音声対話システムは自然な発話で使用できるため近年注目されている。音声対話ビジネスでは開発・運用時のコストを抑えることが重要であり、我々は深層学習・強化学習を用い、対話コーパスから自動で構築できる低コストなタスク指向音声対話システムを開発している。本対話システムは、運用時のキーワード追加のためのコスト削減の仕組みや、ユーザが入力する際に発生しうる未知キーワードに対する適切な応答機能を搭載しており、それらの機能は、キーワードリストをモデルの外部に保持し、キーワード追加時にキーワードリストの更新のみで再学習を必要としない対話状態推定技術や、発話のキーワード以外の文脈情報を使用して、未知キーワードを検出する発話理解技術で構成されている。また、顧客のQAリストだけを使用し、複数回のやり取りによる絞り込み対話を提供可能なQA対話システムを開発・製品化している。本発表ではこれらの対話システムを紹介する。
