企業向け製品「Rinna Character Platform」新版を発表、外部サービスとの連携も強化

少量の学習データで“キャラ付け”可能に、rinnaのAIチャットボット開発基盤

　キャラクター性を持つAIチャットボット（AIキャラクター）の開発企業であるrinnaは2021年1月25日、企業向けAIチャットボット開発プラットフォーム「Rinna Character Platform」の新版を発表した。新たに開発されたチャットエンジン「Style Transfer Chat」では、200ペアという少量の会話データを基に“キャラクターのスタイル（口調）”を学習できる。また外部サービスとの柔軟な連携も可能にし、顧客独自の機能を追加しやすくなっている。新版は2021年春からの提供開始予定。

　発表会には同社 社長のジャン・チェン氏らが出席し、2016年から提供してきた同製品の企業導入事例や新版の特徴、パートナープログラムなど今後の事業戦略などを説明した。またゲストとして日本マイクロソフトCTO、マイクロソフト ディベロップメント社長の榊原彰氏も出席し、Microsoft ResearchにおけるAI／自然言語処理技術の最新研究成果などを紹介した。

新版「Rinna Character Platform（RCP）」のアーキテクチャ。新開発の「Style Transfer Chat」を搭載するほか、顧客独自の外部サービス連携も可能にしている

rinna 代表取締役社長のジャン“クリフ”チェン氏、ゲスト出席した日本マイクロソフト株式会社 執行役員 CTO／マイクロソフト ディベロップメント 代表取締役 社長の榊原彰氏

少量の学習データでAIに“キャラ付け”が可能な新開発エンジンを搭載

　Rinna Character Platform（以下、RCP）は、rinnaが開発／提供する企業向けのAIチャットボット開発プラットフォーム。もともとは日本マイクロソフトが開発、提供していた企業向け製品で、同社からスピンアウトして2020年に設立されたrinnaがこの事業を引き継いでいる。

rinnaの看板娘はAIキャラクター“AIりんな”。SNS上の友だちは830万人、歌手や画家、ラジオやYouTube番組のMCなどとして活動している

　RCPは顧客企業ごとに独自のAIキャラクターを開発し、LINEやTwitterを通じて消費者やユーザーとチャットでの会話を可能にする。雑談の中で新商品や新サービスなどをレコメンドする機能も備えており、同社ではRCPを“企業向けAIマーケティングソリューション”と位置づける。2016年の提供開始からこれまで合計9社が採用し、約4000万のユーザーが利用（会話）してきたという。

　チェン氏によると、2016年からRCPを採用して公式LINEアカウントで“AIあきこちゃん”を運用するローソンでは、RCPにより従来手法よりもリテンション率や広告、クーポン配布などの効果を大きく改善しているという。ほかにも、自治体、メディア（テレビ）、ゲームといった業界で活用されている。

RCPはこれまでに9社が採用した。雑談会話によるインタラクティブマーケティングを実現する

　2年半ぶりのバージョンアップとなる今回の新版では、より少ない学習データで独自のAIキャラクターを開発できるStyle Transfer Chat（STC）エンジンが追加された。同エンジンではチャット（雑談）の基礎となるモデルが大規模データで学習済みで提供され、ここに“キャラクター独自の口調”を追加学習させることで、顧客独自のAIキャラクターを完成させる仕組み。

　こうした追加学習の仕組みを備えたことで、STCでは最小で200ペア程度という少量の追加学習データ（会話データ）を用意するだけで、独自スタイルを持つキャラクターのモデルを作成できる。チェン氏によると、旧版のRCPでは独自AIキャラクターを開発するためにおよそ1万～1万2000ペアの学習データを必要としていたため、STCによって学習データの準備にかかる労力が大幅に削減される。

Style Transfer Chatの概要。雑談用の事前学習済みモデルが提供され、そこにキャラクター独自の“口調（スタイル）”を追加学習させる

STCモデルにキャラクター性を持たせた応答の例。同じ質問に対しても、まったく異なるスタイル（口調）で応答することがわかる

　rinna Research Managerの沢田慶氏によると、学習データの量を変えながら応答の口調における“そのキャラクターらしさ”を評価したところ、STCに200ペアほどのデータを与えるだけで、人間が書いた応答とほぼ遜色のない“らしさ”を持たせることができたという。

　澤田氏はさらに、STCのデモンストレーションも披露した。ユーザーとの複数ターンのやり取りでは、その前の会話内容もふまえた（“理解した”）うえで応答が生成できることを示した。

STCに与えた学習データ量とキャラクタースタイル（らしさ）の評価結果。学習前（事前学習済みモデル）は評価が低いが、100モデルほどを与えるだけで急速に評価が上がり、200モデル時点で人間が考えた応答（左端の学習データ）と遜色のない評価まで高まった

STCを使った複数ターンの雑談例。左端の会話の場合、オムライスとラーメンについて話した後で「ランチどっちに行く？」とだけ尋ねられ「ラーメン」と回答している。事前の会話内容をふまえた応答が可能であることがわかる

　さらにRCP新版では、外部サービスとの連携機能も強化されている。まず、これまでユーザーとの接触チャンネル（チャットサービス）との連携はLINEかTwitterのみだったが、新たにAPIコネクターを用意して、それ以外のチャンネルとの接続も可能にしている。たとえば、顧客企業が自社Webサイトに設置しているチャットシステムなどとの連携もできるという。

　もうひとつ、メッセージ処理のパイプラインに独自の外部サービスを挟むことも可能になっている。これにより、たとえば占いやしりとり、クイズ、製品情報紹介や問い合わせ応答など、幅広い独自機能を開発して付加することができると説明した。