AI ラボのプロジェクト

ハンズオンラボ、コードリソース、詳細情報を活用した画期的な AI イノベーションについてご説明します。

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責任ある対話型 AI

対話型 AI により、企業は顧客との効果的なコミュニケーションのチャネルを新たに開拓できます。その可能性を最大限に実現するため、対話型ボットはユーザーの信頼が得られる方法で開発する必要があります。

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ニーズ

対話型 AI の背後にあるインテリジェンスは、ボットが責任を持って対話できるようにするために、技術的なスキルと倫理的な洞察力の両方を必要とする開発者によってもたらされています。

アイデア

Microsoft は、最新のテクノロジの進歩と信頼できるアプローチを組み合わせた対話型 AI プラットフォームの研究を、20 年以上推進しています。

ソリューション

現在急速に向上している対話型 AI の機能によって示された課題に対応するために、開発者を支援する一連のガイドラインとリソース。

AI との直感的なインタラクション

対話型 AI は、人間の生来の行動、つまり対話を中心に構築されています。コンピューターが「人間」のように話せるようになると、すべての人間がコンピューターと話すことができます。つまり、対話型 AI が新しい UI になります。

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責任ある対話型 AI に関する技術的な詳細

ボットロジック

ボットのロジックは、ユースケースと自動化への適合性によります。潜在的な制限とともに新しいボットの目的および目標を明確に定義することで、エージェントの対話中のバイアスなどのリスクを軽減できます。また、人間のフィードバックループと信頼性の指標を使用して、パフォーマンスを監視します。

Language Understanding サービスを使用すると、アプリケーションは自分の言葉でユーザーが何を求めているかを理解し、カスタム機械学習をユーザーの対話型の自然言語テキストに適用して、全体的な意図を予測し、関連する詳細情報を抽出できます。
QnA Maker は、FAQ (よく寄せられる質問) のドキュメントや URL、製品マニュアルなどの半構造化コンテンツから質問と回答サービスを作成します。
Project Personality Chat は、世間話に一貫したトーンで応答することにより、ユーザーフレンドリーなトーンをチャットに追加します。ブランドに合ったボットにするために、複数のデフォルトの人格から選択することもできます。
Project Conversation Learner を使用すると、サンプルの対話から直接学習する対話型インターフェースを構築して教示できます。

音声キャプチャ

口頭によるリクエストを正確に理解することは、対話型 AI の重要な要素です。これらのテクノロジーを適用する場合は、行動規範を作成するか、言語およびコンテンツフィルターの適用を検討することをお勧めします。そして、設計中の他の将来性があるソリューションと同様に、アクセシビリティに配慮した設計を行います。

Speech to Text は、背景音などの予想される音響環境に対応しながら、ユーザーの特定の語彙や話し方に合わせて調整された標準モデルやカスタムモデルを使用して、音声をテキストに変換します。
機械翻訳システムは、機械学習を使用して、大量のテキストをサポートされている任意の言語に翻訳します。カスタム翻訳は、特定の業界や産業で使用されている用語を理解する、ニューラル翻訳システムの構築に役立ちます。

音声合成

音声合成がより高度になるにつれて、ボット設計の透明性を強化することが重要です。開発者は、ユーザーの対話相手がコンピュータープログラムであることを、ユーザーにきちんと伝える必要があります。ユーザーエクスペリエンスを損ねることなく、このことに対するユーザーの理解を促すための設計オプションがいくつかあります。

Text to Speech サービスを使用すると、アプリケーションがユーザーに話しかけ、75 を超えるデフォルトの音声で、テキストをほぼリアルタイムで音声に変換できます。または、特定の録音に合わせて調整された、カスタム音声モデルを新たに作成できます。この音声は、ブランド独特で、ブランドの声として認識してもらえるものにすることができます。