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AlexaとドコモAIエージェントAPIを比べてみた
- 2. 自己紹介 nori 業務はC#でWindowsアプリ開発をしてます これまで作ったもの • Chrome Extension「Markdown Links Creater」リリース • アイドルマスターシンデレラガールズ総選挙応援用のWebサイト • スマートスピーカーのスキル リリース
- 3. リリースしたスマートスピーカーのスキル Clova ヤンデレちゃんトーク • LINE BOOT AWARD 2018に応募 • 約120人とLINEで友達になりました • LINE Clovaの公式ブログに紹介されました http://clova-blog.line.me/ja/archives/15307662.html Alexa 豆まきゲーム • Amazon Alexa Developer スキルアワードに応募 • これまでで約100人に使って頂きました
- 5. Unite Japan 2019を見ていて NTTドコモがツンデレキャラを作ってVR握手会を実施 これはAI音声認識サービス「ドコモAIエージェントAPI」を使用。 広く言えばAlexaと同じ。 中の人がいない！？ 音声対話型AIサービスを使ったバーチャルキャラクターの作り方 - Unite Tokyo 2019 より https://youtu.be/Dg3REnzrIRQ
- 7. Alexa 開発者がすることは • Alexaの設定 • インテント (スキルの機能) を選ぶための発話例やスロット (変数) 等を定義 • バックエンド処理の実装 • Requestを解析し返答する文字列を含むResponseを作成
- 8. ドコモAIエージェントAPI 開発者がすることは • ドコモAIエージェントAPIの設定 • トピック (エージェントの機能) を選ぶための発話例や返答する文字列等を定義 • 各デバイスの処理を実装 • SDKを使って実装
- 9. AlexaとドコモAIエージェントAPIの相違点 • ドコモAIエージェントAPIは音声IFに一貫性がある • ドコモAIエージェントAPIは対話が作りやすい • ドコモAIエージェントAPIはキャラクター性が作りやすい • Alexaは単語の音声認識率が高い
- 12. 相違点 対話の作りやすさ Alexa スキルの定義 • alexa developer consoleでスキルを作成し、インテントを定義
- 13. 相違点 対話の作りやすさ Alexa バックエンド処理を実装 • LambdaでRequestのJSONを解析して、Responseを作成する "request": { … "intent": { "name": “ColorIntent", "slots": { “color”: { ”name”: “color”, “value”: “赤”, … } } } } 音声認識サービスの設定とバックエンド処理がバラバラ return handlerInput.responseBuilder .speak(“赤は戦隊ものでリーダーを務める色”) .getResponse(); colorの値が赤だった時のResponse例 解析
- 15. 相違点 対話の作りやすさ 音声認識サービスの設定とバックエンド処理を まとめられる 複雑な対話はエキスパートエージェントに任せる メインエージェント: ノンプログラミングで作成 エキスパートエージェント: xAIMLで連携ボットを作成 ドコモAIエージェントAPI • Agentcraft™でエージェントを作成し、トピック・返答する文字列を定義
- 16. 相違点 キャラクター性の作りやすさ ドコモAIエージェントAPI • 声の種類は50種類以上と豊富 • 変数として親密度 (経過時間と利用回数から算出) を持っている Alexa • 声の種類が2種類 (日本) • SSMLで声を調整できるが、 統一感を出すのが難しい • 利用回数はDB等と連携させて算出 Agentcraft™ ドコモAIエージェントAPIはキャラクター性が作りやすい
- 17. 相違点 音声認識率 Alexa • ドコモAIエージェントAPIより単語の認識率が高い • リストスロットタイプ (単語一覧) を持っているため定義が簡単 ドコモAIエージェントAPIより指示の抽出がしやすく操作性が高い Alexa developer console 色の名前 (赤、白、黄色…) が 予め定義されている 「赤について聞かせて」と言うとcolorに「赤」が入る
- 18. 相違点 音声認識率 ドコモAIエージェントAPI • Alexaより単語の認識率が悪い • 単語一覧は自分で作らなければならない Alexaより指示の抽出がしにくく操作性が低い 「赤について聞かせて」と言うと「朝」「歌」になってしまうことも *公式のFQAでも単語ではなく文として認識すると上手くいくとある Agentcraft™
- 20. まとめ Alexaは 操作性に優れたサービスが作りやすい • 単語の音声認識率が高い ドコモAIエージェントAPIは 対話感を与えるサービスが作りやすい • 音声IFに一貫性がある • 対話が作りやすい • キャラクター性が作りやすい
- 21. 作ってみた Unity + Live2D + ドコモAIエージェントAPIで 公式サンプルモデル「桃瀬ひより」と話してみる 導入方法: https://qiita.com/nori0__/items/1dd5ceaf402b87ea497a