はじめての仮想アシスタント作成を始めよう！

目次

1. はじめに
2. 仮想アシスタントの構築方法
3. シンプルな質問応答
4. ダイナミックな応答の作成
5. プロセスフローの実装
6. 質問の理解と意図の把握
7. 学習データの準備
8. システムのエスカレーション機能の導入
9. Watson Assistantを用いた仮想アシスタントの作成
10. ユーザーの理解が足りない場合の対策

1. はじめに 👋

このセッションへの参加ありがとうございます！今回は、リテールストアのサポート問い合わせに対応する仮想アシスタントの構築方法について学びます。まず最初に、基本的な質問応答から始め、徐々に応答の幅を広げていきます。それから、プロセスフローの作成方法や、ユーザーの理解が足りない場合の対策方法もお伝えします。このセッションでは、Watson Assistantを使用して仮想アシスタントを作成します。早速、始めましょう！

2. 仮想アシスタントの構築方法 🧰

まず、Watson Assistantで新しいスキルを作成します。このスキルは、仮想アシスタントまたはチャットボットの骨組みとなります。現時点ではスキルが空っぽなので、まだあまり動作しません。次に、ユーザーの発言を理解するための「意図」を設定します。例文を使用して、サンプルデータを追加し、ユーザーの意図を学習させます。これにより、仮想アシスタントはユーザーの意図を認識し、適切な応答を返すことができるようになります。

3. シンプルな質問応答 💬

仮想アシスタントのテストインターフェースを使用して、質問応答を試してみましょう。最初に、「店舗の営業時間は何時から何時までですか？」という質問をしてみます。アシスタントは、この質問を「店舗の営業時間の問い合わせ」として正しく認識し、適切な応答を返します。また、アシスタントのテストインターフェースには、会話の進行状況を確認するための便利なデバッガーツールもあります。

4. ダイナミックな応答の作成 💡

現在、仮想アシスタントは質問の意図を正しく認識できているものの、適切な応答を返すことができていません。次に、具体的な質問に対する応答を設定してみましょう。たとえば、「営業時間についての質問」に対しては、「弊社の店舗は毎日午前9時から午後9時まで営業しています」という応答を返すように設定します。同様に、「店舗の場所についての質問」に対しては、具体的な場所の情報を応答として設定します。

5. プロセスフローの実装 🌊

プロセスフローを使って、より複雑な応答の作成を試みましょう。ここでは、識別子「store location」を使用して、特定の店舗の場所の問い合わせに対する応答を設定します。具体的には、「店舗の営業時間の問い合わせ」が「elm」と認識された場合には、特定の場所に関する応答を返すようにします。

- Elm Store: 456 Elm Drive
- Maple Store: 123 Maple Street

6. 質問の理解と意図の把握 🤔

仮想アシスタントはさまざまな種類の質問を認識できるようになりましたが、ユーザーの理解が足りない場合に備えて、エスカレーション機能を導入することもできます。たとえば、アシスタントがユーザーの質問を正しく理解できなかった場合には、人間のスタッフに接続するなどのアクションを起こすことができます。

7. 学習データの準備 🎓

アシスタントがユーザーの意図を正しく理解できるようにするためには、適切な学習データの準備が必要です。さまざまな意図に対する適切な例文を用意し、アシスタントに学習させることで、より高い精度でユーザーの質問に応答できるようになります。

8. システムのエスカレーション機能の導入 🚀

アシスタントがユーザーの理解力に限界がある場合には、適切なエスカレーション機能を導入することも重要です。例えば、アシスタントの機能が適切に動作しない場合には、人間のスタッフに接続するなどのアクションを起こすことができます。

9. Watson Assistantを用いた仮想アシスタントの作成 ⚙️

本セッションでは、最も一般的な仮想アシスタントのプラットフォームであるWatson Assistantを使用して仮想アシスタントを作成します。Watson Assistantのテストインターフェースを活用することで、実際に仮想アシスタントの動作を確認することができます。

10. ユーザーの理解が足りない場合の対策 🛠️

仮想アシスタントがユーザーの理解力に限界がある場合、適切な対処策を講じる必要があります。たとえば、FAQやヘルプページへのリンクを提供するなど、ユーザーが問題を解決できるような手段を提供することが重要です。

ハイライト

• 仮想アシスタントを構築するための基本的な手順を学びました。
• 質問応答のための学習データの準備方法について理解しました。
• エスカレーション機能の導入により、ユーザーの理解が足りない場合の対処策を学びました。
• Watson Assistantを使用して、実際に仮想アシスタントを構築しました。

ご質問があればお気軽にどうぞ！

FAQ

Q: Watson Assistant以外の仮想アシスタントのプラットフォームはありますか？ A: はい、他にもGoogle DialogflowやMicrosoft Azure Bot Frameworkなど、さまざまなプラットフォームがあります。使用するプラットフォームは、開発環境や要件によって選択する必要があります。

Q: 学習データを増やすことで、仮想アシスタントの精度を上げることができますか？ A: はい、学習データが増えるほど、仮想アシスタントの精度は向上します。ただし、適切な学習データを用意することが重要です。多様な例文を用意し、さまざまな質問パターンに対応できるようにすることが望ましいです。

Q: エスカレーション機能はどのように機能しますか？ A: エスカレーション機能は、仮想アシスタントがユーザーの理解力に限界がある場合に、人間のスタッフに接続するなどのアクションを起こす機能です。ユーザーの問題を解決するために、人間の介入が必要な場合に利用されます。