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Category: Amazon Lex

AWS チャットボットチャレンジを開催 – Amazon Lex と AWS Lambda を使用した対話式でインテリジェントなチャットボットを作成

by AWS Japan Staff | on 21 APR 2017 | in Amazon Lex, AWS Lambda | Permalink

AWS 2017 サンフランシスコサミットのリリース内容やお知らせを細かくチェックしていたユーザーなら Amazon Lex サービスの一般提供が開始し、今すぐご利用いただけるようになったことをすでにご存知かもしれません。Amazon Lex は、開発者が音声やテキストを使用するアプリケーションで対話式のインターフェイス構築を可能にするフルマネージド型の AI サービスです。Lex は Amazon Alexa を使用する Amazon Echo のようなデバイスと同じディープラーニングを使用しています。Amazon Lex のリリースにより、開発者は独自のアプリケーションで違和感のないユーザーエクスペリエンスやリアルな会話のやり取りを構築できます。Amazon Lex は Slack、Facebook Messenger、Twilio SMS に対応しています。こうした人気のチャットサービスを使用し、ユーザーの音声やテキストのチャットボットを簡単に発行することができます。Amazon Lex サービスを試し、独自のアプリケーションに優れた機能を追加するには、今が絶好のチャンスです。

さて、いよいよお知らせです。
この度 AWS チャットボットチャレンジを開催することになりました! AWS チャットボットチャレンジは、問題を解決したり今後のユーザーに向けた付加価値を追加する、他に例のないユニークなチャットボットを構築するチャンスです。AWS チャットボットチャレンジはアマゾンウェブサービスと Slack の協力により実現しました。

チャレンジ
このチャレンジに参加する開発者は、Amazon Lex を使用して自然な対話式のチャットボットを構築し、バックエンドでロジックプロセスやデータプロセスを実行するために AWS Lambda と Lex の統合を利用することになります。対象となるボットは新しいものでも既存のものでも構いませんが、既存のボットの場合はこのチャレンジのエントリー期間中に Amazon Lex と AWS Lambda を使用できるように更新する必要があります。

ソリューション構築時の制限は、あなたの想像力のみです。それでは、以下にボット作成やデプロイにおける創作力をサポートするアドバイスをいくつかご紹介します。チャットボットをよりユニークにするためのアドバイスについては次をご覧ください。

Slack、Facebook Messenger または Twilio SMS にボットをデプロイする
独自のボットソリューション構築時に別の AWS サービスを活用する
Amazon Polly のようなサービスを使用してテキスト読み上げ機能を導入
ほかのサードパーティー API、SDK、サービスを活用
Amazon Lex の構築済みエンタープライズコネクターを利用して Salesforce、HubSpot、Marketo、Microsoft Dynamics、Zendesk、QuickBooks といったサービスをデータソースとして追加

AWS Lambda を使用してボットをコスト効率良く構築する方法があります。Lambda には毎月、無料利用枠のリクエスト数 100 万件とコンピューティング時間 400,000 GB/秒が含まれています。無料提供している毎月の使用量はすべてのお客様を対象とし、無料利用枠の期間である 12 か月が終了した後も無効にはなりません。さらに、Amazon Lex を新たにご利用のお客様は、初年度において 10,000 件までのテキストリクエストと 5,000 件までの音声リクエストを毎月無料でプロセスすることができます。詳細はこちらをご覧ください。AWS の無料利用枠では、AWS にサインアップしたその日から 12 か月に渡り無料利用枠のサービスをご利用いただけるほか、12 か月の無料期間が過ぎた後も自動的にそれが無効になることはありません。AWS の無料利用枠と関連サービスの詳細については AWS 無料利用枠の詳細ページをご覧ください。

参加方法
AWS チャットボットチャレンジには、参加者の居住国で成年に達した年齢であれば、個人またはチームでこのコンペティションに参加できます。参加申込の時点で企業や団体が正式に設立または法人化されていて、参加対象となるエリアで正当な企業として見なされている場合であれば、社員数が 50 人以下の企業も参加対象になります。また、参加対象地域で 50 人以上の社員から成る大規模な企業も参加することはできますが、その場合は現金が含まれない賞のみへの参加となります。チャットボットに寄せられたボットは次のカテゴリで審査されます。

顧客価値: ボットが問題を解決しユーザーに付加価値を提供
ボットのクオリティ: ボットがユーザーの問題を独自の方法で解決、オリジナルでクリエイティブそして他のボットソリューションと差をつけていること
ボットの実装: 開発者がいかに努力し優れたボットを構築し実行できるようにしたか検討一般的なフレーズで問いかけられたボットが、意図したように機能し質問を認識して応答できるかなど、ボットの機能について検討

賞について
優れたボットを作成した開発者に AWS チャットボットチャレンジ賞を授与します。1 等賞

5,000 USD
AWS クレジット 2,500 USD 相当
AWS re:Invent のチケット 2 枚
Amazon Lex チームとのオンラインミーティング 30 分
受賞者は AWS AI ブログで紹介されます
クールな賞品

2 等賞

3,000 USD
AWS クレジット 1,500 USD 相当
AWS re:Invent のチケット 1 枚
Amazon Lex チームとのオンラインミーティング 30 分
受賞者は AWS AI ブログで紹介されます
クールな賞品

3 等賞

2,000 USD
AWS クレジット 1,000 USD 相当
Amazon Lex チームとのオンラインミーティング 30 分
受賞者は AWS AI ブログで紹介されます
クールな賞品

チャレンジのタイムライン

エントリー開始日: 2017 年 4 月 19 日 午後 12:00 時 (PDT)
エントリー終了日: 2017 年 7 月 18 日 午後 5:00 時 (PDT)
結果発表: 2017 年 8 月 11 日 午前 9:00 時 (PDT)

参加手続き
チャットボットチャレンジへの参加をご希望ですか?参加するには、次のチャレンジ上のルールと参加資格をご確認ください。

AWS チャットボットチャレンジに登録
AWS チャットボットの Slack チャネルに登録
AWS でアカウントを作成
ドキュメントやリソースへのリンクを掲載しているリソースページにアクセス
作動中のボットを映したデモ動画を撮影ボットの概要と用途についてドキュメントを作成
ボットのコードをホストする GitHub リポジトリへのリンク、すべてのデプロイファイル、ボットをテストする上で必要な手順など、審査とテスト実施に要するボットへのアクセス方法を提供
AWSChatbot2017.Devpost.com で 2017 年 7 月 18 日 午後 5:00 時 (ET) までにボットを提出します。ボットのアクセス権限の共有、Github リポジトリ、デプロイファイルも併せて提出してください。

概要
Amazon Lex では、ウェブアプリケーションやモバイルアプリケーションで対話を構築することができます。また、IoT デバイスの管理、カスタマーサポートの提供、トランザクションの更新情報を連絡したり、DevOps ワークロードの実施 (ChatOps) を可能にするチャットボットを構築することも可能です。Amazon Lex には AWS Lambda、AWS Mobile Hub、Amazon CloudWatch との統合が組み込まれています。そのため他の AWS サービスと簡単に統合することができ、AWS プラットフォームを使用してセキュリティ、モニタリング、ユーザー認証、ビジネスロジック、ストレージなどをチャットボットやアプリケーションで構築することができます。Slack、Facebook Messenger、Twilio SMS といったチャットサービスをサポートする Amazon Lex を活用して、音声やテキストのチャットボット機能を強化できます。Amazon Lex と AWS Lambda を使用してチャットボットや対話式インターフェイスを構築し AWS チャットボットチャレンジでクールな賞品を獲得してください。Amazon Lex と Amazon Lambda を使用して作成したボットに関する最近のリソースやオンラインテクトークもボット構築の参考になると思います。

Amazon Lex の発表 – 2017 年 1 月 AWS オンラインテクトーク
Amazon Lex のご紹介: 音声やテキストのチャットボット構築サービス – 2017 年 3 月 AWS オンラインテクトーク
Amazon Lex のドキュメント: Amazon Lex と AWS Lambda の設計図 (Amazon Lex and AWS Lambda Blueprints)
AWS AI ブログ: Amazon Lex でより優れたボットを構築パート 1 (Building Better Bots Using Amazon Lex (Part 1))
AWS AI ブログ: Amazon Lex でより優れたボットを構築パート 2 (Building Better Bots Using Amazon Lex (Part 2))
Slack ブログ: Amazon Alexa と同じディープラーニングテクノロジーをアプリで使用: Amazon Lex が Slack をサポート (Your app can now use the same deep-learning technology inside Amazon’s Alexa: Announcing Amazon Lex support for Slack)
欧州でのイベントは?Slack Dev Roadshow で Slack プラットフォームチームがホストするチャットボット構築方法のワークショップに参加

AWS チャットボットチャレンジに関するご質問は aws-chatbot-challenge-2017@amazon.com 宛てにメールで英語で問い合わせるか、ディスカッションボードに質問を投稿してください。では、頑張ってコード作成に励む皆さんの幸運を祈ります!

– Tara

Pollexy – Amazon Polly と Raspberry Pi で構築した特別なニーズをサポートする音声アシスタント

by AWS Japan Staff | on 12 APR 2017 | in Amazon Lex, Amazon Polly | Permalink

4 月は Autism Awareness month (自閉症啓発月間) です。米国では 68 人中に 1 人の子供が自閉症スペクトラム障害 (ASD) と診断されています (2014 年 CDC 調査)。今回のブログでは AWS のシニア DevOps クラウドアーキテクトの Troy Larson が、息子の Calvin をサポートするために取り組んでいるプロジェクトについて紹介します。これまでにも、AWS がどのようにしてこれほどたくさんの様々なアイデアを出し合えるのか聞かれたことがあります。場合によっては、とても個人的な理由で大切な誰かの役に立ちたいという願いからアイデアが浮かぶこともあるのですが、この Pollexy はまさにその例です。まずは Pollexy に関する記事を読んでから、こちらの動画をご覧ください。 -Ana

背景

私はここ何年もの間、自閉症で会話の少ない 16 歳のティーンエイジャーの親であるコンピュータプログラマーとして、どうにかテクノロジーを使ってより安全で幸せかつ快適な暮らしをつくることができないかと常に模索していました。このプロジェクトのチャレンジとなる根源は、人との交流におけるすべての基本、つまりコミュニケーションです。息子の Calvin は口頭による指示には反応しますが、責任を持って発言することができません。彼のこれまでの人生において、私達が会話をしたことは一度もないのです。自分の部屋で一人で遊んでいることはできても、すべてのタスクや一連のタスクをこなすには、他の誰かが口頭で彼に促す必要があります。我が家には他にも子供がおり、家庭内で担当するその他の役割もありますから、Calvin にかかりっきりになることで家庭内の雰囲気に負の影響が出てしまうことも否めません。

事の発端

去年開催された re:Invent で Amazon Polly と Amazon Lex のことを初めて耳にしてから、すぐにこうした技術を活用してどのように息子をサポートできるか考え始めました。息子は人による口頭指示に対しては問題なく対応することができますが、デジタル音声を理解することはできるのだろうか? という疑問がありました。そこで、ある土曜日に Raspberry Pi を息子の部屋に設定し、ドアを閉め、息子に気付かれないように家族と一緒に様子をうかがってみることにしました。Raspberry Pi に接続し、聞き慣れた西海岸の発音による Joanna を選び Polly を介して息子に問いかけてみました。「Calvin、トイレ休憩の時間だよ。部屋から出てトイレに行きなさい。」すると、数秒後に息子の部屋のドアノブが回る音がしました。我々家族は思わず隠れていた場所から頭を出して覗いてみると、息子はよく分からないといった顔つきで私をちらりと見て、そのまま Joanna が指示したようにバスルームに向かっていったのでした。Calvin が聞いたことも見たこともない人物の声による指示を聞き、それに応えたことを目の当たりにした私達は驚きで顔を見合わせたほどです。この一件に関するアイデアを同僚達と話し合ったところ、そのうちの一人が、毎年恒例の AWS Sales Kick-Off ミーティングで開催される IoT と AI のサイエンスフェアに参加してみたらどうだろう、と提案してきました。Polly と Lex のリリースから 2 か月そして 3500 ものコードを作成後、Pollexy は (Calvin 同伴) サイエンスフェアでデビューを飾りました。

概要

Pollexy (“Polly” + “Lex”) は Raspberry Pi とモバイルベースの特別なニーズに応える音声アシスタントです。ヘルパーは Pollexy を使用して、音声によるタスクの指示や、定期的に行うスケジュールもしくはオンデマンドのスケジュールに関するメッセージを再生するように設定できます。たとえば、ヘルパーは定期的に服用する薬のリマインダーメッセージをスケジュールしたり、毎時間のトイレ休憩を促すメッセージを設定することができます。また、同時に Amazon Echo とモバイルデバイスを使用して特定のメッセージをすぐに再生するようにリクエストすることも可能です。ヘルパーは相手がメッセージを聞いたか確認するように設定することもできます。たとえば、Pollexy が最初に「青いボタンを押してください (Push the blue button)」と言わない限り、息子は Pollexy に反応しません。息子が青いボタンを押すまで、Pollexy はメインのメッセージを再生しないようになっています。また他の状況では Lex を使用して口頭で応答したり、確認が不要なユーザーもいるでしょう。どちらにしても、自分のニーズに適うように Pollexy をカスタマイズすることができるのです。そしてもっとも重要かつチャレンジとなるポイントは、大きな家に住んでいる場合、メッセージを再生する部屋に相手がいるか確認するにはどうしたらいいのか? という点です。特別なニーズのある大人が離れに住んでいる場合はどうでしょう?リビングにいるのかキッチンにいるのか分からない場合は?相手が複数人いる場合は?屋内にいる複数の人物がそれぞれ別の部屋にいた場合、各自にそれぞれ別のメッセージを送りたい場合はどうでしょう?では、次に基本的な要素と全容についてご説明します。

Pollexy の基本的要素

Amazon のリーダーシッププリンシプルは「Invent and Simplify (発明と簡素化)」です。Amazon では Pollexy アーキテクチャの複雑性を最小限に抑えたいと考えています。Pollexy で連係しているオブジェクトとコンポーネントは、簡単に説明できる方法でそれぞれ 3 つのタイプに分けることができます。

オブジェクト #1: ユーザー

Pollexy でサポートできるユーザー数には制限がありません。ユーザーは独自の特定できる名前です。「確認する」など基本的な事項を設定できます。さらに大きなポイントは場所をスケジュールで特定できることです。つまり、誰かがいる家の特定の場所に対して Outlook のようなスケジュールを作成することができるのです。

オブジェクト #2: 場所

場所はデバイスが物理的に設置されている独自の場所を識別します。ユーザーのロケーションスケジュールをベースに、Pollexy はどのデバイスを順次に使用して連絡するか把握することができます。必要に応じてデバイスを「消音」モードにすることもできます (お昼寝中など)。

オブジェクト #3: メッセージ

もちろん、これが本来の目的です。各メッセージには、ユーザーそして定期的に実行するスケジュールが連携されます (1 回限りのメッセージを除く)。Pollexy はメッセージの再生準備が整うと、ユーザーの場所を確認することができるのでメッセージには場所情報は保存されません。

コンポーネント #1: スケジューラー

メッセージはどれもスケジュールする必要があります。これはコマンドラインツールです。たとえば「Calvin に「午後 8 時までに歯を磨くこと」と伝えてください」と言った場合、このメッセージは DynamoDB に保管され、Lambda 関数のキューイングを待つことになります。

コンポーネント #2: キューイングエンジン

Lambda はスケジューラーを毎秒ごとに実行しチェックして、メッセージがあるか、また再生できるメッセージがあるか確認します。再生するメッセージがある場合、ユーザーの場所のスケジュールを確認してメッセージを再生またはその場所に SQS キューを送ります。

コンポーネント #3: スピーカーエンジン

Raspberry Pi デバイスでは毎分ごとにスピーカーエンジンが起動し、その場所の SQS を確認します。メッセージがある場合、スピーカーエンジンはユーザーの設定を確認しメッセージを再生するためにコミュニケーションを開始します。相手が応答しない場合、スピーカーエンジンはスケジュールでそのユーザーに別の場所が指定されているか確認し、その 2 番目の場所の SQS キューにメッセージを送ります。結果としてメッセージは再生されるか、タイムアウトになります (そのユーザーが 1 日中留守にしている場合など)。

ユーザーへの配慮と自由がキーポイント

私達は大方、個人のプライバシーや個人情報への配慮というものはごく普通のことだと捉えていると思います。特別なサポートを必要としている人達にとって、常に誰かに見られているということは、プライバシーや自由というものがどれだけ欠如している状況であるのか想像してみてください。自閉症と向き合っている人達にとっては、他者が個人のスペースに入り込むことを強く疎ましく思い、場合によってはそれが怒りや不満に繋がることもあります。Pollexy は不満をもたらすことがなく、穏やかな友達といった存在として日常におけるサポートを提供し、ユーザーに自信を持たせながら、誰もが望む個人のプライバシーや自由が尊重されていると思わせることができるツールです。

-Troy Larson