チャットボット」を導入した。社内のナレッジを蓄積し、社歴の浅い社員でもチャットに質問するだけで適切な回答が得られるシステムだ。Minsky」の検証用インフラが大いに役立ったという。その開発秘話について、アベリオシステムズの吉井亜沙氏とネットワールドの荻上照夫が語り合った。システムを構築・運用してきました。システムには一般的な質問と回答しか用意されておらず、新入社員がイレギュラーな場面に出くわしても対応できないという課題がありました。エンジンの開発に実績を持つアベリオシステムズに協力をお願いしました。年に創業したソフトウェア開発会社です。機械学習を組み合わせた技術開発に取り組んでいます。ビッグデータ分析といったニーズに合わせたソリューションを提供しています。よるメンテナンスフリーのQAチャットボット「かぼちゃん」です。かぼちゃんという名前は“QaBotChat”をもじって付けました。ネットワールドが導入したかぼちゃんは、アベリオシステムズ社内で稼働実績があるシステムをベースにしたと聞きました。チャットボットを開発したのでしょうか?アベリオシステムズでは社内のコミュニケーションツールとして、ビジネスチャットシステム「Slack」を利用しています。上では、限られたエンジニアや総務担当者に同じような質問が何度も繰り返されているという課題がありました。技術で収拾し、ナレッジデータベースを作ることで業務効率を向上しようという企画を立ち上げ、研究開発を進めてきました。自ら学習して、メンテナンスを限りなく不要にすることを目指して誕生したのが、かぼちゃんです。チャットボットが存在しています。その中で、かぼちゃんにはどのような特長があるのですか?質問すると適切な回答を返すという役割の点では、どのQAチャットボットも同じです。チャットボットに必要なルールやシナリオを作成する必要がなく、メンテナンスフリーで運用できるところにあります。わからない質問があれば、かぼちゃんはベテランの人に聞いて、回答を学習していきます。これにより、マニュアル化しづらい知識の共有が可能となり、当社自身も質問対応にかかる負荷を軽減するという効果が得られました。エンジンが形態素解析して単語に分割し、それを数値的なベクトルに変換します。そのベクトルを使用し、過去の質問回答群の中からディープラーニングによって適切な回答を探し出し、回答するという仕組みです。ここで課題となったのが、機械学習に時間がかかるということでした。そのため、アルゴリズムを変更して回答精度を高めようとしても、時間がかかってしまい、すぐに微調整することが難しいという苦労がありました。リアルタイムで新しい質問・回答を反映できないところも課題でした。メモリを搭載したマシンを使っていました。コンピューティングを利用して性能向上を目指しました。時間以上もかかっていました。PerformanceComputing)」を使ってもらうことにしました。使い始めると、1回の学習時間は約3時間程度に短縮されました。これは、従来のテストサーバのアルゴリズムをそのまま移行したものです。最適化するように調整すると、学習時間は約11分へと劇的に短縮できました。Systemでは50分になります。単純計算で30倍以上も高速化したことになります。Minskyを利用したことで、開発スピードの大幅な短縮につながりましたね。機械学習の時間が速くなったことで、アルゴリズムの調整がとてもやりやすくなり、アルゴリズムの改善を図りながら精度を高めるというブラッシュアップが可能になりました。AIチャットボットの動作が安定するという効果も得られました。チャットボットは順調に稼働していますが、今後はかぼちゃんをどのように拡張していく予定でしょうか?いま進めているのは、チャットボットがより複雑なフローにも対応できるようにすることです。分野にも取り組んでいきたいと考えています。検証環境をアベリオシステムズに利用してもらうことで効率的なアプリケーション開発とアルゴリズム調整の大幅な時間短縮に役立てることができました。センター」の利用を通して協業体制を広げていきたいと考えております。アプリケーション開発ベンダーの皆さんは、ぜひネットワールドにお問い合わせください。