販売前ショッピングガイドロボットの未来：推奨と対話システムの統合 + アプリケーションシナリオの深化

[51CTO.com からのオリジナル記事] キーワードマッチングと手動で記述された応答ルールに基づく ELIZA から、ユーザー言語を分析し、ユーザーの操作目標を決定し、ユーザーのニーズを解決するための計画を提供し、ユーザーと何をコミュニケーションする必要があるかを決定できる UNIConsultant、そしてヒューリスティックなテンプレートマッチング対話戦略を採用する ALICE まで、会話型ロボットの各進化は質的な変化を遂げてきました。

人工知能の波が再び押し寄せ、会話型ロボットは急速に進歩しました。インターネット大手、大学、研究機関はいずれも大きな成果を上げています。会話型ロボットは、検索ベース、生成ベース、知識グラフベースの 3 つのタイプに大別できます。その中でも、ナレッジグラフベースの会話型ロボットは実装が難しいものの、比較的有望です。

現在、近年の技術向上により、多くの会話型ロボットのコミュニケーション能力が大幅に向上し、さまざまなシーンでさまざまなサービスを提供しています。販売前ガイドのシナリオでは、対話のインテリジェンスと推奨事項の正確さが、会話型ロボットのサービス レベルを測定するための 2 つの最も重要な基準です。最近、Smart OneのCTOであるMo Yu氏が51CTOとの独占インタビューに応じ、インテリジェントインタラクションの定義、インテリジェントインタラクションを支えるコアテクノロジー、推奨システムとインタラクションシステムの統合、インテリジェントインタラクションの応用シナリオの深化などについて議論しました。

インテリジェントインタラクションとは

インテリジェントなインタラクションをどのように定義しますか? Mo Yu 氏は、機械やロボットは最初から独自の言語を持っていると考えています。コンピューターを例に挙げてみましょう。最初は、コマンドを入力してコンピューターと対話する必要があります。テクノロジーの発展に伴い、私たちはマウスやジェスチャーなどのグラフィカルインターフェースや音声などの会話型のインタラクションを通じてコン​​ピューターと対話するようになりました。私たちは、人間同士のコミュニケーションに似た、人間とコンピュータ間のインタラクションを実現するという目標に向かって進んでいます。

ここでは 2 つの極端な状況があります。1 つは、人間が機械言語を使用して対話する場合であり、もう 1 つは、人間が人間の言語を使用して対話する場合です。プログラミングを例に挙げてみましょう。最初は、人間が機械に適応し、機械に適した言語を使用して機械と対話する、つまりコーディング行為でした。将来的には、機械が私たちに適応し、人間とコンピュータのやり取りがよりスムーズで自立したものになることを期待しています。テクノロジーの発展に伴い、私たちはマウスやジェスチャーなどのグラフィカルインターフェースや音声などの会話型のインタラクションを通じてコン​​ピューターと対話するようになりました。私たちは、人間同士のコミュニケーションに似た、人間とコンピュータ間のインタラクションを実現するという目標に向かって進んでいます。しかし、人間が機械に対応することから機械が人間に対応することへの技術開発のプロセスは、非常に長いプロセスであり、段階的である必要があり、一夜にして達成できるものではありません。

現時点では、技術とビジネス理解の限界により、会話型ロボットはまだ比較的機械的であり、十分な知性を備えていません。 SmartOne が行っているのは、比較的機械的な状況から始めて、特定の分野やシナリオにおける人々のやり取りの方法の変遷を徐々に実現することです。

また、莫宇氏は、現在の技術がいかにインテリジェントであっても、あらゆる場面で人間と機械の相互作用が人間同士の相互作用のレベルに達することは不可能であると認めた。現在の製品は人間を 100% 置き換えることはできませんが、特定の垂直シナリオでは、人間と機械の相互作用は人間同士の相互作用に似たものになっています。垂直シーンの割合は徐々に拡大しており、これは徐々にインテリジェントなプロセスです。

インテリジェントインタラクションの基盤となるコアテクノロジー

インテリジェントなインタラクションは、質問と回答指向のシングルラウンドインタラクション、タスク指向のマルチラウンドインタラクション、および推奨指向のアクティブインタラクションに分けられます。現在、情報検索と検索エンジンの分野では豊富な理論的および実践的蓄積があるため、シングルラウンドインタラクションとインテリジェントな質疑応答は比較的成熟しています。複数ラウンドのインタラクションは比較的複雑で、まだ成熟度が少し低いため、文脈的な会話情報を記憶する方法についてはさらなる進歩が必要です。長期記憶と短期記憶に基づいて機械が相互にやり取りできるようにする方法は、さらに大きな難題です。

会話型ロボットをよりインテリジェントにしたい場合は、常識を与える必要があります。しかし、常識のモデル化、保存、使用は、成熟段階に達するには程遠い。この部分は画像認識よりも高いレベルにあります。画像認識は知覚レベルですが、会話型ロボットには認知プロセスが関与します。

複数ラウンドの対話で積極的にシナリオを推奨

Mo Yu 氏は、マルチラウンドインタラクションはよりインテリジェントな障壁であり、多くの細分化されたテクノロジーが関係していると紹介しました。主な方向性としては、自然言語理解、機械学習、ナレッジグラフ、推奨システムとインタラクティブシステムの組み合わせなどがあります。

• 自然言語理解。自然言語理解は複数ラウンドのインタラクションの基礎であり、会話型のインタラクションを実現するための基礎はテキストの正しい意味理解です。
• 機械学習。複数回のやり取りでは、従来の機械学習と急成長中のディープラーニング技術が多用され、データを使用してさまざまな実用的な問題を解決するのに役立ちます。
• ナレッジグラフ。自然言語理解に関連するのは、ナレッジグラフを構築、保存、取得、使用する方法です。
• 推奨システムとインタラクション システムの組み合わせ。推奨システムと対話システムの組み合わせは、会話型ロボットとの関連性は比較的低いですが、よりインテリジェントな起業プロジェクトとの関連性は高いです。 SmartOne は販売前のショッピングガイドロボットを開発しており、推奨システムとインタラクティブ システムの統合に多くの取り組みを行ってきました。

インテリジェントインタラクティブ推奨システムの5つの操作モジュール

私たちが使用する一般的な推奨事項は、一般的なニュース クライアント推奨事項システムなど、通常は静的な推奨事項です。相対的に言えば、インタラクション プロセス中の推奨はより動的であり、ユーザーからより明確なフィードバックをリアルタイムで収集し、より正確な推奨をユーザーに提供します。動的推奨は静的推奨に依存しており、静的推奨よりも一歩進んでいます。

シナリオアプリケーションの深化

Mo Yu氏は、SmartOneはインテリジェントなインタラクティブ推奨技術に基づいた販売前ショッピングガイドロボットを開発し、複数回の会話とインタラクティブ推奨を通じて顧客サービスマーケティングシナリオを強化したいと考えていると述べた。これは具体的には、顧客サービスの効率性の向上と顧客コンバージョン率の向上という 2 つの側面に反映されており、コストの削減だけでなく収益の増加にもつながります。 Smarter は e コマース分野から始まり、徐々に複数の垂直セグメントに広がっています。

現在、市場に出回っている会話型ロボットのほとんどは、すべてのカテゴリをサポートしています。このタイプのロボットはすべてのカテゴリをサポートしていますが、機能が比較的制限されており、1ラウンドの回答しかサポートできません。この場合、自動化がサポートされるシナリオの割合は比較的低くなります。特に、販売前のショッピングガイドの分野では、複数ラウンドのインタラクティブな対話シナリオが大きな割合を占めており、単一ラウンドの応答ロボットは適していません。

Smarter が販売前ガイドをターゲットにしているのは、ロボットの回答がより自動化され、より多くのシナリオで人間同士のやり取りと同じくらい便利になり、ユーザーにさらなるメリットをもたらすことを期待しているからです。しかし、私たちは現実的に、一度に 1 つの垂直カテゴリごとにニッチな領域を深く掘り下げ、アプリケーション シナリオを深める必要があります。

将来、よりスマートになるというビジョンは、複数回のインタラクションに基づくプロアクティブなインタラクションの能力をより良く実現することです。これはチューブなしで 1 ラウンドまたは複数ラウンドであり、マシンは適切なタイミングを選択して積極的にインタラクションを開始できます。このように、夕方や深夜に人間によるカスタマー サービスが利用できない場合は、ロボットがより効率的かつ積極的に問題を処理できるため、顧客のコンバージョン率を複数回にわたって向上させることができます。もちろん、このビジョンを実現するには、意味理解、マルチラウンド、インタラクティブな推奨などの詳細な側面を継続的に探求する必要があります。

SmartOne は、Microsoft Accelerator Beijing の 11 番目の卒業生企業です。Mo Yu 氏はインタビューで、Microsoft はテクノロジーの面で業界の常緑樹であり、技術サポートの面で SmartOne に多大な支援を提供してきたと述べました。 Microsoft Accelerator に参加して以来、技術サポートに加え、プロモーション、マーケティング、顧客、投資の面でも大きな支援を受けています。注目すべき点は、Microsoft Cloud が提供するサポートにより、スタートアップ企業はサービスを迅速かつ簡単に展開し、コアビジネスとテクノロジの研究開発にリソースを集中させ、ユーザーに迅速かつ優れたサービスを提供できるということです。

第 11 回 Microsoft Accelerator 北京に選ばれた企業の焦点は、人工知能の基盤となる技術プラットフォームを起業の方向性として、人工知能と産業用アプリケーションを組み合わせることです。これらの卒業生企業はすべて、ビッグデータ、人工知能、モノのインターネット、ブロックチェーンなどのテクノロジーを網羅するエンタープライズ サービス スタートアップであり、ヘルスケア、政府、小売、建設などの業界でベンチマーク顧客を獲得する予定です。

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