Amazon Web Services ブログ

Category: Amazon Lex*

チャットボットにウェブ UI をデプロイする

お客様は、Amazon Lex をお使いになり非常に優れたチャットボットを構築しました。Amazon Lex コンソールをご使用になりチャットボットをテストしました。これでチャットボットを皆様のウェブサイトにデプロイ出来るようになります。 お客様が独自のボットユーザーインターフェース (UI) を構築することは可能ですが、荷が重いと感じられるかもしれません。様々なデバイスとブラウザに対するサポート、承認、音声録音などを扱う必要があります。以前に既に実行されているはずだと考え、上手く再使用できるソリューションが見つかるかもしれません。 Amazon Lex チャットボット UI チャットボット UI と呼ばれる Amazon Lex ウェブ UI のサンプルは、 Amazon Lex チヤットボットにフル機能のウェブクライアントを提供する関連する重要部分にすでに対応しています。この機能を迅速に活用して時間を最小限に抑えることで、お使いになられているチャットボットを搭載したアプリケーションの価値を見出すことができます。 フルページのチヤットボット UIとして稼働させることができます。: あるいは、チャットボットウィジェットとしてサイトに組み込むこともできます。: チャットボット UI は、以下の機能をサポートしています。: フルスクリーンまたは組み込み可能なウィジェットモードを備えた、モバイルに対応する UI 音声とテキストを完全にサポートし、二者間をシームレスに切り替えることができる 自動消音検出、トランスクリプション、オーディオの録音および再生、Amazon Lex レスポンスの再生を中断する機能などの音声機能 テキストと音声の両方をサポートするレスポンスカード ホスティングサイトからチャットボット UI とプログラムを介して対話する機能 複数のデプロイメントのオプション デプロイメントと統合のオプション チャットボット UI のデプロイメントと統合には4つのオプションがあります。 AWS CloudFormation の使用 AWS Mobile Hub の使用 事前に構築されている配布ライブラリの使用 事前にパッケージ化された Vue コンポーネントの使用 […]

Read More

Microsoft Excel を使った Amazon Lex チャットボットの構築

この記事は、AWS コミュニティヒーローの Cyrus Wong によるゲスト投稿です。 ここ香港にある私たちの学院 (IVE) では、教育、研究、およびヘルスケアにおいて Amazon Lex での実験を開始しました。当学院には、IVE の英語教師、IVE の保育、高齢者およびコミュニティサービス学科のセラピストなど、Amazon Lex コンソールで自然言語での対話ボットを作成する技術的ノウハウを持たない従業員が多数存在します。私たちは、非技術系ユーザーのための Amazon Lex チャットボットを構築する試験的なプロジェクトをいくつか完了しました。非技術系ユーザーは Excel スプレッドシートにそれぞれの質問を記入し、その後開発者が Amazon Lex コンソールにユーザーの質問をコピーしました。しかし、ユーザーがチャットボットで何かを変更したい場合、開発者はいつもこれと同じコピーアンドペーストプロセスを行わなければなりませんでした。 そこで私たちは、「チャットボットの構築に Excel を直接使ってコピーアンドペーストの繰り返し作業をやめたらどうだろう?」と考えました。 当学院の従業員は全員 Microsoft Excel の使用方法を知っているため、私たちは最小限のプログラミングスキルでチャットボットを作成するために Excel を使用できる「ExcelLexBot」というプロジェクトを立ち上げることにしました。 ExcelLexBot は、事前定義されたフォーマットの Excel ファイル (xlsx) を Amazon Lex チャットボットに変換するサーバーレスアプリケーションです。私たちが作り上げた ExcelLexBot は様々な方法で使用することができ、その全てが迅速に、最小限の開発スキルで構築できるように設計されています。私のような教師は、ExcelLexBot を使ってインタラクティブなチャットに似たテストや課題を作成することができます。生徒は、最後の学年末プロジェクトにチャットボットの機能性を追加するためにこれを使用しますが、これも迅速に行うことができます。クラウドおよびデータセンター管理の副学士課程に属する 80 人の生徒たちが 1 時間内で 80 のチャットボットを作成しました。 この記事では、ExcelLexBot の仕組みと、それをデプロイして使用する方法について説明します。 Amazon Lex のコンセプト […]

Read More

Amazon Lex を使った Bot の作成

Jeff Barr がブログでの紹介の投稿でご説明したように、Amazon Lex は、開発者が音声とテキストを使用してアプリケーションで対話式のインターフェイスを構築できるようにするサービスです。Amazon Lex を使うと、すべての開発者が Amazon Alexa に採用されている深層学習技術と同じ技術を利用し、自然言語での高度な対話ボット (チャットボット) を短時間で簡単に構築できるようになります。Amazon Lex では、自動音声認識 (ASR) という音声をテキストに変換するための高度な深層学習テクノロジーと、テキストの意図を理解するための自然言語理解 (NLU) を利用できます。これにより、ユーザーにとって使いやすく魅力的なアプリケーションを構築できます。 では、Amazon Lex で機能的なチャットボットを開発するには、どうすればいいでしょうか。ドキュメント内の例の 1 つを利用すれば、1、2 分でチャットボットを使用してやり取りを開始することができます。もちろん、これはきっかけにはなりますが、まったく十分とはいえません。では、チャットボットを構築するために、何をする必要があるかを見てみましょう。 基本 チャットボット設計は、確立基準がほとんどない発生期の領域です。実際のユーザーとやり取りしなければ、何が面倒で何が快適かを理解することはできません。このセクションは、ボット設計のガイドではなく、設計上の考慮事項を探るものとして扱うことをお勧めします。以下は、Amazon Alexa との何百万回ものやり取りから学んだことです。 Simon Sinek はチャットボットがなぜ存在するかという疑問から始めることを奨励しています。優れた設計は明確な目標から始まります。それにはまず、ユーザーがどんな人か、何を達成しようとしているのかを理解する必要があります。 また、モダリティとミディアムのことも考える必要があります。音声インターフェイスは確かに便利ですが、ユーザーが注意を払っていなかったり、単に聞こえていなかったりすることも想定して、最後のプロンプトを繰り返したり、「何?」とか「どこまでいったっけ?」といった反応にも適切に対応できなければなりません。テキストのインターフェイスでは、これは不要でしょう。一部のテキストインターフェイスでは、画像とボタンの付いたレスポンスカードもサポートされています。 インターフェイスを設計する者にとって、強調は不可欠な手法です。これは、情報を提示したり、特定の選択肢を推奨する基準となります。明確性を実現するための規則はモード (ウェブ UI かチャットか音声か) によって異なります。目標とモードに応じて、強調のためのツールは異なる可能性があります。次の例を見て、3 つのそれぞれのモードにおける注文方法について検討してみてください。   これで注文してよろしいですか。 (はい/いいえ) ____ を注文したいとのことですが、それでよろしいですか。  ウェブ (ポイントアンドクリック) チャット (テキスト) 言語 (音声認識) ウェブの場合、「注文を確定する」を強調することで、それが推奨される選択肢であることを明確化し、このアクションによって顧客が注文にコミットすることを確認する必要があります。チャットでは、オプションを括弧で囲むことで、ユーザーに何が期待されているかを示すのが慣例となっています。また、テキストの配置や空白文字、大文字などで強調することもできます。 音声操作では、このような慣例に代わって、注文がいつ実行されるかをユーザー自身がコントロールしていることを保証する新しい基準が必要となります。たとえば、注文に大幅な変更がある場合は、確認することができます。さらに、音声の場合、強調のためにゆっくりと話すなど、話す速度をコントロールすることも可能です。他の方法が使用できない場合は、単に繰り返すだけでもかまいません。以下の例を見てみましょう。 ご注文の合計額は 55 ドルです。 この注文を実行して、このアカウントに登録されているカードに […]

Read More

Amazon Lex と Amazon Alexa を使用した質疑応答ボットの作成

ユーザーの質問に対する回答を持っていますが、ユーザーが質問をして適切な回答を得る良い方法が必要です。多くの場合、ユーザーはヘルプデスクに電話するか、サポートフォーラムに投稿しますが、ストレスが高まり、組織にとってコストがかかります。チャットボットがあれば、顧客にとって便利でしょう。興味深いことに、最近の調査は、ユーザーの 44% が人間と話すよりもチャットボットと話すことを望んでいます。 この投稿では、QnABot (「キューアンドエーボット」と発音) と呼ばれるサンプルソリューションについて説明します。 QnABot は、Amazon Lex と Amazon Alexa を使用して、「質疑応答」のための便利なインターフェイスを提供します。これにより、ユーザーは質問をして関連する回答をすばやく得ることができるようになります。 Amazon Lex を使用すると、音声とテキストチャットアクセスの両方を既存のアプリケーションに統合できます。Amazon Alexa を使用すると、Amazon Echo または Alexa Voice Service 対応デバイスを自宅や職場で使用しているユーザーに、ハンズフリー音声インターフェイスを提供できます。QnABot は両方の長所を最大限に活用しています。 QnABot は、Amazon Elasticsearch Service (Amazon ES) を使用して質問と回答を検索可能にします。ユーザーが質問をすると、Amazon ES の強力な全文検索エンジンが背後で使用され、その質問に最も合った回答が検索されます。 以下のセクションでは、次のことを行う方法について説明します。 QnABot を AWS アカウントにデプロイする。このブログでは、お客様が既に AWS を利用していることを前提としています。アカウントをまだ作成していない場合は、AWS ホームページの [Create an AWS Account] を選択してください。 コンテンツデザイナー UI を使用して、質問と回答を QnABot に挿入する。 ウェブクライアント UI で音声またはチャットを使用して質問をする。 […]

Read More

Build a Voice Kit with Amazon Lex and a Raspberry Pi

この記事では、広範に利用可能なコンポーネントを利用して、Amazon Lex をどのようにカスタムハードウェアに組み込むかを紹介します。シンプルな音声ベースの AI キットを構築して、Amazon Lex に接続する方法を示します。Raspberry Pi および合計 60 ドル以下の市販のコンポーネントをいくつか使用します。このブログの終わりまでに、Amazon Lex PostContent API に統合された、インターネット接続されたハードウェアデバイスが使用できるようになります。音声制御ロボットおよび音声制御メトロノームなどの、幾つかのボットのデモも行います。 コンポーネント概要 Amazon Lex ハードウェアキットを構築するには、以下のコンポーネントが必要です。 Raspberry PI 3 Model B、Amazon で 35 ドルから。 Kinobo – USB 2.0 ミニマイク、Amazon で 5 ドルから。 Adafruit I2S 3W ステレオスピーカーボンネットおよびスピーカー、adafruit で 12 ドルから。 (オプション) Qunqi クリアーケースボックスエンクロージャー、Amazon で 20 ドルから。 物理的な作成 Raspberry Pi 図 1. Raspberry PI […]

Read More

Amazon Connect と Amazon Lex のインテグレーション

私のお気に入りのサービス、Amazon Connect と Amazon Lex に機能強化が施されました。セルフサービスの Amazon Connect はクラウドベースのサポートセンターで、ビジネスがより良いカスタマーサービスを低コストで簡単に提供できるようにしています。Amazon Lex は、音声とテキストを使用して会話型インターフェイスを構築するためのサービスです。この 2 つのサービスを統合することで、Lex の自動音声認識 (ASR) と自然言語理解 (NLU) の性能を利用し、優れたセルフサービスエクスペリエンスを顧客に提供することができます。この統合を有効にするため、Lex チームが 8kHz の音声入力サポートを追加しました。これについては後ほど詳しくご説明します。この機能のメリットは?顧客によるリクエストの大半をボットが解決できれば、電話での待ち時間を削減し、ユーザーは時間を無駄にすることなく製品を使用することができます。 Connect または Amazon Lex の背景情報については、Jeff が過去に公開したブログ [1][2] をぜひお読みください。LEGO ファンの方は特にお楽しみいただけると思います。 では、この新しい統合の使用方法を見ていきましょう。Twitch チャンネルで構築したアプリケーションを使用して、このブログ用に内容を変更します。アプリケーションのコアでユーザーが Amazon Connect の番号を呼び出します。この番号はユーザーを Lex ボットに繋げ、AWS Lambda 関数を開始します。これは Lex のインテントをベースにしています。アプリケーションでできることは? 最良のコードエディタは何だと思いますか? 個人的には vim が好きです。コード編集を行うには最高のエディタです。私の同僚の Jeff は emacs を選んでいます。 これは素晴らしいオペレーティングシステム エディタです。もし、生まれつき指の関節が普通以上にあればの話しですが。そして同僚の Tara が選んだのは Visual Studio […]

Read More

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

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 […]

Read More

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

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 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 […]

Read More