Tech Circle #15 Possibility Of BOT
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BOTの現状と将来の予測、それを元にした市場戦略について
Tech Circle #15 Possibility Of BOT
- 1. Possibility of BOT @Tech-Circle#15 by icoxfog417
- 2. ● Who am I ● BOTの歴史 ● BOTの定義 ● BOTの分類 ● BOTの発展についての予測 ● 市場戦略 ● 実装するうえでの考慮点 ● Appendix: Bot startup checklist agenda 2
- 5. BOTの定義 ボットとは、「ロボット」の略称で、もともと人間がコンピュータを操作して行っていたような処 理を、人間に代わって自動的に実行するプログラムのこと。 検索エンジンなどが導入している、Webページを自動的に収集する「クローラ」や、オンライ ンゲームでキャラクターを人間に代わって自動的に操作するプログラムなどのことを言う。 5 Chat BOT ● Chat内で、BOTに対し処理の実行指示を出せる ● BOTは、与えられた指示に基づき処理を自動的に(人の手を借りず)実行する ● Chat内で、BOTの処理結果について報告を受け取れる ※本資料中では、以後”BOT”といった場合はChat BOTをさすこととします。
- 6. Classification & Prediction of BOT 6 Botのタイプの分類を行い、今後どの領域が伸びていくのかを考察する
- 7. BOTの分類(1/2) 7 Communication Style Service Type more interactive more closed Notificator: BOTからは処理結 果(通知)のみ受け取る Application Interface : BOTに何 らかの指示を出し、処理結果を 受け取る 1 Assistant: BOTへの指示が複数 回のコミュニケーションにまたが る(対話形式) N Public: 不特定多数が利用する。 Private: 個人、家族などで利用する。 Business: 企業、チームなどで利用する。
- 8. BOTの分類(2/2) 8 Communication Style more interactive more closed Service Type notific ator public privatebusiness api assista nt ChatOps Communication Style Service Type の2つの軸から、左図のよ うに分類が可能。 通知、また指示基盤をチャットツール に統合することで、利便性の向上が行 われている => ChatOps
- 9. Private ChatOps BOTの発展についての予測(1/3) 9 Communication Style more interactive more closed Service Type notific ator public privatebusiness api assista nt Private ChatOps LINEやMessengerなどの 個人向けプラットフォーム の開放につれ、ビジネス用 途だけでなく個人向け サービスについてもチャッ トIFに統合する流れが来る ex: LINE/Facebookから商 品の購入、家電製品の操 作、各種予約など
- 10. Intelligent bot BOTの発展についての予測(2/3) 10 Communication Style more interactive more closed Service Type notific ator public privatebusiness api assista nt Intelligent bot 明確な要求をせずとも意 図を察して動作する。 ex: サーバーの設定変更 の提案、健康管理の提案 など そのための知識は、蓄積 された対話履歴などから 獲得する。
- 11. BOTの発展についての予測(3/3) 11 Communication Style more interactive more closed notific ator public private api assista nt パブリックなデータを扱う サービスを提供している企 業は今後そのデータを利 用し、AI的なAssistantを出 してくると思われる。 MSのりんなは試行段階だ が、そこで得られた知見を 活かしたサービスがビジネ ス/個人向けに出てくると 思われる(IBMのWatsonは この領域で先行している)。 business Service Type
- 13. 市場戦略(1/3) 13 Bot Platform Various Service Mashup Agent Bot 1. MashupでPrivate ChatOpsを攻める ビジネス向けは開発者が自分でできることが多いので あまりペイしないと思われる。また、一般企業で普通に Slackのようなツールを使う時代はまだ来ない気がする (逆に、それは個人レベルでの浸透の後に来る->先に やるなら個人向けから)。
- 14. 市場戦略(2/3) 14 Agent Bot Historical Data Learn Assistant Bot 2. データを蓄積・学習しAssistantにする データとその学習結果こそが、BOTの世界における最 大の差別化要素となる。なぜかといえば、I/Fが単純な ので模倣するのが簡単(デザインでの差別化という概 念はなくなる)。中身での勝負が肝になる と予想され る。
- 15. 市場戦略(3/3) 15 Botアプリケーションは、その性質上UIという概念がほぼない。あるのはUXのみ。UXの差 別化につながるのは、以下の点。 ● 知識 ○ 自然言語理解: 曖昧な言い回しをどれだけハンドリングでき、その意図を理解できるか ○ ドメイン知識: どれだけの提案候補を保持し、ユーザーの意図に沿い提案できるか ○ =>データと技術の勝負:早めにサービスインしてデータをためる ■ 技術面は、おそらくTensorFlowなどが公開されたように比較的簡単に扱えるツールが登場して くる可能性がある。データは誰も公開しないのでデータを先行させたほうがいい ● キャラクター ○ 画力: 唯一といえるUI要素でもある(LINEでは送るスタンプを工夫するという手もあるが) ○ 個性: 語尾や言い回しだけでなく、趣味嗜好なども重要な点 ■ りんなにランチのおすすめを聞いたとき、高級フレンチを出してくるのはかなり不自然。キャラク ターのペルソナは、提案内容の制約としても機能する。
- 17. 実装するうえでの考慮点(1/2) 17 ● チャットインタフェースの性質を考慮する ○ 受信：情報がどんどん流れる。リアルタイム性が必要な情報、あるいはユーザーのアクションが求め られる情報以外は流さないようにするのが吉。また、ユーザーが確認したいときにいつでも確認でき るようにするといった対応も考えられる。 ○ 送信：基本的にテキストしか扱えないため、フォーム等の複雑な入力を伴うものは適さない ● BOT x Serviceの効果はService単体より大きいか ○ Mashupする場合、ユーザーはMashupする先のアプリや画面にすでになじんでいる可能性が高い。 BOTを通じてできるようになるメリットが、慣れ親しんだアプリ/画面を使い続けることに比べて大きい か要検討。チャットとサービスが単純な足し算でなく、掛け算になっているか？ ● インタラクションデータの保存フォーマット ○ BOTとユーザーのやり取りは貴重なデータとなるので、どのような形式で格納するのかよく検討して おく。事前に、どんな進化をするためにどんなデータがあればいいか、検討しておくとよい。
- 18. 実装するうえでの考慮点(2/2) 18 巨人の肩に乗る 最近は機械学習的な処理を提供するAPIもあるので、Assistant的な機能を実装する場合 はこれらを有効に活用するとよい。 IBM Watson Microsoft Cognitive Service/ Azure Machine Learning Amazon Machine Learning
- 19. Appendix: Bot startup checklist 19 Bot Platform Service Mashup Learn Data ● BotのPlatformとMashupするサービスは何か ● Botを使うことで、ユーザーは現在使用しているI/Fを捨てるか ● Botはどのような知識を持つのか。それはどのようなデータから獲得されるか ● Botはどんなキャラクターか ● Botの実装のために利用できる外部サービスはあるか
- 20. BOT has much Possibility