東芝、オススメ度に合わせて案内する音声対話AI技術を開発

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株式会社東芝は、ショッピングセンターの案内システムなどで、店舗や商品等のオススメ度によって案内の仕方を変更できる音声対話AI技術を開発した。

システム運用者が商品や店舗等に設定したオススメ度にあわせて、音声対話AIは対話シナリオを変更し、オススメ度の高い商品や店舗をユーザに自然に提示する。

これにより、システム運用者は毎日更新されるセール商品等を効率良く案内することが可能。同時に、案内を利用するユーザは、常に最新のセール情報を加味した上で希望した条件に合う結果を得ることができるという。

開発の背景

音声対話AIは、AIスピーカの登場などで一般ユーザにも浸透し始めている他、顧客の質問や要望に自動で応答する窓口サービス等での商業的応用への適用拡大が期待されている。

今後の適用拡大においては、従来のAIスピーカに搭載されているような一つの質問に対して一度答えを返す対話だけでなく、人間と音声対話AIが何度かやりとりをして目的を達成する複雑な応答処理を可能にする対話技術が必要となる。

また、従来システムにおいては、季節や商品等の日常的に変化する状況に合わせた対話シナリオの変更に音声対話技術の専門的な知識が必要なため、変更が困難であるという課題があった。

同技術の特徴

そこで、同社は、状況変化に柔軟に対応できる音声対話AIとして、店舗や商品検索等の問い合わせに対しオススメ度にあわせた案内をする音声対話AIを開発。今回開発されたAI技術は、次の3つの特徴をもつ。

(1)ユーザの検索条件を満たしながらオススメ度を反映した対話シナリオを生成

ユーザの検索満足度を保ちながら、オススメ度の高い候補をできるだけ多く自然に提示できる対話シナリオを実現した。

今回、機械学習の一種である強化学習において、ユーザが音声対話AIとの対話で目的を達成できたかどうかという一般的な強化学習の報酬に加え、ユーザ満足度に関する報酬およびシステム運用者の満足度に関する報酬を組み合わせて学習することでこれを実現したという。

ユーザ満足度に関する報酬は、目的達成までに要したやりとりの回数、および絞り込まれた候補数に基づいて設定し、システム運用者の満足度に関する報酬は提示した候補のオススメ度に基づいて設定している。

同手法を、人間の主観評価による満足度と、オススメ度の高い店舗が紹介された回数により評価を行った所、従来のシステムと満足度が同等で、オススメ度の高い店舗の提示回数が約250回から約300回と1.2倍に増加が確認された。

(2)簡単な操作で対話シナリオを変更可能

強化学習の枠組みにオススメ度を導入したことにより、システム運用者は下図のように各店舗に割り当てられたオススメ度を操作するという簡単な操作によって、対話シナリオを生成することができる。

(3)汎用性の高い学習対話モデル

東芝の強化学習向け特徴量生成手法により、レストランの検索やホテルの検索、ショッピングセンターの店舗の検索などに対する問い合わせに共通で利用できる対話モデルを開発した。

これは強化学習に与える特徴量を様々な対話シナリオに対して共通に使える形に変換することによって実現しているという。

東芝、オススメ度に合わせて案内する音声対話AI技術

東芝、オススメ度に合わせて案内する音声対話AI技術

東芝は、同技術は東芝デジタルソリューションズ株式会社のコミュニケーションAI「RECAIUS(リカイアス)」での活用など、2019年度を目標にサービス展開を検討していくとしている。

同技術により、音声対話AIの対話シナリオをシステム運用者が設定したオススメ度に合わせて適切に変更することが可能になるという。将来的には、システム運用者が音声対話AIに指示することにより、柔軟に状況変化に対応できる音声対話AI技術の構築を目指すとしている。

【関連リンク】
東芝コミュニケーションAI「RECAIUS(リカイアス)」

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