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スマートアシスタント検証の”イマ” 主要な3つの問題を解説

音声認識は、遠隔操作を行うための方法として、もはや一般的に普及した技術となりました。アマゾン、グーグル、アップルといったITジャイアントたちは、音声認識システムを自前で開発し始め「スマートアシスタント」として市場に持ち込みました。 一般的に、スマートアシスタントは音楽やラジオ放送などエンタメ関連サービスや情報検索(天気、翻訳、レシピなど)などに使われたり、家の中にあるスマートデバイスの操作や管理などで使われたりしています。この”スマート”なアシスタントは、IoT時代を更に推し進めようと試みるメーカー群から熱い視線を浴びています。 例えば、2014年にはAmazonがAlexaを発表、2016年にはGoogleが開発者向け会議「Google I/O」でGoogle Homeを正式に発表しました。そして2017年にはLINEがAIアシスタント「Clova(クローバ)」を発表しています。一方で中国市場では、2016年にJindongのスマートアシスタントであるDingdongが、2017年にはXiaomiとAlibabaがそれぞれXiaoAiとTmall Ganiというサービスを立ち上げました。2018年現在、スマートアシスタント市場はまさに戦国時代と言った様相を呈しています。 優れた機能を持っていると、一方で複雑な検証が必要です。アリオンの様々な試験経験に基づくエキスパートは、スマートアシスタントに起こりがちな一般的課題について、「認識の失敗」、「解釈の間違い」、そして「無線信号の干渉」という3つに分類しました。また、市場にある様々なスマートアシスタントに関する問題を検証するべく、いくつかのトライアルケースを準備しました。今回のブログでは、スマートデバイスが提供するユーザーエクスペリエンスは、製品そのものだけではなく、様々なアプリケーションとも関連する点について記述しています。   スマートアシスタントアプリで見られがちな問題とは 1. 音声の誤認問題 通常、人は初めて部屋に入るとき、照明やエアコンのスイッチの場所を把握する時間が必要です。スマートアシスタントをこうした家電製品の「コントロールハブ」として機能させることで、人々はすぐに照明やTVの電源をつけたり、音声認識でチャンネルを変更できるようになったりします。しかし、音声認識が誤った言葉を拾ったり、会話を誤解したりする可能性があるため、誤った指示となることがよくありました。 あるトライアルケースで、音声アシスタントに「3分後に空気清浄機をOFFにする」ように指示しました。にもかかわらず、音声アシスタントは「3分」というキーワードを拾うことができず、即座に空気清浄機をOFFにしてしまいました。我々が繰り返し試験を行ったところ、製品仕様に定義された文章や単語であっても、認識できない(誤認)といった問題が発生することが多く見られました。これらの問題はユーザー満足度の低下に直結していることが考えられます。   2. [...]

IoTの“目に見えない”リスクを可視化する ~ IoT製品の潜在リスクと対策セミナーを開催 ~

アリオンは2018年4月18日、都内でIoT製品検証に関するセミナーイベント『品質検証のエキスパートが伝授! IoT製品の潜在リスクと対策』を開催しました。セミナーにはIoT Newsを運営する株式会社アールジーン代表をつとめる小泉耕二氏、アリオン株式会社コンシューマー事業部 石山一直、同標準化・認証事業部の飯田雅也、そして台湾Allion Labs Inc.のThomas Chang (トーマス・チャン)の4名が登壇し、本格化するIoTのトレンドや起こり始めた問題点、課題をクリアするためにどのような支援サポートが求められるかを解説しました。   IoTの真価を引き出す「モノのインテリジェント化」 IoT NEWSの代表を務める小泉氏はセミナー冒頭で、CESやMWCなど世界各国で開催されたイベントから得た見解を基に、昨今のIoTトレンドと潜在リスクについて解説しました。小泉氏によると、2016年当時はZigBee、Z-Wave、Thread等通信規格に関するトピックが多く、事業者がアライアンスのメンバーに入ることで提供製品が「コネクテッド」(接続されている)であることが重要とされていましたが、製品が接続されるだけでは価値が生まれにくい状況があったといいます。 しかし、2017年にはAmazon Echoをはじめとするスマートスピーカ群がイノベーションをけん引する年となり「2017年では<テーマ化>によりスマートホーム業界に変化の兆しがみられた」(小泉氏)といいます。「テーマ化」とは接続したモノ同士が特定のテーマに対し連動し、自動でアクションを実施することを指します。例えば、スマートスピーカに「おはよう」と言うと、朝やるべきこと(カーテンを開けて、電気をつける等)が自動的に行われるというものです。さらに将来的にはAlexaやGoogle Assistant等エンジン自体の進化により、モノ自体が人の行った行動を機械学習し行動に移す「インテリジェント化」する流れが来ることを予測しました。 [...]

現実社会にある要因でスマートデバイスを検証しよう

IHSマークイットの調査によると、IoTデバイスの将来的な総数は、2017年の270億台から年間平均12%増加し続け、2030年には1250億台に達すると予想されています。無数のデバイスがインターネットに接続されることで、一部の無線チャンネルにアクセスが集中して接続上の問題が起きてしまい、結果的にユーザーエクスペリエンスの悪化へと繋がることが懸念されています。 従来の1対1形式の通信と異なり、IoTデバイスは1対Many形式の通信形態を取ります。IoTデバイスの性能は3つの要素に左右されます。製品そのものの性能、ネットワーク接続性、そしてユーザー環境/行動です。このため、製品を市場で販売する前に、これらの検証を行う新たな必要に迫られています。この記事では、現実社会にある要因を認識することで、ワイヤレス接続問題を解決するために使用されるIoTデバイス検証手法「ヒートマップ分析」の利用方法について説明します。 ユーザーがよく遭遇する一般的な接続問題を次で解説します。   1. 不安定な接続性 デバイスとデバイス(あるいはデバイスとAP)の距離と家庭内などの装飾物は、信号品質に影響を与える大きな要因です。例えば、リビングではWi-Fiアンテナがすべて表示されている状態なのに、ベッドルームでは1本しか立っていない、といったことがあります。無線信号は建築物のドアや壁面、その他構造物によって容易に状態が変化します。 2. 通信遅延問題 もう一つは、通信の待ち時間に関する通信遅延問題です。スマートフォンのアンテナ表示が全て立っている場合でも、ネットワークの寸断などが見られることがあります。通信遅延は、同じ空間で共存する信号(Wi-FiやZigbee、Threadなど)によって発生します。 3. ローミングキャパシティ不足 無線APの対応範囲には限りがあるので、接続デバイスは移動時の接続を維持するためにAPをローミングする必要があります。しかし、デバイスが様々なAPの中でスイッチングしていくことで、通信遅延や寸断などが発生することがあります。例えば、ロボット掃除機がキッチンの清掃からダイニングルームの清掃へと移行中(AP AからAP Bへとローミング中)にコマンドの送受信ができない、といったことが時折見られます。このような場合、掃除機はネットワークに再接続する必要があるため、ユーザー側の手間がかかってしまいます。 [...]