BLOCKSとPepper連携

機械学習の話をしていたはずなのに、相手が言っていることが、いつの間にかロボットの話にすり替わっていることがよくある。

それはつまり、シンギュラリティへの不安なのだと言う人もいるけれど、ぼくはやっぱりアトム的な未来への期待なんじゃないかと思う。

でも実際のロボットは、すごい記憶装置を持っているわけでもなく、演算装置が特別優れているわけでもない。だから、期待するように、すばらしく優秀な機械学習機能を発揮できなかったりする。

だったら、ロボットと、BLOCKSのようなクラウドの超強力な機械学習をつないであげて、会話している人が違和感を感じないほど、自然に連携させてあげたら。

そしたら、ロボットに限りないデータと予測機能を提供することができて、ようやく人間にちょっと近づくことができるんじゃないか。

そんなことをモヤモヤ考えていたら、偶然にもソフトバンクロボティクスの人たちとの縁ができた。

こういう時、いつもお世話になってしまうのがグッディの柳瀬社長で、「お店で接客をするロボットの実験をやりませんか。」というぼくの提案を快く引き受けてくれた。

やってみたことと言えば、お店に来た人に商品の場所を紹介することなんだけど、できるだけ自然な会話になるように、ウチの社員が言葉や文章を頑張って教え込んだ。

教えたと言っても、Pepperにではなく、クラウドにある会話機能「Google Dialogflow」

Dialogflowを使うと、Pepperのようなロボットだけでなく、Google HomeなどのAIスピーカーや、LINE、Facebookメッセンジャー、twitter、slackなどのメッセージソフトとの連携も実現してくれる。

Dialogflowに登録するのは、言葉と文章。そうすると、教えた言葉と文章を使って、会話ができるようになる。

とはいえ、Pepperくんがやんなきゃいけないことは、意外にも高いハードルがある。

まず、今回の設定は、Pepperくんがお客さんにお声がけをする前提。つまり、店員でもなく、よくわかっている人ではなく、普通のお客さんを見分けなければいけない。

なので、店員と職人風の人の写真を集め、BLOCKSに学習させた。

その上で、商品の棚割情報もBLOCKSに登録。

同時に、以前から取り組んでいたDialogflowとBLOCKSを連携する機能をリリースして完成。この動画にあるように、ちゃんとお客さんを見分けて近づいていき、お声がけをすることができた。受け答えの文章は、全てクラウドで処理されている。

会話の骨子はDialogflowで解析し、内容に応じた処理と回答文はBLOCKSが作成。

応答性能も含めて、自然な形で対応することができた。

もちろんBLOCKSを使って実現したから、クラウド側でプログラムを一行も書く必要がない。そして、専門家もいらない。はじめようと思えば、いますぐできる。

Pepperくんの能力を上げてわかったんだけど、賢くなったなーというよりも、ちょっと愛情を感じるようになってしまった。頑張ってるよな、おまえ。みたいな。働いているもんな。時々無視されたりするけど、めげずに偉いな。とか。

知性って、愛のためにあるのかも。そんなことを、ちょっと感じた。

あれ、なんでおれ、Pepperのこと、いつのまにかPepperくんって言ってるんだろう。