コンテキスト型チャットボット

■ 具体的な経験の内容
解決された（研究）問題：従来チャットボットが、固定した判定木で動いている。

■ 実績や成果
解決後の状態：判定木を完全になくして、代わりに、コンテキストを表している濃くつながっているグラフ（実際には、メトロマップ系グラフ）を使って、コンテキストを反応してそれをもとに判定する「チャットボット」を設計→開発→実装した。コールセンターの実データで研修して正しく動いていることが分かった。

■ そのときの課題、その課題をどう乗り越えたか
- セマンティックウェブの話題が良く議論されていますが、その実装での実際のデータ構造について具体的な答えが（オントロジー系構造を含めて）出てこないなら、ここでその答えの１つをあげた
- 会話をモデル化する意味なら、チャットボットに限らないで、他のプロセスにも当てはまる（プロセスマイニングの対象にもなりそうなことが分かった）
- 知能の応用の意味では、「あ、それなら良く分かり」ような知能エンジンが出来上がった

■ 関連する論文やブログ等があればURL
個人情報がタップリ絡んでいるので、具体的な商品名・企業名は出せません。
大学との受託研究で実施されたものでした。

■ お役にたてそうと思うご相談分野
汎用AIの遠い未来を別にして、それに向かっている途中の「コンテキスト付き知能化」の分野はこれからです。応用もきりがないほど多くあると分かってきた。