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ロボット導入の当事者たる読者の皆様においては、各所でロボットがどのように、お客様に使用されているかについて高い関心をお持ちだと思います。

大切なのはお客様の体験であり、お客様の視点として「心地よい」「面白い」「便利」をいかに提供できるかです。また企業や組織が設置するロボットには、ビジネス上の目的があります。お客様の体験を向上させることで、最終的には利用客を増加できたり客単価を上げたりする目的につながります。

本書は、ソフトバンクロボティクスの、法人企業向けPepper導入プロジェクトの知見を体系化する目的として始まりました。ロボット活用を検討しているユーザー企業向けに、検討の体系を具体例とともに共有することを目指しています。実行者の視点に応える内容を記載しております。

具体的には、以下のような内容を取り上げています。

・ロボットの利活用シーンをどのように企画し設計するか
・フィールドテストで何をすべきで、何をすべきではないか

法人向けにロボットを販売する事業者は、どのような業種や場面にロボットを設置すべきか、ロボット用アプリ開発ベンダーは、人とロボットのコミュニケーションをいかに自然で豊かなものにできるか、いろいろな視点に向けて、実際の事例を含め、まったく同じ事例ではないかもしれませんが、貴重な知見を掲載しております。ぜひ、イメージを働かせて、皆様の業務に役立つ情報を汲み取ってください。

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外部機器との連携によるPepperの新しい活用として、Pepper App Challenge 2017のMS Cloud Robotics賞を受賞した「Pepper Commerce」といった事例の構築方法をソースコード込みで具体的に紹介します。

「Pepper Commerce」とは、物品販売における「業務の効率化」「お客様の声や思いを汲み取る」「一人一人に合わせた接客」の3つをキーワードに、接客から決済までの一連のフローに対して、お客様の購買体験を変えるコンセプトモデルとして開発されました。Pepperが「接客から販売までを行う」ことを目指したものです。

具体的には、Pepperがクラウドシステムを介してAIや外部機器と連携することで、顧客の声によるオーダーを判断し（自然言語認識）、さらに決済処理を行うシステムを繋げることでクレジット決済も可能にしました。決済完了時にはプリンタと連携してレシートの発行も行います。

Pepperだけでは難しいサービスも、AIやIoTと連携すれば可能になる部分はたくさんあります。ぜひ本書を参考に、Pepperの新しい可能性を広げてください。

新しいサービスは単に機能を繋げただけのものではなく、その見え方も新しくあるべきです。それは、人を惹きつけ、興味をわかせる温かみのある表現があってこそ可能になります。機能と表現の両輪がそろってこそ、真に豊かな生活を実現できるサービスと考えられます。その大切なサービスの表現を伝えられるのが、人型ロボットでありPepperなのです。

本書は、これから始まるIoTの時代に、よりよいユーザー体験をPepperとどのように作っていくかを真摯に考えています。また実現に際しての、先行者ゆえにわかる注意点などをソースコードと共に紹介しています。「使える」「好まれる」IoTを目指す方々には必須の書籍といえます。

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Smart at robo for Pepperは現在、企業・店舗・病院・ホテル・旅館などでご利用いただいております。そこではPepperのキャラクターを活かした、新しい使い方がどんどん生まれています。同時に、新しい使い方を可能にするために、Pepperは自分だけの機能に止まらず、外部の有効な機能も積極的に取り入れて進化しています。
本書では、その活用方法、Webviewの扱い方、Microsoft AzureのCognitive Servicesとの連携プレーなどを懇切丁寧に紹介しています。

1章では、Smart at roboのサービス説明を、2章ではSmart at roboの管理画面となっているサイボウズのクラウドサービス、kintone（キントーン）との連携について解説します。

3章では、商品紹介やアンケートなどのベースとなるWebviewのタッチ・検出について、4章では、Smart at roboの拡張機能としてSlackを利用した通知連携を解説します。

5章では、Microsoft AzureのCognitive APIを活用した、音声のテキスト変換や翻訳を、6章では、Smart at roboの多くの事例の中から3つをピックアップして紹介します。

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Pepperが街中で活躍する姿が多数見られるようになってきました。すでにPepperは物珍しいものではなくなりつつあります。そうなると、次の段階としてPepperを使ってどのようなユーザー体験を作るかが重要になってきます。
一方で、Pepper単体だとハードウェア上の制約などから実現困難なことも数多くあります。Pepper単体でできないことを実現するための1つの答えがクラウドとの連携です。クラウドでは、たくさんの計算資源やストレージを確保でき、また最近では、いわゆるIaaS的なリソース貸しだけでなく、PaaSとしてアプリケーションをホストする、SaaSとして特定の機能を提供するなども行えます。Pepperをネットワークにつなげられる環境なら、さまざまなクラウドのメリットを享受できます。
本書では、クラウドの中でも機械学習やビッグデータ解析の先端的な技術を提供するGoolge Cloud Platformとの連携を取り上げます。Google Cloud Platformが提供している画像解析サービスであるGoogle Cloud Vision APIでは、写真内の人物の感情を推定する機能やOCRによる画像からの文字認識、セーフサーチ機能による有害コンテンツの判断などが行えます。
いずれもGoogleが独自に構築した機械学習のモデルを核としたサービスで、たいへん高精度の結果が得られます。これ以外にも音声認識や翻訳、自然言語処理などの機能も提供されています。最近では動画の分析を行うサービスも登場しました。今後、Google Cloud Platformからより多くの便利な機械学習やデータ分析のサービスが登場することが予想されます。これらの機能をPepperと組み合わせることで、Pepper単体では実現できなかったアプリケーション開発が可能になるでしょう。