自分好みのチャットボットを作るハンズオン
株式会社パソナテッ ク 寺岡幸二
© Pasona Tech,inc.All Rights Reserved.2017/6/17 1

自己紹介
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寺岡 幸二
株式会社パソナテック
マーケティング戦略部 マネージャー

LINEボットはじめました
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本日の流れ
1. LINEボットをノンプログラミングで
作ってみる。
2. チャットボットの仕組みから機械学習につい
て学ぶ。
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LINEボットを
ノンプログラミングで作ってみる。
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SESSION 1
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本日使うもの
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LINE
LINEボットと対話できる
LINE@アカウントを作成
LINE Business Center
LINEボットを構築するための
開発ツール
api.ai
チャットボットの対話エンジン
となるツール

1. 下準備
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1. LINEアカウントの設定
• 「 設定」 →「 アカ ウント」 →「メールアドレス変更」
で 、メールアドレス とパスワードを設定しておく。
2. Googleアカウントの取得
• LINE アカ ウントのメールアドレス で、 Google ア
カ ウントを取得して お くとラクです。 ※ 別でも全
然 OK 。
3. メールを受信できるように
• LINE Bu sin e ss Ce n te r / a pi.a i のアカ ウン
ト開設時、認証メールが飛びま す。

2. LINE Business Center にログイン
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https://business.line.me/ja/
※初回ログイン時、認証作業が入ります。

3. LINE@アカウントを作成
1. 「LINE Messaging API」を選択。
2. アカウント名と業種を自由に設定したら、確認
ボタン→申し込む。
3. LINE@ Managerへ移動。
4. Bot設定を聞かれるので、「APIを利用する」
を押す。（確認を承諾）
5. アカウント設定→Bot設定で、webhookを利
用するに設定して保存。
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4. LINE Developersでチャットボット設定
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1. LINE Developersに移動。
2. 初回アクセス時、認証作業が入ります。
3. 「ISSUE」ボタンを押すと、ボット固有の
鍵”Access Token”が発行されます。

5. api.aiにアカウント登録
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https://api.ai/
※アカウント登録時、認証作業が入ります。

api.aiでエージェントを作成
1. Googleアカウントでapi.aiアカウントを作成し、
諸々同意。
2. 「CREATE AGANT」を押す。
3. エージェント名 / DESCRIPTION は適当で
いいですが…後述
4. LANGUAGEで「日本語」を選択。
5. 「SAVE」するとエージェントが使えます。
6. ただし、既に使われているエージェント名だと
エラーが出ます。
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LINE Developers と api.ai をつなぐ
1. api.aiで、左メニューから「Integration」を選
択。
2. Integrationするサービスから「LINE」を選択。
3. 開いたダイアログに、LINE Developersの
「Channel ID」と「Channel Secret」と
「Channel Access Token」を記入して、
「START」。
4. api.aiのWebhookURLを、LINE Developers
側に記入。
※VerifyでSuccessになればOK。
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対話できるパターンを増やす
• api.aiの「Intents」を開く。
• 「CREATE INTENT」でIntentsの作成画面に。
• 「User says」が、ユーザーの発言内容です。
• 「Response」に、発言に応じた応答を入れま
す。
複数個入れると、どれかがランダムで返ります。
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チャットボットの仕組みから
機械学習について知る。
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SESSION 2
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今作ったLINEボットの構成
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海賊王に〜？
1. ユーザーが投稿
2. webhookする
3. 投稿内容をJSON形式で
受け取る
なんて言ったら？
なんて返す？
4. 事前に用意した応答ルールから
投稿に対する返答分を探す。
5. 返答を返す
俺はなる！

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なんと
言ったら
なんと
返す
→
ルールベース 機械学習ベース

今作ったapi.aiの弱点
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1文字でも違うと、
ルールが適用されない。
↓
日本語版の弱点

日本語と英語の大きな違い
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単語ごとにスペースが入る。
↓
日本語版を単語ごとに分ける
＝分かち書き
海賊王に〜？ → 海賊_王_に_〜_？

それぞれの良いところ悪いところ
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ルールベースは、
ルールさえあれば即利用可。
でも表現のゆらぎに弱い。
機械学習は、
大量の学習データが必要だが、
人のゆらぎを受け入れる。

企業のFAQシステムの構図
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なんと
言ったら
なんと
返す
↓
ほぼ固定
↓
この認識率
との戦い

Watson Natural Language Classifier
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質問に対して、 任意の分類名を付与して学習させる
→アノテーション

アノテーション
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アノテーション
あるデータに対して
関連する情報（メタ
データ）を注釈とし
て付与すること。
これを文章に当て
込んで学習させる。 今日_は_いい_天気_だ_ね_。
DATE
TODAY
Good
Nice
WEATHER
(Xa,Ya),(Xb,Yb)
[人][子ども][笑
顔]
(Xm,Ym),(Xn,Yn)
[猫][きょとん]

りんなとかに見る雑談システムの構図
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なんと
言ったら
なんと
返す
↓
生成精度
との戦い
↓
この認識率
との戦い

文章生成ロジックの例：マルコフ連鎖
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マルコフ連鎖
「現在の状態のみ
で未来の状態が決
定する」ようなモデ
ルのこと。
これを文章に当て
込んで学習させる。
私
これ
は
寺岡
犬
です
朝起きる
ゲームをする
寝る
お腹が空く
ご飯を食べる

りんなとかに見る雑談システムの構図
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なんと
言ったら
なんと
返す
↓
生成精度
との戦い
= Outputの
機械学習
↓
この認識率
との戦い
= Input
の機械学習

「汎用人工知能」と「特化型人工知能」
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• 2010年頃までは、機械自体が学習するまでに至らず。
• ニューラルネットワーク構築からのディープラーニングが成功
したことで、機械学習ブームが加速。
• でも今は、人間のようにあらゆる知識をもった「汎用人工知能
（強いAI）」までに至らず。ある分野に特化した「特化型人工知
能（弱いAI）」が主流。
• シンギュラリティが起こるのは、汎用人工知能が当たり前に
なった未来？

自分ごのみ = 単一学習特化型から
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専門分野以外はツンデレ
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ルールベースと機械学習のハイブリッド
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ルールベースでボットを構築
↓
とりあえずルールベース推論で
テスト運用
↓
結果からトレーニング
↓
適用して再度テスト
↓
データが貯まったら
機械学習推論に切り替える

まとめ
• api.aiのようなツールで、プログラミングしなく
てもボット開発は可能な時代。
• きちんと応答をさせるなら、形態素解析などを
用いて単語自体を認識させる仕組みを入れる。
• 自然対話処理には、Inputの学習とOutputの
学習がある。
• 話しかけやすいのは単一学習特化型。
自分好みのチャットボットを作ってみてください。
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