Skelter Labs

Conversation Engine by Skelter Labs

Skelter Labsの競争力

Skelter Labsは、優れた技術力に基づいて人工知能技術開発に集中しています。

  • PEOPLE 人工知能技術専門性と
    ノウハウ保持

    Google、サムスンなどのグローバル
    企業での 経験と知識に基づいて
    自社だけの独自の 技術基盤の
    ロードマップ開発

  • TECHNOLOGY エンジニアリング経験をも
    とに、問題解決能力

    研究中心の企業とは差別化された
    アプローチ方式に基づいて多くの企業が
    直面している現実的な難関を解決

  • BUSINESS 様々な産業群への
    適用や拡張可能性

    特定ドメインに依存しない
    人工知能技術を開発、様々な
    産業群へ柔軟に適用
    ・拡張可能

Skelter Labsのコア技術と製品

人の複雑でかつ多様な会話の理解に基づいて、 より簡単に仮想エージェント(Virtual Agent)を作成・運営できる環境を提供して、
自然な人の声のように音声はテキストに、テキストは音声に変換する。
会話型AIエンジン

Skelter Labsの高性能会話ボットビルダー、 AIQ.TALK Chatbotと共に
顧客との会話をさらに精巧で、より速くかつ効率的に設計してみてください。

会話エンジンが
顧客の日常に染み込みます。

簡単に自社だけのバーチャルエージェント(Virtual Agent)を実現しましょう。
顧客が最も気楽に感じるメッセンジャーを用いて、
24時間顧客の声に耳を傾けることができます。

Chatbot構造

は誰でも簡単に洗練された会話型人工知能を
実装できるようにサポートします

  • 01.
    ハイブリッド基盤アプローチ方式

    ディープラーニングベースとルールベースのハイブリッドアプローチ方式に基づいて高い精度の保有

  • 02.
    高い利便性のビルドや管理ツール

    クライアントのリクエストに応じて 簡単に複雑な会話のフローを 実装できるダイアログマネージャー

  • 03.
    運営リソースを最小化する 効率的実行モデル

    少量のサンプルデータでも AI基盤のバーチャルエージェントを効率的にビルドできるようにサポート

ディープラーニングとハイブリッドベースのアプローチ方式で
世界トップレベルの技術的優位性

  • 01.
    すべての種類の文章パターンを登録しなくても
    簡単かつ効果的に会話ボットを実現
  • 02.
    KorQuADランキング1位を記録し
    た韓国最高レベルのMRC技術力
  • 03.
    ユーザーの意図認識、分類、
    スロットフィーリング(Slot filling) において
    高い精度の保有

ハイブリッドベースのアプローチ方式

高い認識率と再現率を同時に獲得

ハイブリッドベースのアプローチ方式

意図分類テスト結果、最も優秀な精度記録

グローバル4社との意図分
類の比較分析結果
精度と再現率の総合値(F1 Score)
の比較分析

※ このテストは、韓国情報化振興院が2019年人工知能会話ボット開発用として公開した10万件の会話文章データから選別された1200個のデータに基づいて行われました。
※ 意図（Intent）あたり8〜400個の文章が使用されており、学習データとテスト用のデータの比率は6：4で行われました。

ハイブリッドベースのアプローチ方式

KorQuADランキング1位で実証された韓国語
の機械読解能力（MRC）

2020年1月15日基準、KorQuADランキング状況

F1 Score 95.15

人が直接問題を解いたときに91.2点を記録したことに比べて、Skelter Labsの独自AIモデルは95.15点を 記録することで、自然言語理解（NLU）分野最高の技術力を証明しました。

少量の学習データでも韓国語から観察される様々な固有の特性を学習して、 大容量の大規模な文書をAIが迅速かつ正確に理解して
ユーザーの意思決定に有用な情報抽出に活用できます。

KorQuADとは？
LG CNSが2018年12月に公開した韓国語質疑応答データセットであり、機械読解AI学習 や検証に向けて、ウィキペディアから抽出した標準的なデータ7万個で構成されています。
公開されたデータセットを使用して、多くの機関や企業が 韓国語機械読解能力（MRC)
技術に対する客観的な評価を受けています。

高い利便性を誇るビルド及び管理ツール

従来の会話ボットは、
顧客との会話を
限定的に支援してきました。

その他の従来の会話ボットとの会話例

高い利便性を誇るビルド及び管理ツール

非順次的会話フローのサポート

高い利便性を誇るビルド及び管理ツール

ダイアログスイッチングの
サポート

人の会話は、すべてが順次的に行われることはありません。
会話しながらテーマを変更したり(Dialogue Switching)、
以前にボットに伝えていたメッセージを再度変えたりします。

AIQ.TALKは、ユーザー発話が認識されるたび= にダイアログのすべてのノードを 実行する構造でユーザーが 最も自然に
感じられる会話の流れをサポートしています。

高い利便性を誇るビルド及び管理ツール

グローバルランキングで実証された高性能DST

DSTC8 Automation Evaluation Leaderboard グローバル4位

End-to-End Multi-Domain Dialog Challenge部門で高いランキングを 達成することで、DST(Dialog State Tracking)の技術力を 証明しました。
DSTは非順次的な会話がスムーズに行われる基盤技術として 高性能のDSTを備えるほどユーザーの変則的な会話への対応力がアップします。
会話ボット開発能力に依存せずに、データEnd-to-end方式で最小限のリソースで円滑な会話設計が可能です。

DSTC8とは？
DSTCとは、代表的な会話システムチャレンジの一つであり、DSTC8は8番目のチャレンジを意味します。Microsoft Research、IBM Researchそして、Amazon Alexa AIが後援及び運営に貢献しており、グローバル企業が様々な部門に参加してその技術力を検証しています。

高い利便性を誇るビルド及び管理ツール

検証されたWeb GUIのデザイン

全世界的に最高のデザインの革新を認められている
Red Dot Awardにてブランド＆コミュニケーション部門
インターフェイスデザイン賞を受賞して、検証されたUX/UI便利性

運営リソースを最小化する効率的な実行モデル

  • 01.

    少量のサンプルデータでも
    高い精度を誇るため、
    早いビルドが可能

  • 02.

    会話ボット運営関係者が
    一緒に実行・管理できるように、
    多様な機能をサポート

  • 03.

    AIシステム向けのバルク
    テストや会話シナリオテスト
    ツールのサポート

運営リソースを最小化する効率的な実行モデル

グローバルトップ企業に比べて
25%少量の学習データで高い性能記録

運営リソースを最小化する効率的な実行モデル

従来のAIシステム限界点

Legacy System

既存のレガシーシステムでは、設定や登録情報が
固定された結果として出力されるため、以前に登録した情報に対して
テストを実施して正常の判定になった後には、追加/登録/削除された
アップデート履 歴に 対するテストのみ実施

AI System
  • - AIシステムは、確率に基づいているため、登録済の情報について
    テスト後、正常の判定が出ても、後から追加/登録/削除された
    アップデート履歴が発生した場合は横展開テストを実施する必要がある。
  • - アップデートが発生するたびに、すべてのケースに対する
    横展開テストを実施することは不可能であるため、
    AIシステムに対して継続的なモニタリングやテストが必要である。
  • - グローバルWエンジンの場合には、ログ上で作業者が補正をする
    後処理方式のみサポートする。

AIシステムでは、アップデートごとに横展開テストを実施するため、多くの運営要員が必要とされます。

技術の強みの要約

使いやすさ
- 少量のサンプルデータでインテントモデリング可能
- 自然言語処理（NLP）の知識がなくても簡単な会話ボット生成をサポート
ハイブリッドモデル
- 高い精度のルールベースモデル
- 高い再現率のディップランニングベースモデル
強力なモデリング
- 韓国語の機械読解評価1位を記録した技術力
- 強力なモデリングパワーで高精度実装
- 複雑な会話生成機能を自然的にサポートするダイアログマネージャー
アジア言語特化
- 韓国語対象ベンチマークテストの際、グローバルトップ企業に比べて高い認識性能記録
- 多様な言語に適用した後も同様の精度を実現