概要
ライバーがリスナーと交流するためのトークの話題が必要なとき、AIアシスタント機能がサポートします。
「AIアシスタント機能」の仕組み
「AIアシスタント機能」は、17LIVEの既存インフラとGoogle CloudのAI技術（特にVertex AIやBigQuery）を活用して構築されています。
ここでは、その仕組みを技術的側面とユーザー体験の両方から詳しく解説します。
技術的基盤
17LIVEは、Google Cloudとの連携により、高度なスケーラビリティとデータ解析能力を備えたプラットフォームを運営しています。
「AIアシスタント機能」もこの基盤を活用しており、以下のような技術が組み込まれています。
リアルタイムデータ処理
配信中のコメントやギフト送信、リスナーの参加状況などのデータをリアルタイムで収集・分析。BigQueryを用いて大量のデータを迅速に処理し、AIにフィードバックします。
自然言語処理（NLP）
Vertex AIの機械学習モデルを活用し、リスナーのコメントや配信内容から文脈を理解。話題提案やクイズ生成に反映します。
予測モデル
過去の配信データやリスナーの行動パターンを基に、どの話題やアクティビティが盛り上がるかを予測。これにより、ライバーに最適な提案を行います。
例えば、リスナーが「ゲームの話をしてほしい」とコメントした場合、AIは即座にその意図を捉え、「最近話題のゲーム」や「ライバーが得意なゲーム」に関する話題を提案します。
また、クイズ機能では、リスナーの興味や配信テーマに基づいた質問を自動生成し、ライバーが手動で設定する手間を省きます。
主な機能の詳細
「AIアシスタント機能」の初期リリースでは、以下の2つの機能が中心となっています。
「すぐ遊べるクイズ」機能
この機能は、ライバーが配信中にワンタップでクイズゲームを開始できるツールです。具体的には以下のような特徴があります。
■お絵かきクイズ
ライバーが画面に絵を描き、リスナーがそれを当てる形式。AIが描かれた絵を解析し、ヒントを自動生成することも可能。
■テキストクイズ
雑学や配信テーマに関連した質問をAIが生成。例: 「このライバーの好きな食べ物は？」や「日本の都道府県で一番面積が広いのは？」など。
■リアルタイム集計
リスナーの回答を即座に集計し、正解率や人気回答を配信画面に表示。ライバーとリスナーの一体感を高めます。
クイズは配信の「間」を埋めるだけでなく、リスナーの参加意欲を引き出し、コメント欄を活性化させる効果があります。
「話題提案機能」のアップデート
従来の話題提案機能は、事前に用意されたテンプレートに基づくものでしたが、新バージョンではAIが配信のコンテキストをリアルタイムで解析し、よりパーソナライズされた提案を行います。
配信内容に基づく提案
例えば、ライバーが音楽について話している場合、「最近のヒット曲」や「リスナーに好きなアーティストを聞いてみる」といった提案が表示されます。
リスナーの反応を反映
コメントやギフトの傾向から、リスナーが興味を持っているトピックを特定。例えば、「可愛いペットの話をして！」というコメントが多ければ、ペット関連の話題を優先的に提案。
自然なトランジション
話題が途切れそうになったタイミングで、AIがさりげなく次の話題を提示し、配信の流れを維持します。
これにより、ライバーは「ネタ切れ」の不安から解放され、リスナーとの会話を自然に続けることができます。
ユーザーインターフェース
「AIアシスタント機能」は、17LIVEアプリ内の配信画面に統合されており、シンプルで直感的な操作が可能です。
ライバーは配信中に「AIアシスタント」ボタンをタップするだけで、クイズ開始や話題提案を呼び出せます。
また、AIの提案は画面下部にポップアップ形式で表示され、採用するかどうかをライバーが自由に選択できます。
この柔軟性が、ライバーの個性を損なわず、サポートツールとしての使いやすさを高めています。
ライバー側の基本操作説明
◾️AIに話題提案をリクエスト〜配信内で話題をピン留めする方法
❷「話題を考える」ボタンをタップ
⇨AIが各プロンプトで２−３つの話題を提供します
❷ポップアップに表示されている「投稿する」をタップ
⇨ステッカーはいつでも自分の好きな場所に動かすことや削除することが可能です
◾️配信画面に表示するステッカーの変更方法
他のステッカー（コメントやイベント進行用など）を使用している場合、現在ステッカーを変更するかを確認されます。
リスナー側の操作説明
リスナーは以下の手順で配信ルームにピン留めされたステッカーにコメントをすることができます。
❶AIが提案したトピックを長押し
❷「報告する」をタップ
❸報告の理由を選択
AIの非適切な提案を報告する方法
ライバーがAIの提案に満足していない場合、ぜひフィードバックしてください。
AIがライバーの好みをよりよく理解できるようになります。
これらの報告はデータベースに保存され、AIの改善に役立てられます。
注意事項
※Group Call（グループコール）・WEBでの配信設定ではご利用できません
※現在のところ、OBS配信ではご利用いただけません
※同時に表示できるステッカーは1つだけです
※ピン留めされているトピックは編集することはできません
※AIが使用する言語は、ライバーが配信している地域で変わります
AIとは？AIの基本を解説
AIの定義は、「大量の知識データに対して高度な推論を的確に行うことを目指したもの」とされています（※）。つまり、人間が脳内で行うような思考、認識、計算などをコンピューターで実現する技術ともいえるでしょう。
AIを適切に活用すれば、企業の成長が促進されたり、社会生活が豊かになったりなど多くの効果が期待できます。計算機の演算処理能力向上や、ICT化による膨大なデータの蓄積によって、AIは日進月歩の勢いで進化しています。
近い未来、より身近な存在となるであろう技術こそ「AI」であり、私たちは知見を深めていく必要があります。
AIの定義
AIは世界中で研究されている大きなテーマである一方で、その定義は研究者によって異なります。
AIの定義が曖昧である理由は、研究者であっても「知識」や「知性」に関する明確な定義付けがないためです。AI研究は、基礎分野や応用分野などの領域が幅広く展開されており、そのすべてを包括し定義することは至難の業です。
このような背景もあり、AIの定義は曖昧なものとなっています。
AIは万能な技術であるように思えます。例えば、「AIはあらゆる問題に対応できる」「人間を超越している」といった認識もあります。しかし、AIは人間の認識能力や感情、常識などのすべてを理解できているわけではないため、万能という認識には相違があるでしょう。ただ一方で、特定領域では人間以上の知能があることから、AIは世界中に浸透しています。
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