柔軟にBotの機能を拡張できるように5つのフローを定義
続いて中嶋氏は、Bot本体の開発メソッドについて解説。「Bot開発は発展途上で、まだまだ改善の余地がある」としながらも、現時点で中嶋氏が特に重視している要素として「スキル」と「フロー」の2つを挙げた。
スキルとは「Botが対応できる仕事」のことだ。今回のBotの場合、「メニューを回答」「カロリーを回答」「照明色を変更」「FAQに回答」という4つのスキルがある。中嶋氏によれば、どれくらいBotが楽しいものになるかは、このスキルの多様さや精度の高さで決まり、これをいかに簡単に追加できるようにするかがBot開発の鍵だという。そこで重要となるのがフローだ。
フローとは「文脈に応じてどういう順番で何を実行するかのパターン」を意味する。中嶋氏は「これがきれいにフレームワーク化できれば、Botのスキル追加が圧倒的にやりやすくなる」と考え、今回のBot開発において5種類のフローを定義した。
- Start Conversation Flow
- Reply Flow
- Change Intent Flow
- Change Parameter Flow
- No Way Flow
Botがメッセージを受け取ると、メッセージ（イベント）に対して5つのフローのうちいずれかが適用され、返信までの処理が行われる。大まかな処理の流れは各フロー共通で、メッセージから意図を解釈してスキルを特定し、必要なパラメータを収集、情報がそろったら最終的にユーザーへ返答……となる。必要なパラメータとしては、例えばメニューなら「年月日」、カロリーなら「年月日」「プレートの種類」が挙げられる。
5つのフローの内容は次のとおりだ。
Start Conversation Flow
会話の始まりを意味するフローで、Botがユーザーとの会話を記憶していない場合に適用される。このBotでは60秒間記憶を保持する設定で、LINEのIDごとに記憶を管理している（Botが文脈を把握して回答できるのは、この会話を記憶する仕組みがあるため）。メッセージを受け取るとIDをたどり、該当する記憶がなければBotは「新しい会話」と判断する。
Reply Flow
ユーザーからのメッセージが「今日のメニューを教えて」ならすぐに返答できるが、「メニューを教えて」だけの場合は年月日のパラメータを収集しなければならない。具体的には、ユーザーに「いつのメニューですか？」などと質問し、「今日」のような返答を得る必要がある。このように、Botが該当ユーザーとの会話を記憶しており、ユーザーに確認中の質問がある場合にはこのフローが適用される。
Change Intent Flow
Botが該当ユーザーとの会話を記憶しているが確認中の質問はなく、メッセージから意図が解釈できた場合に適用される。例えば「今日のメニューを教えて」→「（Botがメニューを回答）」→「カロリーも教えてくれる？」といったように、ユーザーが会話の途中で意図を変えた場合、このフローではそれまでに収集したパラメータ（年月日＝今日）を継承するので、あらためて「いつの～？」と聞き返すことはない。
Change Parameter Flow
Botが該当ユーザーとの会話を記憶しているが確認中の質問はなく、さらにメッセージから意図は解釈できないがパラメーターが抽出できた場合に適用される。「今日のメニューを教えて」→「（Botがメニューを回答）」→「明日は？」のようなケースでは「明日は？」から意図は解釈できないが、パラメータは抽出できる。この場合、それまでの会話から意図は同じと判断し、パラメータのみ変更して「明日のメニュー」を返答する。
No Way Flow
「今日のメニューを教えて」→「（Botがメニューを回答）」→「関係ないけど、個室ってどうすれば利用できるんだっけ？」のように、ユーザーがまったく関係ないことを聞いてきた際に適用されるフローで、最終手段として設定されたアクションを実行する。このBotでは、FAQのデータベースから該当するものを検索して答える設定（見つからなければ「わかりません」と返答）となっている。
現状は、この5つのフローを回すことによって、スムーズにBotのスキルを追加できるようになっているそうだ。
なお、中嶋氏はセッションで紹介したBotのソースコードをGitHubで公開している。また、有志によるBot開発の勉強会を主催し、チュートリアルなどもQiitaに寄稿。勉強会は今後も定期的に開催していく予定だという。
「Bot開発を考えている方に参考情報として活用いただきたい。皆様のアイデアや成果物も見てみたいので、勉強会にもぜひご参加を！」と呼びかけ、中嶋氏はセッションを締めくくった。
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