Build a conversational robot in one minute

Robot Factory とは

2016 年、世界は「チャットボット時代」に突入しました。Apple Siri、Microsoft Xiaoice、Baidu Xiaodu、Tmall Genie など、テック業界の大手各社がチャットボット分野の関連プロダクトを相次いでリリースしました。会話型ロボットの登場は、ユーザーとコンピュータの対話方法に革新をもたらし、コンピュータ中心の逐次的な操作コマンドから、ユーザー中心の自然言語による会話型 AI へと移行しました。

Robot Factory は、「会話型 AI ファースト」の潮流の中で生まれた、チャットボット向けインテリジェントロボットインキュベーションプラットフォームです。Robot Factory を使えば、NLP 技術の知識やプログラミングスキルがなくても、わずか 1 分で自分専用の会話型ロボットを構築できます。

Robot Factory の全体アーキテクチャ図を以下に示します。以下では、プロダクトシナリオとコア機能の 2 つの柱を中心に詳しく紹介します。


どのようなシナリオで使われるのか

Robot Factory の応用シナリオは、主に質疑応答、オペレーション、運用保守の 3 つのカテゴリに分けられます。

AI + インテリジェント質疑応答

質疑応答は 3 つのシナリオの中で最も一般的なものです。顧客がマーチャントのプロダクトについて問い合わせる際や、従業員が会社の規定について確認する際など、常に大量のよくある質問への回答が必要になります。これらの質問を抽出して QA ペアとして整理し、Robot Factory プラットフォームに登録することで、応答ロボットが大部分の質問を自動で処理できます。時間と労力を節約し、コスト削減にもつながります。たとえば、Yunqi Conference で提供されたカンファレンス案内ロボットがその一例です。

AI + コンテンツ配信

オペレーションシナリオでは、主にロボットを活用してすべてのユーザーに正確かつ迅速にメッセージを一斉配信します。たとえば、世界中で 100 のマーチャントグループを運営している場合、Robot Factory でメッセージ本文と送信時刻を 1 回設定するだけで、100 のグループすべてに時間通りにメッセージを配信できます。100 回の手動作業による非効率性とタイムラグを簡単に解消できます。

AI + 日常運用保守

運用保守シナリオはさらに強力です。ロボットは質問に答えるだけでなく、コマンドを実行することもできます。たとえば、Alibaba Cloud でサーバーを購入してタスクを実行している場合、ロボットにタスク実行状況のクエリ、異常の検知、タスクの終了などを指示できます。「ユーザーの質問 → コマンドの理解 → サービス呼び出し（コマンド実行） → 回答の返却」が運用保守シナリオの一連のフローです。

さらに斬新な活用方法もあります。たとえば、音声テキスト変換技術と、Alibaba Cloud Communications や Cainiao Post を組み合わせたインテリジェントアウトバウンドロボットです。アンケート、架電によるフォローアップ、訪問サービス前の在宅確認などのシナリオもロボットで対応でき、ロボットが 1 日に処理できる通話数は人間の数倍に上ります。

コア機能とは

ここまでで、Robot Factory で何ができるかの概要がお分かりいただけたと思います。以下では、Robot Factory のコア機能とその活用方法を紹介します。

スマート QA
インテリジェント会話型ロボットの最も得意とするスキルが QA 質疑応答です。インテントとエンティティは最も基本的な 2 つの概念です。インテントは、ユーザー入力、アクション、レスポンスの 3 つの要素で構成されます。ユーザー入力はユーザーの質問を定義し、レスポンスは対応する回答を定義します。アクションはオプションで、ユーザーのインテントを理解した後に実行する一連のコマンドを定義します。エンティティはユーザー入力に対して機能し、ユーザー入力から構造化情報を抽出することで、大量の類似インテントマッチングシナリオを効率的に処理します。たとえば、「2020 年 3 月 8 日の杭州の天気はどうですか？」という質問では、杭州を列挙型エンティティとして抽出し、2020-03-08 を正規表現エンティティとして抽出できます。アクションは都市と時間に基づいて天気クエリサービスを呼び出すよう定義し、最終的に天気情報でレスポンスします。

上記の例は、QA 質疑応答において、まずユーザーインテントの正確な理解が不可欠であることを示しています。Robot Factory の基盤には、完全なアルゴリズムフレームワークがあります。従来の機械学習アルゴリズムと深層ニューラルネットワークベースの自然言語処理アルゴリズムを組み合わせ、オフラインの特徴抽出とモデルトレーニングをオンラインのリアルタイム予測と組み合わせ、プレーンテキストの FAQ インテントマッチングとエンティティベースのスロットマッチングを組み合わせることで、インテントマッチングの精度を向上させています。詳細は今後の特集記事で紹介する予定です。

コーパス管理

会話型ロボットのインテリジェンスは、理解できるコーパスの豊かさに大きく依存します。しかし、ほとんどの知識は非構造化テキストとして蓄積されており、会話型ロボットが理解できる質疑応答形式にはなっていません。では、新しく作成した会話型ロボットに、どのようにしてインテリジェントな質疑応答機能を備えたコーパスを素早く構築できるのでしょうか。Robot Factory はコールドスタート問題を解決する 3 つの方法を提供しています。単一のロボットアプリケーション内で、コーパス抽出（自動化）、バッチインポート（手動）、プリセットインテント（システム共通コーパス）によってコーパスを充実させます。また、複数のアプリケーション間でのコーパス共有（アプリケーションアセンブリ）も実現しています。


コーパス抽出

コーパス抽出とは、機械読解能力を活用して、ユーザーが持つ既存の非構造化ナレッジベースやドキュメントから、会話型ロボットが理解できる QA ペアを自動的に抽出・整理する機能です。コーパス抽出は、手動入力の代わりに会話型ロボットのコーパスを迅速に充実させるだけでなく、ナレッジベースと Robot Factory の連携における移行コストを大幅に削減できます。現在、Robot Factory プラットフォーム上のコーパスの 80% がコーパス抽出機能によって生成されています。さらに、Excel や JSON 形式での手動バッチインポートにも対応しており、インテントを自動生成できます。

プリセットインテント

プリセットインテントとは、ユーザーの高頻度かつ一般的なシナリオを Robot Factory がプラットフォームレベルに標準化したもので、すべてのプラットフォーム上のロボットアプリケーションをエンパワーメントし、QA 質疑応答機能を強化します。たとえば、雑談、天気予報の確認、当番確認などです。ユーザーはプラットフォーム上でチェックを入れるだけで、これらの質問に回答する機能をロボットに付与できます。

コーパス共有

コーパス共有とは、異なる会話型ロボット間でコーパスを再利用できる機能です。たとえば、すべての百貨店の会員マニュアルは同じですが、店舗ごとに異なる割引プロモーションがあります。Robot Factory では、共通の汎用コーパスを持つロボット A を作成し、異なる固有コーパスを持つロボット B、C を作成できますが、すべてのロボットがロボット A のコーパスを共有・再利用します。コーパス共有はコーパスの再利用率を向上させ、ユーザーが差別化された部分により集中できるようにします。

オンラインプログラミング

前述の通り、インテントは「ユーザー入力 → アクション → レスポンス」の 3 つの要素で構成され、アクションはユーザーのインテントを理解した後に実行する一連のコマンドを定義します。通常、アクションは HTTP リクエストを通じてユーザー定義サービスを呼び出します。しかし、以下のような問題に直面することがよくあります。

ユーザーが既にサービスインターフェイスを持っている場合、サービスのフォーマットが一致しない、Robot Factory 固有の処理ロジックとビジネスロジックが密結合するなどの問題が生じます。
ユーザーがサービスインターフェイスを持っていない場合、開発、展開、結合デバッグ、リリースの一連の工程が必要になり、マシン、ネットワーク、環境に関する問題も発生します。オンライン検証に失敗すると、上記の手順を繰り返す必要があります。
時限的な一時機能を追加するだけで、システム全体に影響が及びます。
これらの問題を解決するため、Robot Factory は Alibaba Cloud Computing Platform のオンライン開発プラットフォームである AppStudio と連携し、AppStudio ベースのオンラインサービス開発 IDE を開発しました。クラウド上でオンラインプログラミング環境を提供し、下流サービスとの連携を支援して、データクエリ、コマンド実行、ナレッジベース検索、コンテンツレコメンデーションなどの機能を実現します。以下の利点を提供します。

柔軟性：オンラインプログラミング、カスタムビジネスロジック、セキュリティ検証などをサポートし、業務システム自体から切り離されています。
開放性：必要な SDK を自由に導入でき、ODPS や HSF などのサービスにも対応しています。
簡素性：基本クラスと OpenAPI をカプセル化し、開発を容易にしています。
即時性：リリースシステムに依存せず、変更を加えると即座に反映されます。
共有性：共同編集と開発、コード共有をサポートしています。
デバッグ：オンラインデバッグ、サービステストなどの機能をサポートしています。

未来はすでに到来している

Alibaba Group 内で 2 年間の開発と研磨を経て、Robot Factory は 20,000 以上のロボットを育成し、440,000 以上のユーザーにサービスを提供してきました。Yunqi Conference への 2 年連続の出展を通じて、インテリジェントロボットに対するユーザーの強いニーズを実感しました。2020 年、Robot Factory はパブリッククラウド版を正式にリリースします。最後に、Robot Factory がビッグデータ開発プラットフォーム DataWorks 向けに作成した、ワンクリック回答ロボットのデモを紹介します。