チャットボットは個性を獲得できるのか?

はじめに

こんにちは。プロダクト開発部の飯田です。

2020年に新卒として入社し、AIチャットボット「スグレス」をはじめとした、自然言語処理の研究開発に取り組む予定です。

スグレスはユーザーの要望に的確に回答できるチャットボットで、対話の内容はクライアント毎に調整します。

たとえば弊社のコーポレートサイトに設置されたスグレスでは、電話番号や所在地といった会社概要のほか、採用情報や事業内容に至るまで、弊社に関連する事項を幅広く回答します。

おすすめは弊社の扱う技術要素について尋ねることです。ディープラーニングやクラスター分析など、名前はよく聞くけれども複雑で難しい……という様々な手法について、大変わかりやすく教えてもらえるので、私も頻繁にスグレスの力を借りています。

そんなスグレスですが、その口調は一貫して事務的で丁寧です。現在は質問に対する回答を返すことを目的としたシステムなので問題はありませんが、より汎用的なAIチャットボットとしての進化を考えると、TPOに応じて口調を変えられると夢が広がるでしょう。

個人的に欲しいのは、メールやSNSの返事を代筆してくれる機能です。人間関係の距離感は難しいので、どれだけ丁寧にするか、くだけた口調にするか、私はよく迷うのですが、そうした判断をスグレスに助けてもらえれば心にゆとりが生まれます。

そこでチャットボットに個性を与える研究が実現できないか?と考え、まずは世界の最先端がどこにあるのかとサーベイを行いました。本記事ではその調査結果についてまとめます。

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FAQ 検索の精度改善の取り組みについての紹介

こんにちは。プロダクト開発部で弊社の AI・高性能チャットボット「スグレス」の開発および自然言語処理の R&D をしている中井です。

チャットボットとは、「チャット」と「ボット」を組み合わせた言葉で、人工知能 (AI) を組み込んだコンピューターが人間に代わって一定の会話を自動化する「自動会話プログラム」のことです。スグレスは人工知能 (AI) を搭載した高性能チャットボットサービスです。

スグレスには Frequently Asked Question (FAQ) 検索と呼ばれる、ユーザーが入力したメッセージ (以下、クエリと呼ぶ) から、適切な回答候補を推測する機能があります。

今回は、FAQ 検索の精度改善の取り組みについて紹介します。 続きを読む FAQ 検索の精度改善の取り組みについての紹介

動画認識手法の紹介とキャプション生成手法Masked Transformerについての解説

はじめに

こんにちは、プロジェクト推進部の水船です。前の記事でもご紹介した先進技術WGでは今、動画分析を重要テーマとして調査しています。今回は2018年に提案された手法で少し古いですが、Masked Transformer [1]という動画キャプション生成モデルについての解説をしていきます。またそれに関連して、動画認識のための諸手法についてもざっくりと紹介します。Masked TransformerのPyTorch実装も公開しているのでご覧ください。 続きを読む 動画認識手法の紹介とキャプション生成手法Masked Transformerについての解説

三次元空間のニューラルな表現とNeRF

はじめまして、先進技術部の山内です。入社4年目にしてついに技術ブログを書くことになりました。わたしが文章を書くとどうもペダンティックな文体になりがちなのですが、頑張って書いたので気に食わない表現には適宜目を塞ぎつつお付き合いいただければと思います。今回はニューラルネットワークによる三次元空間表現手法の紹介と NeRF: Representing Scenes as Neural Radiance Fields for View Synthesis[1] という論文の解説です。PyTorch による再現実装も公開しているのでご覧ください。 続きを読む 三次元空間のニューラルな表現とNeRF

【2019年新卒入社】ブラザー・シスターとの絆が深まる!「ブラシス制度」のご紹介

本ブログを見ていただきありがとうございます。新卒1年目データアナリストの梁木(はりき)です。会社に入ってやっと1つ目のプロジェクトが終わり、社会人の大変さを最近実感しています。
今回は今年度から導入された「ブラシス制度(ブラザーシスター制度)」についてお話したいと思います。
個人でもブログを書いたことがないので、今回が人生初めてのブログです。書き方が合っているのかよくわからないのですが、最後まで読んでいただけるとうれしいです。 続きを読む 【2019年新卒入社】ブラザー・シスターとの絆が深まる!「ブラシス制度」のご紹介

TensorRTを用いたエッジデバイス上でのDNN (Deep Neural Network) 推論高速化

こんにちは。2019年に新卒としてALBERTに入社した、データソリューション本部の水船です。入社してから、画像認識プロトタイピングのツールの開発や、画像認識の研究開発案件に取り組んでいます。また、弊社では先進技術部という部署が新設され、私自身は所属は違うものの、先進技術ワーキンググループの一員として業務の20%をリサーチ業務に充てています。今回は先進技術ワーキンググループの活動として取り組んできた、「TensorRTを用いたエッジデバイス上でのDNN (Deep Neural Network) 推論高速化」について話していきます。

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物体検出手法 CornerNet の紹介と実験

こんにちは。先進技術部でアルバイトをしている河田です。
今回は、Law & Dangにより2018年8月に提案された物体検出手法CornerNet[1]について紹介します。

はじめに

CornerNetは
  • 主流の物体検出モデルのほとんどで用いられている Anchor Box を排除
  • Corner Poolingという新しいPooling手法を導入し、Bounding Boxの左上・右下のコーナーを検出
という点で、多くの物体検出手法の中で異彩を放っていました(発表当時)。

本記事では、まずCornerNetの仕組みについて説明したのち、弊社で再現実装を行い独自データセットで訓練した結果を紹介します。 続きを読む 物体検出手法 CornerNet の紹介と実験

Graph Neural Networkの化学分野への応用

みなさんこんにちは。先進技術セクションでアルバイトをしている三瓶です。
今回は Graph Neural Network (GNN) の化学分野への応用について紹介します。
近年 GNN に関連する論文は増加しており、化学分野への応用を念頭に置いた研究も数多く見受けられる中で、私の専門分野である化学のドメイン知識を用いてこれらを捉え直すことを試みました。

本記事では、まず化学物質(化合物)のグラフ表現とその妥当性を整理し、次にドメイン知識を GNN に組み入れた際の精度改善について紹介します。

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先進技術セクション新設と研究プロジェクトリーダー募集開始のお知らせ

こんにちは、先進技術セクション(2020年1月より先進技術部)でマネージャーをしている筒井です[1]。 大学院で博士号を取得し、東京大学のビッグバン宇宙国際研究センターでおよそ3年間宇宙物理の研究に従事した後、ALBERTに2015年10月に入社しました。ブログに顔と名前が掲載されるのが 恥ずかしいため逃げ続けていましたが 、4年経って、今更ながら覚悟を決めての公式ブログ初登場です。今回は、ALBERT内で先日新設された先進技術セクションの紹介と、研究プロジェクトリーダー募集開始のお知らせをしたいと思います。
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