【ショート版】 AWSを駆使して特許出願に至ったVUIの 「音声レビュー・ログデータ収集・分析システム」の話

AAJUG関東Vol.3で使用したスライドです。
AlexaDay2019のショート版＋QuickSightの情報を追記しています。

Transcript

1. 2019/05/09 AAJUG 関東支部 Vol.3 - re:cap Alexa Day 2019@スペースアルファ三宮 【ショート版】 AWSを駆使して特許出願に至ったVUIの 「音声レビュー・ログデータ収集・分析システム」 の話 1
2. 発表の前に 2 ・この資料は後日公開予定です。 ・メモるよりは #AAJUG でツイート！ ・セッション内容のシステムは今後変更される 可能性があります。 むしろリクエスト、ディスカッションください。 ・本システムの権利はSmartHacks社から僕に移譲されてます。
3. @surumegohan smartmacchiato.life/ surumegohan@gmail.com surumegohan.hatenablog.com/ Twitter Blog Gmail Web 3 フリーランス VUIプロデューサー/エンジニア 宮崎 翔平
4. @surumegohan smartmacchiato.life/ surumegohan@gmail.com surumegohan.hatenablog.com/ Twitter Blog Gmail Web 4 フリーランス VUIプロデューサー/エンジニア
5. 経歴 5 DBA QA・SET DevOps推進 #AAJUG
6. 経歴 6 元DBA・QAエンジニア・DevOps推進 → 2018年4月にVUI（スマートスピーカー）に 専念したくサクッと無職 → フリーランス → 某社CTO内定、大人の事情で白紙 #AAJUG
7. 3つのコミュニティを運営中 7 ・Amazon Alexa Japan User Group (AAJUG) 関東支部 ・2019年から関東支部発足・主催 https://aajug.connpass.com/ ・3か月に1回開催、2019年3月で1周年 ・300人以上が集まる回もある https://kotodama.connpass.com/ ・2019年4月で8回目の開催 ・150人以上が集まる回もある https://iotlt.connpass.com/ #AAJUG
8. 今まで作成したAlexaスキルの一部 ※公開済みのみ 8 #AAJUG
9. 9 本日は技術的な話を中心にします
10. 10 ・VUIに対する悩み、課題 ・課題へのソリューション ・システム構成 ・Amazon QuickSightの機械学習対応 本日は技術的な話を中心にします
11. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova AWS Lambda Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon CloudWatch Amazon API Gateway ERRORだけ抜き取る エラー通知が飛ぶ。 AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ERRORや障害時のみ 通知するための動作 ・認証情報 Webページから認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 Amazon CloudWatch API Gatewayを突破 したらすべて CloudWatchにログ をためておく システム構成概要 Amazon API Gateway AWS Lambda 11 ※動いた段階の構成。現在は一部異なります。 #AAJUG
12. ダッシュボード 12 #AAJUG
14. VUIに関してこんなお悩みありませんか？ 14
15. こんな悩みありませんか？ 15 ・VUIやスマートスピーカーに興味あるんだけど、 どういう音声サービスを見習って作ればいいのかわからない #AAJUG
16. こんな悩みありませんか？ 16 ・VUIやスマートスピーカーに興味あるんだけど、 どういう音声サービスを見習って作ればいいのかわからない ・音声サービス（スキル）作成を誰かに依頼したいけど、 人気サービスをリリースしている人・企業がわからない #AAJUG
17. こんな悩みありませんか？ 17 ・VUIやスマートスピーカーに興味あるんだけど、 どういう音声サービスを見習って作ればいいのかわからない ・音声サービス（スキル）作成を誰かに依頼したいけど、 人気サービスをリリースしている人・企業がわからない ・既に音声サービスを公開したけど、ユーザーの満足度が わからない #AAJUG
18. こんな悩みありませんか？ 18 ・VUIやスマートスピーカーに興味あるんだけど、 どういう音声サービスを見習って作ればいいのかわからない ・音声サービス（スキル）作成を誰かに依頼したいけど、 人気サービスをリリースしている人・企業がわからない ・既に音声サービスを公開したけど、ユーザーの満足度が わからない ・自分の音声サービスが、他者のサービスと比較できなくて 改善できない #AAJUG
19. そのような方々への セッションです！ 19
20. 2018年11月7日にリリース 20 #AAJUG
21. 21 #AAJUG 動画中はツイートチャンス！ https://www.youtube.com/watch?v=8I4eQMEBeaA
22. VUIの 悲しい現実を ご紹介 22 #AAJUG
23. Amazonのスキルストア レビュー数 ？ 23 UUがリリース2週間で 数百人 #VOT
24. Amazonのスキルストア レビュー数 2 24 #VOT UUが 数百人の一方で・・
25. 2 件 っ て な ん だ よ ！ © タイトル：ブラックジャックによろしく 著作者名: 佐藤秀峰 25
26. ユーザーからのフィードバックが欲しい！ それは、たとえネガティブでも良い 26 何かのサービス、アプリを公開したら #AAJUG
27. ユーザーからのフィードバックが欲しい！ それは、たとえネガティブでも良い 27 何かのサービス、アプリを公開したら 無反応が一番 嫌だ・困る・怖い #AAJUG
28. このスキルでは 結城琴葉ちゃんから美少女ボイスで 音声でのレビューとコメントを求められる 28 だが策はある
29. 音声によるレビューの結果 118件 ※重複ユーザーも存在 ※公開約2週間後 ※βテストやAmazon社の審査時の数字も含まれる 29 #AAJUG
30. 2 件 っ て な ん だ っ た ん だ よ ！ © タイトル：ブラックジャックによろしく 著作者名: 佐藤秀峰 30 #AAJUG
31. 音声によるフリーコメントの一部 ・とってもいいスキルでした 31 #AAJUG
32. 音声によるフリーコメントの一部 ・とってもいいスキルでした ・星7つ 32 #AAJUG
33. 音声によるフリーコメントの一部 ・とってもいいスキルでした ・星7つ ・魂スキルでしたとっても良かったです ※楽しい？ ・大好きです ・かわいらしいキャラクターで素晴らしいと思います ・天海丸matlock 欲しい ※展開がまどろっこしい? 33 まさにお客様の「声」 #AAJUG
34. もちろん美少女でなくともフィードバックはもらえる 34 「ストップ」と話しかけると 「いいね」 「いまいち」 「ストップ」 を求められる仕組み ※2018年6月リリース #AAJUG
35. 35 公開から約2か月後の集計結果 合計186件 リリース後しばらくは「いいね」が多かったがいつのまにか「いまいち」に逆転 #AAJUG
36. つまり・・ スキル（音声サービス）に対する レビューとコメントを、そのまま声でやれば 36 #AAJUG
37. つまり・・ スキル（音声サービス）に対する レビューとコメントを、そのまま声でやれば まさしく 「お客様の声」 が個人情報なしで拾える可能性が高まる 37 #AAJUG
38. つまり・・ いちいち スマホ・PC を開かない 38 #AAJUG
39. なのに・・ Google社、Amazon社、LINE社 どこも日本で やってないな？ 39 #AAJUG
40. 僕のモットー ないなら創ればいい 40 #AAJUG
42. コンセプト 42 ・API化 ・インテントの使用状況 ・★いくつ ・フリーコメント ・時間 ・カテゴリ ・作成ツール データ収集 ・SQLで検索 ・BIツールでグラフ化 ・Webページに反映 分析・可視化 ・VUIでユーザが違和感 を持たない応答速度 ・プラットフォームに 依存しない設計 こだわり部分 #AAJUG
43. 調査&Try-Errorを繰り返す 43 ・データレイク ・データウェアハウス #AAJUG
44. 44 https://aws.amazon.com/jp/start-ups/loft/tokyo/ スタートアップとデベロッパーのための場 AWS Loft Tokyoにてエキスパートの方々に相談しながら・・・ Twitterハッシュタグ #AWSLoft #AAJUG
45. 45 データ処理等のイベントは重宝 #AAJUG
46. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova AWS Lambda Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon CloudWatch Amazon API Gateway ERRORだけ抜き取る エラー通知が飛ぶ。 AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ERRORや障害時のみ 通知するための動作 ・認証情報 Webページから認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 Amazon CloudWatch API Gatewayを突破 したらすべて CloudWatchにログ をためておく システム構成概要 Amazon API Gateway AWS Lambda 46 ※動いた段階の構成。現在は一部異なります。 #AAJUG
47. 特許出願できた 47 弁理士さんとのやりとりとか、書類とか大変でした ないモノを比較・可視化まで創ってしまったので ※ 1つのスキル（音声サービス）単体で音声のレビュー&コメントを実装するのはご自由に。 ただ、このシステムを利用すると可視化まで既に仕組みができているので便利です。 #AAJUG
48. 48 ここから、技術的な話をします
49. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova AWS Lambda Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon CloudWatch Amazon API Gateway ERRORだけ抜き取る エラー通知が飛ぶ。 AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ERRORや障害時のみ 通知するための動作 ・認証情報 Webページから認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 Amazon CloudWatch API Gatewayを突破 したらすべて CloudWatchにログ をためておく システム構成概要 Amazon API Gateway AWS Lambda 49 ※動いた段階の構成。現在は一部異なります。 #AAJUG
50. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon API Gateway AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ・認証情報 Webページから 認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 アラート系は本質ではないので別として Amazon API Gateway AWS Lambda 50 アラート系 #AAJUG
51. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon API Gateway AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ・認証情報 Webページから 認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 まずは登録部分 Amazon API Gateway AWS Lambda 51 アラート系 #AAJUG
52. 必要情報をいれるとSHAのIDを付与 52 Alexaスキル申請の情報入力を強く推奨 ・音声サービス名称（スキル名、アプリ名） 例：VUIあるある ・開発者名 例：surumegohan ・SHAユーザのメールアドレス1アカウント 例：test@hoge.jp ・スキル開発に使用しているツール 例：Alexa Console+Lambda、ASK CLI .. #AAJUG
53. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon API Gateway AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ・認証情報 Webページから 認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 スキル作成時 Amazon API Gateway AWS Lambda 53 アラート系 #AAJUG
54. スキルに組み込むやり方 54 今から話す箇所は導入ガイドに 「VUIあるある」のソースコードと共に書い てあります ※VUIのあるある話も併せて確認できてお得 #AAJUG
55. 音声のレビューを使うなら 55 1から5の整数値の範囲のみ受け付けるように実装を実施してください ・インテント名 SHAVoiceReviewIntent ・インテントスロット 名前：SHAVoiceReviewNumber スロットタイプ：AMAZON.NUMBER #AAJUG
56. 音声のフリーコメントを使うなら 56 音声によるフリーコメント機能を導入する場合、以下の条件で実装を実施してください ・インテント名 SHAVoiceFreeCommentIntent ・インテントスロット 名前：SHAVoiceFreeComment スロットタイプ：AMAZON.SearchQuery #AAJUG
57. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon API Gateway AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ・認証情報 Webページから 認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 API Gatewayの呼び出し Amazon API Gateway AWS Lambda 57 アラート系 #AAJUG
58. 58 API GatewayにhandlerInputをPOST SHAIDとメールアドレス を含める 問題なければ 200が返ってくる それ以外はそれなりの エラーが返ってくる #AAJUG
59. 59 各インテントの発話タイミング前等に含める スキルの特性により レビューやコメントの 実装は義務ではないですが ・LaunchRequest ・各種Intent ・STOP、CANCEL、HELP に入れてもらうと、呼び出された時間 や利用状況のログを公平に比較できる 逆にインチキしてそうなスキルは報告 してくれればSHAから外すなどの対 応をする予定 #AAJUG
60. なんでそんな認証方式？ 60
61. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon API Gateway AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ・認証情報 Webページから 認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 Cognitoなりアカウントリンクなりも検討した Amazon API Gateway AWS Lambda 61 Amazon Cognito #AAJUG
62. 以下の理由でやめた 62 ・SHA利用の全音声サービスが、 認証方式に対応するのは非現実的 #AAJUG
63. 以下の理由でやめた 63 ・SHA利用の全音声サービスが、 認証方式に対応するのは非現実的 ・個人情報等はとりたくない #AAJUG
64. 以下の理由でやめた 64 ・SHA利用の全音声サービスが、 認証方式に対応するのは非現実的 ・個人情報等はとりたくない ・何よりVUIとして、各種ログ取得のために スキルのユーザーへの遅延は論外 #AAJUG
65. 情熱、思想、理念、頭脳、気品、優雅さ、勤勉さ 65 速さが足りない！！ そして何よりも －－－－ #AAJUG
66. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon API Gateway AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ・認証情報 Webページから 認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 なのでレスポンスとデータ格納を分割する Amazon API Gateway AWS Lambda 66 アラート系 #AAJUG
67. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon API Gateway AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ・認証情報 Webページから 認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 データ格納箇所 Amazon API Gateway AWS Lambda 67 アラート系 #AAJUG
68. データ格納は・・・ 68 検討・苦労した箇所 #AAJUG
69. 1データごとに格納していられないので 69 Kinesisシリーズで一旦溜めて、まとめてS3へ Amazon Kinesis Firehose S3 bucket AWS Lambda #AAJUG
70. 一番はじめ 70 RDS（PostgreSQL） に入れたい ※オンプレ脳 #AAJUG
71. なぜPostgreSQLか 71 ・今までOracleと同等以上に扱って使ってきた #AAJUG
72. なぜPostgreSQLか 72 ・今までOracleと同等以上に扱って使ってきた ・将来的にビッグデータとしてRedShiftを考慮 するとPostgreSQLの方が相性がいい #AAJUG
73. しかし 73 Lambdaで直接RDSに格納する のは相性悪すぎる #AAJUG
74. 案1 オンプレDBA経験 74 PostgreSQLならpgpool-IIで コネクションプールを使えば いけるか！？ #AAJUG
75. 案1 やめた 75 ・事例がなさすぎる ・下手したらEC2 on PostgreSQLになる ・サチる ※飽和状態になる #AAJUG
76. 案2 76 ※公式ページの説明文 AWS Glue は抽出、変換、ロード (ETL) を行う完全マネージド型のサービスで、 お客様の分析用データの準備とロードを簡単にします。 AWS Glue Glueをかませればいけるか！？ #AAJUG
77. 案2 77 罠を踏んだ #AAJUG
78. 案2 78 罠を踏んだ ・対象データが1件（CSV1行）のみの場合に動かない → 1件は極めて稀だが運用中の可能性がゼロではない #AAJUG
79. 案2 79 罠を踏んだ ・対象データが1件（CSV1行）のみの場合に動かない → 1件は極めて稀だが運用中の可能性がゼロではない ・PySparkの生成がエラーになることがある ※PySpark：要するに大量データの高速処理するやつ 今日は深くは語らないです Python＋Apache Spark #AAJUG
80. 案2 80 SHAでデータ格納のためにGlueを用いるには ・運用が高額すぎる ・使いこなせる人が身近にあんまりいない #AAJUG
81. 案3 81 DBを持たないで素直にAthenaでSQL検索すればいいじゃない サーバレス万歳 S3 bucket Amazon Athena #AAJUG
82. 82 Athenaは構わないが、どのような角度で データ分析が必要になるのか想像がつかない #AAJUG 案3
83. Athena案 維持費は最安値の可能性 83 Amazon Kinesis Firehose S3 bucket AWS Lambda Parquet形式変換 Amazon Athena 検索 Amazon QuickSight #AAJUG
84. Athena案 けども・・ 84 Amazon Kinesis Firehose S3 bucket AWS Lambda Parquet形式変換 Amazon Athena ここに お金がかかる 検索 Amazon QuickSight #AAJUG
85. Athena案 けども・・ 85 Amazon Kinesis Firehose S3 bucket AWS Lambda Parquet形式変換 Amazon Athena ここに お金がかかる 検索 どのように分析されるか未知数 であるためパーティション化が難しい Amazon QuickSight #AAJUG
86. 案3 ここで長期的に考える 86 長期的に見て、後からRedShiftを使用することになると VUIのデータが流れてる状態でマイグレーションする可能性がある #AAJUG
87. 案3 ここで長期的に考える 87 長期的に見て、後からRedShiftを使用することになると VUIのデータが流れてる状態でマイグレーションする可能性がある フリーランスの僕が抜けた後に苦労しそう #AAJUG
88. 案4 はじめからRedShift 88 ・ Amazon Redshift ・データ分析をBIツールでやるなら、やはりRedShift #AAJUG
89. 案4 はじめからRedShift 89 ・ Amazon Redshift ・データ分析をBIツールでやるなら、やはりRedShift ・列指向 #AAJUG
90. 案4 はじめからRedShift 90 ・ Amazon Redshift ・データ分析をBIツールでやるなら、やはりRedShift ・列指向 → レビュー、フィードバックコメント、 人気度（AlexaのsessionId）を それぞれ独立列で管理できる #AAJUG
91. 案4 はじめからRedShift 91 ・ Amazon Redshift ・データ分析をBIツールでやるなら、やはりRedShift ・列指向 → レビュー、フィードバックコメント、 人気度（AlexaのsessionId）を それぞれ独立列で管理できる ・きちんと設計すれば速い → ショートクエリ判断、リザルトキャッシュ etc #AAJUG
92. 結果、素直にFirehoseからRedShift 92 Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon API Gateway AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ・認証情報 Webページから 認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 Amazon API Gateway AWS Lambda 92 アラート系 #AAJUG
93. Alexa skill AWS Lambda システムユーザの アレクサのスキル Clova Amazon Kinesis Firehose S3 bucket Amazon DynamoDB Amazon Redshift Webページに音声レビュー結果を表示 Amazon API Gateway AWS Lambda まず認証だけやる AWS cloud 3 4 5 6 9 10 11-2 12 13 14 15 ・認証情報 Webページから 認証情報発行 1 2 7 8 Amazon QuickSight AWS Lambda 10 12 invoke Amazon Kinesis Firehose S3 bucket 11-1 12 データをCSV形式 に変換して流す 想定される格納デー タの生データのまま 生データ保管用 分析画面箇所 Amazon API Gateway AWS Lambda 93 アラート系 #AAJUG
94. ダッシュボードのツールといえば 94 ・Re:dash ・Metabase ・Kibana ・Pentaho etc.. #AAJUG
95. サーバレスで運用不要のBIサービス 95 Amazon QuickSight #AAJUG
96. ダッシュボード 96 #AAJUG
97. ダッシュボード 97 #AAJUG
98. 98 Amazon QuickSightの機械学習
99. 例1：人気が高すぎる場合の異常値検知 99 #AAJUG
100. 100 #AAJUG
101. 101 異常（異常値）が発見されると タイムリーにEメールでアラートを 送信 #AAJUG
102. 102 誤った情報だった by Amazon サポート #AAJUG
103. やるとしたら・・ 103 Amazon Redshift Amazon CloudWatch event (time-based) AWS Lambda email notification Amazon SNS #AAJUG
104. 例２：スキルの伸びしろ予測 104 #AAJUG
105. 欠点 105 ・QuickSightの仕様上、 1グラフごとにしか機械学習の予測ができない #AAJUG
106. 欠点 106 ・QuickSightの仕様上、 1グラフごとにしか機械学習の予測ができない 現状だとスキル毎にRedShiftのViewと QuickSightのダッシュボードを作る・・？ #AAJUG
107. 2018年11月7日リリース もちろん情報収集する旨をAmazonに伝えた上での審査一発通過 107 そんなシステムを使ったサンプル #AAJUG
108. https://smartmacchiato.life/vuiaruaru.html 108 Webページで音声によるレビュー&コメント結果を表示 #AAJUG
109. 109 #AAJUG
110. このシステムのメリット １．スキルの利用頻度や、音声でのレビューやコメントが公平に可視化される 仕組みが用意してあるのでスクラッチしなくていい ２．自分の音声サービスが、ユーザがどのように対話をしているか（インテン トを呼び出しているか）認識できる ※グラフの作り方次第 ３．自分以外の音声サービスの利用状況と比較できる → 自分・自社のKPIの指標にするもよし 人気サービスのリリース者を探して開発依頼をするもよし ※既に様々な企業・団体・個人がβ版利用宣言済 ４．同じロジックのスキルを作成し、GoogleでもAmazonでもLINEでも プラットフォームをまたがった比較ができる ※作成中 110 #AAJUG
111. このシステムのメリット １．スキルの利用頻度や、音声でのレビューやコメントが公平に可視化される 仕組みが用意してあるのでスクラッチしなくていい ２．自分の音声サービスが、ユーザがどのように対話をしているか（インテン トを呼び出しているか）認識できる ※グラフの作り方次第 ３．自分以外の音声サービスの利用状況と比較できる → 自分・自社のKPIの指標にするもよし 人気サービスのリリース者を探して開発依頼をするもよし ※既に様々な企業・団体・個人がβ版利用宣言済 ４．同じロジックのスキルを作成し、GoogleでもAmazonでもLINEでも プラットフォームをまたがった比較ができる ※作成中 111 #AAJUG
112. このシステムのメリット １．スキルの利用頻度や、音声でのレビューやコメントが公平に可視化される 仕組みが用意してあるのでスクラッチしなくていい ２．自分の音声サービスが、ユーザがどのように対話をしているか（インテン トを呼び出しているか）認識できる ※グラフの作り方次第 ３．自分以外の音声サービスの利用状況と比較できる → 自分・自社のKPIの指標にするもよし 人気サービスのリリース者を探して開発依頼をするもよし ※既に様々な企業・団体・個人がβ版利用中 ４．同じロジックのスキルを作成し、GoogleでもAmazonでもLINEでも プラットフォームをまたがった比較ができる ※作成中 112 #AAJUG
113. このシステムのメリット １．スキルの利用頻度や、音声でのレビューやコメントが公平に可視化される 仕組みが用意してあるのでスクラッチしなくていい ２．自分の音声サービスが、ユーザがどのように対話をしているか（インテン トを呼び出しているか）認識できる ※グラフの作り方次第 ３．自分以外の音声サービスの利用状況と比較できる → 自分・自社のKPIの指標にするもよし 人気サービスのリリース者を探して開発依頼をするもよし ※既に様々な企業・団体・個人がβ版利用中 ４．同じロジックのスキルを作成し、GoogleでもAmazonでもLINEでも プラットフォームをまたがった比較ができる ※作成中 113 #AAJUG
114. 今後の展望 １．LINE Clova対応 114 #AAJUG
115. 今後の展望 １．LINE Clova対応 ２．Actions on Google対応 115 #AAJUG
116. 今後の展望 １．LINE Clova対応 ２．Actions on Google対応 ３．先週と今週の利用頻度を比較して通知 116 #AAJUG
117. そして何より みんなで切磋琢磨するようになるので、 VUI業界のスキル（音声サービス）の 品質が向上される未来が描ける！！ by VUIプロデューサー 117 #AAJUG
118. まとめ 118 【可視化】 ・スキル（音声サービス）のログ ・音声でのレビュー&感想 ご関心ある方はお声がけを #AAJUG
119. 「VUIあるある」の ソースコードと利用ドキュメント 公開予定 ご関心がある方は懇親会で！ ※もちろんメールやTwitter等で連絡をいただいても構わないです 119 #AAJUG
120. 宣伝 120 #AAJUG アイリッジ社の会議室利用可