©2018 IBM Corporation 1 Watson Assistant が 新ステージへ -「スキル」を中心とした Watson Assistant最新機能のご紹介 -

©2018 IBM Corporation 2 講演者紹介 赤石雅典 1987年日本アイ・ビー・エムに入社。入社当時は、東京基礎研究所研究員として APL2 を利用し た数式処理システム、数学教育支援システムの研究開発に従事する。 1993年にSE部門に異動し、ITスペシャリストとして主にオープン系システムのインフラ設計・ 構築及びアプリケーションデザインを担当。 2013年よりスマーターシティ事業に転属し、2016年8月にワトソン事業部に異動、今に至る。 いろいろな領域を幅広くやっているので、基盤系からDB設計・アプリ開発・プログラム言語・ SQLチューニング、Watson、機械学習まで一通り語れるのが自慢。 mail: akaishi@jp.ibm.com qitta: https://qiita.com/makaishi2 (約50本執筆) 書籍: Watson Studioで始める機械学習・深層学習 リックテレコム社 2018年12月出版 雑誌記事執筆: 「Mathematicaで学ぶ機械学習超入門」ラズパイマガジン 2018年10月号から (連載中) 「USBカメラの画像を自動判別 ラズパイ標準ツールで手軽に」日経Linux2018年1月号 等 社外講師: 金沢工業大学虎ノ門大学院 「AI技術特論」講師

©2018 IBM Corporation 3 目次 1. Watson Assistant概要 2. 新アーキテクチャ 3. 新ライセンス体系 4. 個別機能紹介 4.1 SkillとSearch Skill 4.2 その他の新機能

©2018 IBM Corporation 4 Watson Assistant概要 1

©2018 IBM Corporation 5 Watson Assistant主要機能 • 意図（Intents）～ 「動詞」に該当 – 「発話者が何を意図しているか」に関する情報です。 AI機能の意図分類器により入力テキストを分類して、ユーザーの意図を理解します。 • エンティティ（Entities）～「目的語」に該当 – 入力テキストから抽出される「目的語」です。 事前に定義した辞書・ルールに基づいて抽出を行います。 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 サポートシステムにログインできません。 意図: 「ログイン不可」 -> 文章全体から分類 エンティティ: 「サポートシステム」 -> 単語を抽出 「意図」と「エンティティ」を あわせてユーザーの要求を理解

©2018 IBM Corporation 6 Watson Assitant主要機能 • ダイアログ・ノード（Dialog）～「処理フロー」に該当 複雑な会話では、ユーザーからの返答(意図とエンティティ)により会話の流れが変える必要が あります。 Dialogでは、視覚的な木構造により複雑な条件分岐を簡単に実装可能です。

©2018 IBM Corporation 7 Watson Assitant事例紹介 Watson Assistantの事例として次のようなものがあります。 通信会社 Webチャット形式の自動対話応答機能 “マイちゃんのチャットサポート” 食品会社 マルチ・チャネル対応の対話型自動応答による お客様サポート 航空会社 赤ちゃん同伴のハワイ旅行の不安を解消 “JALバーチャルアシスタントサービス” LINE コールセンター モバイル タブレット PC コーヒー マシーン IBM Watson

©2018 IBM Corporation 8 新アーキテクチャ 2

©2018 IBM Corporation 9 ユーザー チャネル バック エンド Watson Assistant 他Watson サービス Assistantのアーキテクチャ(従来) ワークスペース アプリケーション Assistantは会話のやりとりにのみ責務を持ち、 外部とのやりとりは別途開発の必要な「アプリ ケーション」が担う。

©2018 IBM Corporation 10 IBM Confidential 2018 チャネル Watson Assistant 会話スキル 検索スキル アシス タント 開発工数、期間の削減に より、短い期間で本番 サービス提供が可能に • End To Endのサービス • セッション管理 • チャネル連携 新アーキテクチャ ユーザー 他Watson サービス バック エンド Assistantがより広い範囲をカ バーするようになった 将来は「会話」以外の「スキ ル」も持てるようになる。

©2018 IBM Corporation 11 項目 従来 新アーキテクチャ セッション なし あり コンテキスト アプリケーションが 自分の責務として管理 アシスタントが管理 チャネル連携 アプリケーション側で 実装 アシスタントが機能として提供 (Slack、Facebook等) 課金体系 リクエスト単位 ユーザー単位 ※ Assistant アーキテクチャ変更サマリー ※ユーザー単位の課金となるのは、「Plus」以上のライセンスです。 「Standard」に関しては従来通りリクエスト課金です。

©2018 IBM Corporation 12 Assistant API 新しいAssistantは、v1(従来のAPIと互換)、v2(新アーキテクチャ)の両方のAPIが用意されています。 同一インスタンスに対して、どちらの使い方も可能です。 スキル スキル input1 output1 context input2 output2 context context アプリケーション アプリケーション アシスタント 開始要求 session_id session_id input1 output1 input1 output1 context v1 API (contextはアプリが管理) v2 API (contextはアシスタントが管理) ※ v2 APIのセッション保持期間は Premium/ Plus: 60分 Standard/Lite: 5分です。 https://console.bluemix.net/docs/services/assistant/dialog-runtime.html#context-variables

©2018 IBM Corporation 13 新ライセンス体系 3

©2018 IBM Corporation 14 新ライセンス体系 Lite Standard Premium 従来 Lite Standard Premium 新体系 Plus お試し版 業務利用目的 エンタープラ イズ向け Plusの特徴 • お手頃な価格体系 • 新機能がほぼすべて 利用可 • 利用可能なサービス (予定のものを含む) - Disambiguation - Search Skill - Service Desk Integration - Intent conflict resolution 等

©2018 IBM Corporation 15 各ライセンスの仕様 各ライセンスの仕様は以下の通りです。 Lite Standard Plus Premium 上限値 10000 (API呼出し数) 無制限 (API呼出し数) 無制限 (ユーザー数) 無制限 (ユーザー数) ノード数 100 100,000 100,000 100,000 ログ保存日数 7 30 30 90 スキル数 5 20 50 50 インスタンス数 1 1 3 30 SLA NA 99.5 99.5 99.9

©2018 IBM Corporation 16 ユーザーライセンスの考え方 (Monthly Conversing User MCU) AssistantのPlus以上のインスタンスは、基本料金 + 従量料金(ユーザー数)により課金されます。※ 従量料金部分のユーザー数の考え方の概要を以下に説明します。 アプリケーション側でユーザーの特定が可能な場合(別途認証システムが存在する) 1か月の間であれば、同じユーザーが何回利用しても「１」とカウント message関数呼出し時に、context.metadata.user_id (v1 API)またはcontext.global.system.user_id(v2 API)に ユーザーIDをセットすることで、Assistantにユーザー情報を渡す。 上記ユーザーの特定を行わない場合 セッション毎に１ユーザーとしてカウントされる Assistantはセッション毎に生成されるID(v1: conversation_id、v2:session_id)をユーザーIDとして扱う。 (例) ユーザーAが一か月間にAssistantを5回利用した -> 「５ユーザー」としてカウントされる。 ※ 基本料金には10,000ユーザー分の従量料金も含まれています。

©2018 IBM Corporation 17 個別機能紹介 4

©2018 IBM Corporation 18 新機能一覧(1) カテゴリ 機能名(英語) 機能概要 英語 日本語 ライセンス SKILL Dialog Skill 会話スキル(Assistant) GA GA Lite Search Skill 検索スキル(Discovery) GA Beta Plus INTENT Content catalog 事前定義済みインテント・例文 GA GA Lite Intent conflict resolution 例文間の矛盾検知機能 GA GA Plus Intent Recomendations 追加例文の自動推奨 GA NA Plus ENTITY Pattarn Matching 正規表現マッチング GA GA Lite System Entity 定義なしで利用できるエンティティ(日付等) GA GA Lite Contexual Entity 人名・地名の自動検知 Beta NA Lite Fuzzy matching 表記揺れなどへの自動対応 Beta タイプミスのみ Lite Entity Recommendations 同義語項目の自動推奨機能 GA GA Lite ・従来Premiumでしか利用できなかった拡張機能のほとんどがPlusで利用できるようになりました。 ・新機能は通常英語版から実装されるので、日本語版で利用する場合は機能ごとに確認が必要です。

©2018 IBM Corporation 19 新機能一覧(2) 全部説明する時間はないので、本日はこの中でも特に知っていただきたい機能をご紹介します。 カテゴリ 機能名(英語) 機能概要 英語 日本語 ライセンス DIALOG Digressions 会話フローの途中で別の質問に回答 GA GA Lite Disambiguation 曖昧な意図を自動的に確認 GA GA Plus OTHERS Integration Slack, Facebookなどの連携機能 GA GA Lite Service Desk Integration オペレータへの連携機能 Beta Beta Plus programmatic call Cloud Functionを利用した外部連携機能 Beta Beta Lite Dashboard ログ分析機能 GA GA Lite

©2018 IBM Corporation 20 SkillとSearch Skill 4.1

©2018 IBM Corporation 21 スキルとは Watson Assistantのシステムとしては、従来のワークスペースの名称が変わったものです。 現在は１アシスタントで1スキルしか使えないのですが、最終的に複数スキルが使えるようになった 場合、業務ドメイン別(出張処理とパソコン故障対応)、機能別(大量データへの検索、天気の問い合 わせ)などで、複数のスキルを使い分ける利用形態が考えられます。 アプリケーション ワークスペース (Intent, Entity, Diallog) 従来 アシスタント 会話スキル(出張) 将来 会話スキル(故障対応) 検索スキル(社内規定集) 会話スキル： 従来のワークス ペースに相当 検索スキル： Discovery APIの フロントエンド (独自に開発の必要あり) (API機能として提供)

©2018 IBM Corporation 22 検索スキル 検索スキル(Search Skill)は、Discovery APIのフロントで稼働するスキルです。 複数スキルの対応が可能となる将来的には、会話的なやりとりは会話スキル、検索系の質問には検索 スキルを使い分ける実装が考えられます。 現在はベータ版インスタンスから利用可能です。 アシスタント 検索スキル Discovery Index

©2018 IBM Corporation 23 検索スキル 現在はまだ対応しているインテグレーション機能がないため、APIを直接利用する必要があります。 将来的には、インテクレーション機能との連携でアプリ実装なしにDiscovery検索もできる予定です。

©2018 IBM Corporation 24 その他の新機能 4.2

©2018 IBM Corporation 25 Integration メニューにあるチャネルに対しては、設定だけで連携を行うことが可能です。 WordPressに関しても、WordPress側のプラグインにより同様のことが行えます。

©2018 IBM Corporation 26 Entity Recommendations エンティティの同義語(シノニム)を定義するときに、Assistantがお勧めのシノニムを表示します。

©2018 IBM Corporation 27 Fuzzy Matching インテントと異なりエンティティは原則、事前に辞書に登録した文字列と一致しないと抽出できませ ん。 しかし、このオプションをOnにすると、表記の揺れに柔軟に対応することが可能となります。 英語版では、Stemming、Misspelling、Partial matchの３つの機能がありますが、日本語版ではこの うち、Misspellingのみに対応しています。 "entities": [ { "entity": "アジェンダ", "location": [5,10], "value": "アジェンダ", "confidence": 0.83 }

©2018 IBM Corporation 28 その他の拡張機能 その他にも数多くの特徴があります。 詳細については、当資料最後のリンクなどを参考にして下さい。 Digressions(脱線機能) 一連の会話の最中に、突発的な割り込みの質問を受け付け、回答後に元のコンテキストに戻します。 Disambiguation(曖昧な意図の確認) ユーザーの意図がどのインテントに該当するか判別不能だった場合、自動的に確認の質問を出します。 Intent conflict resolution (矛盾した意図の解決) 会話設計段階で、矛盾したインテント用サンプル文を検出し、開発者に問題解決を促します。 Programatic Call (外部連携) IBM Cloud Functions (IBM Cloud上のAWS Lambda相当のサービス)をDialogから呼び出すことで簡 単に外部システム連携を実装します。

©2018 IBM Corporation 29 参考記事 Watson Assistantの日本語情報はまだ少ないですが、社員の投稿したqittaの記事を参考にして下さい。 タイトル リンク 執筆者 チャットボットを簡単に作れる！Watson Assistantの色々なTips https://qiita.com/ishida330/items/ae7277598cd3e08fc3a2 石田 いまさら聞けない!? 簡単にチャットボットをつくれる「Watson Assistant」の基礎知識 https://qiita.com/ishida330/items/666ced65a04243ce286c 石田 Watson Assistant API V1/V2の違い https://qiita.com/ishida330/items/6dcdb664e4724e27764d 石田 Watson Assistantの新しいプラン「Plus」と月次ユーザー数課金(MCU)導 入のご紹介 https://qiita.com/ishida330/items/86520ffd7b7216d1d471 石田 Watson Assistant から IBM Cloud Functions の Action を呼び出す方法 https://qiita.com/schiyoda/items/bceabe327a0c7d08e9e4 千代田 Watson Assistantのスロット機能の使い方 https://qiita.com/schiyoda/items/a50ea70232382bdcf766 千代田 Watson Assistant の ユーザー・インターフェースに Slack を使用する https://qiita.com/schiyoda/items/f1dc9766614c28768b15 千代田 Watson Assistant の ユーザー・インターフェースに Facebook Messenger を使用する https://qiita.com/schiyoda/items/b96b270ee259a21a8907 千代田 Watson Assistant の Digressions(脱線)機能の使い方 https://qiita.com/schiyoda/items/d47147153a85d42852d7 千代田 30分ですぐ動く! Watson Assistant用サンプルアプリ https://qiita.com/makaishi2/items/66b5d4211a933b6e03ab 赤石 IBM Cloud Function で擬似システムエンティティを実装 https://qiita.com/makaishi2/items/fee8c7756d69c54a6239 赤石

©2018 IBM Corporation 30 (ご参考) 書籍出版ご紹介 Watson Studioのうち ・Model Builder ・Data Refinery ・Neural Network Designer ・Experiment Builder を題材にした書籍を出版しました。 書名：Watson Studioで始める機械学習 ・深層学習 - ノンプログラミングでやさしく体験 - 出版社：リックテレコム社 著者: 赤石雅典 価格: 本体価格 2400円 + 税 Amazonリンク: https://www.amazon.co.jp/dp/4865941606/ ISBN978-4-86594-160-9 B5変型判272頁 今日のテーマと直接関係ないの ですが、書籍を出版しました。 機械学習に関心のある方はこち らもよろしくお願いします。

©2018 IBM Corporation 31 ご静聴ありがとうございました。