スマートスピーカー Clova に至る LINE のメッセージングテクノロジー発展の系譜
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デバイスWebAPIコンソーシアム 第9回技術WG会合 LINE 株式会社 砂金 信一郎 氏
スマートスピーカー Clova に至る LINE のメッセージングテクノロジー発展の系譜
- 1. スマートスピーカーClovaに至る LINEのメッセージングテクノロジー発展の系譜 Shinichiro Isago, Manager, Developer Relations Team
- 2. い さ ご 砂金 信一郎 開発1センター プラットフォームエバンジェリズムチーム マネージャー LINE 株式会社 [email protected] ERP / Database engineer / 新規事業開発 .comバブル全盛でIPOを経験 戦略コンサルとして非IT企業の中長期経営計画策定、 ブランディング、事業買収などのプロジェクトに従事 プロダクトマーケティング責任者 株式市況の悪い中、苦労の末IPOを経験 クラウド黎明期からAzureエバンジェリストを担当 エバンジェリストチームのマネージャーとして 主にスタートアップや学生Audienceの新規開拓を担当 ビジネスプラットフォームとしてのLINEの事業開発・ 戦略担当として参画。カスタマーコネクトを 立ち上げた後、AIやchatbotなどの技術啓蒙を担当
- 6. • LINEのビジネス概況Agenda • Messaging API for Bots • 音声連携LINEカスタマーコネクト • AIプラットフォームClova
- 8. 国内のMAUは7,000万人以上。 日本の人口の55％以上をカバーしています。 国内MAU ※1 7,000万人 72.0% DAU/MAU比率 ※2 出典： ※1 自社調べ LINEアプリ 月間アクティブユーザー 2017年7月末時点 出典：※2 MAUにおけるDAU = Daily Active User（ 1日に1回以上利用したユーザー）の割合 2017年7月末時点 ※3 LINEの国内月間アクティブユーザー 7,000万人÷日本の総人口1億2682万人(平成29年1月1日現在（確定値） 総務省統計局) 日本の人口の55.2％ ※3 毎日利用しているユーザー +OVER
- 13. LINE株式会社 平成29年12月期 通期決算説明会 プレゼンテーション資料 P.18 参照 https://scdn.line-apps.com/stf/linecorp/ja/ir/all/Q4_earningreleases_JP.pdf
- 14. LINE株式会社 平成29年12月期 通期決算説明会 プレゼンテーション資料 P.19 参照 https://scdn.line-apps.com/stf/linecorp/ja/ir/all/Q4_earningreleases_JP.pdf
- 15. • LINEのビジネス概況Agenda • Messaging API for Bots • 音声連携LINEカスタマーコネクト • AIプラットフォームClova
- 16. LINE BOTのコンセプトムービー BOT & THE NEW WORLD https://www.youtube.com/watch?v=C7ZuzJe24y4&t=1s
- 19. AIR DO – エアライン 飛行機の搭乗手続きも、LINEだけで完結。
- 20. ローソンLINE公式アカウント – powered by りんな マスコットキャラクターのあきこちゃん、女子高生AI 「りんな」を採用 ユーザーとの自然な会話の中で新商品を告知したり、個別クーポン配信で来店促進
- 27. チャットボットでの設計原則
- 28. テキスト入力は最後の手段。極力使わない • シナリオは可能な限り選択肢で提供 • 画像やスタンプなどを利用して感情豊かなわかりやすい会話を • 日時選択なども入力方法を工夫
- 33. 普段使いのアプリは、わずか9個 9個19個27個9個 月に1回以上 月に2回以上 月に10回以上 (出典)ニールセン Nielsen Mobile NetViewの2014年10月発表データをもとにLINE社で加工
- 34. • LINEのビジネス概況Agenda • Messaging API for Bots • 音声連携LINEカスタマーコネクト • AIプラットフォームClova
- 38. 人力 チャット対応 現状 電話 （メール） 対応 チャットで 人間が 対応 チャット ボット 音声応答 AI 顧客とのコミュニケーションの適正進化 • 一足飛びな進化は難しい • 自然な対応でユーザーに 慣れと行動変容を提供 • チャットボットの進化に はデータが必要 • 究極は音声自動応答 音声対応 自動化
- 39. チャットボットの目的にあわせて対話方法を選択する 課題解決 会話を楽しむ Goal Seek型 ルールベース 会話エンジン Dialog Manager でストーリー 分岐を設定 Deep Learning で学習する AI対話エンジン 正答率を最適化 する機械学習 ベースFAQ検索 •PKSHA BEDORE •Studio Ousia •Watson Natural Language Classifier •COTOHA •Proactive AI •Pandrabots •Hachidori •dialog-flow •Repl-ai •ConciergeU •りんな •Project Samantha
- 45. • LINEのビジネス概況Agenda • Messaging API for Bots • 音声連携LINEカスタマーコネクト • AIプラットフォームClova
- 75. We’re hiring!