AWS

仮想のサーキットでミニカーを走らせて学習やテストができる。実機を用意しなくても強化学習の動きを確認できるから、コースを変えたり大勢で練習したりしやすいんだ。

ボットの開発中に色々変えるので、どの時点のボットが本番かを管理するためのバージョン機能。意図や発話が安定したらそれを固定版としてリリースし、あとでまた変更するなど安全に運用できるんだ。

発話タイミングを教えてくれるデータ。音声とテキストを同期して、カラオケの歌詞みたいに文字をハイライト表示するアプリなどで使えるんだ。ゲームや動画と合わせるのも可能。

走るたびに“報酬”を与えてAIに学ばせる方式で、上手に走れればごほうびを、曲がれなければペナルティ。こうしてAIが最適なハンドル操作を身につけていくのが深層強化学習の楽しいところだよ。

バージョンに「テスト用」「本番用」など名前を付けられる。テスト用のボットをテスト環境で動かし、OKなら本番用に切り替える…といった操作が簡単にできて、リリース管理しやすいんだ。

色々な国の言葉に対応した声が用意されている。英語でもアメリカ英語、イギリス英語、オーストラリア英語など違いがあるから、ローカルな雰囲気を出したい時にも便利なんだ。

世界中の人とタイムを競い合う公式レースがあり、好成績を取ると表彰されたりする。オンラインで気軽に参加できるから、学習したモデルを試すモチベーションが高まるんだ。

SlackやFacebook Messengerなどいろんなチャットツールと直結し、ボットとして動ける。ユーザーは普段使いのアプリから質問できるので導入がスムーズだし、企業サポートなどに使いやすい。

アナウンサー風の話し方を選べる追加スタイル。ニュース読み上げみたいにちょっとキビキビした印象で読むから、情報番組風の音声を作りたいときにぴったり。

誰がしゃべっているか声で見分ける仕組みと連携可能。本人確認が必要な電話対応なら、“この声は確かに鈴木さん”と自動チェックできて、名前やパスワードを言わずに認証が済むんだ。