LINE BOTのスマート ・ラーニング

LINEとIBM iとの会話を開発中の㈱オフィスクアトロでは
LINE BOT によるスマート・ラーニング機能を開発しましたので
途中経過としてご報告申し上げます。

■今までのディープ・ラーニングでは

㈱オフィスクアトロでは実際にIBM Watsonを契約の上
2年間にわたり開発および実証実験を行いましたが
IBM Watsonなどに代表されるディープ・ラーニングでは
２９回以上教えないと学習してくれません。
これではスピードが要求される現代のビジネス社会では
とても使い物にならないと判断致しました。
Watson は 3才児並みの知能と言われていますが
３才児では仕事の役には立ちません。
AI を使っているという自己満足だけに終わるだけです。

■スマート・ラーニング による学習

そこで㈱オフィスクアトロでは一回だけの指示で学習する
もっと賢いスマート・ラーニングを開発致しました。
次のLINE BOTの会話をご覧ください。

▼学習前のLINE BOTによる最初の会話

[学習]

初めは LINE BOTはNV-CF1 と聞かれても何のことはわかりません。
それが商品であると教えてやると登録済みの商品マスターを探します。
しかし商品マスターの中には在庫という項目がないので再び尋ねてきます。
それが在庫マスターの中にあると教えてやると登録済みの在庫マスターの中から
NV-CF1のレコードを探し出してその中の在庫数という項目の値を取り出して
その値を在庫として答えます。
この文中でLINE BOTが「わかりました」と答えているのは
経験データ・ベースへ登録されたことを意味しています。
LINE BOTは2度「わかりました」と答えています。
これがスマート・ラーニングです。

▼LINE BOTの2回目の会話は

[成果]

同じ質問をすると今度はNV-CF1というのは商品であることを知っていますので
商品マスターと在庫という言葉も在庫マスターの項目であることを
知っていますので尋ねることはなくすぐさまに在庫数 128個を答えます。

[解説]

このように最初の指導で誰かが教えてやるとLINE BOTは一回の教育だけで
正しく記憶して忘れることはありません。

・NV-CF1は商品マスターのレコードであることを学習
・在庫は在庫マスターに登録されている項目であることを学習

　これらを学習して記憶しています。
2回目の会話ではLINE BOTは尋ねることなく即座に回答しています。
　つまり一回目の会話で教えられたことはその場で記憶していて
次の会話には役立てているのです。

　これを29回教えなければ学習しないディープ・ラーニングと比べてみてください。
何がどこにあるか教えたのですからコンピュータであるかぎり
一度だけの学習で記憶できて当然です。

この例は単なる簡単な在庫照会の例ですが
売掛残の照会や電話番号の問合せなどデータ・ベースにあるものならば
機密保護の範囲内でどのようなデータでも検索することができます。
しかもスマート・ラーニングの言語解釈はAIのようなビッグ・データを
必要とするものではなく論理的に組み立てられたプログラマブルな
言語解釈ですのできわめてシステマティックに構成されています。

・任意のデータ検索
....在庫照会だけでなく売掛残照会、住所、電話番号検索など
・日本語による検索(英語など他言語による問合せも可)

　

■これまでのLINEアプリケーションでは

　実はLINEアプリケーションもいくつか市販されてますが
スケジュール機能などスマート・フォンの既存の機能と変らないものや
LINE WORKS+IBM Watson の組合せの高額な投資で29回以上の
　　長期間の教育を必要とする高額な投資でベンダーの利益中心の
製品ばかりです。
つまりは高額な投資に見合わないものばかりです。
これはIBM iの技術や知識のない開発者が開発した結果に他なりません。

㈱オフィスクアトロはこのスマート・ラーニングにあるようにIBM iの情報検索を
始めとするIBM iユーザーのお客さまに本当に役立つ製品を目指しています。
　　IBM i関連のLINE BOTの機能は既にいくつかもう出来上がっていまので
近日中にお知らせ致します。
　今回はLINE BOT の基礎的なスマート・ラーニングについて
ご報告致しました。
　IBM iと日本語で会話できる日は近づいています。

※お客さまのお声をお聞かせください。

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弊社までお知らせください。
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