Oracle幹部が語る
「チャットボット」の課題は標準化、乱立するフレームワークはどこに向かう？
チャットボットの人気を背景に、競合するアプリケーションフレームワークが相次いで登場している。Oracleは業界標準への準拠が、断片化や非互換問題の防止につながると考えている。
Oracle会長兼CTOのラリー・エリソン氏は2016年9月に開催された「Oracle OpenWorld 2016」においてチャットボットフレームワークについて紹介した（出典：Oracle）《クリックで拡大》
チャットボット（音声またはテキストによる人間の会話のやりとりをシミュレートするソフトウェア）の普及拡大に伴い、アプリケーション開発者にとっては、専門知識やノウハウを身に付ける必要がある分野がまた1つ増えた。今ではチャットボットを開発するための十数種類のフレームワークが提供されており、競争が機能や適用範囲の急速な拡大を促している。
チャットの技術プラットフォームを提供している企業の1つが、データベース大手のOracleだ。「Oracle Cloud Platform」の統合製品担当シニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネジャーを務めるアミット・ザベリー氏に、同社のポジショニングなどについて話を聞いた。
アミット・ザベリー氏
――Oracleから見て、チャットボット技術の現状はいかがですか。欠けている要素や、まだ十分に成熟していない要素としてどのようなものがありますか。
ザベリー氏 多くの技術が組み合わされ、チャットボットの自然言語対話を実現しています。チャットボットはインスタントメッセージング（IM）ツールに統合することもできます。欠けているのは標準化です。フレームワークが乱立し、チャットボット技術の断片化が起こっています。この技術は集約化により、さまざまなプラットフォーム全体にわたって、より明確に定義できるようにならなければなりません。
――Oracleのチャットボットへの取り組みでは、人工知能（AI）はどのような役割を果たしていますか。
ザベリー氏 Oracleは新しい技術、言語、クラウドネイティブな開発環境を基に、現代的な手法で開発するための機能を提供します。そして、センサーやシステム、モバイルデバイスなど、全てを統合する戦略です。これらを全て実現するために、われわれは、AIや機械学習の機能とモバイルフロントエンドに対応したプラットフォームを構築しました。現在、チャットボットを使ってそれらのインタフェースやエクスペリエンスを強化しています。
――AIやチャットボット技術はOracleのアプリケーションでどのように使用されているのですか。
ザベリー氏 われわれはAIや機械学習のアイデアに沿って、“スマートアプリケーション”を提供してきました。長年にわたって、機械学習アルゴリズムやAIシステムをわれわれのデータベース、管理製品に加え、アプリケーションに組み込んできたのです。スマートアプリケーションでは、「収集されたデータが全て利用されるかどうか」「ユーザーのためにどの情報が要求されるかをどう予測するか」「何が欠けていて、何が必要とされているかをどう判断するか」といったことを徹底的に分析してきました。その蓄積を基に、顧客行動の予測が可能になっています。われわれはエンドツーエンドのスマートアプリケーションを構築し、データクラウドで提供しています。このクラウドでは、ターゲットに応じてパーソナライズされたマーケティング、商取引、分析ができます。こうした機能が利用できるようになっています。
――Oracleはチャットボットフレームワークを持っています。Microsoftもそうですし、Amazon Web Services（AWS）やFacebook、Googleもです。そのために十数種類もフレームワークがあります。われわれは、何年も前にさまざまなUNIXのバリエーションで見られたような断片化や非互換の問題に直面することになるのでしょうか。
ザベリー氏 そうならないことを心から願っています。ある程度の断片化は常に存在します。さまざまな実装やフレームワークがあり、開発者はどれを使うか決めなければなりません。ですが業界は進化しており、相互運用性や一貫性の必要性を認識しています。Oracleを含むチャットボット技術の全てのプロバイダーが、「業界標準に準拠し、コミュニティーに貢献し、協力してさまざまなシステム間の連係を実現し、この技術を活用しやすくするかどうか」を問われているのです。
――そう考える企業がOracle以外にもあるということですか。
ザベリー氏 チャットボット技術についていえば、われわれは数社のメッセージングサービスプロバイダーと協力し、「Facebook Messenger」や「WeChat」などとの統合や相互運用を可能にしています。
――ユーザーはフレームワークを気にせずに済みますが、開発者はそうはいきません。開発者にアドバイスはありますか。
ザベリー氏 開発者がフレームワークを気に掛けるのは分かります。われわれのチャットボットはAPIの実装です。これを統合する場合、実装の詳細を事細かく気にする必要はないでしょう。インタフェースがクリーンで、明確に定義されていて、チャットボットやモバイルインタフェースで何を得ようとしているかが分かっていれば大丈夫です。アプリケーションを書き換える場合も、APIセットを使って書くことに変わりはなく、他の部分は一切書き換える必要がありません。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[ポールトゥウィン株式会社] 開発スピードと品質を両立、DONUTSが実践する「ハイブリッドなQA体制」の構築術 -
製品レビュー
[ポールトゥウィン株式会社] 開発スピードと品質は両立できる？ DONUTSの「ジョブカン」に学ぶQA戦略 -
市場調査・トレンド
[レッドハット株式会社] 「プラットフォームエンジニアリング」調査レポート：利点・課題・未来像を詳説 -
市場調査・トレンド
[レッドハット株式会社] 生成AI活用のためのテクノロジー基盤、構築に際しての7つの検討事項とは？ -
製品資料
[レッドハット株式会社] ビジネスの現場へのAI導入と活用、何から始めてどのように進めるべきか？
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
【漫画付き】ひとり情シス協会が明かす、RAG導入でしくじる企業「2つの共通点」
-
2
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
-
3
「RAGの利用」に関するアンケート
-
4
IT製品の導入に関するアンケート「PC＆デバイス」編
-
5
IBM iのブラックボックス化を打破 資産継承と進化を実現する「IBM Bob」の実力
-
6
Nutanix＋Everpure構成の実力は？ 既存資産を生かす「脱VMware」の検証
-
7
脱VMwareか、継続か？ 仮想化ソフト主要6製品の料金とライセンスを徹底比較
-
8
BI導入の成否はプロジェクト企画段階で決まる！【第3回】
-
9
67％が「手動起動」に依存？ AI活用を阻む“自律運営の壁”
-
10
狙われるAIをどう守るか 早稲田大学 森教授と語るセキュリティガイドライン
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
DX／AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
2
バックアップは“取っているから大丈夫”なのか？ ランサムウェア時代の備え方
-
3
ネットワーク遅延の原因、「パケットロス」の基礎知識と効果的な解決策
-
4
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
5
5分で分かる Microsoft 365のデータ損失に備えるためのバックアップの仕組み
-
6
AI活用を停滞させる「2：6：2の壁」を乗り越えるためのポイントとは？
-
7
ソフトウェア開発の属人化と手戻りをどう防ぐ？ 速さと品質を両立させる方法
-
8
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う？ いまさら聞けないストレージの基礎
-
9
複雑な組織構造で一度は頓挫した電子化、東京女子医科大はどう全学展開したか
-
10
財務部門がAIを最大限に活用する方法 無駄のない戦略的リーダーシップへの道
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー