LINE Bot「しらべるん」

↑↑ 友だち追加はこちらから ↑↑

製品概要

背景(製品開発のきっかけ、課題等）

IT格差の多くはIT技術の使い方が分からないため発生します。

分からないのならば調べれば良い。

しかしITに不慣れな高齢者は、Google検索を上手く活用できません(検索ワードの選定など)。

このような高齢者も、多くの人はLINEを使用しています。

そこで、わからないこと・知りたいことをチャット(口語)で送信すると、適切なキーワードでGoogle検索した結果を返すLINE Botを作成しました。

製品説明（具体的な製品の説明）

特長

1. 特長1

最も利用されているSNSであるLINEを利用

LINEの普及率は2022年の調査でも 約7割 ほど。

60歳代もスマホを持っている人のうち 76.4% の人がLINEを使っています。

また、60歳以上でも 59% の人が、LINE公式アカウントを友達追加しているというデータもあります。

そのため、ITに不慣れな人でも使いやすい製品になっています。

参考: 【消費者のLINE公式アカウント利用実態調査】 コロナ禍で約2人に1人が新たに登録、主な目的は「情報収集」「自宅時間を楽しむ」。 60代以上の3人に1人が「行政・自治体」アカウントを追加。 約7割がチャットで質問や相談をしたい・したことがあると回答。

参考：【サービス】LINE利用率8割超え：10～50代まで8～9割が利用（2022年5月16日）（モバイル社会研究所）

2. 特長2

口語から検索ワードを生成するアルゴリズム

口語から適切な検索ワードを作成するにあたり、以下の技術を用いました。

• 固有名詞抽出(gooラボ 固有表現抽出API)
• 形態素解析(gooラボ 形態素解析API)
• Lemmatisationによる置き換え(Python spacyライブラリ)
• その他、それぞれの形態素に合わせた活用系の選定

3. 特長3

Google検索によるサジェスト結果も表示

思い通りの結果が得られなかった、もっと詳しく調べたい人向けに、サジェスト結果も送信しています。

解決出来ること

すでにGoogle検索はDX化されていると思う人もいるかもしれませんが、Google検索に必要な検索ワードは依然として人間が考えています。

そこで、私たちは検索ワードを考えるという作業をDX化しようと考えました。

これにより、ITが不慣れな人でも気軽にGoogle検索を行えるようになります。

これは、IT格差が広がっていくことを止めることができるでしょう。

今後の展望

• 文脈解析

  文脈解析を行うことで、より正確な検索ワードを選定します。

• APIの処理の軽量化

  より高速に返信します。

• エンジニアに特化したモードを追加

  プログラミング初学者は適切な検索ワードが思いつかない場合が多いです。

  そのため、プログラミング学習に特化したモードも作成します。

注力したこと（こだわり等）

• 口語から適切な検索ワードを作成するところ

  短い開発期間の中で完成させるために、自らエンティティや機械学習用のデータを用意せず、APIや既存のライブラリを組み合わせることで検索ワードを作成しました。

• テンプレートメッセージの使用

  テキストメッセージではなく、以下のようなカルーセルテンプレートを使用することで、分かりやすいUIにこだわりました。

  

競合他サービスなどとの比較

「明日大阪に旅行に行くんだけど、おみやげ何がいい？」という文章を用いた際の結果の比較

• Googleアシスタント

  大阪市から森のお菓子というお店までの経路を表示

  

• Siri

  大阪の飲食店を複数表示

  

• 本製品

  大阪のオススメお土産をまとめているサイトを表示

  

開発技術

活用した技術

言語

• Google Apps Script(GAS)
• Python

API・データ

• gooラボAPI
  • 固有表現抽出API
  • 形態素解析API
• GoogleSuggestAPI
• Message API(LINE)
• 自作API
  • 動詞を終止形に変換するAPI

フレームワーク・ライブラリ・モジュール

• spacy(Python)
• FastAPI(Python)

サーバー

• Heroku

独自技術

ハッカソンで開発した独自機能・技術

• 口語から検索ワードを生成するアルゴリズム(/GAS/improve-search-query.gs)

1. 固有名詞の抽出
   • gooラボAPIの「固有表現抽出API」を使用
2. 動詞を終止形に変換
   • 自作したAPIを使用(/verb-to-terminal-form-API/FastAPI)
3. 形態素分析
   • gooラボAPIの「形態素解析API」を使用
4. 不要なワードの削除
   • 形態素解析の結果を受け、形態素の品詞により取捨選択
5. 形容詞を終止形に変換
   • 「い」をつける
6. 検索ワード並び替え・作成
   • 「〇〇 ◯◯ 方法」のように適切な検索ワードになるよう入れ替える

といったフローで様々なAPIを組み合わせることで、口語から適切な検索ワードを作成しました。

Pitch Dayでの発表スライド

FAQ

• どうしてGASを使用しているのですか？

  環境構築が不要で、デプロイが簡単だからです。

• 期間中にどの機能を作りましたか？

  全て、0から作成しました。

• どうして「Digital Divide x Tech」を選んだのですか？

  Google検索ができないと、より一層IT格差が広がっていくと考えているからです。

• なぜ高齢者をターゲット層にしているのですか？

  デジタルネイティブ世代にはそこまでIT格差がないけれど、高齢者の間ではIT格差が深刻化しているためです。

• 特に難しかったことはなんですか？

  自作APIのデプロイです。チームメンバー全員がサーバーサイド未経験者だったため、苦労しました。

  色々なサーバーを試した結果、最終的にHerokuを使用しました。

• Herokuを選んだ理由

  Herokuを選定した理由としては、dockerを用意する必要がなかったからです。

• FastAPIを使用した理由

  元々Pythonをメイン言語としていること、高速であることなどが理由です。

• LINE Botのアイコンは自作ですか？

  はい、フクロウを自分で描き、その他の素材と組み合わせました。

  完全オリジナルです。

• Googleアシスタントの音声認識で全て事足りませんか？

  競合他サービスなどとの比較 でもあるように、Googleアシスタントでは正確な検索結果が返ってきません。

  従って本サービスには確かな価値がございます。

• 何か機械学習的なアプローチはしていないのですか？

  基本的にはしていません。（固有名詞抽出APIの内部で使っているかも？）

  というのも、今回は特定のシチュエーションで（例えば、飲食店検索アプリ内で）行う自然言語処理ではありません。

  八百万の単語が出現することになるため、それぞれの単語を分類して学習するために必要な「辞書（エンティティ）」を用意できません。

  従って今回は機械学習的なアプローチをせず、日本語の文法的なアプローチを行いました。

• 今後サービスを継続して提供する予定はありますか？

  非常に前向きに検討しております。

  本サービスは現段階で一定の価値がある上、まだまだ改良の余地があります。

  またランニングコストについても、保守管理の負担はかかるものの金銭的な負担は大きくありません。 （現状はHerokuの維持費のみ）

  ですのでサービスの継続した提供を検討しています。

  なお継続的なサービス開発にスポンサードを含め何らかのご支援を頂ける方を募集しております。 以下アドレスよりご連絡をお待ちしております。

  futa.ai.info[ｱｯﾄﾏｰｸ]gmail.com

メンバー紹介

小代

• 担当: アルゴリズム考案、LINEとの繋ぎ込み
• 得意分野: UI設計、Flutter、人のコードを解読する
• 今回がんばったこと: 人生初のLINE Bot。短い時間でLINEのMessage APIの仕様から理解して実装することを頑張りました。

竹澤

• 担当: API作成・デプロイ、API呼び出し、アイコン・画像等の作成
• 得意分野: Python(特にmusic21)、デザイン
• 今回がんばったこと: 人生初のサーバーサイド。慣れないお絵描きも頑張りました。