IBM Cloud Fest Online 2020

WATSON ASSISTANT×SLACK BOT
WATSON ASSISTANT×SLACK BOT
でリモートで働く社員を繋ぐ
でリモートで働く社員を繋ぐ
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⾃⼰紹介
⾃⼰紹介
エンジニアの幸せを⽬指すEC
特化型スタートアップ、
株式会社ジョーレンのエンジニア。
現在は新サービスの企画・営業や、EC-CUBE
を利⽤したWeb
アプリケーション開発に従事
しています。また、Watson
の開発の容易さとAPI
の充実ぶりに魅せられ、Watson
とWeb
ア
プリを使った連携ツールを作ったりしてます。
2020
年 IBM Champion
。また、IBM Cloud User Group(
通称:BMXUG)
運営の⼀員です。
Watson Assistant Slack Bot
でリモトで働く社員を繋ぐ
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SLACKBOT
も社員の⼀員！
SLACKBOT
も社員の⼀員！
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弊社で愛される
SLACKBOT
弊社で愛される
SLACKBOT
弊社には、社員に愛されるSlackbot
がおります。その名も「加湿さん」！そもそもの由来
は、オフィス環境が乾かない様に、社員に定期的な加湿器への給⽔をリマインドするもの
だったのですが、現在は社員の⼼も潤す存在に進化しています。
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どれくらい愛でられているかというと、、、
どれくらい愛でられているかというと、、、
独⾝男性社員にナンパされてしまうくらいの⼈気ぶりですw
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もちろん
もちろん
⼥性社員からも、それなりに好評の様です。
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システム構成
システム構成
さて、このSlack
上での会話ですが、Watson Assistant
を使って会話を成⽴させています。
システムのイメージとしてはこの様な感じです。
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WATSON
と
SLACK
の連携は
WATSON
と
SLACK
の連携は
ノンコーディングでできる！
ノンコーディングでできる！
⼀⾒、どうやってやるの？となりそうですが、連携⾃体はノンコーディングでOK
です。
IBM DA
の⼾倉さんが、
で紹介しているので参考にしてみてください。
今回は、Slack
とWatson Assistant
が連携している前提で、このbot
の育て⽅をご紹介しま
す。
【Watson×Slack
】Watson Assistant
を連携させたSlack bot
を開発する
⽅法 (
ノンコーディング編)
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⼿始めの⼀般会話ができるまで
⼿始めの⼀般会話ができるまで
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CONTENT CATALOG
を使って⼀般会話の
CONTENT CATALOG
を使って⼀般会話の
意図を理解できる様にする。
意図を理解できる様にする。
Watson Assistant
を起動して、該当のbot
を開き、Content Catalog
を選択します。ここで
は、「よくある⼀般的なトピック」として⼀般を選択(Add to Skill)
します。
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カタログを選ぶとこうなります。
カタログを選ぶとこうなります。
挨拶や、あなたは誰？というIntent
が⾊々と登録されています。
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DIALOG
で応答を定義する
DIALOG
で応答を定義する
上記で定義されたIntent
に対して、どの様な返答を返すかはあなた次第です。愛されそう
な返事を定義しましょう。 Dialog
を選択して、Add to Node
を押します。
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回答の定義の仕⽅
回答の定義の仕⽅
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ここでは、「こんにちは」など、挨拶がされたときの返事を定義しています。
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簡単に会話が定義できます！
簡単に会話が定義できます！
これだけで、挨拶されたら挨拶を返すbot
の完成です。同じ要領で、既にContent Catalog
で取り込んだIntent
への返事を定義していきましょう。
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ユーザーの⽬的を汲み取って
ユーザーの⽬的を汲み取って
返事をしてみる
返事をしてみる
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「〜をしたよ！だから、褒めて欲しい」という
「〜をしたよ！だから、褒めて欲しい」という
要求に答える
(ENTITY
を使う
)
要求に答える
(ENTITY
を使う
)
ある程度、Intent
を使ったやりとりができてきたそんなある⽇、とある社員が「掃除をし
たよ！(
だから褒めて)
」とbot
に要求してきました。この場合、通り⼀辺倒な褒め⾔葉で
は「愛されるbot
」にはなれません。「掃除をしたこと」に対する「褒め」を⽤意しまし
ょう。イメージとしては、こんな感じです。
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ENTITY
を使おう
ENTITY
を使おう
さて、この様に「〜を」というユーザーの「⽬的語」(
この場合は掃除)
を捉えるために、
Watson Assistant
にはEntity
という概念があります。
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ENTITY
を定義する
ENTITY
を定義する
Entity → My entities
から Create entity
を押して Entity
の定義をします。
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登録内容は⾄って簡単で、今回の「掃除」がキーワードであれば、それを表しそうな⾔葉
を⼊れていきましょう。
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ENTITY
を踏まえて
DIALOG
で返答を定義する
ENTITY
を踏まえて
DIALOG
で返答を定義する
これは少し、コツが必要です。
「褒めて欲しい」という意図をまずは判定する。
「褒めて欲しい」という意図をまずは判定する。
まずは、「褒めて欲しい」という意図(Inent)
を判定します。ただ、この時点では「何に対
して」という情報が不⾜しているため、回答が確定できません。この場合は、回答を定義
せずに、次の処理(Skip User Input and evaluate child nodes)
とします。
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下記の様なイメージですね。
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CHILD NODE
で
ENTITY
を判定して適切な答えを返す
CHILD NODE
で
ENTITY
を判定して適切な答えを返す
上記のNode
を選択した状態で、Add Child Node
を押します。
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ここでは、既に「褒めて欲しい」というIntent
は判定済みですので、Entity
だけを判定しま
す。この様なイメージです。
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これで、ユーザが褒めて欲しい対象によって、
これで、ユーザが褒めて欲しい対象によって、
返答を切り替えることができる様になりました。
返答を切り替えることができる様になりました。
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答えられなかった質問を
答えられなかった質問を
教育する。
教育する。
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INTENT
や
ENTITY
の判定を調整する。
INTENT
や
ENTITY
の判定を調整する。
愛されてくる様になると、本当に様々なタチの悪い呼びかけがbot
にされる様になりま
す。こうすると、Intent
で判定できなかったり、誤った返答をしてしまうケースが出てき
ます。これが頻発すると、愛され度も台無しです。
ということで、回答をメンテナンスしていきます！
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メンテナンスをする
メンテナンスをする
Analytics → User Conversations
で今まで話しかけられた内容に対して、どの様なIntent
や
Entity
と判定したのか⾒ることができます。
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修正⽅法
修正⽅法
右側の鉛筆マークをクリックして正しいIntent
やEntity
を定義してあげましょう。ちなみ
に、どのIntent
にも該当しなった場合は「Irrelevant
」なります。必要に応じて、新しい
Intent
を⽤意してあげましょう。修正後は、Save
をクリックしてください。
これを繰り返すことで、どんどんと、Watson Assistant
は学習を重ね、ユーザーが喜ぶ返
事をどんどんと返すことができる様になります。
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答えられなかった時のリアクションも意外と⼤事
答えられなかった時のリアクションも意外と⼤事
ちなみに、ちょっと困った⾵の返事をしたりすると、(
弊社では)
喜ばれます。
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何にも該当しなかった場合の定義⽅法
何にも該当しなかった場合の定義⽅法
この様にするためには、という判定を活⽤しましょう。これは、どれにも
当てはまらなかったら、という意図です。何も定義しないと、Intent
やEntity
に該当しない
質問が来た時に、bot
が黙った様に感じられてしまうので、判定とセットにして忘れずに
定義しましょう。
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FAAS
を使って、外部とのやりとりをする
FAAS
を使って、外部とのやりとりをする
(
例：天気予報
)
(
例：天気予報
)


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簡単な外部サービスとの連携
簡単な外部サービスとの連携
Watson Assistant
は外部サービスとの連携も⾮常に簡単になりました。天気予報など、予
め、返答を定義できない問いかけに対して、⾮常に有効です。また、この機能を使えば
DB
へ話しかけられた内容を保管する、なんてこともできちゃいます！今回は、天気予報
を例に書いていきます。アーキテクチャはこの様なイメージです。
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WEBHOOKS
を設定する
WEBHOOKS
を設定する
Options→Webhooks
を選択します。ここに呼び出すAPI
のURL
やAuthorization
ヘッダ情報(ID
やパスワード)
を定義するだけです。
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定義した
WEBHOOK
を
DIALOG
から呼び出す
定義した
WEBHOOK
を
DIALOG
から呼び出す
Dialog
のNode
の右上の⻭⾞マークをクリックして、Webhooks
をON
にする
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下記の要領で定義をしていきます。
API
に渡すパラメータを定義します。(
今回は天気予報なので、
Parameter
にはlocation
を設定しています。)
Return variable(
戻り値の名前)
を設定します。
Return variable
があった時の返事を定義します。今回は下記の様に定義
しました
そうですね。。。今⽇の “@location”
の天気は
“$webhook_result.response.result.forecast”
みたいですよ！
を使って、呼び出しに失敗した時の定義をします。
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ダイアログの⾒た⽬
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こうすると、呼び出しに成功した時には以下の様な返答が返ってきます。
良い感じですね。以前は、Webhook
の呼び出しはJSON
で定義しなければ⾏けなかったの
ですが、、、本当に簡単になりました。
ちなみに、で天気予報を取得するときは、IBM Cloud Functions
を
利⽤しています。
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取得コードは下記の通りです。(Node.js)
/**
*
* main() 呼出実行
*
* @param Cloud Functions 1 受入
*
* @return 出力出力 JSON
*
*/
var request = require('request');
var main = function(params){
var options = {
json:true,
auth:{
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まとめ
まとめ
リモートワークをしていると、ちょっとした雑談相⼿が欲しい時ってありますよね。
無駄に話しかけることができて、成⻑を感じられるSlackbot
は、社内のコミュニケーショ
ンの⼿助けにもなりますし、何よりも機械学習に慣れる良い機会になります！
IBM Cloud
はLite Plan
という永年無料のプランがあり、このプランでも⼗分にSlackbot
は楽
しめるので、ぜひ、トライしてみてくださいね！


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ありがとうございました！
ありがとうございました！
 
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motuo1201

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