AIを組み込んだ専属栄養士Botを紹介。BotはLINEで動作し、友達に追加するだけでサービスを利用できる。このBotができることとその仕組みを紹介するプレゼンテーション

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AIを組み込んだ近未来のアプリケーションで感じる
新しいサービスの新しい開発⼿法
⽇本オラクル株式会社
エバンジェリスト 中嶋 ⼀樹

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以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。
また、情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むこと
はできません。以下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することをコミッ
トメント（確約）するものではないため、購買決定を行う際の判断材料になさら
ないで下さい。オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリースおよ
び時期については、弊社の裁量により決定されます。
Safe Harbor
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Question
3
あなたの1⽇に必要なカロリー・栄養、ご存知ですか？

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1
必要な栄養を
計算する
2
毎⾷に含まれる
栄養を記録する
3
1⽇の結果を
振り返る
栄養管理に必要な3つのステップ

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1
必要な栄養を
計算する
3
1⽇の結果を
振り返る
栄養管理に必要な3つのステップ
2
毎⾷に含まれる
栄養を記録する
Botがサポートします。
課題
• ⾯倒。
• ⼊れ忘れる。
• もう嫌だ。

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Botって何ですか？
⼈の代わりに何かをしてくれるプログラム。

7. Let’s demo

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専属栄養⼠Botのアーキテクチャー
ユーザー
形態素解析API
⾃然⾔語解析API
⾷品栄養DBAPI
API ⾷事履歴DB
Bot

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専属栄養⼠Botのアーキテクチャー
ユーザー
形態素解析API
⾃然⾔語解析API
⾷品栄養DBAPI
API ⾷事履歴DB
Bot
• Botの頭脳。
• Oracle Application Container Cloud上のNode.jsアプリとして稼働。

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専属栄養⼠Botのアーキテクチャー
ユーザー
形態素解析API
⾷品栄養DBAPI
API ⾷事履歴DB
Bot
⾃然⾔語解析API
• ⽂章から「意図」を特定する⾃然⾔語解析処理。
• api.aiを利⽤。
ユーザーA> 今夜は⾷べなかった。
ユーザーB> ⼣⾷は抜きました。
Intent: skipped-meal
ユーザーA> メロンパンを⾷べました。
ユーザーB> メロンパンをいただきました。
Intent: report-meal
例えば、

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専属栄養⼠Botのアーキテクチャー
ユーザー
⾃然⾔語解析API
⾷品栄養DBAPI
API ⾷事履歴DB
Bot
形態素解析API
• ⽂章を⽂法的に分解し⾷品を抽出する。
• mecabをOracle Compute Cloud上のNode.jsで稼働。
http://mecab.oracle.tokyo/api/parse?text=メロンパンを⾷べました
例えば、

12. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 12
専属栄養⼠Botのアーキテクチャー
ユーザー
形態素解析API
⾃然⾔語解析API
API ⾷事履歴DB
Bot
⾷品栄養DBAPI
• ⾷品名から栄養情報を検索できるデータベース
• ⽂部科学省が提供する⽇本⾷品標準成分表を
Oracle Database Cloudにインポートして実装
https://apex.oracle.com/pls/apex/evangelist/shokuhindb/food/メロンパン
例えば、

13. Copyright © 2016, Oracle and/or its affiliates. All rights reserved. | 13
専属栄養⼠Botのアーキテクチャー
ユーザー
形態素解析API
⾃然⾔語解析API
⾷品栄養DBAPI
Bot
API ⾷事履歴DB
• ユーザーごとの⾷事履歴を保存
• Oracle Database Cloudを利⽤ =>
履歴データはそのまま機械学習にかけることが可能に。
例えば、
機械学習で「⾷べ物と症状の因果関係」を調べる

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他にどんなユースケースがあるのか？

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あらゆるものを擬⼈化してみる
CPU3G
Raspberry Pi
Oracle Database Cloud
畑
⽔は⾜りてる？
Bot
カラカラです。
畑とLINEで友達になって会話できる!? ⾃然⾔語処理とBotが
実現するニュータイプなIoTアプリ【夏サミ2016レポート】

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FAQ対応
例えば勉強会。
• WiFiがうまくつながらない。
• トイレどこ？
• 今⽇懇親会あるの？費⽤は？
• Botってそもそも何？
運営スタッフBotが対応します。

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Bot開発の5つのポイント
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• 機械学習関連のクラウドサービス・ライブラリを調べる。
• Bot本体のコードは複雑。これまで以上にテスト（BDDなど）、CIが重要。
• PaaSを活⽤してアプリに集中する。
• 常に精度改善するための仕組みが必要。
• 現時点では⽂脈解釈など⾯倒な問題も残っている。逆にそこがビジネスチャンス。

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参考情報
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• Bot本体をインプリできるOracle Application Container Cloud
• ⾃然⾔語解析サービス：api.ai
• 形態素解析エンジンをクラウドサービスとして利⽤できるnpmモジュール
• Excelデータを3分でクラウドAPI化するOracle Database Cloudと開発⽤無償環境
• 開発者向け勉強会： 12/9（⾦）AIが⼊ったBotの作り⽅を学ぼう@⼤阪

19. nkjm
本日のスライド、この後Twitterで共有します。

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