インテリジェント音声アシスタントとチャットボットは現在、人工知能（AI）における注目のトピックであり、画期的な進歩と言えるでしょう。しかし、Google、Facebook、Amazon、Appleといった企業のような経済的・技術的強みを持つ企業が、NLPアプリケーション、特に最も難易度の高い会話型NLPアプリケーションを開発できるわけではありません。

幸いなことに、NLP のオープンソース テクノロジーは非常に強力になったため、小規模なプロフェッショナル チームと適切なプラットフォーム アプローチだけで、簡単に「巨人の肩の上に立って」、驚くほど効果的な NLP アプリケーションを開発できます。

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次の表は、検討する価値のあるオープンソース ツールの概要を示しています。

第二に、これほど豊富な高品質技術リソースが容易に利用できる状況下でも、フロントエンドNLP（人工知能といえば「会話」を思い浮かべる人が多いでしょう）の開発には、依然としてビジョンと粘り強さが求められます。高度な機能による成果が現れるまでに、多額の先行投資が必要になることが多いからです。

バックエンド NLP はより簡単で、より直接的な ROI を提供します。

NLPに基づくビジネス改善には、必ずしも会話型のフロントエンドは必要ありません。バックエンド主導型プロジェクトや言語分析プロジェクトは、短期的にはNLPを活用する上で最も迅速で、費用対効果が高く、最大のリターンが得られるアプローチとなることがよくあります。これらのプロジェクトは通常、2～3人のチームで完了し、数ヶ月で完了します。

先日行われたStrataカンファレンスの基調講演で、Clouderaの機械学習担当ゼネラルマネージャー、ヒラリー・メイソン氏は、バックエンドNLPの魅力的な事例を紹介しました。メイソン氏は、ClouderaがNLPを活用してコールセンターのコスト削減と顧客満足度向上に取り組んでいる方法について説明しました。同社はコールセンターから録音された通話の統計サンプルを収集し、テキストに書き起こします。このコーパスに対してテキスト分析を行い、特定の質問や問題解決の手順に関連する音声パターンを探します。そして、この分析に基づいた予測モデルをコールセンターシステムに展開します。顧客からの電話を受けると、基盤となるアルゴリズムが音声パターンを識別し、顧客との会話中にカスタマーサービス担当者に可能な解決策をプロアクティブに提案します。

会話型 NLP はより高価であり、戦略的なビジョンと長期的な投資が必要です。

会話型NLP（またはAI）に取り組んでいて、機械と人間のインタラクションに人間と同等の流動性と曖昧性を持たせたいと考えている場合、技術的に非常に困難でコストもかかります。ここで言うチャットボットとは、Facebook Messengerのような事前定義された環境内で、特定のタスクのために比較的構造化された会話を追跡する、本質的に非常にシンプルなプログラムです。一方、会話型AIは全く異なります。Alexaと同様に、会話型AIはどこにでも存在し（どこにでも存在し）、複数のアプリケーション（インテントとも呼ばれます）を処理でき、多様な応答を処理できます。また、今日の天気情報の提供からレストランの予約まで、シナリオを素早く切り替えることもできます。

すでにいくつかのオープンソース プラットフォームが存在しており (上の画像を参照)、これらを利用することでチームは妥当な期間内に機能的な (ただし完璧ではない) AI を構築し、投資収益率を高めることができます。Apple、Google、Microsoft、Amazon などの企業は、毎年数億ドルを投資し、世界で最も優秀な博士号取得者を高度な NLP インターフェースに投入しています。これらのオープンソース ライブラリを利用することで、一般的な企業や 3 ～ 4 人のチームでも、約 50 万ドルの総投資で、約 1 年でシンプルな会話型 AI の基本プラットフォームを開発できます。これらの初期のプラットフォームには、基本的なシーンベースの対話機能が備わっていますが、ユーザーの事前分析 (安全なインターフェースが必要) は行われず、以前のユーザーとの会話の記憶もありません。このプラットフォームを起点として、新しいシンプルなシーンベースの対話を開発するコストはそれぞれ約 1 万ドルになります。

企業は会話型NLPインフラプラットフォームを長期投資と捉え、新しい会話機能を追加するたびにプラットフォーム全体のコストを償却していくべきです。例えば、パスワードの紛失や忘れ、その他の単純なIT問題をセルフサービスで解決できるようにすることで、年間少なくとも1人のIT運用スタッフの負担を軽減できます。ExcelのIRR関数を用いて、この役割に年間10万ドルのコストがかかると仮定すると、この「複雑な」アプリケーションの年間ROIは約260%と簡単に算出でき、これは明らかに投資に見合う価値があります。コストは会話型機能の開発を優先順位付けする上で考慮すべき要素の一つに過ぎません。戦略的に重要な会話型機能の中には、明確なROIや極めて高いROIがなくても投資すべきものもあります。