The Doppler Quarterly (日本語) 秋 2017 - Page 32

チャットボットと 音声アシスタントは不要か。 David Linthicum、 Chett Rubenstein コンピューターに話しかけるのは便 利かもしれませんが、現在、多くのプ ロセスにとってチャットボットにはほ とんど価値がありません。それでも、 チャットボットはプロバイダーから過 度の注目を集めています。 AWS には他にもまだクラウドサービスがあります。Amazon Lex は、開発者がアプリケーションに音声またはテキストによ る会話型インターフェイスを搭載できるようにするサービスで す。これには、 Amazon のボイスアシスタントである Alexa と同 じディープラーニングテクノロジーが使用されています。 Lexを使用して、自然言語による会話ボット、つまりチャットボッ トをすばやく構築できます。Microsoft にも、 Microsoft Bot Framework と呼ばれる同様のテクノロジーがあります。どうや らこれは、多くのパブリッククラウドプロバイダーが提供しよう としている一般的なサービスのようです。多くのサードパーティ もチャットボットテクノロジーを提供しています。 しかし問題は、アプリケーションで音声会話を使用できるかど うかではなく ( もちろん使用できるます )、アプリケーションで 30 | THE DOPPLER | 2017 年秋号 会話を使用する必要があるかどうかということです。 自然言語処理は新しいテクノロジーではありません。しかし、 実用的となったのはごく最近です。それでもまだ完璧とはいえ ません。 コンピューターが人間の音声のような精度の低い情報から実 際の意図を読み取ろうとし、間違って解釈してしまうため、ほと んどの人がフラストレーションを感じたことがあるはずです。最 も優れた音声処理でも、音声を 100% 認識できるチャットボッ トはありません。当然、 100% 理解することはさらに不可能で す。 より精度の高いシステムを利用できるのに、精度の低いシステ ムに頼るのは効率が悪いことに思えます。たとえ 100% 正確に 認識および理解できるとしても、なぜ音声を使用する必要があ るのでしょうか ? モノ同士が会話する必要があるのなら、人が 機械に話しかけるよりもずっと精度の高いダイレクトデジタルメ カニズムを使用するべきです。 クラウドコンピューティングの明白な利点の 1 つは、まだ自動化 できていないことを自動化することで、多くの場合はシステム から人間を除外できることです。言い換えれば、人間がチャッ トボットに話しかけるのではなく、機械同士で 100% の精度で 会話させればよいのです。AI 駆動型の自動化の大部分におけ