8月2日、ドコモイノベーションビレッジで
人の言葉をAIが理解できたら企業経営はどうかわるのか?
を聞いてきた?ので、メモメモ
■ごあいさつ
・福岡スタートアップカフェでもイベントしたよ
みらいきょうそうらぼで書いてある
■イノベーションビレッジについての説明
X-Techすぺしゃる→みらいきょうそうらぼ
■質問解凍人工知能「ロアンナ」セミナー
人の言葉をAIが理解できたら企業経営はどうかわるのか?
・自己紹介
人工知能ビジネスプロデューサー
人工知能技術コンソーシアム・各WG代表
・AIの歴史とハイプサイクル
第三次ブーム
・人工知能を構成する技術分野
人工知能基礎分野
探索・数理計画
知識表現推論
機械学習
人工知能応用分野
音声処理
自然言語処理
コンピュータービジョン
→大きく分けると4つ
画像認識、音声識別、データマイニング、自然言語処理
・ろあんな:ろぼてぃっく あんさー なびげーしょん
同じ事を言っているのが理解できる
・多言語:Google翻訳 方言(きついのはむずかしい)
質問に対して回答するのが仕事
・実際に見てみましょう
それっぽいことを言えば理解できる
入っているデータは日本語で、英語は翻訳している
・大きな量の学習データを必要としない、ロアンナの自然言語処理フレームワーク
自然言語解析
表記ゆれ
自己学習エンジン
音声認識・機械翻訳:Google使っている
・日本語特融の表記ゆれも調整し、理解する
・同義語、同一概念も含めて理解する
入口→玄関、エントランス、スタート
誤認識を補正できる
学習データは質問と回答を用意するだけ
質問回答を見えるかし、対応品質を向上させる
感情分析:Google使っている
・学習させるほどに賢くなり、解凍できる幅が広がります
質問:答えられない
答える必要ない:学習しない
答える必要ある→お客さんに回答:学習
→賢くなっているDNA(メカニズム)を持っているか?
・ロアンナを教育し、社内ナレッジを蓄積していく
これからはロアンナが質問を仕分けし、回答する時代
答える先輩社員:短歌高い
提携反復業務はこれからはAIの仕事です
・ビジネスの回答の市場性
競合比較
・チャットボットを開発する管理画面
想定される言い回しを全部入れる
→FAQには向いていない
・FAQ
検索ワードをすべて登録→ハードル高い
・スパコンで150億こーぱす:共起率
→データが多いなんとかなるという考えはやめること
AI開発は宝探し
ベンチャーにチャンスがある
費用を掛ければ結果が出るわけではない
レシピが分からない
近未来
1 個人認証連携
2 API連携
3 パーソナルエージェント連携
4 RPA連携
5 デバイス連携
現在の自然言語処理技術の限界は?
・りんな、雑談API:理解していない
・目的指向型:ききたいことある。答えたいことある場合
→会話したい:フレーム問題に
これから日本が直面する問題
高齢化
押し寄せる訪日外国人
AI VS 教科書が読めない子供たち
・詳しい情報は、専用サイト https://ro-an-na.com
オープンなものの組み合わせ:競合は?
開発メンバー4人、3か月考えてそこから半年で形になる
質問にはフォーマットがある→会話とは違う
賢くするので重要なこと:体制→FAQマネージャー
結局、どう変わるか、よくわかんなかった(^^;)
人の言葉をAIが理解できたら企業経営はどうかわるのか?
を聞いてきた?ので、メモメモ
■ごあいさつ
・福岡スタートアップカフェでもイベントしたよ
みらいきょうそうらぼで書いてある
■イノベーションビレッジについての説明
X-Techすぺしゃる→みらいきょうそうらぼ
■質問解凍人工知能「ロアンナ」セミナー
人の言葉をAIが理解できたら企業経営はどうかわるのか?
・自己紹介
人工知能ビジネスプロデューサー
人工知能技術コンソーシアム・各WG代表
・AIの歴史とハイプサイクル
第三次ブーム
・人工知能を構成する技術分野
人工知能基礎分野
探索・数理計画
知識表現推論
機械学習
人工知能応用分野
音声処理
自然言語処理
コンピュータービジョン
→大きく分けると4つ
画像認識、音声識別、データマイニング、自然言語処理
・ろあんな:ろぼてぃっく あんさー なびげーしょん
同じ事を言っているのが理解できる
・多言語:Google翻訳 方言(きついのはむずかしい)
質問に対して回答するのが仕事
・実際に見てみましょう
それっぽいことを言えば理解できる
入っているデータは日本語で、英語は翻訳している
・大きな量の学習データを必要としない、ロアンナの自然言語処理フレームワーク
自然言語解析
表記ゆれ
自己学習エンジン
音声認識・機械翻訳:Google使っている
・日本語特融の表記ゆれも調整し、理解する
・同義語、同一概念も含めて理解する
入口→玄関、エントランス、スタート
誤認識を補正できる
学習データは質問と回答を用意するだけ
質問回答を見えるかし、対応品質を向上させる
感情分析:Google使っている
・学習させるほどに賢くなり、解凍できる幅が広がります
質問:答えられない
答える必要ない:学習しない
答える必要ある→お客さんに回答:学習
→賢くなっているDNA(メカニズム)を持っているか?
・ロアンナを教育し、社内ナレッジを蓄積していく
これからはロアンナが質問を仕分けし、回答する時代
答える先輩社員:短歌高い
提携反復業務はこれからはAIの仕事です
・ビジネスの回答の市場性
競合比較
・チャットボットを開発する管理画面
想定される言い回しを全部入れる
→FAQには向いていない
・FAQ
検索ワードをすべて登録→ハードル高い
・スパコンで150億こーぱす:共起率
→データが多いなんとかなるという考えはやめること
AI開発は宝探し
ベンチャーにチャンスがある
費用を掛ければ結果が出るわけではない
レシピが分からない
近未来
1 個人認証連携
2 API連携
3 パーソナルエージェント連携
4 RPA連携
5 デバイス連携
現在の自然言語処理技術の限界は?
・りんな、雑談API:理解していない
・目的指向型:ききたいことある。答えたいことある場合
→会話したい:フレーム問題に
これから日本が直面する問題
高齢化
押し寄せる訪日外国人
AI VS 教科書が読めない子供たち
・詳しい情報は、専用サイト https://ro-an-na.com
オープンなものの組み合わせ:競合は?
開発メンバー4人、3か月考えてそこから半年で形になる
質問にはフォーマットがある→会話とは違う
賢くするので重要なこと:体制→FAQマネージャー
結局、どう変わるか、よくわかんなかった(^^;)