MicrosoftがOutlookとのチャットを望んでいる理由

マイクロソフトが計画しているように、カレンダーとチャットする準備をしてください 導入 モバイルデバイス上のOutlook用Cortanaとの会話型AIテクノロジー。

音声制御は、時間と受信トレイをより速く管理する方法を提供します。 Microsoftによると、Cortanaは会議のスケジュール設定、電子メールメッセージの作成、ファイル、電子メール、および人の検索に役立つとのことです。 専門家によると、音声によるモバイルデバイスの操作は、キーボードを使用するよりも効率的です。

「会話型AIの最大のメリットは効率です。入力するよりも3倍速く話すので、すぐに時間のメリットがあります」と、 音声技術イベントVOICE、電子メールのインタビューで言った。

「しかし、音声対話により、私たちが探しているものを具体的に掘り下げることもでき、デバイス（この場合はiPhone）が何をすべきかを指示できる限り速く動作できるようになります。」

タップ数が少ない

Microsoftのアップデートは、今後数週間でOutlookのiOSユーザーに公開されます。 更新後、Cortanaは新しいイベントをスケジュールし、自然言語でイベントの詳細をカスタマイズできるようになるとMicrosoftは主張しています。 このアップデートには、時間と場所に基づいて、カレンダーに何を追加する必要があるかを提案する機能も含まれています。

Microsoftによれば、新機能により、少ない作業でより多くのことができるようになります。 「たとえば、来週3人の同僚との会議をスケジュールしたい場合、その設定には15回以上の画面タップが必要になる場合があります...」 そのウェブサイトに書き込みます.

「この新機能を使用すると、OutlookのCortanaに次のように依頼できます。「来週火曜日の午後2時にMeganとAdeleとチームミーティングをスケジュールして、ローンチについて話し合う」

音声コマンドルール

Microsoftは、自然言語を使用してアプリをナビゲートするのを支援することも提案している多くの競合他社に対抗しています。 例えば、 Googleのスマートコンポーズ Gmailで書くべきことを提案します。 の「パーソナルアシスタントボット」もあります x.aiのようなスケジューリング、Robert Weissgraeber、最高技術責任者兼マネージングディレクター AXセマンティクス、 AIを活用した自然言語生成ソフトウェア会社は、電子メールのインタビューで述べています。

Bunch.ai 「良いカレンダーの設定があなたのために行うのと同じように、毎週/毎日の振り返りとコーチングのための素晴らしい製品」を持っていると彼は言いました。 LinkedInは、メッセージングフレームワーク内の選択肢として、生成された短い回答をすでに提供していると彼は述べています。

マイクロソフトの会話型AIには、他の同様の製品、技術顧問会社の創設者であるCharlesMcMillanに比べていくつかの利点があります。 メインストリートに立つ、電子メールのインタビューで言った。 「ただし、デバイスの互換性やアクセントを区別する機能など、改善が必要な側面がいくつかあります。」

より多くのおしゃべりなソフトウェアが進行中です

自然言語スケジューリングアプリの分野は、テクノロジーがスタートアップにとってよりアクセスしやすくなるにつれて、急速に成長しています。 リリア・ゴルバチク、ソフトウェア開発の製品マネージャーは、電子メールのインタビューで述べた。

この分野の小規模なソフトウェア会社には、次のものがあります。 トレバーAI、スケジューリングとタスクを支援するツール。 零、弁護士向けにAIを利用したメールを提供します。 アマゾンアレクサと連携する組織ソフトウェアNotion。

ワイスグレイバー氏によると、マイクロソフトの新しいCortana機能は、自然言語処理の分野における最近の進歩に基づいています。 「クラウドベースのソリューションでは、カレンダーイベントの特定の連絡先が新しい場合、バックエンドは控除を行うことができます 連絡先、同僚、または常連客であり、それに応じて状況や提案を調整することができます」と彼は言いました。 追加した。

しかし、ソフトウェアの音声コントロールを使おうとしたことがある人なら誰でも証明できるように、アプリと気軽にチャットする前に課題が残り、彼らは一貫して私たちを理解してくれます。

「スピーチの主要な課題の1つは、現在、すべてのモデルに適合する1つのサイズがないことです」とのCEOであるZayd Enam AIソフトウェア会社のクレスタ、電子メールのインタビューで言った。 「あらゆる種類のバックグラウンドノイズ、マイクのセットアップ、アクセントなどに対して堅牢な汎用モデルを取得することは困難です。 しかし、大量のオーディオに関する自己管理学習が解決策になるかもしれません。」