AIがユーザーのコンシェルジュに

近年、iPhoneに搭載されている『Siri』や、Androidに搭載されている『Google アシスタント』といったユーザーの要望に合わせた検索結果を出したり、音楽を再生するといった機能があります。しかし今のところは、具体的なアーティスト名や曲名をユーザーが発信しないと、要望に合わせた回答が100%は出せない状況です。

AIがユーザーの潜在的な要求を推測

今回はユーザーの発話には現れていない潜在的な要求を推測し、その考えに則した対話をするシステムを構築しようとした論文です。

本論文では、潜在的な欲求からユーザーに合わせた料理をレコメンドすることで、その機能性を評価しました。しかしこのようなレコメンド機能は、どうしても対話が長くなってしまうという欠点がありました。これを、ユーザーの観点に沿った観点と、沿わない観点をシステム側から発信し、さらにユーザーから画像を発信させることで対話を短縮させることに成功しました。

 

さらに、疑似ユーザーの対話から正しいレコメンドを出すことができるかどうかの実験を行いました。疑似ユーザーとは、システムの強化学習をしていくために嗜好性の異なるユーザーのことを指します。

シミュレーションにより、嗜好性が異なる疑似ユーザーへのレコメンドはできなかった結果がでました。この結果を見直すため、画像入力に対応するシステムの処理および対話の実験設定を再検討し、実用に向けてさらなる実験を行う予定です。

 

今回はこれからどんどん主流になっていくと思われるAIのレコメンド機能について紹介させていただきました。

今でも、Amazonで注文した商品と類似したものがレコメンドとしてオススメ欄に出てくることがあると思います。これも実はAIによるものだということはご存知でしたでしょうか?

しかし今はあくまで、過去に注文した、または検索した商品と類似したものしかレコメンド機能はありません。

これからどんどん、細かいニーズに合わせたレコメンドをしてくれるようになっていくでしょう。

 

最後まで読んでいただき、ありがとうございます!

 

Sae Iijima (2018).A Study on a Dialogue System based on User’s Preference estimated by Input Images.The 32nd Annual Conference of the Japanese Society for Artificial Intelligence.

 

ライター:株式会社wevnal AIChatbot事業部 木村駿