Amazon Lex は、音声やテキストを使用して、任意のアプリケーションに対話型インターフェイスを構築するサービスです。 Amazon Lex では、音声のテキスト変換には自動音声認識 (ASR)、テキストの意図認識には自然言語理解 (NLU) という高度な深層学習機能が使用できるため、リアルな会話を実現できるため、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が開発できます。 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。
音声認識と自然言語理解は、コンピュータサイエンスで最も解決が困難な課題であり、大量のデータとインフラストラクチャを使用して訓練された高度な深層学習アルゴリズムが必要になります。Amazon Lex によって、すべての開発者の手の届くところに Amazon Alexa のテクノロジーを提供することになり、深層学習テクノロジーを誰もが使えるようになります。 Amazon Lex でこのテクノロジーを活用することによって、会話型インターフェイスを使って可能になる製品のまったく新しいカテゴリを生み出すことができます。
完全マネージドサービスとして、Amazon Lex は自動的にスケーリングされるため、インフラストラクチャの管理について心配する必要はありません。 Amazon Lex では、使用した分のみ料金が発生します。前払いの義務や最低料金はありません。
世界最高のチャットボットを見つけるミッションに参加してください。AWS Lambda と Amazon Lex を使用して、ユーザーにとってリアルな会話を実現できるチャットボットを構築してください。AWS チャットボットチャレンジにボットを提出すれば、賞やあらゆる特典を獲得するチャンスがあります。
6 月 5 日月曜日 Amazon Lex Tech Talk に参加する:
| 日付 | タイトル |
AWS 筆者 |
| 4 月 21 日 | Announcing the Lex/Lambda Chatbot Challenge |
Tara Walker (AWS テクニカルエバンジェリスト) |
| 4 月 19 日 | Amazon Lex now Generally Available | Jeff Barr (AWS チーフエバンジェリスト) |
| 2 月 28 日 | Building Better Bots using Amazon Lex (Part 2) |
Niranjan Hira (SA) と Harshal Pimpalkhute (Lex PM) |
| 2 月 24 日 | Building Better Bots using Amazon Lex (Part 1) | Niranjan Hira (SA) と Harshal Pimpalkhute (Lex PM) |
使用が簡単
Amazon Lex では、数分で独自のチャットボットを作成し、会話型インターフェイスをアプリケーションに組み込むプロセスを実行できるように使いやすいコンソールを提供しています。いくつかのフレーズの例を提供するだけで、Amazon Lex では、音声やテキストを使用して対話できる優れた自然言語モデルを構築し、質問したり、答えたり、高度なタスクを完成したりすることができます。
シームレスなデプロイおよびスケーリング
Amazon Lex では、チャットボットを Amazon Lex コンソールから直接、ビルド、テスト、およびデプロイできます。Amazon Lex を使用すると、音声やテキストのチャットボットをモバイルデバイス、ウェブアプリケーション、および Facebook Messenger、Slack、Twilio SMS などのチャットサービスに簡単にパブリッシュできます。 一度、パブリッシュすると、Amazon Lex ボットはエンドユーザーとの会話で入力される音声やテキストを処理します。Amazon Lex は完全マネージドサービスであるため、ユーザー利用度が高くなっても、ボットの処理能力を強化するためのハードウェアのプロビジョニングやインフラストラクチャの管理について心配する必要はありません。
AWS プラットフォームとの組み込み統合
Amazon Lex では、AWS Lambda、AWS MobileHub、および Amazon CloudWatch との組み込み統合を提供しています。また、Amazon Cognito や Amazon DynamoDB など AWS プラットフォームの他の多くのサービスと簡単に統合できます。AWS プラットフォームのセキュリティ、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、モバイルアプリケーション開発を活用できます。
コスト効率が高い
Amazon Lex には、前払いの義務や最低料金はありません。実際に行ったテキストまたは音声のリクエストに対してのみ料金がかかります。Amazon Lex の従量制料金とリクエストごとの低コストは、コスト効率が高く、会話型インターフェイスをどこにでも構築できます。Amazon Lex の無料利用枠で、少しも初期投資することなく簡単に Amazon Lex を試すことができます。
最新のニュースの更新情報、試合の得点、または天気予報を入手するというような消費者の日常的なリクエストに対するチャットボットを Amazon Lex を使用して構築できます。Amazon Lex ボットの構築後、リッチなメッセージフォーマットに対応しているモバイルデバイス、チャットサービス、および IoT デバイスにデプロイできます。
「私たちは、進化した音声認識と自然言語処理テクノロジーを利用して、お客様の生活を向上させられることに興奮しています。Amazon Lex は、患者により良いサービスを提供するすばらしい機会を与えてくれます。結局のところ、OhioHealth で行っていることは、適切なタイミングに適切な場所で患者に適切なケアを提供することです。Amazon Lex の次世代テクノロジーとそれを使用して開発している革新的なアプリケーションは、より向上した顧客サービスを提供するのに役立ちます。私たちが気付いているのはあらゆる可能性のごく一部にすぎません」
– Michael Krouse 氏、OhioHealth、運用サポート担当シニアバイスプレジデント兼最高情報責任者
Amazon Lex の高品質な音声認識と自然言語理解の能力は、モバイルアプリケーションに強力なインターフェイスを組み込むことを可能にします。音声またはテキストのチャットインターフェイスを追加して、銀行口座へのアクセス、チケットの予約、料理の注文、またはタクシーの呼び出しなど顧客が行う多くの基本的なタスクを支援するボットをモバイルデバイスに作成できます。Amazon Lex は Amazon Cognito と統合されているため、すべてのデバイスのユーザー管理、認証、および同期を制御できます。
Amazon Lex を使用して、一般的な業務のアクティビティを合理化して組織の効率を向上させるエンタープライズチャットボットを構築できます。例えば、従業員は直接、チャットボットを使用して、Salesforce からの営業データ、HubSpot からのマーケティング成果、Zendesk からの顧客サービスの状況を数分以内に確認できます。Amazon Lex を使用すると、AWS Lambda 関数を使ってさまざまなエンタープライズ生産性ツールに接続するボットを構築できます。
「HubSpot の GrowthBot は、会話型インターフェイスを使用して関連するデータやサービスにアクセスできるようにすることで、マーケティング担当者とセールス担当者の生産性を高めるオールインワンのチャットボットです。GrowthBot は、マーケティング担当者がコンテンツの作成、競合他社の調査、およびその分析のモニタリングを行うときに役立っています。Amazon Lex によって、ユーザーにとってより直感的な UI を GrowthBot で提供するよう高度な自然言語処理能力を追加しています。Amazon Lex を使用すると、アルゴリズムを自分たちでコーディングしなくても、高度な AI と機械学習を利用できます」
– Dharmesh Shah 氏、HubSpot CTO 兼創設者
Amazon Lex を使用すると、急速に成長する IoT の分野で、接続されたデバイス向けに高度にインタラクティブで会話型のユーザー体験を生み出せます。これは、車やデバイスからウェアラブルや家電製品に至るまで、さまざまな分野に会話型製品というまったく新しいカテゴリーを作ることになります。
NASA は、次世代の探検家たちの意欲を高めるために、学校、地域団体、および公共のイベントで学生たちに働きかけています。派遣しているのは人気者の "Rov-E"、実際の NASA 火星探査機に似せたロボットです。Amazon Lex を使用することによって、NASA のスタッフは大勢の人と話すときに効果的な会話型インターフェイスである音声コマンドで Rov-E を簡単に操作しています。マルチターンの対話管理機能によって、Rov-E は「話す」ことが可能になり、人を引き付ける方法で火星についての生徒の質問に答えます。AWS のサービスと統合しているため、Rov-E をさまざまなデータソースに接続して、それに合わせてスケーリングさせて、NASA の火星探査情報を取り出すことができます。


