2024年7月2日 Google Cloudで簡易分岐付きチャットボット作成 Google Cloud Vertex AI Agent Builder 検索する Popular tags 生成AI(Generative AI) Looker Studio BigQuery AlloyDB Google Workspace 事例紹介 Cloud SQL Category Google Cloud Author Google Cloud研究開発チーム SHARE 目次 概要 分岐付きチャットボットの作成手順 最後に Content 概要 こんにちは。Google Cloud研究開発チームです。 本記事ではVertex AI Agent Builder (旧:Vertex AI Conversation)を用いて簡易的な分岐のできるチャットボットを作成する方法をご紹介します。 今回用意したチャットボットの会話のシナリオは下記となっています。 ①ユーザー:あいさつ ↓ ②AI:分岐の生じる質問 (ディ●ニーランドとシーどちらが好き? ↓ ③ユーザー:回答 (ランド/シーどちらかを回答 ↓ ④AI:③の回答に沿った質問 (ランド/シーでは何のアトラクションが好き? ↓ ⑤ユーザー:回答 (好きなアトラクションを入力 ↓ ⑥AI:回答に沿った反応 (○○いいですよね!など ※Vertex AI Agent Builder の初期構築手順は以下の記事を参照ください。 https://sight-r.sts-inc.co.jp/google_cloud_article/generative_ai_chatbots_starter/ 分岐付きチャットボットの作成手順 0.主な単語 手順の中で出てくる主な単語の概要です。 Page 特定の目的(質問)をもち、それに対するユーザの返答内容に応じて、適切な応答を設定します。 Intent Pageの中の一つの設定項目です。 ユーザの返答内容の想定解と適切な応答内容を設定します。 Intentを複数作成することでユーザからの返答内容によって応答内容を変更する条件分岐を設定できます。 Entity ユーザの返答内容から抽出したい情報を制御できます。 今回はユーザの返答内容の中にあるワードの類義語にも応答できるよう設定していきます。 Intentで設定したユーザの返答内容に対する想定解だけでなく、 Entityで設定したワードにも応答できるようになります。 1.準備 ①~③を押下すると右側に詳細ページが出てきます。④で下記内容を設定し「Save」を押下します。 Transition:+ new Page Page name:Dis●ey 2.質問文の作成 ①~③を押下すると右側に詳細ページが出てきます。④で下記内容を設定し、⑤「Save」を押下します。 Agent Says:ディ●ニーはランドとシーどちらが好きですか? 3.条件分岐の作成 まずはシーを選択した場合のフローを作成! 3-1.Intent”sea”の作成 Routesの「+」を押下し、Intent項目から「+ new Intent」を選択します。 下記内容を設定します。 Training phrasesには”ディ●ニーシー“関連のワードを複数登録します。 Display name:sea Training phrases:”ディ●ニーシー” “しー” “sea” “シー” Agent saysにシーに関するコメントを入力します。 3-2.Page”sea attraction”の作成 さらにランドに関する質問フローを作成します。 下記内容を設定し「Save」を押下します。 Transition:+ new Page Page name:sea attraction ①~③を押下し、下記内容を設定し④「Save」を押下します。 Agent Says:シーでは何のアトラクションが好きですか? 3-3.Intent”sea attractions”作成 Routesの「+」を押下し、Intent項目から「+ new Intent」を選択し、下記内容を設定します。 今回は“タワーオブー●ラー“関連のワードを複数登録します。 Display name:sea attractions Training phrases:”タワーオブー●ラー“ “タワ●ラ“ Agent saysにコメントを入力します。 今回はここでフローを終了するため、Transition項目で“End Flow”を選択し、「Save」を押下します。 4.条件分岐の作成 ランドを選択した場合のフローを作成! シーの分岐を作成した手順(手順3)と同様にランドの分岐も作成してきます。 手順4については上記手順3と同様になりますので設定値のみ記載します。 4-1.Intent”land“の作成 ①②を押下し、Intent項目から「+ new Intent」を選択します。③で下記内容を設定し「Save」を押下します。 Display name:land Training phrases:”ディ●ニーランド” “land” “らんど” “ランド” Agent says:(ランドに関する任意の文) 4-2.Page”land attraction“の作成 Page name:land attraction Agent responses:“ランドでは何のアトラクションが好きですか?“ 「Save」を押下 4-3.Intent”land attractions”作成 Display name:land attractions Training phrases:”ビック●ンダーマウンテン” “ビック●ンダー” “ビック●ンダーが好きです” Agent says:(アトラクションに関する任意の文) Transition:End Flow 「Save」を押下 5.Entityの登録 類義語に対応するための設定をします。 今回は手順3-3で作成した「Training phrases:“タワーオブー●ラー” “タワ●ラ“」について他の呼び方で返ってきても反応できるようにしてきます。 ①~③を押下します。 下記内容で設定します。 Display name:sea-attaraction-entities Entity:タワーオブ●ラー Synonyms:“TOT”、“TT”、“タワー・オブ・●ラー“、“タワー●ラー“、“タワ●ラ“、“●ラー“ Advanced settingsを開き、Fuzzy matchingにチェックを入れます。 6.作成したEntity「sea-attaraction-entities」とIntent「sea attraction」を接続する ①~④を押下します。 Training phrasesの色づいている箇所を右クリックし、作成したEntity「sea-attaraction-entities」を選択します。 Training phrasesに登録しているものすべてに同じことを行います。 全てのTraining PhrasesがEntity「sea-attaraction-entities」に紐づいたら完了です。 7.動作確認 右上のTest Agentを押下し、チャットで確認してみます。 ランドが好きと答えたらランドに関する質問が返ってきました! シーが好きと答えたらシーに関する質問が返ってきました! Entityで登録した単語”TOT”でも返答が返ってきています。 最後に 今回ご紹介したDaialogFlowの分岐処理は1つ1つ回答を手動で設定する必要がありましたが、データストアを活用することで入力の手間を省くこともできます。 チャットボットを導入することで事務的なQAをシステム化できることのほかに、想定外の質問や例外的な顧客の問題をデータとして蓄積し、可視化できるというメリットがあります。 昨今需要が高まるAI技術ですが、導入するまでのコストが高いことで敬遠されがちなジャンルでもあると思います。 今回ご紹介した記事の内容は手軽にAI技術に触れることができますので、AIに触れ合うきっかけとなれば幸いです。 なお、システムサポートでは、企業向けに生成AIチャットボットの導入支援サービスを提供しております。 生成AIチャットボットを活用した業務改善やユーザー体験向上にご興味のある方はお気軽にご相談ください! https://sight-r.sts-inc.co.jp/google_cloud/generative-ai-introduction-support-package/ 関連コンテンツ Google Cloudで生成AIチャットボットを作ってみよう! by tenon 2024年2月9日 頂きましたご意見につきましては、今後のより良い商品開発・サービス改善に活かしていきたいと考えております。 よくわかった わからなかった 作ってみたい つかってみたい チャットボット化について相談したい Author Google Cloud研究開発チーム 株式会社システムサポート(STS)のGoogle Cloud研究開発チームです。 実際に技術検証した事例を中心に記事発信していきます。 Google Cloud Vertex AI Agent Builder 2024年7月2日 Google Cloudで簡易分岐付きチャットボット作成 Category Google Cloud 前の記事を読む 【4コマ漫画】SEひつじは定時退社の夢を見る ~公開処刑~ 次の記事を読む 【Google Workspace】Excelからスプレッドシートへの互換性を調査してみた Recommendation オススメ記事 2023年9月5日 Google Cloud 【Google Cloud】Looker Studio × Looker Studio Pro × Looker を徹底比較!機能・選び方を解説 2023年8月24日 Google Cloud 【Google Cloud】Migrate for Anthos and GKEでVMを移行してみた(1:概要編) 2022年10月10日 Google Cloud 【Google Cloud】AlloyDB と Cloud SQL を徹底比較してみた!!(第1回:AlloyDB の概要、性能検証編) BigQuery ML ワークショップ開催のお知らせ 生成AI導入支援パッケージ Discovery AI導入支援パッケージ Google Cloud ホワイトペーパー 新着記事 2024年10月9日 イベント・セミナー 【参加無料】typeエンジニア転職フェア 出展のお知らせ(2024/10/12) 2024年10月4日 イベント・セミナー 【11/20開催】データ分析&活用ウェビナー(事例紹介付き) 2024年9月30日 Google Cloud 【Google Cloud】サーバレスでマネージドなサービス「Cloud Run」でアプリケーションを走らせよう! 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