チャットボットをはじめとした会話型サービスの開発に関心がある方向けに、この分野のオープンソースをざっくりレビューしていきます。
今回は Articulate https://github.com/samtecspg/articulate です。
Articulateとは
Articulateは、自然言語理解エンジン Rasa NLU をベースにした「ビジネスチャットボットCMS」とでもいえるアプリケーションです。Apacheライセンスで、Smart Platform Groupが開発しています。
Rasa NLUは、Rasa Technologiesが開発するオープンソースのNLUです。オープンソースのNLUではデファクトスタンダードのようなポジションで、Rasa NLUを使ったOSSが数多くあります。
ただし、Rasa NLUは残念ながら 日本語に未対応 です。（取り組んでみている人もいるようですが精度は不明）そのため、Articulateに日本語のトレーニングデータを登録しても、日本語を理解するボットを作ることは（現時点では）できません。
Articulateの特徴
チャットボットを構成するためのCMS＆コンパネ
一般的に、チャットボットは様々なソフトウェアコンポーネントで構成されていますが、大きく分けて「表側」と「裏側」があります。
表側は、チャットユーザーに直接対応するアプリケーションです。質問や要求に答えたり、プロアクティブにメッセージを送ったりします。このとき「チャットユーザーの発言の意味」を理解するという過程でNLUを利用します。（NLUがチャットボットそのものであるかのように語られることもありますが、ソフトウェア全体としては部品の１つにすぎないのですよね）
裏側は、表側のアプリケーションのためのいわゆる「管理画面」です。チャットボットが回答に使用するコンテンツの登録、どのように回答するかのロジックやフローの登録、そしてNLUを訓練するためのトレーニングデータの登録などができます。
Articulateは、この「裏側」にフォーカスしたアプリケーションです。
オープンソースのチャットボットフレームワークやアプリケーションには、「表側」にフォーカスしたものが比較的多くあります。もちろん「裏側」が全くないチャットボットは成立しないので、いずれも多少なりとも機能をもってはいるのですが、裏側に「フォーカス」して作られているところが特徴的です。
エンタープライズで「運用される」ことが考えられた設計
Articulateは、エンタープライズでのチャットボット利用を意識して設計されているように見えます。設計者に知見があるのでしょう。
チャットボットは、実際に企業で利用すると「運用」が重要であることが分かります。構築段階から運用期間を通して、QA集め、コンテンツのチャット最適化、トレーニングデータ作成、チューニングなどの業務を繰り返し行うことになります。もちろん、自動化の余地は多いにあるものの、チャットボットの管理画面は半分「業務システム」みたいなところがあります。
オープンソースのプロダクトではこの「運用」というものが軽視されがちというか、エンジニアが作る前提であることが多いのですが、Articulateは、これをエンジニアでない人が継続的に行うために使うアプリケーションとして、概念や画面が整理されています。
同じポジションのソフトウェアにRasa Coreがありますが、Rasa Coreよりも「ease of useを維持する方針」だそうです。(コメント)
開発者向けアクションアイデア
エンジニアの方向けに、このOSSの活用アイデアや、コントリビュートしたいことについてのアイデアも残します。
- 日本語対応（表側）
- 前述したように、Rasa NLU（およびDuckling）を前提としたソフトウェアなので、Rasa NLUで日本語を扱えるようにするようにしないと始まりません。
- Articulateにおけるコンテンツやトレーニングデータで日本語テキストを扱うことは可能なので、Rasa NLUにコミットするか、あるいはオルタナティブを作るか。
- 日本語対応（裏側）
- せっかく非エンジニア向けに設計された管理画面でも、日本人が運用できるようにするには、管理画面の文言も日本語にしないと厳しいですよね。
- 管理画面の多国語化はサポートされていて、現時点で英語とスペイン語に対応しています。なので、日本語の言語リソースファイルさえあればできるのではと思います。（まず表側が対応しないと意味ないですが）
企業が開発しているということもありますが、質のよいOSSだと思うので、ぜひ試してみてください。UIはNode.jsで動くReactアプリケーションです。
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