ͓͢͢Ί͢Δ; ηοτׂҾ͢Δ;
ϧʔϧϕʔεͷ͍͍ͱ͜Ζ = ࣮֬ੑ͕ߴ͍
ϧʔϧϕʔεͷۤखͳͱ͜Ζ = ༥௨͕͖͔ͳ͍
ɾ࣮֬ੑ͕ߴ͍ ɾීวత ɾ৽͍͠ൃݟ͕গͳ͍ ɾݟ͕ੵΈॏͳ͍ͬͯΔ = ϧʔϧϕʔε
ΞμϓςΟϒϥʔχϯά
ֶ
ؔ ͱࣜ ฏ໘ɾۭؒ ߴ2 ࡾ֯ؔɺࢦؔɺରؔ ࣜͱূ໌ɺߴ࣍ํఔࣜɺ ඍੵ ฏ໘ϕΫτϧɺ ۭؒϕΫτϧ ߴ1
ೋ࣍ؔɺࡾ֯ൺ ͱࣜɺํఔࣜɺෆࣜ ฏ໘ਤܗ த3 ೋ࣍ؔ ฏํࠜɺల։ɺҼղɺ ೋ࣍ํఔࣜ ૬ࣅɺࡾฏํͷఆཧ ԁͷੑ࣭ த2 Ұ࣍ؔ ࿈ཱೋݩҰ࣍ํఔࣜ ߹ಉ த1 ൺྫɺൺྫ ਖ਼ෛɺҰݩҰ࣍ํఔࣜ ҠಈɺӨ খ6 ൺɺൺྫ ҟͷআ ֦େɺॖখɺରশ
ίετ
ϚωʔδυαʔϏε
AWSͷओͳAIܥϚωʔδυαʔϏε "NB[PO.- ճؼੳɺೋ߲ྨɺଟ߲ྨͷֶशɺਪ͕ߦ͑Δ "NB[PO3FLPHOJUJPO ը૾ੳͷʮ3FLPHOJUJPOJNBHFʯͱಈըੳͷʮ3FLPHOJUJPO7JEFPʯ "NB[PO$PNQSFIFOE ςΩετͰΠϯαΠτؔੑΛݕग़͢ΔࣗવݴޠॲཧαʔϏε "NB[PO5SBOTDSJCF ԻΛςΩετʹม͢Δ
ֶशࡁΈϞσϧ
ओͳֶशࡁΈϞσϧ "MFY/FU ࠷ॳظͷը૾ೝࣝ༻χϡʔϥϧωοτϫʔΫϞσϧ HPPH-F/FU (PPHMF͕։ൃͨ͠ը૾ೝࣝ༻χϡʔϥϧωοτϫʔΫΛ#7-$ ͕ಠࣗʹֶशͨ͠ͷ 1MBDFT$// ֶशͨࣸ͠ਅ͔ΒॴΛਪఆ͢Δ %FFQ)BOE खͷܗΛೝࣝ͢Δ
7JEFP5FYU@7(( ಈը͔ΒςΩετΛࣗಈੜ͢Δ "HFBOE(FOEFS ྸٴͼੑผΛೝࣝ͢Δ (PPHMF/FU@DBST ࣗಈंͷछผΛೝࣝ͢Δ )PMJTUJDBMMZ/FTUFE&EHF %FUFDUJPO ྠֲΛݕग़͢Δ
ਪରশσʔλ AlexaҎ֎ͷσόΠεݕ౼͢Δ
࿈ܞσόΠε Χϝϥ ϚΠΫ ηϯαʔ
εϚʔτϑΥϯ
ϢʔβʔԿΛٻΊ͍ͯΔͷ͔ʁ
ศར͞
ϢʔβʔԿʹͳΒ͓ۚΛ͏ͷ͔?
ਪͷྲྀΕ ޮԽ ࣗಈԽ ՃՁΛ্͛Δ ଟ༷Խ
Mobileeye
झຯᅂʹ͋ͬͨσʔλͷԠ༻
ޮԽɾࣗಈԽ
ޮԽɾࣗಈԽ ҟৗݕ ӡ༌ RPA
ϖΞഊऀ
A͞Μ B͞Μ A͕͍͍ʂ A͍ B͕͍͍ʂ
A͞Μ C͞Μ A͕͍͍ʂ A͍ C͕͍͍ʂ
A͞Μ C͞Μ A͕͍͍ʂ B͕͍͍ʂ C͕͍͍ʂ B͞Μ
Ԡੜ
ϨεϙϯεΛࣗಈੜ͢Δ
ཁ ʹText Summarization Model (TensorFlow)
ՃՁΛ͋͛Δ
ՃՁΛ͋͛Δ IoT Ϩίϝϯυ
ిؾͷফ͠Ε
ిؾͷফ͠Ε
AMAZON.MessageAlert.Activated (ProActive API)
COBOTTA(ඒిؾۀʣ
ՃՁΛ͋͛Δ IoT Ϩίϝϯυ
υϥΠϒεϧʔ
ଟ༷Խ
ՃՁΛ͋͛Δ ۚ༥ ڭҭ ҩྍ
ਓͱAI͕ڠௐ͠ɺͱʹ͢Δ ख़࿅ऀ ػցֶश ॳڃऀ
ؾΛ͚ͭͨํ͕͍͍͜ͱ
σʔλͷऩू
:BIPPσʔληοτ ZBIPPܙାσʔλ ָఱσʔληοτ ָఱࢢσʔλͱϨϏϡʔσʔλɺָఱτϥϕϧͷࢪઃσʔλͱϨϏϡʔσʔλʣ χίχίσʔληοτʢχίχίಈըίϝϯτσʔλʣ ϦΫϧʔτσʔληοτʢϗοτϖούʔϏϡʔςΟʔσʔλʣ ΫοΫύουσʔληοτʢϨγϐσʔλͳͲʣ -*'6--)0.&`4σʔληοτʢି݅σʔλͳͲʣ ΠϯςʔδɾσʔληοτʢJTTQσʔλ57 1$
εϚϗͰͷϝσΟΞ৮σʔλͳͲʣ Φʔϓϯσʔληοτ
*NBHF/FU Ұൠը૾ΛूΊͯྨͨ͠ͷ ./*45 खॻ͖ࣈ .4$0$0 ը૾ηϚϯςΟοΫηάϝϯςʔγϣϯ༻ 8.5 ӳޠͱϑϥϯεޠɺυΠπޠɺεϖΠϯޠͳͲͷର༁ू $PSOFMM.PWJF%JBMPHT$PSQVT өըͷࣈນΛ·ͱΊͨͷ
7(('BDF%BUBTFU إը૾ )VNBO1PTF&TUJNBUF%BUBTFU ਓؒͷϙʔζਪఆΛֶश͢ΔͨΊͷͷ ڞ༗σʔληοτ
σʔλͷ֬อํ๏ ਫ૿͢͠Δ సҠֶश
#vuishow Ͱݕࡧ