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AlexaDay2018に参加してきました
AlexaAlexaDayコミュニティ勉強会・セミナー

AlexaDay2018に参加してきました

セッショントラック

今日から始めるAlexaデバイスのプロトタイプ開発

  • 音声対話システムの歩み
  • Alexaとは
  • Alexaの仕組み
  • インタラクションモデルとオーディオフロントエンド

amazon echoの登場(CES 2017)
音楽再生・ピザの注文・スマートホーム・タクシーの配車・ビジネスの利用
関西弁喋る。

アーキテクチャ

タッチ操作、ハンズフリー、ファーフリー(雑音のある場所)

ノイズリダクションアルゴリズム
オートゲインコントロール(Alexaデバイスはノンリニア処理はNG)

S/N比 = 聞きたい声/周りの騒音

ノンリニア処理だとデバイスの音声認識精度が低下する

アコースティックエコーキャンセル

ビームフォーミング

天井、壁掛けはむかない。
echoは平置きで。

Amazon AVS開発キット
提供されてるもの
 Hands Free
Far-Field
提供されてないもの
 タッチ操作

ラズパイのアップデートは注意。(AWS Greengrassも同じ)

Alexa Skill Kitでプロダクトの可能性を広げる

USで公開されてるサードパーティ製Skill、7倍アップ

カスタム対話モデル
スマートホームモデル
フラッシュブリーフィング
ビデオスキル(日本非対応)

デバイスがクラウドで管理されている必要がある
Echo Plusはちょっと別。

開始フレーズ

  • を使って
  • を開いて

スロット
インテント
発話

VUIの設計

目的とユーザーストーリーの
ーーーamazonのドキュメントにあるとおりやるとできる。

アプリのキャラ設定

既存コンテンツとSSMLを使っては難しかった。
コンテンツを新しくする場合にはいいかも。

ユーザーストーリー
冷蔵庫をみて、材料から、レシピ
台本

おすすめのレシピを聞く
材料のレシピを聞く
料理名指定のレシピを聞く

処理を起こしていく

前回の処理の途中から実行できるように作成。

状態はredisなどで保存。
1日でExpire

発話のバリエーションを増やす。

実際の開発(Skillの開発)

Lambda
サーバいらない
SSLいらない
Alexaからのリクエストの検証がいらない

ホスト
ネット接続
ASKのI/Fに準拠
SSL/TLS
Alexaからのリクエストの検証する必要がある

Alexa Skill Kit SDK for Node.js
Alexa Skill Kit SDK for Python

Alexa Skill Kit CLI
シミュレートの機能もある。
日本語の対応がまだの模様。

一般公開したあとは
開発者のものは開発のエンドポイントに向かう。

テスト
デベロッパーコンソール
サービスシミュレータ

Echosim.io

運用
利用状況をチェックする
→SLOTにないワードが来ることが多い

プロダクトのスキル開発

Alexa and Machine Learning on AWS

Seach & Discovery
Fulfirment & Log

Robotics
go
Key

Machine Leariningの取り組み

Ask
自動音声認識
自然言語理解
音声合成

ASK & AVS

日本国内は450+ Skills

Character Mode => GUI => WEB => Mobile => VUI

Gartner VUIについての行く末(2017.10 or 11)

音声のトラフィック(検索トラフィックの10%を超えている)

2020年までに2000億回超えるだろう

  • デバイスのプロビジョニング
  • 集中管理
  • プライバシーとセキュリティ

alexa for businnes

alexa同士の会話も可能。

echo をまとめてセットアップすることができる。

ビデオ会議システム制御(Zoom, Polycom, Chime)

Public Skills or Private Skills
Private Skills はCLIで設定ができる。

27,000の公開Public Skills(US)

どのEchoから呼ばれたか認識させる必要がある。
ラスベガスにあるWinとういホテル。Echo dotを整備。ルームサービスが可能

Alexa for Business
ルームを作成する。ルーム登録に必要な住所は、アメリカ。
登録の実行ファイルはexe。Windows必要。

Amazon Machine Learning

  • ML Services

    • Amazon Rekognition
    • Amazon Polly(Text To Speech)
    • Amazon Lex
    • Amazon Comprehend(自然言語理解サービス)
    • Amazon Translate(辞書型でなく、機械翻訳)
    • Amazon Transcribe(Speech To Text)
  • ML Platform

    • Amazon Kinesis Video Streams
    • Amazon SegeMaker(いい機械学習モデルを生み出すために)
      機械学習用のDocker
  • ML Engines

    • DeepLearning AMI(Tnsorflowなど組み込み済み)
  • Infrastructure

    • P3インスタンス
      Maxwell, Pascalはないよ。他のベンダーはあるけど。

Amazon ML Solutions Lab
20年培ってきたノウハウ。シアトルに行って覚えてくる。

#

deltaが差分。
AWS IoT Coreのデバイス制御

  • 物理的法則
  • 経済的法則
  • 法律

AWSで初めて出したソフトウェア(ハードウェアに組み込むもの)

CognitoアイデンティとIoTで管理

スマートホームデバイスの登録は必須。

Account Linking
誰の声か認識する。
ドキュメントをしっかり読んで、できるようにしておくとよい。

エッジ処理。

Alexa と AWS Greengrassとの連携

FreeRTOS

#

台本

自動応答システムとは違う。
IVR

Skill Builder

会話の文脈により、その時に最適で複雑なステートが存在する。
揺れの吸収、ユーザーが心地よくなる。
設計プロセスの必要性。

VUXデザイナー。

Lambdaだよね。

サーバーレス
 開発の高速化
 運用の省力化
10x Product Development
Typescriptで4ヶ月
開発者2人

CSVダウンロード/アップロード
REST API
Shifter
運用
 →Lambda(日経)、画像処理
 →(Recruit Jobs)、Twillio、AWS使ったことがない担当が3週間後にはできている世界。

エコちっち

こまったこと

  • [発話]状態確認→コマンド
  • [発話]コマンド

ステート
 状態確認のときは、ハンドラーを追加して実行。ステートを管理
 コマンドのときは、実行

エコちっちの生涯=Lambdaのライフサイクル=5分

教えてのインテント。
 スロットによって変わる。
 シノニムにあわせて、caseに設定する。

エコちっちのソース、816行。

「ステートを制するものが対話モデルを制す」

#

大石さん、Amazon Connectに期待。
小嶋さん、名刺の数。2016年AWS SummitにAlexaを多く引っ張ってきた。
後藤さん、えりか。。。CESでAlexaのEchoシステムを構築できる発表をみてきた。
 →googleも。
 →Lyft

メディアはAlexaをどう伝えたか。

スマホを持ってる人は、音声検索は使わない。
スマホを持ってない人(子供)は、音声検索を使いこなせる。

12月のランキング
ピカチュートーク、豆しばなどがあり、まだ使う環境広がってないということが見受けられる。
「広告を話す」—音声販促

ピザハット派。大石さん。

パネル内容

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ここにいる開発者は誰とくむべきか?

  • マッチングできる場が増えていき、その場でマッチした人とあるだろう。
  • IoTは、物理がありなかなか難しい。
  • xxxx人規模の会社は難しいかも。

VUIはB2Bにどのように入っていくのか?

  • 電話をインテリジェントに。
  • Alexa for Businessは、VPCが出た時にAWSに参入する企業が増えた時と同じぐらい期待。
  • 老若男女への情報提供ができて、革新がもてる。
  • 電話を受け取る仕事は、リモートしづらい。
  • パルコさんのように、ショッピングモールをもっとよりよく。

クラウドからひもとくIoT、AI、サーバーレスなど新しい技術への向かい方。

  • 新しいサービスへの取り組み。
  • 「クラウド化する世界の本」をみて、クラウドが流行るとみた。
    AIは音声データからとったもんがち。情報量が多い。
  • 問題意識としてあるもの。人が少なくなること。

今後のAlexaへの期待

  • くろうば、はまだまだかも。ウェイクワードがまだ少ないから、増やしたい。
  • 文脈理解。誰が聞いたのかなど、プライバシーの懸念。
    プライバシーの提供とのトレードオフ。
  • ビジネスはプライベートなものが求められる。
  • プロアクティブ。先回りしてやってほしい。

質問

  • Amazonが小売をもっていること。
    →AWSを持っていることにより、違うことができる。
    Echo Showなどは画像情報からの生み出す世界。ディスプレイによる伝える世界。
  • Echo Look
    →Amazonファッションチームが欲しい要求から作った。
  • EchoShow
    →ディスプレイつきEchoというより、CameraつきEcho。

まとめ

補足、おまけ

参考資料・リンク

技術 ► 決済
Firebase + Stripeサンプルを動かしてみる
FirebaseStripe

はじめに

以前
JP_Stripes (Stripe ユーザーグループ) Vol. 4 – つまずかない、はじめてのStripe
でしっかりつまづいたので、リベンジしたいと思います。

また、Stripe Advent Calendar 2017 vol4も兼ねてます。

サンプルのまま進めて行きます

Firebaseと支払いのドキュメントページ
から、すすめていってFirebaseにデプロイするとこのようになります。

ac2017stripe01-300x188.png

でFirebaseを使って、googleログインしますとこんな感じになります。

ac2017stripe02-300x213.png

レンダリングがされない

ということなので、ここからはVue.jsの話です。Firebase関係なくなりました。

Firebaseの支払いサンプルドキュメントページからリンクされている
サンプルアプリケーションページはしっかりと動いてます。

ac2017stripe03-300x300.png

どこでエラーしてるはず。

Functionsのログ

ac2017stripe04-300x182.png

をみると

Billing account not configured. External network is not accessible and quotas are severely limited. Configure billing account to remove these restrictions

あなたのアカウントの課金体系ではできないと。外部アクセスに対して制限がある。
むむむ。

対策

対策①

FirebaseのPriceを
SparkBlaze
に変更する。

対策②

functionを再デプロイする。
functionを再デプロイしないとログが解消されません。

アカウントを見てるというより、
アップしたときのアカウント情報を持っていて、そこを見てるのでしょうか。

ということで無事に成功

ac2017stripe05-292x300.png

やっとこれで、サーバーレスでのstripe課金が動くようになりました。