デバイスWebAPIコンソーシアム 第9回技術WG会合 LINE 株式会社 砂金 信一郎 氏

1. スマートスピーカーClovaに至る
LINEのメッセージングテクノロジー発展の系譜
Shinichiro Isago, Manager, Developer Relations Team

2. い さ ご
砂金 信一郎
開発1センター
プラットフォームエバンジェリズムチーム
マネージャー
LINE 株式会社
Shinichiro.Isago@linecorp.com
ERP / Database engineer / 新規事業開発
.comバブル全盛でIPOを経験
戦略コンサルとして非IT企業の中長期経営計画策定、
ブランディング、事業買収などのプロジェクトに従事
プロダクトマーケティング責任者
株式市況の悪い中、苦労の末IPOを経験
クラウド黎明期からAzureエバンジェリストを担当
エバンジェリストチームのマネージャーとして
主にスタートアップや学生Audienceの新規開拓を担当
ビジネスプラットフォームとしてのLINEの事業開発・
戦略担当として参画。カスタマーコネクトを
立ち上げた後、AIやchatbotなどの技術啓蒙を担当

3. https://iotnews.jp/archives/37865

4. Microsoft側からLINEさんと付き合っていて、しかもAIという観点でいった時に、
やっぱりデータとエンドユーザーリーチを持っているところが一番強いなと思い
ました。インフラやアリゴリズムも重要ではあるのですが差別化が難しい分野
ですし、強化するにも優秀な人材を限られたプールから引き抜いてくるくらいし
かできず、そんなにクリティカルな、リソースではないかもしれません。
そうすると、賢いAIの仕組みができたとして、そこに食べさせるデータをどれだ
けのボリューム、適切な状態で保有しているのか、あるいはそれを学習目的に
使ってもよいという関係性をユーザーさんと構築できているのか、というところ
のほうがよっぽど大きいだろうなと。

5. LINE & Microsoft：女子高生人工知能「りんな」

6. • LINEのビジネス概況Agenda
• Messaging API for Bots
• 音声連携LINEカスタマーコネクト
• AIプラットフォームClova

8. 国内のMAUは7,000万人以上。
日本の人口の55％以上をカバーしています。
国内MAU ※1
7,000万人 72.0%
DAU/MAU比率 ※2
出典： ※1 自社調べ LINEアプリ 月間アクティブユーザー 2017年7月末時点
出典：※2 MAUにおけるDAU = Daily Active User（ 1日に1回以上利用したユーザー）の割合 2017年7月末時点
※3 LINEの国内月間アクティブユーザー 7,000万人÷日本の総人口1億2682万人(平成29年1月1日現在（確定値） 総務省統計局)
日本の人口の55.2％ ※3 毎日利用しているユーザー
+OVER

12. https://japan.zdnet.com/article/35092294/5/
CloudからAIと決済へのトレンドシフト

13. LINE株式会社 平成29年12月期 通期決算説明会 プレゼンテーション資料 P.18 参照
https://scdn.line-apps.com/stf/linecorp/ja/ir/all/Q4_earningreleases_JP.pdf

14. LINE株式会社 平成29年12月期 通期決算説明会 プレゼンテーション資料 P.19 参照
https://scdn.line-apps.com/stf/linecorp/ja/ir/all/Q4_earningreleases_JP.pdf

15. • LINEのビジネス概況Agenda
• Messaging API for Bots
• 音声連携LINEカスタマーコネクト
• AIプラットフォームClova

16. LINE BOTのコンセプトムービー
BOT & THE NEW WORLD
https://www.youtube.com/watch?v=C7ZuzJe24y4&t=1s

17. ヤマト運輸 – 再配達
日時・場所変更のアクション率がメールに比べ60%改善。

18. NAVITIME - 乗り換え案内
出発地から目的地で検索。いつものルートはワンタップで時刻表案内。

19. AIR DO – エアライン
飛行機の搭乗手続きも、LINEだけで完結。

20. ローソンLINE公式アカウント – powered by りんな
マスコットキャラクターのあきこちゃん、女子高生AI 「りんな」を採用
ユーザーとの自然な会話の中で新商品を告知したり、個別クーポン配信で来店促進

27. チャットボットでの設計原則

28. テキスト入力は最後の手段。極力使わない
• シナリオは可能な限り選択肢で提供
• 画像やスタンプなどを利用して感情豊かなわかりやすい会話を
• 日時選択なども入力方法を工夫

29. 可能な限り選択肢と画像メニューで構成する
• わかりやすくユーザーを迷わせない工夫
• 会話を進めたくなるような魅力的な選択肢

30. LINEの場合はリッチメニューを活用する
• キーボード入力部分をカスタマイズ
• ユーザーのニーズに合わせて適切な入力方法を提供

31. すべてをチャットに依存しない
• ログイン連携によりWebやアプリに遷移
• 表示や入力に最適な方法を提供する

33. 普段使いのアプリは、わずか9個
9個19個27個9個
月に1回以上 月に2回以上 月に10回以上
(出典)ニールセン Nielsen Mobile NetViewの2014年10月発表データをもとにLINE社で加工

34. • LINEのビジネス概況Agenda
• Messaging API for Bots
• 音声連携LINEカスタマーコネクト
• AIプラットフォームClova

35. LINE
Customer
Connect
における
ハイブリッドな
ソリューション例

36. 0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
チャットサポートへのユーザーニーズの高まり
店
舗
・
店
頭
電
話
Ｅ
メ
ー
ル
公
式
Ｗ
Ｅ
Ｂ
サ
イ
ト
公
式
Ｓ
Ｎ
Ｓ
ア
カ
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ン
ト
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Ｂ
チ
ャ
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他
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ッ
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グ
ア
プ
リ
ロ
ボ
ッ
ト
に
よ
る
自
動
回
答
テ
レ
ビ
電
話
2017年1月 KDDIエボルバ調べ
今後期待する企業とのコミュニケーションチャネル
未来の利用意向現在の利用経験
LINE

38. 人力
チャット対応
現状
電話
（メール）
対応
チャットで
人間が
対応
チャット
ボット
音声応答
AI
顧客とのコミュニケーションの適正進化
• 一足飛びな進化は難しい
• 自然な対応でユーザーに
慣れと行動変容を提供
• チャットボットの進化に
はデータが必要
• 究極は音声自動応答
音声対応
自動化

39. チャットボットの目的にあわせて対話方法を選択する
課題解決 会話を楽しむ
Goal Seek型
ルールベース
会話エンジン
Dialog Manager
でストーリー
分岐を設定
Deep Learning
で学習する
AI対話エンジン
正答率を最適化
する機械学習
ベースFAQ検索
•PKSHA BEDORE
•Studio Ousia
•Watson Natural
Language Classifier
•COTOHA
•Proactive AI
•Pandrabots
•Hachidori
•dialog-flow
•Repl-ai
•ConciergeU
•りんな
•Project Samantha

40. EmotionalProductivity
明日の天気は
晴れです。
どこか出かける予定でも
あるの？
明日晴れるかなぁ？

44. ブラウンメーカーアカウント
テレビがつながらないです
こんにちは。オペレーターに
接続されました。どうされま
したか？
テレビの裏側の配線がわかる
ように写真を撮って送って下
さい
ブラウン銀行アカウント
こんにちは。ブラウン銀
行のサポートアカウント
です。お問い合わせがあ
りましたお近くの支店の
地図を送りします。
Thank you!!

45. • LINEのビジネス概況Agenda
• Messaging API for Bots
• 音声連携LINEカスタマーコネクト
• AIプラットフォームClova

73. 2018年にLINEが仕掛けるパラダイムシフト
対話アプリ経験
データ蓄積
Nativeから
Botへ
Botと
Skill連動

75. We’re hiring!

77. CLOSING THE DISTANCE