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AWS、アレクサと同様の会話理解力を持つ「Amazon Lex」日本語対応を発表。日本語で会話する音声ボットやチャットボットが開発可能に Amazon Lexを利用することで、「すべてのデベロッパーがAmazon Alexaに採用されている深層学習技術と同じ技術を利用できる」（Amazon Lexの説明文から）とされています。 Amazon Lexは、自動音声認識による音声からテキストへの変換機能と、テキストの内容からその意図を認識する自然言語理解機能を備えています。 つまり、電話やオンライン会議などを経由して日本語の音声をAmazon Lexに入力すると、いわゆる文字起こしのようにその内容をテキストに変換してくれます。 そしてこの音声から変換されたテキストや、Slackなどのテキストチャットなどで入力されたテキストの内容から、Amazon Lexはその意図などを理解し、会話の中から必要な
1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 いよいよ、Amazon Lex（以下、Lex）が日本語で利用できるようになりました。 Amazon Lex が日本語に対応。東京リージョンでお使いいただけます 昨日、テンプレートで試してみたのですが・・・ 今日は、簡単なボットを作成して、Amazon Connect（以下、Connect）から利用してみました。 2 想定 Connectと連携するサンプルとして、居酒屋クラメソ（注：実際には、存在しません）の電話に自動応答を組み込む事をイメージしてみました。 下記は、お店に、予約の電話が入った場面です。店員が時間や人数を聞き取っています。しかし、仕事中に手を止めて電話に応答する作業は、少しコストが掛かるものです、そこで、できれば、予約は自動化したというニーズが有るとします。 しかし、お店に掛かってくる電話は、予約とは限りません。 そこで、お店
ラッパーたちがマイクを通して日々放ち続ける、リスナーの心をわしづかみする言葉の数々。その中でも特に強烈な印象を残すリリックは、一般的に“パンチライン”と呼ばれている。 日本語ラップシーンの変容に迫るべく、音楽ナタリーでは「昨年もっともパンチラインだったリリックは何か？」を語り合う企画「パンチライン・オブ・ザ・イヤー」を実施。2021年に音源やミュージックビデオが発表された日本語ラップを対象に、有識者たちがそれぞれの見地からあらかじめ選んできたパンチラインについて語り合う座談会を今年1月末に行った。 今回選者を務めたのは、過去の企画にも参加した音楽ライターの二木信氏、国内外のヒップホップシーンに精通している渡辺志保氏、インターネット上でヒップホップやファッションについて発信しているYYK氏、若手ライターのMINORI氏の4名。2022年も後半に差しかかるタイミングでの公開となったが、LEX、
日本経済新聞の電子版。日経や日経ＢＰの提供する経済、企業、国際、政治、マーケット、情報・通信、社会など各分野のニュース。ビジネス、マネー、IT、スポーツ、住宅、キャリアなどの専門情報も満載。
Amazon Lexでは、ノーコードで簡単にRAGのチャットボットを構築できるスロットタイプAMAZON.QnAIntentがプレビューで提供されました。 AMAZON.QnAIntentを利用することで、基盤モデルを企業データに安全に接続して取得拡張生成 (RAG) を行うことができます。 今回のプレビューにおいて、回答で利用できる基盤モデルは、Claude V2のみです。 基盤モデルが顧客の質問に答えるために情報を取得するソース（以降、ナレッジソース）としては、以下の3つから選択できます。 Amazon OpenSearch Amazon Bedrock knowledge base 同じくre:Invent 2023期間中にGAされました。ブログもありました Amazon Kendra 従来であれば、LexでRAGのチャットボットを構築する場合、ユーザーからのお問い合わせをもとに、K
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Amazon Lex はチャットボット等の会話インターフェースを作成するため AI サービスです。 昨年より東京リージョンで利用可能になっていたものの、サービスの対応言語としては長らく日本語に対応していませんでしたが、ついに日本語を正式にサポートしました！ 簡単なボットを作成し、Slack に連携させるまでをやってみたいと思います。 Lex V1 と V2 の違い Amazon Lex は 2021年1月に V2 API がリリースされています。コンソールのデザインが変わっただけではなく、新しい機能を含む新規の API として
「POP YOURS」後のAwich、RZAとの共作第2弾に沖縄の要素を…MFSやLEXからのコメントも ヒップホップフェスティバル「POP YOURS OSAKA」の熱気冷めやらぬバックステージで、アーティストたちの生の声を紹介した。 この内容をお届けしたのは、10月25日（土）放送のJ-WAVE『TOKYO BEATS FOUNDATION』（ナビゲーター：Isaac Y. Takeu、SAKURA）。最新のHIP-HOPシーンを中心に、東京のナイトカルチャーのリアルな鼓動（＝BEATS）を発信していくプログラムだ。 「POP YOURS OSAKA」のセンターステージは圧巻だった J-WAVE『TOKYO BEATS FOUNDATION』は、東京のヒップホップシーンを特集する番組で、国内最大規模のヒップホップフェスティバル「POP YOURS」のフラッグシッププログラムでもある。「
Sam Altman is the CEO of OpenAI, the company behind GPT-4, ChatGPT, DALL-E, Codex, and many other state-of-the-art AI technologies. Please support this podcast by checking out our sponsors: - NetSuite: http://netsuite.com/lex to get free product tour - SimpliSafe: https://simplisafe.com/lex - ExpressVPN: https://expressvpn.com/lexpod to get 3 months free EPISODE LINKS: Sam's Twitter: https://twit
勇気を持って自分を曝け出してやってるかっていうのが基準です（Awich） 渡辺：今の日本のヒップホップって、大規模なイベントをやると、LEXさんの世代から、大御所の先輩まで同じステージに立ってますよね。第一世代と若手が同じ場所に立つのが、エキサイティングだと思います。Awichさんも自分より若いアーティストからいいエナジーをもらうこともありますか？ Awich：めっちゃあります。大人を見て嫌だったことは、凝り固まった考え方だったから。例えば時代が変化するような新しいスタイルが生まれたときに「あれはダメだ」って言う年長者をずっと見てきたし、その無意味さを知ってるから。みんなの話をできるだけオープンマインドでやることが、私自身の理想を超越するためにも重要なんですよね。 「これはダメ、あれはダメ」って言ってたら、絶対それになれないから。全てを包み込むイメージで、いろんな人の話を聞きたい。自分への
RetroBASIC is an interpreter for programs written using 1970s/80s variations of BASIC. It is patterned mostly on MS-BASIC as seen on Commodore machines and Apple II (and many others). It also includes the alternate string manipulation methods from Dartmouth BASIC v4 and HP Timeshared BASIC, the latter of which was widely used in early microcomputer interpreters. The ultimate goal is to support alm
はじめに Amazon LexのスロットタイプであるAMAZON.LastNameを利用した際に、Lexが日本の名字をどこまで認識してくれるか調査しました。 AMAZON.LastNameは、ドキュメントでは、一般的に使用される姓と記載があります。 例えば、AMAZON.LastNameをスロットに適用し、テストした場合、佐藤、鈴木、高橋、田中、伊藤と入力すると、Lexは、それぞれ名字として認識してくれます。 下記は、テストしたときの画像です。 佐藤、鈴木、高橋、田中、伊藤が認識されています。 テストの作成方法は、後述します。 日本の名字に関して、スロットタイプ AMAZON.LastNameでどこまで認識するかを調査しました。 また、「太郎」などの名前は、認識しないようになっているかも確認します。 調査結果 先に調査結果を出します。 調査日(2023年3月23日)時点でのLexの認識能力
はじめに Amazon LexのスロットタイプAMAZON.FreeFormInputは、自由形式の入力を受け付けます。 ドキュメントで使用例としても紹介されていますが、「チャット終了後、発信者のフィードバック」や「Lambda でChatGPTのAPIをリクエストし、会話する」などの用途でこのスロットタイプを利用できますね。 今回は、Botの作成方法からAMAZON.FreeFormInputの設定方法、テストまでをやってみたいと思います。 AMAZON.FreeFormInputについて ドキュメントでは、AMAZON.FreeFormInputは、少し他のスロットタイプと異なる点がありました 待機と続行機能が利用できない 現在Amazon Connect Chatチャンネルでサポートされていません AMAZON.FreeFormInputスロットでは、FallbackIntentは誘
はじめに お問い合わせ番号などの複数の英数字をAmazon Lexで認識させたい場合、拡張型の組み込みスロットタイプAMAZON. AlphaNumericが利用できます。 （正式名称は分かりません。以降、拡張型のAMAZON. AlphaNumeric） 例えば、お問い合わせ番号が「小文字の英字3文字 + 数字3文字」の場合、拡張型のAMAZON. AlphaNumericで設定すると、「gher234」は認識しますが、指定した文字数でない「awsge12」などは、認識せずLex側で聞き返してくれます。 また、文字数は範囲指定も可能で、「小文字の英字3~5文字 + 数字2~3文字」と拡張型のAMAZON. AlphaNumericで設定すると、「awsge12」も正しく認識してくれるようになります。 文字数の範囲を指定することで、間違った値の場合、Lex側で聞き返してくれるメリットがあり
はじめに ConnectとLexでコンタクトセンター向けチャットボットを構築時、ユーザーから時刻を聞き取る場合は、LexのスロットタイプであるAMAZON.Timeを利用すると思います。 このAMAZON.Timeでは、普段会話で使う時間の伝え方をどこまで認識するか、構築時に把握する必要がありますので、調査してみました。 まず、調査するための環境の作成方法をご説明します。 調査環境の作成 今回、調査するために、作成したボットとインテントの作成方法を説明します。 ボットの作成 Lexのコンソール画面から、[ボットの作成]をクリックします。 [空のボットを作成します]を選択し、ボット名を記載し、下記画像の通りに入力します。 日本語を選択し、音声はTakumiを選択し、[完了]をクリックします。 これでボットが作成できました。 インテントの作成 インテントの[インテントを追加]から[空のインテン
はじめに ConnectとLexでコンタクトセンター向けチャットボットを構築する場合、ユーザーから英数字を聞き取る場合は、LexのスロットタイプであるAMAZON.AlphaNumericの利用を検討されるかと思います。 このAMAZON.AlphaNumericでは、英字（アルファベット）と数字をどこまで認識するか、構築前に把握する必要がありますので、調査してみました。 具体的には、0から9までの数字や小数点つきの数字、数桁の数字、英字などを認識するかを検証しました。 まず、調査するための環境の作成方法をご説明します。 調査環境の作成 今回、調査するために、作成したボットとインテントの作成方法を説明します。 ボットの作成 Lexのコンソール画面から、[ボットの作成]をクリックします。 [空のボットを作成します]を選択し、ボット名を記載し、下記画像の通りに入力します。 日本語を選択し、音声
はじめに Amazon LexのスロットタイプであるAMAZON.Stateを利用した際に、Lexが日本語の都市をどこまで認識してくれるか調査しました。 AMAZON.Stateは、ドキュメントでは、国の地理的および政治的地域の名前と記載があります。 例えば、AMAZON.Stateをスロットに適用し、テストした場合、北海道、東京、東京都、埼玉、沖縄と入力すると、Lexは、それぞれ都市として認識してくれます。 下記は、テストしたときの画像です。 北海道、東京、東京都、埼玉、沖縄が認識されています。 テストの作成方法は、後述します。 日本の都市に関して、都道府県、県庁所在地、(県庁所在地を除く)政令指定都市、地域は、スロットタイプ AMAZON.Stateでどこまで認識するかを調査しました。 類似のスロットタイプのAMAZON.Cityは、以前調査しましたので、紹介しておきます。 調査結果
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 1. はじめに 前回の記事「Amazon Lex を使ってみる (星座占いVoiceBotの作成)」で、Lexの基本的な使い方を学習した。 今回は、ユーザの入力に応じて、LexからLamdba経由でBedrockのLLMを呼んで、動的な回答を作成するボットを作成する。 また、自分としては初めて、AWSのAI付きIDE「Kiro」を使ってVibe Coding的な感じで作業した。生成されたコードの精査ができておらず（そのため掲載は自粛）、この記事では、アーキテクチャの概要と、Kiroを使った開発の雰囲気に関してをまとめたい。 2. やった
調査結果から、AMAZON.Dateに関して、以下のことが分かりました。 「あした」「翌日」「きょう」などの日本語は、認識しなかったです。どうしても認識させたい場合は、カスタムスロットタイプで「あした」「翌日」を「明日」と認識させる方法があります。ただし、具体的な日付に変換するには、Lambdaと連携させる必要があります。。 「水曜日」は、過去ではなく、来週（未来の）水曜日と変換するようです。 ドキュメントには明言されていないですが、特定の日付に関しては、ドキュメントに以下の通りに記載されていました。そのため、曜日も同様だと推測し、過去ではなく、未来の日付として変換するようですね。 「today」、「now」、または「11 月 20 日」など、特定の日付にマッピングされる発話は、完全な日付に変換されます。 2020-11-25これはデフォルトで現在の日付以降の日付になります。 「今週」は、
This is a transcript of Lex Fridman Podcast #419 with Sam Altman 2. The timestamps in the transcript are clickable links that take you directly to that point in the main video. Please note that the transcript is human generated, and may have errors. Here are some useful links:
「午後(PM)0時」「午後(PM)12時」は、12:00と認識し、「午前(AM)0時」「午前(AM)12時」は、00:00と認識するようですね。 日本語では、「午後12時」は「00:00」、「午前12時」は「12:00」のことでなので、Lexが間違えてますね。。 あいまいな時刻 「9時」が認識されない理由は、厳格には認識していますが、09:00と21:00の2通りあり、どちらに変換すればよいか分からないため、スロット値に入らないようです。 ドキュメントにも2通りある時刻をあいまいな時刻と表現し、Lambda関数に値を渡して、処理する必要があると記載がありました。 ただし、「午前9」にすると、あいまいな時刻ではないので、「9:00」と認識してくれますね。 あいまいな時刻の解決が含まれています。ユーザーがあいまいな時刻を入力すると、Amazon Lex は slotDetails イベントの
はじめに Amazon LexのスロットタイプであるAMAZON.Cityを利用した際に、Lexが日本語の都市をどこまで認識してくれるか調査しました。 例えば、AMAZON.Cityをスロットに適用し、テストした場合、東京都、東京、さいたま、札幌、札幌市を入力すると、Lexは、それぞれ都市として認識してくれます。 下記は、テストしたときの画像です。 東京都、東京、さいたま、札幌、札幌市が認識されています。 テストの作成方法は、後述します。 日本の都市に関して、都道府県、県庁所在地、(県庁所在地を除く)政令指定都市は、スロットタイプ AMAZON.Cityでどこまで認識するかを調査しました。 調査結果 先に調査結果を出します。 調査日(2023年2月6日 金曜日)時点でのLexの認識能力のため、時間が経てば認識能力が上がることで、より聞き取ってくれる可能性はあります。 都道府県(漢字) 末尾
はじめに AWS Health Dashboardにて、Amazon Lex V1が2025年9月15日にサービス終了予定であるという通知がありました。 通知の詳細内容は以下の通りです（抜粋）。 Amazon Lex V1 は、2025 年 9 月 15 日にサービス終了予定です。 2025 年 3 月 31 日以降、V1 ボットでは新しいリソースの作成ができなくなります。 既存の Lex V1 ボットを Lex V2 にアップグレードするのに十分な時間をお取りいただけるよう、これらの変更をあらかじめお知らせしております。 影響を受けるリソースのリストは [影響を受けるリソース] タブにあります。 2025 年 9 月 15 日以降の Lex V1 エンドポイントへのリクエストはすべて失敗します。 この移行をサポートするための包括的な資料を公開しました [1]。 これらの資料には、ボットを
Amazon Web Services ブログ Amazon Lex が日本語に対応。東京リージョンでお使いいただけます みなさん、こんにちは。アマゾン ウェブ サービス ジャパン、シニアエバンジェリストの亀田です。 Amazon Lex が日本語に対応し、東京リージョンでお使いいただけますのでお知らせいたします。 Amazon Lex はチャットボット向けの会話型 AIを提供するサービスで、Alexaと同じテクノロジーを利用した会話インターフェースの構築が可能となります。 音声をテキストに変換するためのディープラーニングを利用した自動音声認識（ASR）と、テキストの意図を認識する自然言語理解（NLU）機能が提供されているため、文字チャットだけではなく、音声入力により、リアルな会話の相互作用を備えたアプリケーションの構築が簡単に行えます。音声には、Amazon Pollyが用いられ、自然な
はじめに Amazon Lex ボットの開発において、AWS CloudFormationと手動操作を組み合わせたバージョン管理手法を紹介します。この方法では、ボットの基本構造をCloudFormationで管理しつつ、バージョン作成のみを手動で行うことで、柔軟性とリソース作成の効率性を両立させます。 この手法を採用することで、テンプレートのコード量を抑えながら、細やかなバージョン管理が可能になります。 Amazon Lexのバージョンとエイリアスについての詳細は、以下のリンクをご参照ください。 前回の記事では、AWS CloudFormationを使用してAmazon Lexのバージョンを作成する際の挙動を確認し、以下のことが確認できました。 新しいバージョンを追加しつつ、元のバージョンを残す場合は、テンプレートにリソースとしてボットバージョンを追加する必要がある テンプレートのコード量
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