Karen Lellouche Tordjman: Siri, Alexa, Google ... what comes next? | TED
59,632 views ・ 2022-02-21
下の英語字幕をダブルクリックすると動画を再生できます。
翻訳: Yasushi Aoki
校正: Eriko Tsukamoto
00:04
It's Monday morning.
0
4334
1376
月曜の朝に
00:05
You've just received a voice notification
from your voice assistant.
1
5752
4087
音声アシスタントから
こんな通知を受け取ります
00:11
Voice assistant: Good morning.
2
11132
1460
(音声アシスタント) おはようございます
00:12
There's a new pair of pants
on sale at your favorite store.
3
12592
2836
お気に入りのお店で
新作のパンツが売り出し中ですよ
00:15
Last week, while wearing
your smart glasses,
4
15428
2169
先週 スマートグラスをかけていた時
00:17
you were drawn to a similar
pair on a colleague.
5
17597
2461
同僚の方の履いていた似たパンツに
目を止めましたよね
00:20
Would you like to wear them
to the party on Thursday?
6
20100
2544
木曜のパーティに
履いて行きたいですか?
00:23
I suggest you skip the movies
tomorrow night to afford them.
7
23353
3170
欲しいなら 明晩の映画はやめて
節約することをお勧めします
00:26
Say "yes" to validate the purchase.
8
26565
2335
購入を承認するなら
「はい」と答えてください
00:29
Let me know if I should also
find a gift for your host.
9
29484
3087
パーティのホストへの贈り物も
探したければ言ってください
00:32
I can make suggestions
based on your budget
10
32612
2461
予算と相手のインスタ公開プロフィールから
00:35
and her public Instagram profile.
11
35115
2461
候補を選定して差し上げられます
00:37
Say "yes" to proceed.
12
37576
1835
進めるなら「はい」と答えてください
00:40
Karen Lellouche Tordjman: Yes.
13
40161
1460
(カレン・ルルーシュ) はい
00:41
So, thrilling or scary?
14
41913
4463
ワクワクしますか
それともゾッとしますか?
00:46
Because this is how our future
could look very soon.
15
46793
3629
こういう世界が
もうそこまで きているんです
00:51
As a working mom, I find it exciting.
16
51089
2836
仕事を持つ母親としては
ワクワクします
00:54
I would love to stop
doing Google searches,
17
54593
3503
Googleで検索せずに済むし
00:58
wasting time doing Amazon scrolling,
budget calculation
18
58138
4337
アマゾンで探し回ったり
予算の計算や予定の調整をして
時間を潰さずに済みます
01:02
or optimizing my calendar.
19
62517
2628
01:05
What is thrilling is the prospect
of having a companion
20
65687
4504
私のニーズや要求に応えてくれる
助っ人が手に入るというのは
01:10
that would cater specifically
to my needs and requests.
21
70191
3712
素敵です
01:13
Just imagine, it could do things,
like using my heart rate
22
73945
4713
考えてみてください
例えば 私の心拍数を元に
スタバの注文でカフェインを減らしたり
01:18
to tweak my Starbucks order
to reduce caffeine.
23
78700
3295
01:22
It could take into account my lunch
and the number of steps I've walked
24
82662
5047
昼食の内容や
歩いた歩数を元に
01:27
to tailor a workout for me.
25
87709
2377
運動メニューを調整したり
01:30
It could even align
with my friend's smart assistant
26
90920
3796
友達のスマート・アシスタントと連携して
01:34
to craft evening plans
27
94716
1668
みんなの予算や予定や
居場所に合わせた
01:36
that would fit everyone's budget,
calendars and locations.
28
96426
4087
夜の計画を立ててくれるんです
01:42
Obviously, this scenario could easily
lean towards the scary.
29
102140
3795
もちろん それが
ゾッとする話になる可能性もあります
01:46
This is why there needs to be
regulation in place.
30
106519
2920
規制が必要な理由です
01:49
All users, all consumers, should always
remain in full control of data they share
31
109898
6631
利用者はみんな 自分が共有するデータや
どんなタイプのお勧めを受けるのかについて
01:56
and on which type of recommendations
they agree to get or not to get.
32
116571
5089
完全にコントロール
できなければなりません
02:03
Now, recommendation engines powered
by artificial intelligence are not new.
33
123286
5506
人工知能を使って
お勧めをするというのは
なにも新しいことではありません
02:09
Far from it.
34
129167
1418
02:10
We actually use them
multiple times a day already.
35
130627
3420
私たちはすでに
日に何度も使っています
02:14
On average, 70 percent
of the time spent on YouTube
36
134756
4588
YouTubeにおける
試聴時間の7割は
02:19
is on videos recommended
by their algorithm.
37
139344
3003
アルゴリズムによるお勧め動画に
費やされています
02:23
And you may also own a wristband
that you use to track your sleep
38
143139
4213
睡眠や運動をモニターする
02:27
or monitor your workout.
39
147394
2752
リストバンドをお持ちかもしれません
02:31
And there's the first generation
of voice-enabled virtual assistants.
40
151189
4379
音声アシスタントの
第一世代が世に出ています
02:35
You know, like Google Home or Amazon Alexa
41
155610
3420
Google Homeや
Amazon Alexaなどを使って
02:39
that you can use to change
the temperature of your room.
42
159072
2836
部屋の温度を変えたりできます
02:42
Your car as well is probably equipped
with the same things
43
162450
6548
車にもたぶん同様のものが付いていて
02:49
that can help you manage your music
44
169040
2211
手で操作しなくとも
02:51
or give you directions, hands-free.
45
171292
2586
聞く曲を選んだり
道順を示したりしてくれます
02:55
But there is one thing
that all these tools have in common.
46
175839
3420
でも そういったものに
共通していることがあって
02:59
They leverage AI to help you
in one specific area of your life.
47
179718
6256
人工知能が助けてくれるのは
生活の中の特定の部分だけということです
03:06
Your home, your car, your health.
48
186015
4255
家とか 車とか 健康とか
03:10
They stay in the lane.
49
190645
2044
そこから外れることは
ありません
03:13
Now imagine a new generation
of voice assistants
50
193440
5005
新世代の音声アシスタントが
そういう垣根を超えて
03:18
that crosses all lanes,
51
198486
2670
あらゆるものを
協調させるところを
03:21
that synchronizes everything.
52
201156
2544
想像してみてください
03:24
So you may ask,
why hasn't this happened already?
53
204200
3462
なぜまだ実現していないのか
不思議に思うかもしれません
03:28
Because there are two technological bricks
that are critical to make this happen
54
208413
4463
技術的に困難なことが2つあって
03:32
that are still missing.
55
212917
1502
それがまだ未解決なのです
03:34
One is voice.
56
214794
2252
ひとつは音声です
03:37
These tools must be able
to understand everything we say.
57
217589
4045
そういう装置は私たちの発言すべてを
理解できなければなりませんが
03:41
And clearly, this is not the case today.
58
221676
2336
明らかにそうなってはいません
03:44
For my kids, maybe yours as well,
59
224387
2586
うちの子供たちには
皆さんのとこもそうかもしれませんが
03:47
Siri is still an endless source of fun.
60
227015
3503
Siriは 尽きることのない
遊びの種です
03:51
They like asking very simple questions
61
231269
2669
ごく簡単な質問に対して
03:53
and still get very confused answers.
62
233980
3337
すごく混乱した答えが
返ってきます
03:59
Two, breadth.
63
239194
2252
もうひとつは広範囲さです
04:02
They must be able to provide
a large range of recommendations
64
242530
3879
私たちが必要とするかもしれない
多岐にわたるお勧めを
04:06
to cover whatever we may need.
65
246451
2461
提供できなければなりません
04:09
So tech players are still working
on cracking those two elements,
66
249746
4421
この音声と広範囲という
2つの問題に
04:14
voice and breadth.
67
254167
1793
企業は今も取り組んでいます
04:17
On voice, as I said, Alexa,
Google Home, Siri and the likes,
68
257045
6089
音声については
Alexaも Google Homeも Siriも
04:23
they don't understand us entirely
and systematically for now.
69
263176
4838
私たちの言うことを
すっかり理解できるわけではありません
04:28
Actually, understanding
human language is difficult.
70
268723
3253
人間の言葉を理解するというのは
難しいことです
04:32
It's as much about the context
71
272477
2085
言葉そのものだけでなく
04:34
as it is about the words themselves.
72
274604
2461
文脈も大事になります
04:37
And think about the accents
or background noise.
73
277524
3545
訛りや周囲の雑音というのもあります
04:41
It's already very difficult for Americans
74
281444
2586
フランス人の話す英語を
アメリカ人が理解するのでさえ大変なのです
04:44
to understand French people
speaking English,
75
284030
4171
04:48
(Laughter)
76
288243
1042
(笑)
04:49
so can you imagine how difficult
it can be for a robot?
77
289327
3420
機械にはどれほど
難しいことでしょう
04:53
So tech players are working hard on this.
78
293289
3170
企業はこの問題に
精力的に取り組んでいます
04:56
In 2018, Google launched
an investment program
79
296918
4922
2018年にGoogleは
Google Homeを使ったビジネスに取り組む
新興企業向けの投資計画を開始しました
05:01
for start-ups that would work
with their Google Home suites.
80
301840
4879
05:07
And since then, they have invested
in over 15 companies.
81
307136
3504
それ以来15以上の企業が
投資を受けています
05:11
Amazon has 10,000 employees
82
311307
4421
Amazonには Alexaの音声技術に
取り組む社員が1万人います
05:15
working on Alexa voice technologies.
83
315728
2586
05:18
So they will eventually crack
the voice issues.
84
318982
3128
だから音声の問題は
いつか解決され
05:22
The smart assistants will be able
to understand what we say,
85
322610
4088
スマート・アシスタントが
私たちの言うことを
05:26
the meaning of the words in their context.
86
326739
3087
文脈に沿って理解できるように
なるでしょう
05:30
For example, if I’m using my smart
assistant, and I’m listening to music,
87
330326
6340
例えばスマート・アシスタントを通じて
音楽をかけていた時に
05:36
and then I say, "Change."
88
336708
2294
「変えて」と言ったなら—
05:39
VA: Hi, Karen.
89
339586
1126
(アシスタント) カレン
05:40
Do you want to change
the temperature of the room?
90
340753
2795
部屋の温度を変えたいのですか?
05:43
KLT: Well, clearly
this is not working yet,
91
343548
2502
(カレン) まだうまく行ってませんが
05:46
but in the future,
92
346092
1376
将来は
05:47
it will understand that I'm talking
about changing the track,
93
347510
3295
部屋の温度ではなく
曲を変えてと言っているのだと
05:50
not changing the temperature of the room.
94
350805
2169
理解するようになるでしょう
05:54
It will also understand
our long and complex requests.
95
354100
4171
長くて複雑な要求も
理解するようになるでしょう
05:58
You know, when we start saying something
96
358313
2294
何か言いかけて
06:00
and then we change our mind mid-sentence.
97
360607
2752
途中で考えを変えることもあります
06:04
But that doesn't stop here.
98
364861
1877
それだけではありません
06:06
With far-field speech recognition,
99
366779
3420
遠隔発話音声認識技術により
06:10
you will be able to use it
from a distance,
100
370241
2544
遠く離れていたり
別の部屋からでも使えるようになり
06:12
from a room to another.
101
372827
1877
06:14
Even with background noise
like kids screaming or traffic.
102
374746
4045
子供の声や車などの雑音があっても
大丈夫になるでしょう
06:19
(Kids shout, whistle blows)
103
379292
5756
(子供の声やホイッスルの音)
06:25
Tremendous progress
has been made on this recently,
104
385673
3462
この面では
近年大きな進展があり
06:29
largely due to Amazon's efforts
on their Echo speaker technology.
105
389135
5380
AmzaonのEchoスピーカー技術に
よるところが大きいです
06:36
Not only that.
106
396100
1627
そればかりか
06:37
It will be able to understand
in which mood you’re in --
107
397727
3670
どういう気分なのかも
理解できるようになるでしょう
06:41
joy, sadness, annoyance --
108
401981
3295
楽しんでいるのか 悲しんでいるのか
イライラしているのか
06:45
and will be able to mimic
these feelings too.
109
405276
3337
そういう感情を
模倣もできるようになるでしょう
06:49
And as natural language processing
advances further --
110
409989
4630
自然言語処理技術の発展により—
06:54
so natural language processing
is the technology behind this --
111
414661
3461
こういう技術を
「自然言語処理」と言うのですが
06:58
so as it advances further,
112
418164
3253
その発展によって
07:01
the voice-enabled interactions
will increasingly be refined.
113
421459
4546
音声によるやりとりは
洗練されていくでしょう
07:07
Now, the second challenge
and the biggest, in my opinion,
114
427215
4671
2番目の問題は
これが最大の問題だと思いますが
07:11
revolves around the breadth
of recommendations provided.
115
431928
4713
提供すべきお勧めの範囲の広さです
07:18
Will they be able to --
116
438518
1835
どれくらいの範囲のことを
するようになるのでしょう?
07:20
What will be their range of actions?
117
440895
2211
07:23
Will they remain limited
to very specific tasks,
118
443147
3462
特定の作業に限定されるのか
07:26
or will they be able to become
a true companion across your day
119
446651
4838
1日のあらゆる面にわたって助けてくれる
真の相棒になって
どんなことだって
頼めるようになるのか?
07:31
to which you can ask whatever you want,
120
451531
2169
07:33
whatever you need?
121
453741
1210
07:35
For example, taking notes in a meeting
122
455284
2420
例えば会議の書記や
07:37
or reordering milk
123
457745
2127
牛乳の補充
07:39
or even mental health coaching.
124
459872
2086
心の問題のサポートさえ
するようになるのでしょうか?
07:43
Will they be able
to provide you recommendations
125
463793
3045
製品の種類に関係なく
お勧めをすることが
07:46
across product categories?
126
466838
2460
できるように
なるのでしょうか?
07:49
Today,
127
469716
1209
企業が現在提供している
お勧めは
07:50
companies provide us recommendations
within one specific category,
128
470967
4546
ごく特定の分野に
限定されています
07:55
for example, that can help us choose
between two dresses,
129
475513
3795
例えば2着の服の
どちらかとか
07:59
between two books.
130
479308
1585
2冊の本のどちらか
というような
08:01
In the future, the smart assistants
will actually be able to help us choose
131
481436
4379
将来は本を買うか
服を買うかというような選択も
08:05
between buying a book or buying a dress.
132
485857
3837
手助けしてくれるように
なるでしょう
08:10
So to be able to deliver this integrated
and large range of recommendations,
133
490319
6549
そのような統合された
広範囲のお勧めができるためには
08:16
tech teams behind smart assistants
will need to design the right algorithms.
134
496868
6464
スマート・アシスタントの開発者は
適切なアルゴリズムを設計する必要があり
08:23
And these algorithms will need
to be powerful enough
135
503791
3587
それは膨大なデータポイントを
処理できる
08:27
to process a myriad of data points.
136
507420
3754
強力なものでなければ
なりません
08:31
To identify patterns,
137
511966
1877
パターンを識別し
08:33
to model courses of actions,
138
513885
2294
行動をモデル化し
08:36
and also to learn
from end users' feedback.
139
516220
2795
利用者のフィードバックから
学ぶためです
08:40
But, a world where smart assistants
become unavoidable
140
520558
5839
スマート・アシスタントが
必須のものになる世界では
08:46
means new priorities for all companies,
141
526439
2711
スマート・アシスタントの
提供企業だけでなく
08:49
not only the smart assistant players.
142
529192
2794
あらゆる企業が
対応しなければならなくなります
08:52
Every business in the future
will need to accelerate drastically
143
532445
4546
将来の企業は
音声によるやりとりにまつわる
データとアルゴリズムという面を
08:56
on data and algorithm,
144
536991
2503
08:59
on voice-enabled interactions.
145
539535
3379
強く推進する必要があるでしょう
09:02
And also, they will need to be
entrusted by consumers
146
542955
3963
また お勧めを提供するために
09:06
to provide recommendations.
147
546959
2002
消費者の信頼を得る
必要もあります
09:09
This is what I like to
summarize in three words,
148
549670
4004
3つの肝となるものがあって
09:13
in the three imperatives
that are data, tech and trust.
149
553674
4588
それはデータと 技術と 信頼です
09:19
So the moment the breadth challenge
150
559305
3754
広範囲さの問題と
音声の問題が解決された時が
09:23
and the voice challenge get solved
151
563059
2753
09:25
will be a tipping point
152
565853
1460
スマート・アシスタント普及の
転換点になるでしょう
09:27
in smart assistant usage
and adoption by consumers.
153
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4838
09:33
Today, can you live
without your smartphone?
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3337
皆さんはスマートフォンなしで
やっていけますか?
09:37
I assume not, right?
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1752
無理なのでは?
09:39
In a few years from now,
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1502
今後数年で
09:41
your smart assistant will be a convenient,
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5213
スマート・アシスタントは
便利で強力で信頼性のある
09:46
powerful, reliable helper
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3003
09:49
essential in your day-to-day life.
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589752
3587
日常生活に必須の助っ人になり
09:53
So you won't be able to live without it.
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593339
2377
それなしでは
やっていけなくなるでしょう
09:56
And unlike your smartphones,
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スマートフォンとは異なり
09:58
it will be embedded
in every device around you.
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身の回りのあらゆる機器に
埋め込まれることになります
10:02
Your smartphone itself, of course,
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1919
スマートフォンは
もちろんのこと
10:04
but also your car, the mirrors,
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3212
車にも 鏡にも 冷蔵庫にも 眼鏡にも—
10:07
your fridge, your glasses
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607270
2460
車にも 鏡にも 冷蔵庫にも 眼鏡にも—
10:09
and who knows what other
device in the future.
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2920
そのほか どんなものが
現れるかわかりません
10:14
So are you ready for a smarter life?
167
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3504
「スマート」な生活への
準備はできていますか?
10:17
VA: Yes, Karen, I am.
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617947
1668
(アシスタント) カレン できていますよ
10:19
(Laughter)
169
619907
1377
(笑)
10:21
Thank you.
170
621284
1167
ありがとうございました
10:22
(Applause)
171
622493
2586
(拍手)
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