コンテキスト型チャットボット

エキスパート

氏名:開示前


■ 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。

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氏名:開示前

イノベーション向け、大学レベルでの研究・開発の経験15年以上。中身は、ネットワーク・情報通信性能→分散アプリ→クラウド→ネットワークエッジ ~~のようなパスを通ってきた。それも「話題変更」の形でなく、複数の部品・パーツで大規模・フルスタック的なソリューションを提案→実装→商品化する ~~ような流れを中心にして今までやってきた。

それにビッグデータ分析、量別にデータ解析と、最近最も重要になってきた「可視化・見える化」の技術にも取り組んでいる。

さらに、その上に、知能的アプローチ。最近の例でいうと、「柔軟チャットボット」。そのベースになっている「コンテキスト型AI」の辺りに研究話題もタップリ入っているが、上記の通り、提案→実装に道と歩いて、分かりやすい形での商品化ができた。

一応、まとめると、「経験」でなく、私の始点から見ると「アプローチ」の方が大きい。そこで、私のアプローチを一言で伝えると、PBL的な(SCRUM形式でPBLそのものを適用した経験もあるが)意味で、プロブレムを特定してその解決を見つけ出す~~のは私のアプローチである。今までで様々な(具体的な)経験を得ることが出来たことも、こいうアプローチにしたからかと思います。


職歴

職歴:開示前


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