Google Cloud Summit '18 in 大阪
google cloud platformのサービス、G Suiteのサービスを実例交えて紹介。
世界20ヶ所、大阪では初開催。2018/10/23日(ホテルニューオータニ）
テーマは、働き方改革、プロセス改革、働き方改革をサポートするGSuiteの活用事例、サービスを支えるPlatformの活用事例に大別してセッションがあり、働き方改革、G Suiteの機能、VoiceUIの事例を聴講。
働き方改革のセッションでは、チームを超えスタッフがコラボしリアルタイムで共有、開発を進めることがイノベーションの促進に繋がるという考えのもと各ツールやサービスを紹介
＜会場の様子＞（スクリーンは３ヶ所設置）
セッションのオープニングでは派手なEDMが毎回使われていて気分があがる。
ショーでも普通に使われている割に 「ビジネスで 肩身の狭い EDM」 (会社川柳）
＜働き方改革＞
聴講した各セッションで共通したメッセージは、リアルタイム共有
企業が直面する課題は
リモートワークでバラバラになる
データのサイロ化
無駄な業務に忙殺（プレゼン資料作成・メール処理）
働くプロセスを考え直す必要あり
オフィスでのデジタル化が進んでも、業務ステップは旧来然と指摘、今後はリアルタイムで進めるワークを提案。
社内の財産(人材や情報)を有効に活用するためには、部門が孤立した状態を防ぎ、常に情報、人の動きが捉えられることが必要。
アプリそれぞれの作業を効率化させるだけではなく、どんな仕事のスタイルを作るかという思想ありきで各アプリの働きを決めるという考え方が必要と感じました。
効率的な業務を考える上で現状の時間の使い方リサーチ
生産的な業務に費やす時間は５％ 身に覚えがあります。
メールの処理（フィードバック・統合）、会議、それにかかる予定調整、リサーチ・分析を生産的な業務ではないとし、いかにその時間を短くするか
<リアルタイムコラボレーション>
業務デジタル化、アプリ間でデータの共有ができたとしても、書類を新規作成→連絡・共有→コメント付与→資料統合というプロセスは30年前から変わっていない。
資料をリアルタイムで共同編集し、確認、修正も同時に行うことでプロセスを追うごとにかかる時間を短縮。
会議は社外から、移動中や少しの時間にタブレット、ノートPCでの参加や閲覧で後の共有、フィードバックにかかる時間を短縮。
リアルタイムで処理することで合意を得ながらアウトプットするというスタイル
＜探す時間の短縮＞
開発スピードが早くなると同時に、関連資料が膨大になり、その管理や掘り出す作業に時間を要する。マッキンゼーの調査では業務中に情報を探す時間は業務全体の20％、
見つからず再度コンテンツを作成する時間は38％
必要な資料を取り出す、必要なworkspaceを用意する、今作業するべき事柄をworkspaceとしてAIが提案することで、ユーザーは資料の管理作業から解放される。
＜メールの処理を早く＞
とかく時間を取られがちなメール、返信忘れを指摘、返事の文面候補を出すことで効率化、ゆくゆくは自動返信でメール周りの煩わしさをなくす。
＜会議の効率化＞
会議も準備含めて効率化が求められる対象にいつもあげられる
スタッフの多くは、会議が多いと感じ(60%)、会議中は内職をしているというデータ(47%)もある。
AIを利用し、人数や利用機材、参加者の予定から最適な会議室をリコメンデーションする他、人気のある会議室や活用度のデータをとることでインサイトを知る。
＜VoiceUI＞
NTTコミュニケーションズ株式会社
当たり前の不便を解消する項目の一つにVoiceUIをあげる
手が離せない幼児のいる家庭やオンラインでの幼児教育など、有効な利用シーンは出てくる。
キッズユースであれば子供は抵抗なく利用するようになるであろうし、70〜80代の高齢者は GUIに馴染みのある人が少なく、ハードルは今後低くなる。早くインプリしてダメならやり直すというサイクルを回すべき
＜実装時に苦労したこと＞
・日本語での自然なキャッチボール（シナリオ構成/折損の維持)
・IVRとのタイマー調整
・数字の扱い(連続数字、電話番号)
・日本語の言い回し（方言や独特な言葉 よろし、明後日）
・さまざまな条件判定処理（明日の何時頃、いつからいつまで）
＜次に考えられる課題＞
・マルチリンガル（インバウンド顧客対応）
・パーソナル化した合言葉（ショートカット「いつもので」）
・Voiceコマース（声で買物）
・ビジネスユース（スクリーン付スマートスピーカー連動）
・キッズユース
IVR(自動音声応答）にチャットbotを利用したソリューション
宅急便や、配達でのオーダーを音声入力を想定して開発中
デモではおにぎり配達をお願いするもの。おにぎりの種類や個数を音声入力。
１種類づつじゃないと受け付けない、「おかか」を認識してくれないなどはありました。
NTT研究所では、会話リズムの崩れ(発話にかぶせる、無反応、はいはいの連続、言葉の変化)などから怒り感情識別→怒り通話抽出→お客様クレームを発見するという音声 AI技術による感情識別も研究している。
https://www.ntt-tx.co.jp/corporate/ai/pdf/NTT_TechnoCross_AI-FIRST.pdf
＜GCPの活用事例＞
クラウドエース株式会社 Google Cloud Platform(GCP) プレミア認定パートナー
事例：cloud spannerを利用した先行事例 振って呼ぶタクシーアプリ
位置情報でクエリをかけると、その情報を得たタクシーがその場に移動してお客さんを捕まえるというゆるいマッチングで成立する。
予約アプリではなく物理的に手を挙げることを電子上で行うのと同様。
ミドルウェァ使わず、管理保守不要。
GennAI
https://www.cloud-ace.jp/pages/gennai-press01/
GCP活用のソリューションに簡易に組み込みが可能となるプラットフォーム
ビジネス現場でのAI・機械学習の導入課題が多い中、開発中案件は
１）支払い代行サービス
２）議事録アプリケーション（丸紅情報システムと共同開発）
スマートスピーカーを利用した音声系ソリューションの開発
ノベルティ。早速メルカリに出品されていました。500円。
