今年の私のお気に入りの会議の1つは今週のOracle Openworldです。これは主に、Oracleがさまざまなビジネスアプリケーションの分野で競合している会社だからです。そして、彼らは、SMB分野のハイエンド向けのアプリケーションを持っています。残念ながら、今年は参加できませんでしたが、オラクルのボット担当バイスプレジデント、AIおよびモバイル戦略担当のSuhas Uliyar氏と話すことができてとても幸運でした。
会話型インターフェース技術
人工知能、ボット、そして音声優先のデバイスが今日の最もホットなトピックの3つであることから、Suhasがこれらのテクノロジによって顧客エンゲージメントがリアルタイムでどのように形作られているかについて少し時間をかけて話しました。以下は私達の会話の編集された写しです。インタビューの全文を聞くには、下の埋め込みプレーヤーをクリックしてください。
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スハスウリヤル：私は過去21年間モバイル業界にいて、毎年1年が素晴らしく興味深い年でした。モバイルは年々変わり続けていますが、私はオラクルに4年間在籍しています。 Oracleに入社する前は、モノのインターネットでSAPのVPを務めていましたが、それ以前は、エンタープライズアプリケーションのチーフソリューションアーキテクトとしてMotorola Solutionsにいました。
それで私は20年以上この業界にいました、そしてそれはここ10年以上本当に本当に刺激的な時でした。モバイルの進化を見て、今テックボットと会話AI。
中小企業の動向: 私は1年以上前にCTOとHubspotの共同創設者と会話をしました。彼は私を本当に魅了した何かを言った。彼は思った ボットと会話型インターフェースは、過去数十年間で最も重要なテクノロジーになるかもしれません。あなたは周りにいてこれに関わってきたので、それはそれほど重要ですか？ボットや音声優先のデバイスで私たちが見ているものは…あなたの心の中でそれはその重要度のレベルにありますか？
スハスウリヤル：もちろん、ブレント。私はそれをブラウザの次の到来として説明します。実際、チャットボットとAIは、すべてのアプリケーション、およびデータとのやり取り方法、その変換を覚えていればブラウザがクライアントまたはアプリケーションに対して行ったことに関係しています。
それは次の話になるだろう、と私は言いますが、次の10年は、会話型のAI優先アプローチです。これは、モバイル優先アプローチから見たものよりはるかに大きいものです。
スモールビジネスのトレンド：それで、私たちはAIについて多くの話を聞いています、そしてそれは正当にそうです。この地域では、たくさんのことが起こっています。しかし、会話型インターフェースはAIにどのような影響を与えますか？
スハスウリヤル：それでAIは広い主題です、ブレント。 AIにはいくつかの種類があると思いますが、AIを分類する方法はこの5つのバケットです。まず、それは機械学習、ディープラーニングテクノロジに関するすべてです。 1つの特定の、自然言語理解はチャットボットの成功にとって絶対的に重要であり不可欠です。
他のカテゴリも同様に重要です。次は対話と文脈です。三つ目は知識サービスです。 4つ目はデータと洞察です。私が欠けているのは…音声や画像認識などに関する認知サービスなどです。
では、なぜ自然言語の理解は非常に重要なのでしょうか。私たちが会話インターフェースで見ているこの途方もない勢いの採用を実際に推進しているものは何ですか。 Facebook MessengerやReachOut、WhatsApp、Telegram、Skypeなど、さまざまなチャットベースのものを見てみると、私たちにとって最も自然で快適な言語で会話できるのは事実です。メッセージング。通信のもう1つの側面は、相手側からほぼリアルタイムの即時応答を期待して取得することです。今日、その多くは人間同士でしたが、自然な会話と即時の応答を得るための2つの側面は、電子メールやその他の通信チャネルを使用した場合に比べて非常に魅力的です。他の人が応答するかどうか。
それを企業に合わせて拡張し、チャットボットを使用してその採用を実際に可能にするには、何か、コンピュータプログラム、つまりその規模を処理するためのチャットボットが必要です。そしてその規模を処理することは、エンドユーザーから入ってくる自然言語を処理し、その通信から関連情報を抽出し、それからすべての記録システムに統合して情報を取り戻すことができることを意味します。たとえば、口座の残高を確認しようとしている金融機関や、予約できる通路の席があるかどうかを確認できる航空会社などです。
これを容易にするために、それがニューラルネットワークベースであるかスペクトルベースであるかにかかわらず、自然言語理解、深層学習、機械学習アルゴリズムが非常に重要である。つまり、AIがなければ、そして特に自然言語の理解がなければ、チャットボットは私の意見では離陸さえしないでしょう。それが一番です。
第二の側面は、私が対話と文脈として述べたことです。これはエンドユーザーとの会話を神聖にする能力です。あなたはボットが人間ではないことを確認したいのですが、同時に、あなたはエンドユーザーときちんとした会話をしたいのです。そして私たちは皆、人間として、かなり直線的に考えていないことを知っています。私たちはさまざまな接線をとり、特定の質問に基づいて出発する傾向があります。
たとえば、ある口座から別の口座に送金したり、支払いをしたり、誰かに送金したいとします。たとえば、「お母さんにお金を送ってください」と言います。そして、ボットは次のように応答します。そして、私は「当座預金口座」と言います。そして、「あなたはお母さんにどれだけ送金したいのですか」と言います。そして突然、私は自分の当座預金に十分なお金がないのです。アカウント。ボットに「私のバランスはどうですか？」という質問をします。そして、私は「私のバランスは何ですか？」と言うよりも他のコンテキストを与えたくありません。そしてボットはスマートである必要があり、会話型コンテキストデザイナーはコンテキストを切り替えていることを認識できるほど賢くなければなりません。残高について尋ねる別の道をたどると、おそらくフォローアップの質問、取引、預金や小切手の確認などが行われる可能性があります。そして、元の取引に戻ることができます。だからこれは私が非線形であるという意味です。
そして、機械学習の観点からの対話と文脈もまた、それを理解するのに十分賢くなければならず、それを処理することができるようにあなたの自然言語の理解と連携して機能しなければなりません。
これについてもう1つの最後のコメント - 私は「抽出」という言葉を述べました。私がエンドユーザーとして私の当座預金口座に入った最後の5つの預金のような情報を入手したとき、機械学習は「最後の5つ」を理解するのに十分賢くなければなりません。機械学習アルゴリズムは、そのすべての情報を抽出し、当座預金口座のようにその情報を抽出し、自分が誰であるか、私が求めているものを知り、バックエンドからすべての情報を取得するための統合層を構築するのに十分スマートです。
長い回答ですが、チャットボットを成功させるにはAIが絶対に重要です。
中小企業の動向: すごいことだし、ダイビングが深まり、企業は実際に会話型インターフェースを始め、チャットボットを見たり、Facebook Messengerのようなものに統合する方法を調べたりしている。 。
しかし、音声優先デバイスが登場し始めるのはどこでしょうか。これは、多くの企業が心配するにはあまりにも遠すぎることですか、それとも一部の人々が思っているよりも早くなるのでしょうか。
スハスウリヤル：もっと早くなってきていると思いますが…Alexaから聞いたことですが、Google Homeを利用したときに音声によるマルチユーザー認証ができるかどうかはわかりません。たとえば、娘が「お母さんに電話をする」と言った場合、お母さんに電話をかけるのではなく、妻に電話をかけることになります。そして、私が「お母さんに電話して」と言うと、「お母さんはいない」と言うでしょう。
それで、私は洗練が既にそこにあり、それに追加されている多くのエンタープライズセキュリティ機能があると思うので、私は声が速く来ていると言うでしょう。
$config[code] not foundしかし、これらに入る前に、私が呼んでいるもの、AlexaやAmazon Dot Echo、Google Home、Apple PodなどのVPAです。 Brent、声優先はSiri、CortanaそしてGoogle Voiceを通してそこにいた。私が言うことは、特に企業の世界、特にCRMやサービスなどでは、多くの顧客が既存のモバイルアプリや既存のWebインターフェースを拡張して音声を含めることを望んでいるということです。
たとえば、Internet Explorer、Chrome、またはお気に入りのブラウザを使用している場合は、それらをMacBookまたはSurfaceデバイスで拡張し、SiriまたはCortanaを使用してチャットボットとやり取りすることができます。誰もがAmazon Dot、Echo、Google Homeを受け入れるまで待つ必要はないと思います。私たちは、モバイル機器がSiri、Cortana、Google Voiceなどを使って既に対話しているところで、昨年それを見ていました、そしてそれは昨年の間に起こった我々の採用の一部です。モバイルアプリを搭載したモバイル機器がある場合は、モバイルアプリ内またはブラウザ自体内にチャットアプリケーションの拡張機能が追加されました。それ自体の中で、あなたはそれらの音声チャンネルを使うことができます。
それで、それらはすでに採用されています、そして、私たちはこれらの音声チャネルの非常に自然な採用を見ています。 Dot EchoやGoogle Homeのような企業での成長や普及を妨げているのは、そのセキュリティレイヤだけで、これは非常に早く修正されていると私は思います。今日では、Alexaを、たとえば自国の銀行や銀行との統合に使用することができます。これは、おそらく最も安全なことです。それで、私はこの進行を非常に速くそして非常に早く見ます、我々はこのレベルを見るでしょう。
現在、音声が採用されるのを止める唯一のものは、一般にプライバシーです。必ずしも認証、承認を行うためではなく、人々が聞くことができるものです。それで、確かに、あなたはたくさんのゲストと一緒にあなたの家の中を歩いて、あなたのボット、AlexaまたはGoogle Home、あなたの残高について尋ねるつもりはありません。あなたはプライバシーの中でそれをやりたいのです。それに関する問題は、あなたが公共の環境にいる場合、あなたがどこにいようとも、声で返答が返ってくることがほとんどの人に聞こえるかもしれないということです。だから私はそれがちょうどあなたがいる環境のユースケースに帰着すると思う。
そのため、私たちが重点的に取り組んでいる分野の1つが、これらのチャネルの採用に関する洞察を集めることです。 「音声対チャット、それに対してチャットを使いたくない」と言うほど単純ではありません。また、特定のチャンネルが他のチャンネルより優れている特定のユースケースを理解することもできます。特定の環境がありますか、これらのチャネルが他のチャネルよりも使用または採用されている特定の時期がありますか。
中小企業の動向: Amazonの担当者の一人は、「耳のためのエクスペリエンスのデザインを始める時が来ました」と述べました。お客様が経験し始めたエクスペリエンスを最大限に引き出すには、従来のやり方を変える必要がありますか？これらのインターフェースに期待する？これらの戦略の実行を検討する際に企業が直面する最大の課題は何ですか？
スハスウリヤル：ブレント、全く。約10年前、デジタルエージェンシーは皆、楽しいモバイルアプリ体験を創造するために自らを変革していました。 14年前にこの質問をしたことがあるなら、「はい、企業は本当にモバイルアプリにデザイナー、UI / UXデザイナーを取り入れることを検討する必要があります」と言いました。そして今、私たちは10年後に全く同じ段階にあります会話デザイナーのために。そして、私たちは特定の企業が人々を巻き込むか、あるいは研究能力から始めるのを見始めています。オラクルには、会話型デザイナーチームがあり、これを使用してエンドユーザーに快適なエクスペリエンスを提供するために、お客様がこれをどのように構成するのが最適かを実際に理解できます。
そのため、リスクは実際にはまさにそのモードにあり、それは正しい設計を持ち、正しい経験を持つことです。そしてまたチャンネルを理解しなさい。たとえば、Facebook Messenger用に設計している場合は、視覚的なチャンネルの方が扱いやすいので、情報を送り返したり写真やビデオを送り返したりすると、Messenger、Line、Skypeなどで消費しやすくなります。しかし、それをAlexaやGoogle Home、その他の種類のチャンネルで見ることはできません。だからあなたはあなたの顧客がどのチャンネルにやってくるのかを本当に理解し、適切なデザインを持っていなければなりません。
中小企業の動向: これから1年か2年先を見てみると、会話型インターフェースはどこにあるのでしょうか。音声優先のインターフェースはどこにあるのでしょうか。
スハスウリヤル：私たちは没入型技術と会話型インターフェースの融合を見ることになると思います。拡張現実、バーチャルリアリティなど今日のバーチャルリアリティの課題の1つは、デバイスの種類によって、できることとできないことが制限されることです。しかし、私はそれが開かれるのを見ます。グーグルグラスは実験であり、それは潜在的にうまくいくことができることを示した - それはいくらかの仕事を必要とした。しかし、モバイルデバイスの変数自体を見る必要が必ずしもない日が会話主導であると想像してください。だから今、あなたは非常に - 非常に自然なモードで - 三次元的に世界を見ることができて、会話型インターフェースを使用して必要な情報を見分けることができるでしょう。
$config[code] not foundそれ以上のものがあります。たとえば、AIの世界では、画像認識、感情分析、Q&A分析などがあります。ナレッジグラフを入手したので、私は次のことができます。CRM。たとえば、営業担当者がCRMデータベースに要求するデータを想像してみてください。そして、バックエンド、ボット、そしてAIエンジンは、彼らがリードするだけでなく、他のソースからの情報と結びつけることもできます。 LinkedIn、Reuters、その他の製品のどちらを購入する傾向があるかを計算し、質問に基づいてそれを強調します。そして、その情報はあなたが望む方法であなたに送られるかもしれません。これらのデバイスは、たとえばMicrosoftが取り組んでいるHoloLensのようなものです。だから私たちは、デバイスが3Dバーチャルリアリティを通して非常に興味深い形をとるであろう今後数年に入っていると言うでしょうが、それとの相互作用はすべて音声ベースになるでしょう。
これは思考の指導者との一対一のインタビューシリーズの一部です。トランスクリプトは公開用に編集されています。音声またはビデオのインタビューの場合は、上記の埋め込みプレーヤーをクリックするか、iTunesまたはStitcherから登録してください。
