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生活や仕事に「溶けこむAI」こそ実用的(miibo AI Conference資料)

miibo
December 14, 2023

生活や仕事に「溶けこむAI」こそ実用的(miibo AI Conference資料)

2023年12月7日に開催した『miibo AI Conference - AIの軌跡と今後の展望』資料
アーカイブ動画:https://www.youtube.com/live/5c8KNIim8Is?feature=shared
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開催概要
ChatGPTの登場以降、生成AIは急速に成長を遂げています。実際に成果が出始めている領域もあり、これから活用の流れはさらに加速していくでしょう。
一方、「howありき」のプロダクトやPoCが増えたことで、実用化における課題も浮き彫りになっています。

この現状を踏まえ、本イベントでは「実用的なAI」のポイントや今後の方向性に焦点を当てます。
キーセッションでは、弊社代表 功刀と暫定CSO 深津貴之(THE GUILD代表,noteCXO)が、生成AIの歴史や現状を踏まえて考察していきます。
この機会に、実用性に重きを置いたAI活用を一緒に検討しましょう!

イベント内容
18:00~18:10 オープニング
18:10~18:50 キーセッション「AIの現状と今後の方向性」
 - miiboと生成AIの1年を振り返る
 - 来年の生成AIはどう進化するのか
 - AIスタートアップの歩き方とは
18:50~19:20 実用的なAIの実現機能
 - 実現に必要な機能とは
 - 各機能の持つ役割・特徴
19:20~19:40 活用事例の共有
 - 最新の実践事例を抜粋してご紹介
19:40~19:55 発表・クロージング
 - miiboからの発表・・!
 - 終わりに

このような方におすすめ
・AIの開発に興味をお持ちの方
・会話AIの活用に課題をお持ちの方
・miiboに関心をお持ちの方

miibo

December 14, 2023
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Transcript

  1. History - OpenAI の場合 2022.11 GPT-3.5 / ChatGPT の登場 2023.03 ChatGPT API

    / GPT-3.5 Turbo のリリース 2023.03 GPT-4 のリリース / ChatGPT Plugin のリリース 2023.10 GPT-4V の登場 2023.11 GPTs / Assistants API の登場 / GPT-4 Turbo のリリース 2023.05 ChatGPT アプリのリリース OpenAI社の発表だけでも、こんなにある オープニング
  2. オープニング AWS / GCP / Azure GPT-3.5 / GPT-4 (OpenAI)

    Azure OpenAI (Microsoft) PaLM (Google) インフラ基盤 LLMモデル アプリケーション ハードウェア (チップ) GPU (Nvidia) / TPU (Google) ユーザー AIサービス ① AIサービス ② AIサービス ③ AIサービス ④ AIサービス ⑤ Llama (Meta) miibo (AIエージェント構築 / 知識追加 / API連携 etc…) miiboのポジション etc… etc… etc… etc…
  3. History - OpenAI 2022.11 GPT-3.5 / ChatGPT の登場 2023.03 GPT-3.5 Turbo のリリース

    2023.03 GPT-4 / ChatGPT Plugin 2023.10 GPT-4V の登場 2023.11 GPTs / Assistants API の登場 /      GPT-4 Turbo のリリース 2023.05 ChatGPT アプリのリリース 空前のLLMブームの中、miibo発足 miibo を個人事業で開発 2023.04 株式会社miibo 発足 2023.09 新規ユーザー1万人突破      シードラウンド資金調達 2023.12 miibo AI Conference History - miibo オープニング
  4. 2022.11 GPT-3.5 / ChatGPT の登場 2023.03 GPT-3.5 Turbo のリリース 2023.03 GPT-4 / ChatGPT

    Plugin 2023.10 GPT-4V の登場 2023.11 GPTs / Assistants API の登場 /      GPT-4 Turbo のリリース 2023.05 ChatGPT アプリのリリース 空前のLLMブームの中、miibo発足 miibo を個人事業で開発 2023.04 株式会社miibo 発足 2023.09 新規ユーザー1万人突破      シードラウンド資金調達 2023.12 miibo AI Conference History - miibo オープニングセッション「AIの現状と今後の方向性」 History - OpenAI
  5. miibo model - 実用されるAIについて考える 生活や仕事に「溶けこむAI」こそ実用的 知能 知識 共感 個性 AIは、大量の学習データを元に形成された『知能』を持っている。

    『知能』に役割や目的を遂行させるには、『知識』が必要。 『知識』があっても人により添えないとなじまない。『共感』が必要。 『知能』『知識』『共感』を持ったAIが さらに『個性』を持つと、人との心理的距離が縮まり、 人の生活や仕事に「溶けこむ」ことができる。
  6. miibo model - 実用されるAIについて考える 『知能』を持つAIとは 知能 知識 共感 個性 AIは『知能』を持つ。

    大量の学習データを元に形成された『知能』は、 ある問いに対して何らかの答えを導き出す。 高度な『知能』を持つAIほど、その答えは高度で示唆に富むが、 AIの『知能』は単純かつストレートに反応し、社会性を欠く。 ときに精彩を欠き、アンコントローラブルな側面が課題となる。
  7. miibo model - 実用されるAIについて考える +『知識』を持つAIとは 知能 知識 共感 個性 AIは、ドメイン固有の知識やルールを獲得することにより、

    目的と役割を確立する。 その役割を遂行するためには、 十分な『知識』とルールを解釈している必要がある。 『知識』の獲得は目的遂行に欠かせないが、 頭でっかちな存在は人々の拒絶を生み、 社会性を充分に身につけられない。
  8. miibo model - 実用されるAIについて考える +『共感』するAIとは 知能 知識 共感 個性 他者への『共感』ができるAIは、

    人に寄り添ったコミュニケーションができる。 相手のことを理解しコミュニケーションができることは、 AIへの人の信頼を醸成し、頼りたくなる存在になる。 ただし、寄りそうには内的な『共感』だけでは足りない。
  9. miibo model - 実用されるAIについて考える +『個性』を持つAIとは 知能 知識 共感 個性 人との心理的な距離を縮め、

    AIをより身近な存在になじませるのが『個性』である。 見た目、声、口調、生息場所など、 AIの内部の円から滲み出る『個性』の存在が、 「溶けこむAI」を完成させる最も外側の円 (インターフェース) として重要である。 『知能』『知識』『共感』『個性』の 4つの力が備わっていてはじめて AIは人の仕事や生活に「溶けこむ」ことができる
  10. miibo model - 実用されるAIについて考える 知能 知識 共感 個性 知能 目的・役割の付与

    ユーザー理解・パーソナライズ ユーザーインターフェース 触れやすさ/馴染みやすさ 生息場所 口調 性格 バックグラウンド 思いやり 勤勉さ 愛嬌 声・容姿 好奇心 気が利く 寄りそい やさしさ 賢さ 社会性 専門知識 正しさ 4つの力をより具体化すると
  11. miibo model - 実用されるAIについて考える miiboなら、4つの力を網羅したAIを作ることができる 知能 目的・役割の付与 ユーザー理解・パーソナライズ ユーザーインターフェース 触れやすさ/馴染みやすさ

    生息場所 口調 性格 バックグラウンド 思いやり 勤勉さ 愛嬌 声・容姿 好奇心 気が利く 寄りそい やさしさ 賢さ 社会性 専門知識 正しさ Agent Settings UX ex)Quick Reply, Dynamic Options Log & Learning LLM Scenario Knowledge Rule Based State (Personalize) Platform Flat Webhook User Identification Voice Avatar Tone Prompt Prompt Prompt
  12. 「溶けこむAI」実現に役立つ機能例 知能 知識 共感 個性 ナレッジデータストア 会話シナリオ 会話ログ リアルタイム検索 クイックリプライ

    ルールベース ダイナミックオプション LLMフラット ステート(保存) ステート(活用) Webhook 口調の設定 ボイスの設定 起動時 / エラー時の文言 アバター連携 検索クエリ改善 ユーザー識別 API連携 LINE / Slack連携 サイト埋め込み デジタルヒューマン連携 「溶けこむAI」に必要な機能とは
  13. 「溶けこむAI」実現に役立つ機能例 ナレッジデータストア 会話シナリオ 会話ログ リアルタイム検索 クイックリプライ ルールベース ダイナミックオプション LLMフラット ステート(保存)

    ステート(活用) Webhook 口調の設定 ボイスの設定 起動時 / エラー時の文言 アバター連携 検索クエリ改善 ユーザー識別 API連携 LINE / Slack連携 サイト埋め込み デジタルヒューマン連携 「溶けこむAI」に必要な機能とは 知能 知識 共感 個性
  14. LLMフラット 任意のLLM(大規模言語モデル)にいつでもすぐに切り替え可能 GPT -4 Azure Open AI PaLM LLM Fine

    Tuning 済 GPT -3.5 etc… - 目的に最適な知能の選択 - 障害時も役割を果たせる 「溶けこむAI」に必要な機能とは
  15. 「溶けこむAI」実現に役立つ機能例 ナレッジデータストア 会話シナリオ 会話ログ リアルタイム検索 クイックリプライ ルールベース ダイナミックオプション LLMフラット ステート(保存)

    ステート(活用) Webhook 口調の設定 ボイスの設定 起動時 / エラー時の文言 アバター連携 検索クエリ改善 ユーザー識別 API連携 LINE / Slack連携 サイト埋め込み デジタルヒューマン連携 「溶けこむAI」に必要な機能とは 知能 知識 共感 個性
  16. 知識の登録 ※安心感醸成のため、出力時に参考URLやファイル名、検索クエリも表示可能 ルールベース応答 ナレッジデータストア リアルタイム検索 100%間違えたくない データを基に解答させたい (更新頻度:低) データを基に解答させたい (更新頻度:高)

    A→A’と解答するように設定 多様な形式から読み込み  URL*子階層も選択可、 PDF、 API、  マークダウン、CSV、手動 - Google Custom Search API - Notion API - Google Place API など 利用シーン 詳細 「溶けこむAI」に必要な機能とは
  17. 会話シナリオで設定できること(一部) アクション毎の 詳細設定 アクションの 遷移条件 シナリオの 開始条件 「溶けこむAI」に必要な機能とは AI発話 or

    固定文言 条件を満たすまで繰り返すか 開始条件 AI発話の場合の選択肢 遷移条件 - 会話開始時 - AI発話内容 - ユーザー発話内容 など - 用いるLLM - プロンプト - ユーザー発話内容 - AI発話内容 など
  18. 会話シナリオの活用メリット 会話の流れの コントロール 不可欠事項を 漏らさず会話 役割の精度向上 コスト最適化 (例)ユーザーに規約同意を取ってから会話開始 役割に最適なLLMやプロンプトを アクションごとに指定する

    LLMや固定文言をアクションごとに使い分け、 AIの利用コストの無駄使いを避ける ゴールから逆算した大まかな流れを作る 「溶けこむAI」に必要な機能とは
  19. 会話ログの活用シーン 不安の解消・ ニーズの把握 知識の追加修正 知識の 引き出し精度向上 テスト・デバッグ 知識の登録内容を最適化する・ 不足している知識をクリックからすぐ登録できる 検索されているキーワードを基に、

    意図通りの知識を探すようコントロール出来る ※後述 シナリオ会話のどのシナリオのどのアクションにいるかが 分かるため、意図通りの動きをしているか確認できる AIの回答を把握できる、ユーザーのニーズを把握できる 「溶けこむAI」に必要な機能とは
  20. 知識の引き出し精度向上 例:活用事例を意識した回答をしてほしい 会話ログで 検索クエリ確認 検索クエリ 生成プロンプトの修正 検索クエリで 参照される知識の確認 「企業 活用

    メリット」 検索クエリには 「事例」を含めて 「企業 活用メリット 事例」 ナレッジデータで検索し、 引き出される知識の確認 「溶けこむAI」に必要な機能とは
  21. 「溶けこむAI」実現に役立つ機能例 ナレッジデータストア 会話シナリオ 会話ログ リアルタイム検索 クイックリプライ ルールベース ダイナミックオプション LLMフラット ステート(保存)

    ステート(活用) Webhook 口調の設定 ボイスの設定 起動時 / エラー時の文言 アバター連携 検索クエリ改善 ユーザー識別 API連携 LINE / Slack連携 サイト埋め込み デジタルヒューマン連携 「溶けこむAI」に必要な機能とは 知能 知識 共感 個性
  22. ステート(ユーザー情報)の保存 AIが会話の中でユーザー情報を判断し、自動で保存・更新 ID単位で永続的に記憶されるため、会話が途切れても踏襲される 名前は? 関心ごとは? 会話の進捗は? 過去の会話サマリは? AIとの関係性は? 必須で収集 User

    ID : Aさんの情報 会話内容に応じて自動で登録 ・ステートの登録 ・プロンプトへの独自記法記載 ・シナリオ、ルールベース応答を用いて、  ユーザーの回答を登録 ・会話のサマリ保存機能 etc… 「溶けこむAI」に必要な機能とは 任意で収集
  23. ステート(ユーザー情報)の活用 ユーザー情報は変数として様々な要素で活用できる =パーソナライズの実現 プロンプト シナリオの 発動条件 シナリオの 遷移条件 ルールベース 応答

    #{ユーザーの興味関心}を 踏まえて会話して Webhook Webhook ※ID連携 クイック リプライ 検索クエリ 改善 「溶けこむAI」に必要な機能とは #{規約同意}がOKの場合 シナリオAに遷移 ステートが「会員」の場合 サービス紹介は非表示 #{関心ごと}に合う内容を 自社DBから検索して発話 「趣味は?」 →「野球!#{名前}さんは?」 #{関係性スコア}が3以上の場合 次のアクションに遷移 #{旅行先}にまつわる 検索クエリを作成させる AIとの会話内容を自社データ として活用できる
  24. 「溶けこむAI」実現に役立つ機能例 ナレッジデータストア 会話シナリオ 会話ログ リアルタイム検索 クイックリプライ ルールベース ダイナミックオプション LLMフラット ステート(保存)

    ステート(活用) Webhook 口調の設定 ボイスの設定 起動時 / エラー時の文言 アバター連携 検索クエリ改善 ユーザー識別 API連携 LINE / Slack連携 サイト埋め込み デジタルヒューマン連携 「溶けこむAI」に必要な機能とは 知能 知識 共感 個性
  25. 「溶けこむAI」に必要な機能とは 知能 目的・役割の付与 ユーザー理解・パーソナライズ ユーザーインターフェース 触れやすさ/馴染みやすさ 生息場所 口調 性格 バックグラウンド

    思いやり 勤勉さ 愛嬌 声・容姿 好奇心 気が利く 寄りそい やさしさ 賢さ 社会性 専門知識 正しさ Agent Settings UX ex)Quick Reply, Dynamic Options Log & Learning LLM Scenario Knowledge Rule Based State (Personalize) Platform Flat Webhook User Identification Voice Avatar Tone Prompt Prompt Prompt 生活や仕事に「溶けこむAI」こそ実用的
  26. 05 AI × 人によるmiibo問い合わせ対応フロー Point! • カスタマーサポート用AI(on サービスサイト)と社内アシスタントAI(on 社内Slack) 2つのエージェントを連携し、多数発生している問い合わせ対応の業務効率化を実現

    • 徐々にカスタマーサポートの回答可能範囲が拡大していくフィードバックループ構造 • miibo社員はSlack上でコミュニケーションを行うだけ note
  27. 07 位置情報連動型のAIエージェント構築方法 Point! • miibo x Google Places API のプロトタイプ。

    近場のレストランに関する回答を地図上に表示 • レビューやルートなど様々な情報を同様に表現することが可能 • 「観光客と会話をしながら地図で観光ルート提案」なども実現することができる note
  28. DataSource Connector miiboの未来 LLM Connector Messaging Connector etc… Claude 2

    etc… etc… Notion Google Sheets Discord Microsoft Teams